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-pt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.03 2

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 85	0.12 8	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95
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
GeoAtt-pt-S (ZS)	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.05 7	0.15 407	0.08 16	0.13 256	0.07 117	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.04 1	0.07 54	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.05 1	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

low	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

Last	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.13 165	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

DDDD	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.15 253	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

VeloStereo	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 697

flow	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 697

depth_test_26	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.07 108	0.08 241	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.07 472

LGCAT	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.11 1	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.07 9	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.10 617	0.09 652	0.04 1	0.05 245	0.04 56	0.09 594

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.05 2	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

LiteMatch*	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

DepthFocus	0.08 129	0.04 3	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.07 54	0.12 145	0.10 53	0.05 6	0.09 249	0.05 8	0.07 166	0.04 1	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

Foundation-i1	0.09 235	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.16 299	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

GeoVLM	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.15 253	0.12 208	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.07 9	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

WQFJA1++	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.14 84	0.07 176	0.11 328	0.11 92	0.11 84	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.10 49	0.14 206	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

HiDET	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

DDF-Stereo	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.14 292	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

252Zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.14 292	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.06 382

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.09 29	0.11 84	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.05 7	0.14 314	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.10 126	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.05 7	0.10 49	0.11 84	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 85	0.12 8	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.06 2	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.05 7	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

model_zeroshot	0.10 318	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.13 256	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

Pointernet	0.09 235	0.04 3	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.10 49	0.15 253	0.17 394	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.04 3	0.09 29	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

CAS	0.08 129	0.04 3	0.07 31	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

CES	0.08 129	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.11 368	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

CREStereo++_RVC	0.08 129	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.14 384	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.15 253	0.19 448	0.11 338	0.15 406	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

CREStereo	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.11 1	0.06 54	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.06 382
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MGW-Stereo-1	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

GeoAtt-L (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.11 92	0.08 16	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

GIO	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

WiStereo	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt4	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.14 206	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt6	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MGW-Stereo	0.10 318	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.13 165	0.21 490	0.11 338	0.13 367	0.09 294	0.06 80	0.19 600	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

E$^{3}$Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LLLLL	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LLL	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

100	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.05 7	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

300	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.08 36	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

TT111	0.08 129	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

FORCE_4	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.12 120	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_5	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.04 2	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

EE1	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.07 54	0.10 49	0.16 299	0.12 208	0.08 188	0.05 8	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

DNSM	0.09 235	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.13 695	0.10 627

DF_test	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.08 287	0.04 3	0.13 234	0.08 16	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.19 542	0.07 176	0.10 268	0.09 29	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.07 456	0.05 256

small-0shot	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.08 51	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

anonymous	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.05 7	0.13 234	0.10 53	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.07 10	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.10 267	0.05 4	0.07 215	0.06 4	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

testmc14	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.08 16	0.08 51	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.06 382

ManiGeoR	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

HLF11	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.12 8	0.08 287	0.14 479	0.11 92	0.22 474	0.10 126	0.12 387	0.23 540	0.11 368	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

HLf10	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

HLf8	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.11 1	0.08 287	0.15 506	0.12 145	0.22 474	0.15 321	0.13 423	0.17 443	0.12 390	0.10 392	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.08 530	0.08 545

TestStereo_HLe17	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

TestStereo_HL3	0.11 373	0.05 51	0.16 556	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.20 420	0.09 92	0.15 480	0.30 643	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

qqai	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.05 256

CAR	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

DF	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

DN	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.18 577	0.17 340	0.16 363	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.11 650	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.09 594

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.13 165	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RT-Monster	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.17 340	0.18 428	0.13 423	0.10 267	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

Foundation-i1c-attn	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.05 4	0.13 442	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.11 338	0.11 324	0.11 368	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LACA2	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.11 84	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

VMStereo-Base	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.15 406	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

DispViT+	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.11 92	0.18 375	0.16 363	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

LCMNet	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.10 53	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.06 14	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

GEAStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

GSStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

gasm-f	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

IGEV-FE	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

Zero-FE251	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.13 165	0.13 256	0.05 2	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

GASTEREO	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.07 54	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

MSCF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

DVStereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.14 206	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.07 33	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 36	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

SGD-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.05 4	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.12 384	0.11 92	0.15 253	0.10 126	0.12 387	0.09 227	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

HUF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

AIO_test	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

castereo++	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.14 479	0.12 145	0.11 84	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.07 9	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

999	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.08 186	0.08 241	0.08 286	0.16 523	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

PAM_32	0.09 235	0.05 51	0.17 588	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.14 459	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

PAM	0.10 318	0.05 51	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.16 482	0.15 253	0.16 363	0.12 387	0.09 227	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

UGAM-zero	0.09 235	0.05 51	0.15 519	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

WCG-NET	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.13 165	0.13 256	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

Occ-G	0.08 129	0.05 51	0.06 15	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.13 165	0.15 321	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 373	0.05 51	0.14 470	0.15 145	0.20 750	0.09 192	0.17 526	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.10 337	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.09 594

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 373	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.13 658	0.13 442	0.16 482	0.23 498	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.08 545

WCG-NET（raft）	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

trnet	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

MoCha-V2	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.20 617	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

IGEV_Zeroshot_test	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

MSKI-zero shot	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.13 256	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAPDPT-zeroshot	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

AEACV	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.13 658	0.14 479	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

Any-RAFT	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.12 347	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

LoS_RVC	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

LoS	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.14 479	0.11 92	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.09 341	0.15 488	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.11 84	0.16 363	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

knoymous	0.11 373	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.15 506	0.14 314	0.19 407	0.13 256	0.11 338	0.17 443	0.13 424	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

iRaft-Stereo_20w	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.18 375	0.10 126	0.11 338	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

TRStereo	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.12 633	0.10 268	0.13 234	0.18 375	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

AnonymousM	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.14 292	0.13 423	0.11 324	0.09 294	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.05 245	0.05 217	0.05 256

XX-Stereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.12 145	0.20 420	0.10 126	0.10 301	0.14 384	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

PMTNet	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.06 54	0.12 384	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.09 249	0.13 367	0.10 337	0.07 215	0.13 420	0.10 263	0.15 720	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.07 456	0.06 382

ACC-I	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.09 33	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

ACC	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.11 84	0.14 292	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

tt3	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.09 29	0.11 84	0.05 6	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt5	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.11 84	0.06 14	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

F5.5	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.19 542	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

rgla	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

416test1013	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

test410_97500	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.24 709	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 518	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.27 583	0.41 696	0.05 2	0.33 669	0.14 447	0.16 577	0.20 627	0.19 622	0.08 501	0.06 503	0.17 736	0.15 733	0.07 456	0.08 545

GEAR-Net	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GELT-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.21 447	0.17 394	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.13 658	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.05 217	0.08 545

Weightmod	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

PhaseNet	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.20 420	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.09 294	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

TestStereo_HL2	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.18 428	0.13 423	0.21 519	0.12 390	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

GGDA	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.14 314	0.19 407	0.19 448	0.13 423	0.20 495	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

TestStereo-Hl	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.15 506	0.14 314	0.20 420	0.17 394	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

DNS	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.17 558	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.03 1	0.13 695	0.09 594

monster-pro	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

TS12	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.21 655	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.11 84	0.09 92	0.10 301	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.09 76	0.12 432	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

LWStereo	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

ARStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.11 84	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

TOTStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.14 206	0.12 208	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 129	0.06 147	0.15 519	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.13 234	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.14 314	0.13 165	0.16 363	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.11 324	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.08 188	0.13 367	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 129	0.06 147	0.17 588	0.15 145	0.06 54	0.06 19	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

RT-IGEV	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.24 523	0.27 582	0.16 509	0.17 443	0.17 516	0.10 392	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.07 456	0.07 472

PSi22	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.14 206	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Selective-IGEV-i16pc	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.11 596	0.38 751	0.16 482	0.23 498	0.16 363	0.10 301	0.15 406	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.10 617	0.08 615	0.06 254	0.07 464	0.09 595	0.09 594

LiteMatch	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.15 548	0.10 163	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

Lsterematch	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.15 407	0.14 206	0.17 394	0.16 509	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.12 360	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.13 256	0.08 188	0.12 347	0.04 1	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

Hybrid-DGEV-03	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.08 287	0.16 538	0.14 314	0.15 253	0.14 292	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

Hybrid-DGEV-2	0.11 373	0.06 147	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.09 192	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.12 463	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

DStereoRT	0.16 589	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.28 604	0.22 506	0.12 387	0.20 495	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.96 817	0.09 595	0.05 217	0.04 95

BStereo	0.08 129	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.07 54	0.09 29	0.15 253	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

Anonymus123	0.09 235	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.09 29	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

NLSM3	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.07 464	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 235	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

Select-FE	0.11 373	0.06 147	0.20 639	0.15 145	0.11 596	0.11 328	0.13 234	0.21 447	0.18 428	0.09 249	0.11 324	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.06 365	0.08 545

MonStereo	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.09 33	0.07 33	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

S2M2_XL	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.09 192	0.09 29	0.07 9	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.08 241	0.09 341	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

depthmonostereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.11 430	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.15 321	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

3.25w_new	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

monsterstereo	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.16 299	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.18 428	0.19 577	0.18 471	0.20 559	0.14 530	0.17 558	0.16 575	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.09 594

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.04 3	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.05 2	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

MM-Stereo_test2	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.18 577	0.15 253	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

CoSv	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.22 675	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.04 95

AIO_rvc	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.04 1	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.10 268	0.12 145	0.10 53	0.12 208	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

castereo	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.18 428	0.08 188	0.10 267	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

MonSter	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.04 1	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

fffft	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.07 108	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.13 256	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

tt45	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.09 249	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

tg	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.20 420	0.12 208	0.08 188	0.11 324	0.11 368	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.04 3	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

AIO-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RSM++	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

RSM	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.19 407	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

gcap-zeroshot	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

test_for_model	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

IGEV++	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

11t1	0.12 453	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.17 562	0.15 407	0.18 375	0.15 321	0.15 480	0.15 406	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

IGEVStereo-DCA	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

rrr	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.16 482	0.16 299	0.15 321	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

MIF-Stereo (partial)	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.11 92	0.17 340	0.18 428	0.14 451	0.16 419	0.09 294	0.11 430	0.12 360	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.07 472

testlalala	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

RAFT-Test	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

HH	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

HanStereo	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

CBFPSM	0.14 518	0.06 147	0.26 678	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.20 600	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.16 523	0.18 609	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.07 456	0.07 472

iinet-f	0.16 589	0.06 147	0.45 744	0.14 84	0.10 541	0.21 642	0.14 314	0.27 583	0.23 518	0.21 616	0.24 553	0.21 569	0.15 548	0.18 583	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.10 627

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

riskmin	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.14 479	0.14 314	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.14 384	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.08 545

MC-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.12 347	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

RCA-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.18 375	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

DCANet-4	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.13 423	0.16 419	0.09 294	0.14 530	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

fff	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

tt	4.67 821	0.06 147	3.55 817	2.02 819	1.55 817	10.25 830	16.71 835	8.91 840	5.03 831	1.31 821	0.94 797	4.71 824	4.76 832	3.33 829	5.87 833	6.06 840	10.30 846	1.88 829	2.11 833	2.75 826	1.21 818

ADStereo(finetuned)	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.12 463	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

test-3	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

test_1	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

CrosDoStereo	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

PFNet+	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.05 7	0.12 145	0.17 340	0.21 490	0.16 509	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.11 655

HHNet	0.11 373	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.14 682	0.07 54	0.13 234	0.20 420	0.17 394	0.14 451	0.25 582	0.11 368	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.09 594

OMP-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.13 423	0.14 384	0.11 368	0.12 463	0.11 256	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

IIG-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.22 474	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.11 368	0.12 463	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

FTStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.21 447	0.18 428	0.12 387	0.24 553	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.10 627

ASMatch	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.10 541	0.07 54	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.12 387	0.16 419	0.16 493	0.10 392	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.08 545

DeepStereo_LL	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

DEmStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.14 84	0.10 541	0.16 538	0.15 407	0.16 299	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.13 424	0.14 530	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

DRaft	0.12 453	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.14 479	0.17 526	0.21 447	0.30 615	0.17 528	0.28 622	0.10 337	0.15 548	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

PFNet	0.12 453	0.06 147	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.26 561	0.20 472	0.16 509	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

GrayStereo	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.09 192	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.17 516	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.10 627

RAFT-RH_RVC	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.41 722	0.11 368	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.05 245	0.04 56	0.06 382

Prome-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.22 474	0.13 256	0.12 387	0.17 443	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.09 594

rafts_anoy	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.06 382

s12784h	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.05 4	0.16 538	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.11 368	0.11 430	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

XX-TBD	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.07 176	0.12 384	0.16 482	0.14 206	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

raftrobust	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.10 49	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

RALCasStereoNet	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.17 340	0.11 164	0.12 387	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

DCANet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

csc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

cscssc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

111	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.23 518	0.11 338	0.12 347	0.14 447	0.11 430	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

test_xeample3	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

test_xeample	0.15 564	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.21 642	0.20 643	0.28 604	0.20 472	0.16 509	0.29 635	0.19 547	0.16 577	0.15 488	0.26 710	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

AFF-stereo	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.09 92	0.10 301	0.12 347	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.08 188	0.10 267	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

CCAANet	0.14 518	0.06 147	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.16 538	0.13 234	0.30 635	0.24 535	0.16 509	0.32 656	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

R-Stereo Train	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

RAFT-Stereo	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.06 54	0.11 328	0.10 49	0.18 375	0.18 428	0.13 423	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.06 365	0.05 256
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
tt9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GFORCE	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.20 617	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.08 36	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

F4.4	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.15 253	0.04 2	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.06 7	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

F8.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.19 542	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.05 6	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 285	0.04 1	0.18 454	0.05 4	0.09 192	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

NBS	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.05 1	0.07 33	0.06 48	0.09 227	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

416test	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MEA-ACV	0.16 589	0.07 285	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.38 682	0.20 600	0.29 635	0.14 447	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.07 472

zzzzzzz1	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.21 655	0.10 541	0.12 384	0.18 577	0.22 474	0.20 472	0.13 423	0.12 347	0.08 241	0.08 286	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

noway7	0.10 318	0.07 285	0.13 429	0.20 617	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.28 604	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.07 166	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

monster_256*512	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.21 655	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.12 387	0.12 347	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

over-6	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.10 268	0.09 29	0.17 340	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.05 256

over v1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.05 6	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

over-8	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

over-9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

Weightmod_eth	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.07 464	0.04 56	0.03 2

quiztm	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.14 206	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

canet-new	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.12 120	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.11 84	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

BARStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

FCBStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

PSGStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

MUNStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.09 92	0.09 249	0.08 186	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

CHEStereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

KABStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.16 299	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.12 120	0.11 164	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.15 253	0.14 292	0.08 188	0.11 324	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

IGEV_i1	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.19 606	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.18 558	0.18 471	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

Selective-IGEV-i1	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.16 482	0.22 474	0.30 615	0.16 509	0.17 443	0.16 493	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

LACA1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.10 53	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

WQFJA1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 617	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

WQFJX1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

WQFJX	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.21 655	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.12 387	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

NLMM	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 617	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

NLSM1	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.10 267	0.06 56	0.10 392	0.10 163	0.11 358	0.07 409	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.12 384	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.06 14	0.04 1	0.07 108	0.10 337	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

GGEV	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.18 375	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

3.75w	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.07 54	0.09 29	0.16 299	0.09 92	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.06 1	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.19 618	0.17 340	0.12 208	0.15 480	0.15 406	0.17 516	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.06 382

xyz-stereo	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.15 145	0.05 4	0.20 622	0.15 407	0.17 340	0.31 623	0.15 480	0.29 635	0.26 638	0.16 577	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

G2L-Stereo_test	0.14 518	0.07 285	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.16 482	0.30 635	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

coex_refinement	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.15 407	0.26 561	0.29 605	0.18 558	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.16 523	0.18 609	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.09 595	0.08 545

LG-Stereo	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.17 526	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

G2L-Stereo	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.12 145	0.27 583	0.22 506	0.16 509	0.27 608	0.21 569	0.13 505	0.17 558	0.18 609	0.09 570	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

MM-Stereo_test3	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.19 618	0.24 523	0.19 448	0.06 48	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

MM-Stereo_test1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.18 577	0.21 447	0.20 472	0.09 249	0.11 324	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

HART	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95

SCV_C0	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

AIO-test1	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.23 700	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.21 447	0.14 292	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.03 1	0.06 382

mms	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.03 2

ours_stereo	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

U	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.17 394	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

rvit_stereo_ft	0.12 453	0.07 285	0.13 429	0.19 542	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.16 299	0.16 363	0.12 387	0.13 367	0.15 478	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

test_sample2	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.18 577	0.21 447	0.16 363	0.14 451	0.20 495	0.19 547	0.15 548	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

test_sample1	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.13 27	0.08 287	0.19 606	0.16 482	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.22 531	0.18 531	0.16 577	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.07 472

CAS++	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.24 523	0.14 292	0.11 338	0.09 227	0.11 368	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

MyStereo8	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.18 581	0.14 314	0.19 407	0.22 506	0.12 387	0.18 471	0.11 368	0.10 392	0.16 523	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.09 594

SMFormer	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

tta	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.06 382

qqq1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

fff1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

MyStereo07	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo06	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.19 407	0.12 208	0.12 387	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo05	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.27 583	0.35 661	0.17 528	0.14 384	0.15 478	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo04	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.29 620	0.38 682	0.17 528	0.14 384	0.16 493	0.10 392	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

CoDeX	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.23 498	0.27 582	0.13 423	0.17 443	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

ff7	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

ffff	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

11t	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

UniTT-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

EKT-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.08 186	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

MIM_Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.12 145	0.20 420	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.09 294	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

GCAP-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.07 5	0.13 165	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

4D-IteraStereo	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.03 1	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.05 256

anonymousdsp2	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

anonymousdsp	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

gwcnet-sp	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

scenet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

DCRE	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.16 254	0.11 596	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.11 338	0.18 471	0.10 337	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.04 95

anonymousa	0.13 481	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.17 526	0.19 407	0.29 605	0.15 480	0.24 553	0.15 478	0.14 530	0.14 459	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.05 217	0.06 382

ProNet	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.06 382

ssnet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

ccc-4	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

x	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.19 482	0.19 547	0.17 601	0.18 583	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

DisPM	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.17 394	0.14 451	0.20 495	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.11 655

IER	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.26 572	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.20 648	0.16 523	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

IGEV-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.24 535	0.12 387	0.13 367	0.12 390	0.08 286	0.18 583	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

IPLG	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.20 420	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.07 166	0.07 215	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

GANet-ADL	0.13 481	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.30 635	0.20 472	0.13 423	0.18 471	0.19 547	0.12 463	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.08 545

LCNet	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.16 493	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.15 725

AAGNet	0.11 373	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.18 375	0.13 256	0.16 509	0.21 519	0.13 424	0.14 530	0.11 256	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

STrans-v2	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.11 164	0.11 338	0.15 406	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

NF-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

OCTAStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

PSM-softLoss	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

KMStereo	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

PSM-AAD	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.20 420	0.13 256	0.12 387	0.14 384	0.18 531	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.14 718

KYRaft	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.22 474	0.12 208	0.13 423	0.16 419	0.20 559	0.10 392	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.16 737

SST-Stereo	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.11 164	0.15 480	0.17 443	0.13 424	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

THIR-Stereo	0.12 453	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.17 340	0.25 558	0.16 509	0.24 553	0.14 447	0.12 463	0.12 360	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

RAFT_R40	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.16 363	0.14 451	0.18 471	0.15 478	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

RE-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

Pruner-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.17 394	0.13 423	0.19 482	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.08 545

TVStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

RAFT-345	0.11 373	0.07 285	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.11 338	0.36 684	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.05 256

test-1	0.10 318	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.24 709	0.14 206	0.18 428	0.09 249	0.07 108	0.09 294	0.08 286	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

GMM-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.11 338	0.15 406	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.09 594

iRaftStereo_RVC	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.09 424	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.12 208	0.09 249	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

raft+_RVC	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.11 92	0.24 523	0.20 472	0.12 387	0.15 406	0.12 390	0.08 286	0.12 360	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

222	0.16 589	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.24 672	0.18 577	0.30 635	0.20 472	0.17 528	0.28 622	0.17 516	0.16 577	0.15 488	0.40 777	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

xxxx	0.15 564	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.23 667	0.18 577	0.31 648	0.19 448	0.14 451	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.26 710	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

RAFT + AFF	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.20 617	0.10 541	0.14 479	0.24 709	0.26 561	0.20 472	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.08 545

EAI-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.16 299	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

CFNet-RSSM	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.16 299	0.17 394	0.08 188	0.12 347	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

SFCPSM	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.28 604	0.27 582	0.14 451	0.17 443	0.12 390	0.13 505	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.06 382

cf-r	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.19 618	0.20 420	0.25 558	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.16 577	0.14 459	0.14 523	0.10 617	0.05 337	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

GANet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.17 526	0.22 474	0.21 490	0.17 528	0.24 553	0.23 606	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.10 617	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

PSMNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.24 523	0.24 535	0.16 509	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.06 503	0.09 572	0.12 695	0.08 530	0.07 472

GwcNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.20 643	0.21 447	0.27 582	0.18 558	0.27 608	0.22 587	0.16 577	0.14 459	0.15 559	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.07 456	0.07 472

CFNet-ft	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

DIP-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.09 29	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 518	0.07 285	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.29 620	0.20 472	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

CFNet_RVC	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

MLCV	0.12 453	0.07 285	0.16 556	0.18 454	0.06 54	0.15 506	0.17 526	0.19 407	0.21 490	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.14 459	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

iResNet_ROB	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.14 84	0.07 176	0.18 581	0.14 314	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.25 582	0.23 606	0.15 548	0.15 488	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

LE_ROB	0.50 776	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.24 672	0.16 482	0.22 474	1.81 824	4.63 832	0.67 770	0.47 756	0.44 769	0.20 627	0.29 730	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

pmcnn	0.15 564	0.07 285	0.19 626	0.15 145	0.07 176	0.20 622	0.15 407	0.24 523	0.26 572	0.21 616	0.34 674	0.28 656	0.18 618	0.18 583	0.17 591	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

tt7	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 426	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.08 36	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

CR-Stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.06 19	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.05 1	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 426	0.05 2	0.20 617	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

AnonStereo	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.19 407	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

MWDA-net	0.15 564	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.22 681	0.25 542	0.35 661	0.18 558	0.24 553	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

MWSP-net	0.15 564	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.16 538	0.23 694	0.29 620	0.32 630	0.18 558	0.19 482	0.17 516	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.08 545

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.21 655	0.09 424	0.08 117	0.11 92	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.10 267	0.05 4	0.06 80	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

S0	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.20 617	0.07 176	0.18 581	0.23 694	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.10 267	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.09 570	0.10 677	0.14 705	0.14 711	0.05 217	0.04 95

S	0.12 453	0.08 426	0.09 170	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.19 618	0.17 340	0.16 363	0.13 423	0.11 324	0.13 424	0.10 392	0.11 256	0.13 480	0.09 570	0.07 581	0.13 691	0.15 733	0.06 365	0.04 95

SMOE	0.10 318	0.08 426	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.13 256	0.11 338	0.13 367	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.06 365	0.04 95

CR7Stereo	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

RMAStereo	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

LACA3	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.15 145	0.11 596	0.41 757	0.16 482	0.28 604	0.23 518	0.11 338	0.20 495	0.10 337	0.07 215	0.17 558	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.06 254	0.08 547	0.09 595	0.10 627

MultiAttention	0.29 731	0.08 426	0.14 470	0.19 542	0.12 633	1.45 812	1.33 823	0.36 715	0.37 675	0.19 577	0.21 519	0.24 612	0.11 430	0.38 751	0.18 609	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.09 594

FlowAnything_test	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.14 314	0.20 420	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

asda	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.10 49	0.16 299	0.10 126	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

asd	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.18 375	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.25_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

2w_stereo	0.08 129	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 373	0.08 426	0.13 429	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.19 618	0.17 340	0.19 448	0.12 387	0.14 384	0.15 478	0.10 392	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

S2M2_L	0.09 235	0.08 426	0.11 316	0.13 27	0.10 541	0.08 117	0.06 1	0.10 53	0.10 126	0.10 301	0.09 227	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.13 701	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.10 629	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ISRNet	0.18 625	0.08 426	0.19 626	0.19 542	0.13 658	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.21 616	0.25 582	0.27 646	0.17 601	0.17 558	0.20 629	0.20 768	0.08 615	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.17 748

AIO-test2	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.23 700	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.23 498	0.23 518	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.09 595	0.05 217	0.05 256

fffy	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.17 526	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

rvit_stereo_0083	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.26 572	0.11 338	0.14 384	0.13 424	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_0081	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_0082	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_0080	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

test_sample6	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.19 618	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.19 547	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

test_sample5	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

test_sample4	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.19 606	0.18 577	0.26 561	0.17 394	0.16 509	0.25 582	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

test_sample3	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.14 84	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.16 509	0.22 531	0.19 547	0.15 548	0.17 558	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.08 545

DispNO	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.12 633	0.11 328	0.21 667	0.23 498	0.29 605	0.17 528	0.23 540	0.18 531	0.17 601	0.15 488	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.15 506	0.16 482	0.18 375	0.18 428	0.10 301	0.09 227	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.06 382

AE-Stereo	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.19 448	0.09 249	0.14 384	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

ACVNet-DCA	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

xx1	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.16 493	0.16 577	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

1test111	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.15 488	0.16 575	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

cc1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

mmm	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.09 424	0.17 562	0.18 577	0.21 447	0.15 321	0.15 480	0.23 540	0.21 569	0.16 577	0.16 523	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

DualNet	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

tt1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.15 253	0.19 448	0.09 249	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

1111x	0.15 564	0.08 426	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.18 581	0.25 727	0.31 648	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.26 638	0.15 548	0.13 420	0.23 672	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

whm_eth	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

plain	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.13 256	0.13 423	0.15 406	0.09 294	0.12 463	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

PCWNet_CMD	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 667	0.14 451	0.20 495	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

CFNet_ucs	0.15 564	0.08 426	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.14 479	0.14 314	0.30 635	0.34 652	0.16 509	0.24 553	0.23 606	0.14 530	0.18 583	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

SDNR	0.19 638	0.08 426	0.19 626	0.16 254	0.12 633	0.77 792	0.14 314	0.25 542	0.32 630	0.19 577	0.24 553	0.19 547	0.13 505	0.19 600	0.15 559	0.16 741	0.18 767	0.14 705	0.11 673	0.08 530	0.11 655

TestStereo1	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 761	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

CRFU-Net	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.19 606	0.14 314	0.26 561	0.20 472	0.28 697	0.27 608	0.29 665	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.08 545

SA-5K	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 761	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

Sa-1000	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.14 479	0.22 681	0.22 474	0.18 428	0.15 480	0.20 495	0.17 516	0.11 430	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.05 217	0.05 256

CIPLG	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.11 324	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

DAS	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.16 523	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

SepStereo	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.25 685	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

IPLGR_C	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

MIPNet	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.24 535	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

AASNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.19 542	0.09 424	0.18 581	0.15 407	0.37 721	0.37 675	0.19 577	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.20 629	0.10 617	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

ACRE	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

AACVNet	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.23 498	0.24 535	0.27 682	0.27 608	0.28 656	0.17 601	0.19 600	0.16 575	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.07 464	0.10 629	0.09 594

GwcNet-ADL	0.13 481	0.08 426	0.14 470	0.20 617	0.09 424	0.11 328	0.20 643	0.30 635	0.24 535	0.13 423	0.14 384	0.18 531	0.14 530	0.13 420	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.06 382

TransformOpticalFlow	0.10 318	0.08 426	0.13 429	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.19 407	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.11 368	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

NRIStereo	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.16 299	0.15 321	0.12 387	0.14 384	0.13 424	0.12 463	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.07 472

DeepStereo_RVC	0.11 373	0.08 426	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

IRAFT_RVC	0.12 453	0.08 426	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.07 54	0.15 407	0.24 523	0.23 518	0.14 451	0.14 384	0.15 478	0.12 463	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

CroCo-Stereo	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.15 253	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.07 16	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95
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
LMCR-Stereo	0.15 564	0.08 426	0.13 429	0.21 655	0.09 424	0.17 562	0.20 643	0.27 583	0.19 448	0.24 655	0.24 553	0.23 606	0.17 601	0.20 627	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

CFNet_pseudo	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.07 472

RALAANet	0.11 373	0.08 426	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.13 367	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

ADLNet	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.32 660	0.27 582	0.22 632	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.21 650	0.10 617	0.06 503	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

GES	0.14 518	0.08 426	0.16 556	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.13 234	0.28 604	0.25 558	0.16 509	0.23 540	0.18 531	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.09 594

ARAFT	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.20 420	0.12 208	0.12 387	0.13 367	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.04 95

delet	0.17 611	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.37 675	0.17 528	0.26 599	0.19 547	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.11 673	0.06 365	0.06 382

UPFNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.20 617	0.12 633	0.20 622	0.23 694	0.28 604	0.26 572	0.17 528	0.24 553	0.22 587	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.08 530	0.06 382

FENet	0.13 481	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.17 528	0.23 540	0.16 493	0.12 463	0.14 459	0.15 559	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

ac_64	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.18 454	0.10 541	0.22 651	0.18 577	0.24 523	0.21 490	0.18 558	0.24 553	0.29 665	0.18 618	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

HGLStereo	0.17 611	0.08 426	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.18 581	0.18 577	0.31 648	0.32 630	0.21 616	0.32 656	0.25 626	0.18 618	0.19 600	0.20 629	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.10 627

BEATNet_4x	0.12 453	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.07 176	0.15 506	0.07 5	0.22 474	0.18 428	0.16 509	0.19 482	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

MSMDNet	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 667	0.14 451	0.21 519	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

HSM-Net_RVC	0.14 518	0.08 426	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.15 407	0.27 583	0.29 605	0.19 577	0.21 519	0.29 665	0.14 530	0.17 558	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

UCFNet_RVC	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.11 1	0.10 541	0.20 622	0.10 49	0.24 523	0.22 506	0.17 528	0.20 495	0.23 606	0.15 548	0.17 558	0.15 559	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.13 707	0.11 652	0.10 627

iResNetv2_ROB	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.16 538	0.12 145	0.25 542	0.35 661	0.21 616	0.29 635	0.24 612	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.09 595	0.08 545

HSM	0.15 564	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.16 538	0.14 314	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.23 540	0.37 720	0.16 577	0.20 627	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

SME	0.11 373	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.20 622	0.13 234	0.21 447	0.17 394	0.12 387	0.13 367	0.10 337	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.06 365	0.05 256

ATMStereo	0.08 129	0.09 518	0.07 31	0.20 617	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.12 120	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

ACMStereo	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.15 321	0.06 48	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

KMOStereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

NLMM1	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.22 675	0.10 541	0.12 384	0.20 643	0.18 375	0.20 472	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.04 95

NLCSM	0.11 373	0.09 518	0.09 170	0.23 700	0.11 596	0.12 384	0.19 618	0.18 375	0.18 428	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.05 256

4.5_new	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

3w_stereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

SCV	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.04 95

rvit_0105_6	0.14 518	0.09 518	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.10 268	0.16 482	0.19 407	0.26 572	0.12 387	0.18 471	0.17 516	0.12 463	0.18 583	0.12 432	0.15 720	0.11 691	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.06 382

rvit_0105_5	0.14 518	0.09 518	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.23 694	0.24 523	0.27 582	0.14 451	0.15 406	0.18 531	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.14 716	0.11 691	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

rvit_0105_4	0.14 518	0.09 518	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.20 495	0.17 516	0.13 505	0.17 558	0.13 480	0.15 720	0.11 691	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.06 382

rvit_0105_3	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.25 727	0.25 542	0.29 605	0.15 480	0.17 443	0.20 559	0.13 505	0.17 558	0.14 523	0.13 701	0.11 691	0.12 676	0.14 711	0.07 456	0.06 382

rvit_stereo_0081_aga	0.11 373	0.09 518	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.19 448	0.10 301	0.18 471	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.06 382

DCVSM-stereo	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.16 254	0.10 541	0.15 506	0.09 29	0.19 407	0.23 518	0.20 600	0.23 540	0.26 638	0.15 548	0.18 583	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.08 547	0.10 629	0.12 671

RAStereo	0.10 318	0.09 518	0.08 85	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.15 253	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

H2IRNET	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.18 454	0.09 424	0.12 384	0.15 407	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.10 337	0.10 392	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.05 256

ffm	0.12 453	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

ff1	0.13 481	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

mmx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

xxx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

MaDis-Stereo	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.10 49	0.16 299	0.16 363	0.09 249	0.11 324	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

CASnet	0.09 235	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.10 622	0.08 547	0.05 217	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.20 617	0.10 541	0.11 328	0.18 577	0.32 660	0.24 535	0.15 480	0.15 406	0.14 447	0.13 505	0.19 600	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.04 56	0.05 256

CroCo-Stereo Lap2	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

qqq	0.13 481	0.09 518	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.15 480	0.19 482	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.16 575	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 625	0.09 518	0.29 701	0.15 145	0.10 541	0.22 651	0.20 643	0.26 561	0.39 687	0.25 669	0.42 728	0.24 612	0.15 548	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.10 629	0.09 594

BUS	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.22 675	0.10 541	0.19 606	0.14 314	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

RAFT_CTSACE	0.12 453	0.09 518	0.10 250	0.22 675	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.18 375	0.16 363	0.20 600	0.27 608	0.13 424	0.07 215	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

BSDual-CNN	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.22 675	0.10 541	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

SA	0.12 453	0.09 518	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.23 498	0.18 428	0.17 528	0.27 608	0.14 447	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.05 217	0.04 95

iRaft-Stereo_5w	0.12 453	0.09 518	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.19 577	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.20 627	0.16 575	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.06 382

psmg	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.17 526	0.29 620	0.19 448	0.17 528	0.21 519	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

CSP-Net	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.25 542	0.32 630	0.25 669	0.30 643	0.24 612	0.15 548	0.21 645	0.18 609	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

IPLGR	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.17 526	0.21 447	0.24 535	0.11 338	0.12 347	0.11 368	0.08 286	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

GMOStereo	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

error version	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test-v	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test_3	0.10 318	0.09 518	0.10 250	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.26 738	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

ADLNet2	0.16 589	0.09 518	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.20 622	0.16 482	0.31 648	0.39 687	0.16 509	0.20 495	0.20 559	0.18 618	0.21 645	0.22 659	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.07 472

Patchmatch Stereo++	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ROB_FTStereo_v2	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ROB_FTStereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

HUI-Stereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

iGMRVC	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

iRAFT	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

CRE-IMP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.18 375	0.10 126	0.14 451	0.13 367	0.13 424	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

test-2	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

cross-raft	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.11 328	0.25 727	0.13 165	0.15 321	0.08 188	0.11 324	0.12 390	0.10 392	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

RAFT	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.24 709	0.20 420	0.19 448	0.21 616	0.21 519	0.17 516	0.12 463	0.16 523	0.09 147	0.06 209	0.07 581	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.05 256

RAFT-IKP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ICVP	0.15 564	0.09 518	0.12 368	0.22 675	0.09 424	0.17 562	0.21 667	0.25 542	0.23 518	0.18 558	0.30 643	0.26 638	0.18 618	0.17 558	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 453	0.09 518	0.23 665	0.24 709	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.10 301	0.13 367	0.12 390	0.07 215	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.05 217	0.07 472

MMNet	0.17 611	0.09 518	0.16 556	0.20 617	0.11 596	0.27 705	0.20 643	0.25 542	0.41 696	0.22 632	0.30 643	0.21 569	0.20 648	0.17 558	0.20 629	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

UNet	0.17 611	0.09 518	0.18 614	0.19 542	0.12 633	0.27 705	0.19 618	0.33 682	0.29 605	0.21 616	0.24 553	0.23 606	0.19 635	0.19 600	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.06 382

ACVNet	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.13 27	0.12 633	0.14 479	0.20 643	0.22 474	0.33 640	0.17 528	0.26 599	0.21 569	0.16 577	0.17 558	0.21 650	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

acv_ft	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.19 542	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.25 542	0.33 640	0.19 577	0.26 599	0.21 569	0.17 601	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

hitnet-ft	0.18 625	0.09 518	0.17 588	0.14 84	0.09 424	0.26 695	0.20 643	0.25 542	0.26 572	0.24 655	0.32 656	0.31 688	0.22 663	0.24 679	0.21 650	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.08 547	0.12 672	0.11 655

DSFCA	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.19 618	0.28 604	0.31 623	0.23 645	0.24 553	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.20 629	0.10 617	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

DMCA	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.19 482	0.17 516	0.18 618	0.15 488	0.17 591	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.10 627

DISCO	0.19 638	0.09 518	0.22 656	0.17 348	0.10 541	0.25 684	0.18 577	0.27 583	0.44 719	0.22 632	0.31 652	0.33 702	0.26 693	0.28 705	0.28 726	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.09 594

Cross2Single Stereo	0.09 235	0.10 581	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.24 535	0.12 387	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.10 617	0.03 1	0.05 77	0.04 79	0.09 595	0.04 95

LACA_dic	0.07 10	0.10 581	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

SE	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.11 328	0.11 92	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.16 419	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.04 95

z-ln-s-r	0.17 611	0.10 581	0.40 735	0.19 542	0.08 287	0.17 562	0.18 577	0.22 474	0.33 640	0.18 558	0.40 711	0.22 587	0.17 601	0.20 627	0.23 672	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.05 256

DDVS	0.15 564	0.10 581	0.21 650	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.14 314	0.25 542	0.19 448	0.18 558	0.29 635	0.27 646	0.12 463	0.19 600	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.11 652	0.11 655

UGAM	0.13 481	0.10 581	0.09 170	0.22 675	0.08 287	0.12 384	0.20 643	0.17 340	0.23 518	0.21 616	0.16 419	0.13 424	0.13 505	0.19 600	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.13 691	0.11 673	0.07 456	0.05 256

ACV-stereo	0.15 564	0.10 581	0.28 693	0.18 454	0.12 633	0.14 479	0.12 145	0.23 498	0.21 490	0.19 577	0.23 540	0.22 587	0.15 548	0.23 669	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

ITSA-stereo	0.15 564	0.10 581	0.14 470	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.30 635	0.49 739	0.17 528	0.19 482	0.22 587	0.15 548	0.17 558	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.08 545

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 235	0.10 581	0.31 707	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.07 16	0.12 675	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

test_sample7	0.15 564	0.10 581	0.16 556	0.14 84	0.11 596	0.16 538	0.16 482	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.12 675	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.10 627

LL-Strereo2	0.10 318	0.10 581	0.15 519	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.09 29	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.16 523	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.06 365	0.05 256

Selective-RAFT	0.11 373	0.10 581	0.11 316	0.21 655	0.08 287	0.16 538	0.13 234	0.20 420	0.22 506	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

ssnet_v2	0.17 611	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.11 596	0.21 642	0.21 667	0.33 682	0.25 558	0.22 632	0.22 531	0.27 646	0.18 618	0.22 658	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

raft_robust	0.13 481	0.10 581	0.07 31	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.24 709	0.28 604	0.33 640	0.20 600	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

NINENet	0.16 589	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.40 737	0.36 667	0.18 558	0.21 519	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.08 615	0.10 622	0.07 464	0.10 629	0.09 594

test_4	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.22 681	0.15 253	0.17 394	0.12 387	0.18 471	0.12 390	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.03 2

pcwnet_v2	0.19 638	0.10 581	0.26 678	0.17 348	0.14 682	0.18 581	0.15 407	0.37 721	0.46 727	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.19 635	0.20 627	0.19 622	0.13 701	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.11 652	0.13 697

psm_up	0.18 625	0.10 581	0.18 614	0.20 617	0.11 596	0.17 562	0.19 618	0.37 721	0.34 652	0.21 616	0.28 622	0.29 665	0.24 677	0.20 627	0.22 659	0.09 570	0.10 677	0.11 656	0.11 673	0.08 530	0.08 545

DMCA-RVC	0.17 611	0.10 581	0.15 519	0.24 709	0.11 596	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.24 535	0.21 616	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.18 583	0.20 629	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.10 639	0.10 629	0.08 545

SuperB	0.20 650	0.10 581	0.56 762	0.16 254	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.24 523	0.50 742	0.26 676	0.39 705	0.17 516	0.21 654	0.22 658	0.21 650	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.12 672	0.10 627

ADCP+	0.20 650	0.10 581	0.33 716	0.20 617	0.12 633	0.22 651	0.26 738	0.31 648	0.34 652	0.26 676	0.37 690	0.22 587	0.22 663	0.27 693	0.27 718	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.09 595	0.10 627

CFNet	0.15 564	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.18 581	0.09 29	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.24 553	0.24 612	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.06 382

CVANet_RVC	0.18 625	0.10 581	0.14 470	0.21 655	0.10 541	0.18 581	0.17 526	0.34 692	0.33 640	0.22 632	0.31 652	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.17 591	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.09 595	0.07 472

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 611	0.10 581	0.22 656	0.20 617	0.10 541	0.15 506	0.18 577	0.31 648	0.25 558	0.21 616	0.30 643	0.25 626	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.08 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 589	0.10 581	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.18 581	0.19 618	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.35 679	0.21 569	0.21 654	0.22 658	0.16 575	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382

NVstereo2D	0.19 638	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.15 703	0.28 712	0.23 694	0.44 759	0.42 707	0.15 480	0.27 608	0.25 626	0.19 635	0.22 658	0.17 591	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.15 730	0.09 594

iResNet	0.13 481	0.10 581	0.18 614	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.20 420	0.26 572	0.15 480	0.23 540	0.15 478	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

MDST_ROB	0.22 672	0.10 581	0.17 588	0.18 454	0.11 596	0.37 747	0.19 618	0.43 757	0.41 696	0.39 743	0.39 705	0.29 665	0.21 654	0.26 690	0.18 609	0.11 650	0.10 677	0.14 705	0.11 673	0.10 629	0.08 545

DLCB_ROB	0.18 625	0.10 581	0.15 519	0.23 700	0.11 596	0.24 672	0.18 577	0.29 620	0.28 598	0.27 682	0.28 622	0.28 656	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.07 456	0.07 472

MSAF-DinoV2	0.22 672	0.11 610	0.23 665	0.17 348	0.10 541	0.27 705	0.16 482	0.37 721	0.55 755	0.21 616	0.27 608	0.47 756	0.27 701	0.35 738	0.39 774	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.09 595	0.12 672	0.10 627

DFGA-Net	0.13 481	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.13 234	0.22 474	0.25 558	0.16 509	0.16 419	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

FACV-RUCA	0.13 481	0.11 610	0.12 368	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.15 407	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.16 577	0.14 459	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

rvit_105_1	0.19 638	0.11 610	0.25 675	0.21 655	0.16 714	0.21 642	0.27 745	0.31 648	0.41 696	0.19 577	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.12 675	0.12 707	0.13 691	0.15 733	0.08 530	0.07 472

fast-acv-ft	0.18 625	0.11 610	0.19 626	0.19 542	0.12 633	0.24 672	0.21 667	0.25 542	0.34 652	0.22 632	0.34 674	0.27 646	0.20 648	0.21 645	0.23 672	0.09 570	0.09 652	0.08 482	0.10 639	0.08 530	0.07 472

ToySt	0.17 611	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.11 596	0.16 538	0.25 727	0.24 523	0.33 640	0.19 577	0.24 553	0.26 638	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.07 409	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.09 595	0.08 545

RAFT+CT+SA	0.13 481	0.11 610	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.28 751	0.22 474	0.22 506	0.15 480	0.26 599	0.10 337	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

hknet	0.15 564	0.11 610	0.13 429	0.22 675	0.11 596	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.25 558	0.17 528	0.22 531	0.22 587	0.18 618	0.17 558	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

FADNet-RVC-Resample	0.16 589	0.11 610	0.31 707	0.22 675	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.25 542	0.24 535	0.24 655	0.27 608	0.20 559	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.08 615	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.10 627

stereogan	0.22 672	0.11 610	0.21 650	0.20 617	0.12 633	0.31 723	0.19 618	0.35 708	0.44 719	0.22 632	0.39 705	0.35 713	0.27 701	0.33 728	0.22 659	0.10 617	0.12 707	0.10 622	0.10 639	0.14 713	0.13 697

ADCL	0.24 697	0.11 610	0.47 749	0.22 675	0.12 633	0.34 736	0.29 761	0.29 620	0.56 759	0.24 655	0.46 736	0.30 675	0.30 724	0.29 712	0.29 730	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.10 627

AdaStereo	0.15 564	0.11 610	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.20 622	0.11 92	0.32 660	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.13 505	0.19 600	0.14 523	0.12 675	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.09 595	0.07 472
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.
DeepPruner_ROB	0.16 589	0.11 610	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.17 562	0.15 407	0.32 660	0.21 490	0.19 577	0.21 519	0.22 587	0.18 618	0.20 627	0.15 559	0.13 701	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.11 652	0.10 627

DRN-Test	0.19 638	0.11 610	0.20 639	0.22 675	0.10 541	0.22 651	0.22 681	0.39 733	0.37 675	0.24 655	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

StereoDRNet	0.18 625	0.11 610	0.17 588	0.22 675	0.11 596	0.21 642	0.22 681	0.37 721	0.33 640	0.24 655	0.28 622	0.30 675	0.19 635	0.20 627	0.20 629	0.09 570	0.08 615	0.11 656	0.09 595	0.09 595	0.07 472

XPNet_ROB	0.22 672	0.11 610	0.19 626	0.22 675	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.34 692	0.40 693	0.30 711	0.39 705	0.39 732	0.26 693	0.26 690	0.28 726	0.15 720	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.12 671

WCMA_ROB	0.24 697	0.11 610	0.22 656	0.17 348	0.14 682	0.32 726	0.15 407	0.32 660	0.32 630	0.38 741	0.53 750	0.40 736	0.34 741	0.34 731	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.12 676	0.10 639	0.14 713	0.14 718

PSMNet_ROB	0.21 663	0.11 610	0.15 519	0.27 742	0.15 703	0.24 672	0.35 780	0.43 757	0.37 675	0.27 682	0.32 656	0.32 698	0.22 663	0.21 645	0.26 710	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.11 673	0.09 595	0.09 594

TCMNet	0.19 638	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.18 737	0.20 622	0.24 709	0.27 583	0.36 667	0.23 645	0.26 599	0.25 626	0.19 635	0.19 600	0.23 672	0.13 701	0.11 691	0.11 656	0.12 695	0.13 695	0.12 671

YMNet	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 722	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

YMNet_1	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 722	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

rvit_stereo_0075_2	0.17 611	0.12 628	0.25 675	0.23 700	0.16 714	0.13 442	0.10 49	0.30 635	0.27 582	0.20 600	0.28 622	0.22 587	0.15 548	0.18 583	0.13 480	0.16 741	0.10 677	0.17 736	0.10 639	0.10 629	0.09 594

DualNet (step1)	0.16 589	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.15 720	0.06 503	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample9	0.18 625	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 796	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample8	0.19 638	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.31 648	0.21 490	0.27 682	0.22 531	0.36 715	0.25 687	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 796	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

StereoVision	0.13 481	0.12 628	0.09 170	0.24 709	0.10 541	0.15 506	0.21 667	0.21 447	0.20 472	0.12 387	0.24 553	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.10 263	0.09 570	0.11 691	0.12 676	0.12 695	0.06 365	0.05 256

CASS	0.13 481	0.12 628	0.11 316	0.23 700	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.17 528	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.14 459	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.09 595	0.07 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 518	0.12 628	0.08 85	0.20 617	0.10 541	0.14 479	0.29 761	0.21 447	0.24 535	0.18 558	0.28 622	0.11 368	0.15 548	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

SACVNet	0.18 625	0.12 628	0.14 470	0.17 348	0.13 658	0.22 651	0.18 577	0.31 648	0.30 615	0.23 645	0.31 652	0.30 675	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.11 650	0.08 615	0.10 622	0.10 639	0.12 672	0.14 718

PSMNet-ADL	0.15 564	0.12 628	0.13 429	0.22 675	0.09 424	0.13 442	0.20 643	0.26 561	0.23 518	0.18 558	0.20 495	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.17 591	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.11 673	0.08 530	0.07 472

GEStereo_RVC	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.22 675	0.11 596	0.19 606	0.17 526	0.32 660	0.48 730	0.20 600	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.08 545

sAnonymous2	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 617	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

CroCo_RVC	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 617	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

APVNet	0.22 672	0.12 628	0.19 626	0.18 454	0.14 682	0.32 726	0.31 775	0.39 733	0.32 630	0.27 682	0.40 711	0.30 675	0.29 720	0.26 690	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.11 656	0.14 711	0.12 672	0.12 671

FAT-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.22 656	0.21 655	0.12 633	0.17 562	0.18 577	0.34 692	0.39 687	0.27 682	0.37 690	0.34 709	0.32 734	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.11 691	0.10 622	0.09 595	0.11 652	0.14 718

S-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.25 675	0.21 655	0.13 658	0.20 622	0.18 577	0.32 660	0.43 714	0.23 645	0.36 684	0.28 656	0.30 724	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.12 707	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.13 697

STTStereo	0.18 625	0.12 628	0.27 688	0.20 617	0.11 596	0.16 538	0.21 667	0.29 620	0.23 518	0.21 616	0.30 643	0.29 665	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.12 675	0.11 691	0.11 656	0.14 711	0.09 595	0.08 545

RTSC	0.23 689	0.12 628	0.28 693	0.21 655	0.13 658	0.28 712	0.16 482	0.35 708	0.66 782	0.27 682	0.33 669	0.30 675	0.21 654	0.31 716	0.29 730	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.13 695	0.13 697

ADCRef	0.19 638	0.12 628	0.41 738	0.20 617	0.12 633	0.22 651	0.18 577	0.32 660	0.36 667	0.26 676	0.32 656	0.17 516	0.23 671	0.24 679	0.24 685	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

RYNet	0.22 672	0.12 628	0.22 656	0.19 542	0.17 730	0.46 759	0.26 738	0.38 729	0.48 730	0.24 655	0.28 622	0.34 709	0.23 671	0.20 627	0.30 737	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.13 695	0.15 725

GANet	0.21 663	0.12 628	0.21 650	0.24 709	0.13 658	0.22 651	0.22 681	0.41 743	0.26 572	0.31 717	0.42 728	0.37 720	0.28 712	0.23 669	0.22 659	0.10 617	0.12 707	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.08 545

TDLM	0.17 611	0.12 628	0.13 429	0.24 709	0.10 541	0.18 581	0.18 577	0.36 715	0.30 615	0.21 616	0.28 622	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.18 609	0.11 650	0.07 581	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.08 545

SGM-ForestM	0.32 742	0.12 628	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.39 753	0.19 618	0.41 743	0.50 742	0.52 764	0.54 752	1.32 810	0.42 766	0.40 766	0.27 718	0.14 716	0.16 759	0.16 730	0.16 741	0.12 672	0.12 671

StereoDRNet-Refined	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.20 617	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.26 561	0.23 518	0.26 676	0.40 711	0.22 587	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.07 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 638	0.12 628	0.18 614	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.20 600	0.22 531	0.27 646	0.23 671	0.21 645	0.16 575	0.16 741	0.18 767	0.23 765	0.21 765	0.12 672	0.13 697

SGM_RVC	0.23 689	0.12 628	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.33 733	0.18 577	0.34 692	0.31 623	0.44 757	0.37 690	0.53 766	0.35 744	0.35 738	0.24 685	0.13 701	0.13 722	0.13 691	0.13 707	0.10 629	0.11 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
base	0.18 625	0.13 656	0.24 669	0.20 617	0.14 682	0.24 672	0.10 49	0.31 648	0.20 472	0.25 669	0.37 690	0.16 493	0.17 601	0.25 685	0.22 659	0.16 741	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.06 365	0.09 594

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 235	0.13 656	0.12 368	0.24 709	0.16 714	0.25 684	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GMStereo_Zeroshot	0.16 589	0.13 656	0.24 669	0.20 617	0.10 541	0.17 562	0.13 234	0.29 620	0.25 558	0.23 645	0.32 656	0.25 626	0.11 430	0.19 600	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.11 656	0.06 359	0.12 672	0.08 545

HBP-ISP	0.18 625	0.13 656	0.16 556	0.15 145	0.11 596	0.08 117	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.22 632	0.33 669	0.21 569	0.25 687	0.23 669	0.17 591	0.14 716	0.16 759	0.21 756	0.17 748	0.10 629	0.08 545

Wz-Net-MNSev	0.22 672	0.13 656	0.31 707	0.20 617	0.14 682	0.36 746	0.24 709	0.33 682	0.44 719	0.28 697	0.40 711	0.38 724	0.19 635	0.24 679	0.25 695	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.12 672	0.10 627

UDGNet	0.14 518	0.13 656	0.16 556	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.16 482	0.21 447	0.27 582	0.20 600	0.20 495	0.16 493	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.06 365	0.07 472

Anonymous3	0.16 589	0.13 656	0.33 716	0.26 729	0.14 682	0.27 705	0.17 526	0.28 604	0.28 598	0.15 480	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.11 655

GwcNet	0.20 650	0.13 656	0.19 626	0.18 454	0.12 633	0.24 672	0.19 618	0.35 708	0.43 714	0.20 600	0.32 656	0.33 702	0.20 648	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.10 627

RP	0.21 663	0.13 656	0.21 650	0.23 700	0.11 596	0.21 642	0.20 643	0.25 542	0.44 719	0.21 616	0.38 697	0.36 715	0.24 677	0.27 693	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.13 691	0.12 695	0.12 672	0.14 718

edge stereo	0.22 672	0.13 656	0.20 639	0.21 655	0.13 658	0.23 667	0.16 482	0.32 660	0.42 707	0.32 723	0.40 711	0.38 724	0.35 744	0.25 685	0.24 685	0.13 701	0.11 691	0.14 705	0.11 673	0.12 672	0.13 697

CBMV_ROB	0.19 638	0.13 656	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.15 506	0.13 234	0.26 561	0.28 598	0.27 682	0.30 643	0.27 646	0.24 677	0.23 669	0.16 575	0.15 720	0.17 765	0.22 762	0.20 761	0.10 629	0.11 655

DN-CSS_ROB	0.13 481	0.13 656	0.16 556	0.18 454	0.10 541	0.16 538	0.08 9	0.22 474	0.18 428	0.17 528	0.22 531	0.13 424	0.13 505	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

PWCDC_ROB	0.20 650	0.13 656	0.22 656	0.24 709	0.11 596	0.19 606	0.15 407	0.33 682	0.54 754	0.29 706	0.50 745	0.21 569	0.15 548	0.27 693	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.10 622	0.08 547	0.11 652	0.09 594

MeshStereo	0.27 722	0.13 656	0.18 614	0.15 145	0.11 596	0.32 726	0.24 709	0.40 737	0.36 667	0.52 764	0.57 762	0.67 778	0.40 757	0.35 738	0.26 710	0.14 716	0.13 722	0.13 691	0.11 673	0.11 652	0.10 627
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
Light-Stereo-hy	0.23 689	0.14 670	0.30 704	0.22 675	0.20 750	0.29 716	0.16 482	0.33 682	0.36 667	0.24 655	0.28 622	0.42 739	0.24 677	0.25 685	0.20 629	0.13 701	0.13 722	0.23 765	0.23 772	0.16 739	0.18 754

PM Cens cmp D40	0.33 746	0.14 670	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.37 747	0.20 643	0.49 770	0.50 742	0.63 779	0.73 779	0.82 792	0.48 777	0.44 773	0.37 767	0.15 720	0.15 744	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

zh-mn7	0.25 709	0.14 670	0.56 762	0.19 542	0.14 682	0.24 672	0.22 681	0.34 692	0.62 773	0.35 732	0.65 768	0.31 688	0.25 687	0.31 716	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.11 655

z-mn7	0.24 697	0.14 670	0.45 744	0.19 542	0.13 658	0.28 712	0.25 727	0.34 692	0.62 773	0.27 682	0.56 759	0.29 665	0.24 677	0.32 723	0.25 695	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.10 627

w-ln-seven-2	0.20 650	0.14 670	0.37 729	0.22 675	0.12 633	0.20 622	0.21 667	0.28 604	0.37 675	0.25 669	0.37 690	0.27 646	0.22 663	0.21 645	0.23 672	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.09 594

w-ln-seven	0.24 697	0.14 670	0.55 759	0.19 542	0.14 682	0.26 695	0.22 681	0.35 708	0.60 769	0.29 706	0.39 705	0.30 675	0.22 663	0.21 645	0.26 710	0.09 570	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.11 652	0.10 627

TestStereo	0.13 481	0.14 670	0.11 316	0.23 700	0.08 287	0.15 506	0.21 667	0.20 420	0.23 518	0.14 451	0.24 553	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.05 256

GMStereo	0.13 481	0.14 670	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.20 420	0.24 535	0.16 509	0.17 443	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 589	0.14 670	0.40 735	0.20 617	0.11 596	0.13 442	0.13 234	0.26 561	0.22 506	0.21 616	0.23 540	0.20 559	0.17 601	0.14 459	0.16 575	0.08 501	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.11 652	0.10 627

SANet	0.24 697	0.14 670	0.28 693	0.21 655	0.11 596	0.27 705	0.24 709	0.38 729	0.64 778	0.36 735	0.40 711	0.43 744	0.26 693	0.27 693	0.24 685	0.12 675	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.13 695	0.11 655

SGM-Forest	0.20 650	0.14 670	0.18 614	0.19 542	0.13 658	0.20 622	0.22 681	0.33 682	0.30 615	0.24 655	0.29 635	0.28 656	0.19 635	0.23 669	0.17 591	0.15 720	0.16 759	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.12 671
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 638	0.14 670	0.17 588	0.18 454	0.10 541	0.20 622	0.11 92	0.29 620	0.30 615	0.29 706	0.30 643	0.30 675	0.23 671	0.27 693	0.19 622	0.13 701	0.15 744	0.17 736	0.16 741	0.10 629	0.10 627
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PatchMatch Cens Cmp	0.33 746	0.15 682	0.20 639	0.17 348	0.12 633	0.39 753	0.21 667	0.47 766	0.51 750	0.68 784	0.78 788	0.87 793	0.51 781	0.43 772	0.35 758	0.15 720	0.15 744	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 682	0.17 588	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

psmorigin	0.25 709	0.15 682	0.34 724	0.17 348	0.13 658	0.23 667	0.14 314	0.34 692	0.33 640	0.41 750	0.55 754	0.41 738	0.37 748	0.34 731	0.27 718	0.11 650	0.15 744	0.11 656	0.11 673	0.12 672	0.16 737

NCC-stereo	0.24 697	0.15 682	0.31 707	0.26 729	0.16 714	0.20 622	0.30 769	0.40 737	0.40 693	0.24 655	0.38 697	0.33 702	0.28 712	0.36 744	0.27 718	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.22 768	0.13 695	0.13 697

Abc-Net	0.24 697	0.15 682	0.31 707	0.26 729	0.16 714	0.20 622	0.30 769	0.40 737	0.40 693	0.24 655	0.38 697	0.33 702	0.28 712	0.36 744	0.27 718	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.22 768	0.13 695	0.13 697
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 720	0.15 682	0.30 704	0.24 709	0.18 737	0.22 651	0.15 407	0.38 729	0.71 786	0.32 723	0.41 722	0.36 715	0.28 712	0.32 723	0.29 730	0.12 675	0.11 691	0.14 705	0.13 707	0.16 739	0.20 761

ADCMid	0.25 709	0.15 682	0.40 735	0.20 617	0.14 682	0.25 684	0.26 738	0.34 692	0.38 682	0.36 735	0.44 733	0.34 709	0.40 757	0.35 738	0.33 755	0.10 617	0.09 652	0.11 656	0.11 673	0.13 695	0.12 671

DANet	0.21 663	0.15 682	0.28 693	0.25 723	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.27 583	0.27 582	0.28 697	0.32 656	0.35 713	0.31 728	0.31 716	0.23 672	0.11 650	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.11 655
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 689	0.15 682	0.17 588	0.34 767	0.18 737	0.24 672	0.23 694	0.34 692	0.28 598	0.31 717	0.38 697	0.38 724	0.28 712	0.23 669	0.24 685	0.15 720	0.12 707	0.18 746	0.21 765	0.13 695	0.13 697

PM Graph cmp D40	0.31 739	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 723	0.20 643	0.42 749	0.55 755	0.55 770	0.70 776	0.69 782	0.45 773	0.39 760	0.36 765	0.15 720	0.15 744	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 697

PatchMatch Graph Cmp	0.32 742	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 723	0.20 643	0.42 749	0.60 769	0.55 770	0.81 791	0.67 778	0.44 769	0.38 751	0.36 765	0.15 720	0.15 744	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 697

PatchMatch		0.16 691		0.19 542		0.30 720		0.41 743		0.55 770		0.64 773		0.40 766		0.15 720		0.15 718		0.12 672

Wz-Net-LNSev	0.22 672	0.16 691	0.38 731	0.21 655	0.13 658	0.25 684	0.23 694	0.32 660	0.43 714	0.30 711	0.41 722	0.31 688	0.18 618	0.22 658	0.25 695	0.10 617	0.09 652	0.08 482	0.08 547	0.12 672	0.11 655

dd	0.15 564	0.16 691	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.18 577	0.21 447	0.25 558	0.23 645	0.20 495	0.21 569	0.09 341	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.06 382

Syn2CoEx	0.21 663	0.16 691	0.27 688	0.29 756	0.14 682	0.26 695	0.20 643	0.33 682	0.31 623	0.28 697	0.36 684	0.27 646	0.25 687	0.19 600	0.24 685	0.16 741	0.12 707	0.14 705	0.11 673	0.09 595	0.08 545

G-Net	0.24 697	0.16 691	0.36 725	0.22 675	0.16 714	0.51 767	0.23 694	0.29 620	0.34 652	0.36 735	0.38 697	0.31 688	0.29 720	0.27 693	0.26 710	0.11 650	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.16 739	0.13 697

Nwc_Net	0.23 689	0.16 691	0.21 650	0.25 723	0.14 682	0.24 672	0.26 738	0.37 721	0.38 682	0.22 632	0.41 722	0.30 675	0.28 712	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.17 736	0.20 761	0.10 629	0.10 627

AnyNet_C32	0.26 720	0.16 691	0.36 725	0.20 617	0.16 714	0.25 684	0.30 769	0.32 660	0.44 719	0.31 717	0.49 741	0.30 675	0.33 736	0.40 766	0.33 755	0.12 675	0.12 707	0.12 676	0.14 711	0.14 713	0.15 725

ADCPNet	0.25 709	0.16 691	0.61 771	0.21 655	0.15 703	0.35 745	0.25 727	0.32 660	0.35 661	0.30 711	0.40 711	0.36 715	0.28 712	0.28 705	0.32 750	0.12 675	0.10 677	0.11 656	0.12 695	0.14 713	0.13 697

DPSNet	0.28 727	0.16 691	0.31 707	0.18 454	0.13 658	0.54 769	0.42 790	0.51 778	0.67 783	0.29 706	0.38 697	0.38 724	0.29 720	0.31 716	0.23 672	0.11 650	0.10 677	0.11 656	0.08 547	0.20 758	0.16 737

PDISCO_ROB	0.27 722	0.16 691	0.26 678	0.28 747	0.20 750	0.32 726	0.26 738	0.44 759	0.57 761	0.28 697	0.40 711	0.45 748	0.29 720	0.33 728	0.34 757	0.12 675	0.09 652	0.17 736	0.16 741	0.17 748	0.13 697

LALA_ROB	0.25 709	0.16 691	0.22 656	0.26 729	0.17 730	0.27 705	0.27 745	0.42 749	0.37 675	0.33 727	0.38 697	0.51 762	0.26 693	0.28 705	0.27 718	0.16 741	0.09 652	0.12 676	0.11 673	0.13 695	0.12 671

PWC_ROB	0.21 663	0.16 691	0.26 678	0.18 454	0.11 596	0.22 651	0.13 234	0.32 660	0.49 739	0.30 711	0.40 711	0.32 698	0.24 677	0.31 716	0.22 659	0.10 617	0.07 581	0.11 656	0.08 547	0.11 652	0.10 627

SCION-MonSter	0.22 672	0.17 705	0.16 556	0.25 723	0.18 737	0.34 736	0.17 526	0.28 604	0.47 729	0.23 645	0.46 736	0.20 559	0.18 618	0.25 685	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.23 765	0.19 756	0.11 652	0.11 655

zh-sn7	0.25 709	0.17 705	0.50 751	0.24 709	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.34 692	0.48 730	0.28 697	0.54 752	0.28 656	0.31 728	0.36 744	0.32 750	0.10 617	0.10 677	0.11 656	0.10 639	0.12 672	0.12 671

Anonymous_2	0.22 672	0.17 705	0.28 693	0.15 145	0.16 714	0.32 726	0.22 681	0.22 474	0.17 394	0.23 645	0.24 553	0.26 638	0.27 701	0.27 693	0.23 672	0.22 777	0.25 792	0.17 736	0.17 748	0.17 748	0.17 748

Wz-Net-SNSev	0.25 709	0.17 705	0.44 743	0.25 723	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.38 729	0.56 759	0.30 711	0.55 754	0.39 732	0.26 693	0.23 669	0.30 737	0.10 617	0.09 652	0.09 572	0.10 639	0.11 652	0.11 655

WZ-Net	0.28 727	0.17 705	0.78 792	0.22 675	0.16 714	0.34 736	0.29 761	0.39 733	0.57 761	0.24 655	0.55 754	0.37 720	0.24 677	0.33 728	0.35 758	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.14 713	0.16 737

DDUNet	0.22 672	0.17 705	0.21 650	0.22 675	0.15 703	0.25 684	0.24 709	0.29 620	0.30 615	0.31 717	0.36 684	0.33 702	0.25 687	0.24 679	0.20 629	0.18 755	0.13 722	0.17 736	0.11 673	0.16 739	0.16 737

UDG	0.21 663	0.17 705	0.19 626	0.23 700	0.15 703	0.30 720	0.20 643	0.33 682	0.35 661	0.23 645	0.28 622	0.31 688	0.27 701	0.20 627	0.22 659	0.15 720	0.12 707	0.13 691	0.09 595	0.14 713	0.14 718

aanetorigin	0.22 672	0.17 705	0.56 762	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.19 618	0.20 420	0.33 640	0.49 762	0.48 740	0.29 665	0.27 701	0.20 627	0.23 672	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.10 629	0.09 594

AF-Net	0.22 672	0.17 705	0.17 588	0.26 729	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.32 660	0.50 742	0.25 669	0.33 669	0.38 724	0.26 693	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.16 730	0.11 673	0.11 652	0.10 627

DeepPrunerF	0.24 697	0.17 705	0.42 740	0.26 729	0.16 714	0.22 651	0.28 751	0.37 721	0.50 742	0.26 676	0.29 635	0.24 612	0.28 712	0.21 645	0.22 659	0.15 720	0.11 691	0.20 753	0.18 754	0.12 672	0.13 697

FBW_ROB	0.24 697	0.17 705	0.22 656	0.26 729	0.14 682	0.25 684	0.22 681	0.41 743	0.41 696	0.41 750	0.41 722	0.42 739	0.27 701	0.31 716	0.23 672	0.09 570	0.14 734	0.14 705	0.12 695	0.11 652	0.09 594

ETE_ROB	0.23 689	0.17 705	0.22 656	0.25 723	0.13 658	0.26 695	0.29 761	0.31 648	0.36 667	0.28 697	0.36 684	0.45 748	0.26 693	0.27 693	0.26 710	0.11 650	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 697

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 790	0.18 717	0.56 762	0.27 742	0.21 758	1.35 810	0.25 727	0.59 792	1.65 821	0.68 784	5.01 827	1.08 801	0.81 805	0.38 751	0.30 737	0.18 755	0.15 744	0.20 753	0.19 756	0.17 748	0.23 766

TestStereooo	0.72 790	0.18 717	0.56 762	0.27 742	0.21 758	1.35 810	0.25 727	0.59 792	1.65 821	0.68 784	5.01 827	1.08 801	0.81 805	0.38 751	0.30 737	0.18 755	0.15 744	0.20 753	0.19 756	0.17 748	0.23 766

DStereoO	0.24 697	0.18 717	0.18 614	0.20 617	0.14 682	0.21 642	0.19 618	0.32 660	0.41 696	0.29 706	0.21 519	0.32 698	0.27 701	0.41 770	0.27 718	0.46 800	0.12 707	0.31 787	0.11 673	0.15 730	0.12 671

FINET	0.21 663	0.18 717	0.26 678	0.18 454	0.16 714	0.23 667	0.23 694	0.32 660	0.48 730	0.25 669	0.32 656	0.22 587	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.18 755	0.16 759	0.11 656	0.10 639	0.15 730	0.13 697

ADCS	0.29 731	0.18 717	0.45 744	0.21 655	0.17 730	0.28 712	0.23 694	0.41 743	0.63 777	0.40 746	0.49 741	0.40 736	0.36 746	0.39 760	0.40 777	0.13 701	0.12 707	0.13 691	0.14 711	0.16 739	0.16 737

PA-Net	0.23 689	0.18 717	0.33 716	0.28 747	0.22 762	0.21 642	0.38 786	0.29 620	0.39 687	0.22 632	0.32 656	0.25 626	0.26 693	0.20 627	0.25 695	0.09 570	0.23 789	0.15 718	0.22 768	0.09 595	0.13 697
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
fsdfsdds	0.52 777	0.19 723	0.67 782	0.33 763	0.18 737	0.48 763	0.32 777	0.53 783	1.00 806	0.73 795	2.21 823	1.03 797	0.86 809	0.34 731	0.45 786	0.16 741	0.16 759	0.26 770	0.18 754	0.14 713	0.15 725

AANet	0.30 737	0.19 723	1.03 801	0.16 254	0.13 658	0.22 651	0.16 482	0.30 635	0.62 773	0.60 776	0.52 747	0.46 752	0.38 751	0.23 669	0.32 750	0.12 675	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.12 671

DStereoSA	0.25 709	0.19 723	0.37 729	0.26 729	0.17 730	0.22 651	0.20 643	0.49 770	0.59 765	0.22 632	0.29 635	0.29 665	0.33 736	0.39 760	0.28 726	0.12 675	0.11 691	0.16 730	0.14 711	0.14 713	0.12 671

DGSMNet	0.24 697	0.19 723	0.33 716	0.21 655	0.24 767	0.24 672	0.20 643	0.35 708	0.41 696	0.24 655	0.32 656	0.38 724	0.21 654	0.29 712	0.23 672	0.12 675	0.11 691	0.14 705	0.16 741	0.23 770	0.23 766

RTS	0.45 771	0.19 723	3.26 815	0.24 709	0.15 703	0.74 786	0.20 643	0.36 715	0.76 795	0.42 753	0.43 731	0.31 688	0.41 762	0.53 788	0.35 758	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 725

RTSA	0.45 771	0.19 723	3.26 815	0.24 709	0.15 703	0.74 786	0.20 643	0.36 715	0.76 795	0.42 753	0.43 731	0.31 688	0.41 762	0.53 788	0.35 758	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 725

NaN_ROB	0.22 672	0.19 723	0.24 669	0.25 723	0.13 658	0.29 716	0.26 738	0.33 682	0.41 696	0.31 717	0.31 652	0.32 698	0.23 671	0.30 715	0.21 650	0.11 650	0.17 765	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

Wz-Net-TNSev	0.29 731	0.20 730	0.65 774	0.19 542	0.15 703	0.38 751	0.27 745	0.35 708	0.55 755	0.34 731	0.42 728	0.45 748	0.38 751	0.32 723	0.30 737	0.12 675	0.13 722	0.10 622	0.12 695	0.15 730	0.14 718

dad	0.17 611	0.20 730	0.20 639	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.18 577	0.21 447	0.28 598	0.30 711	0.24 553	0.29 665	0.13 505	0.19 600	0.16 575	0.18 755	0.09 652	0.11 656	0.09 595	0.11 652	0.07 472

FADNet-RVC	0.20 650	0.20 730	0.38 731	0.21 655	0.16 714	0.20 622	0.15 407	0.26 561	0.26 572	0.26 676	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.19 622	0.12 675	0.13 722	0.12 676	0.14 711	0.13 695	0.18 754

RGC	0.25 709	0.20 730	0.29 701	0.28 747	0.16 714	0.22 651	0.23 694	0.32 660	0.44 719	0.27 682	0.40 711	0.38 724	0.27 701	0.36 744	0.22 659	0.11 650	0.13 722	0.17 736	0.17 748	0.14 713	0.16 737

PVD	0.39 756	0.20 730	0.39 733	0.31 762	0.22 762	0.29 716	0.43 792	0.52 781	0.96 805	0.55 770	0.79 789	0.53 766	0.59 793	0.52 785	0.38 770	0.19 766	0.14 734	0.17 736	0.14 711	0.24 777	0.31 783

LSM	0.33 746	0.20 730	0.58 767	0.26 729	0.60 801	0.34 736	0.25 727	0.42 749	0.48 730	0.45 758	0.58 764	0.42 739	0.36 746	0.35 738	0.25 695	0.12 675	0.20 773	0.14 705	0.16 741	0.19 757	0.33 785

MFN_U_SF_RVC	0.32 742	0.21 736	0.55 759	0.30 758	0.15 703	0.34 736	0.17 526	0.52 781	0.46 727	0.46 761	0.55 754	0.59 769	0.39 754	0.35 738	0.37 767	0.15 720	0.14 734	0.18 746	0.21 765	0.16 739	0.15 725

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 672	0.21 736	0.24 669	0.26 729	0.11 596	0.23 667	0.14 314	0.39 733	0.24 535	0.32 723	0.36 684	0.30 675	0.21 654	0.19 600	0.21 650	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.16 741	0.12 672	0.12 671

PS-NSSS	0.20 650	0.21 736	0.23 665	0.20 617	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.36 715	0.25 558	0.27 682	0.33 669	0.27 646	0.24 677	0.20 627	0.20 629	0.15 720	0.12 707	0.17 736	0.14 711	0.10 629	0.08 545

DispFullNet	0.27 722	0.21 736	0.65 774	0.28 747	0.16 714	0.26 695	0.17 526	0.33 682	0.58 764	0.27 682	0.38 697	0.43 744	0.23 671	0.38 751	0.23 672	0.12 675	0.06 503	0.19 748	0.11 673	0.21 761	0.15 725

PStereo	0.20 650	0.22 740	0.20 639	0.17 348	0.10 541	0.13 442	0.20 643	0.27 583	0.38 682	0.20 600	0.14 384	0.28 656	0.31 728	0.24 679	0.31 746	0.18 755	0.13 722	0.15 718	0.11 673	0.12 672	0.12 671

DStereoFS	0.27 722	0.22 740	0.31 707	0.22 675	0.15 703	0.22 651	0.20 643	0.50 775	0.48 730	0.28 697	0.44 733	0.33 702	0.34 741	0.52 785	0.29 730	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.13 707	0.16 739	0.16 737

FADNet	0.21 663	0.22 740	0.36 725	0.18 454	0.17 730	0.24 672	0.13 234	0.31 648	0.31 623	0.23 645	0.25 582	0.27 646	0.21 654	0.19 600	0.15 559	0.13 701	0.15 744	0.12 676	0.15 733	0.16 739	0.18 754

1111	0.43 767	0.23 743	0.54 756	0.33 763	0.20 750	0.83 796	0.35 780	0.50 775	0.82 798	0.63 779	0.68 772	0.69 782	0.68 799	0.77 799	0.35 758	0.17 748	0.15 744	0.19 748	0.19 756	0.21 761	0.17 748

SQANet	0.23 689	0.23 743	0.30 704	0.30 758	0.19 745	0.27 705	0.13 234	0.29 620	0.33 640	0.24 655	0.37 690	0.31 688	0.22 663	0.27 693	0.23 672	0.15 720	0.10 677	0.21 756	0.16 741	0.21 761	0.15 725

GASNet	0.22 672	0.23 743	0.33 716	0.26 729	0.17 730	0.26 695	0.16 482	0.44 759	0.42 707	0.27 682	0.24 553	0.30 675	0.15 548	0.27 693	0.18 609	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.16 739	0.07 472

XQC	0.28 727	0.23 743	0.51 752	0.28 747	0.19 745	0.34 736	0.27 745	0.36 715	0.57 761	0.31 717	0.30 643	0.37 720	0.30 724	0.38 751	0.38 770	0.13 701	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.17 748	0.18 754

UHP(ZeroShot)	1.94 809	0.24 747	1.06 802	0.34 767	0.18 737	5.35 823	0.24 709	0.86 802	4.09 829	2.33 826	11.82 841	7.01 835	2.71 829	0.87 808	0.60 798	0.17 748	0.14 734	0.19 748	0.17 748	0.21 761	0.16 737

UHP	1.94 809	0.24 747	1.06 802	0.34 767	0.18 737	5.35 823	0.24 709	0.86 802	4.09 829	2.33 826	11.82 841	7.01 835	2.71 829	0.87 808	0.60 798	0.17 748	0.14 734	0.19 748	0.17 748	0.21 761	0.16 737

HCRNet	0.16 589	0.24 747	0.12 368	0.35 771	0.11 596	0.15 506	0.17 526	0.26 561	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

EDNetEfficient	0.29 731	0.24 747	1.13 805	0.18 454	0.10 541	0.19 606	0.20 643	0.20 420	0.60 769	0.74 796	0.56 759	0.31 688	0.39 754	0.22 658	0.30 737	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.09 594

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 737	0.24 747	0.29 701	0.36 773	0.16 714	0.34 736	0.30 769	0.32 660	0.42 707	0.40 746	0.46 736	0.38 724	0.31 728	0.34 731	0.28 726	0.19 766	0.20 773	0.26 770	0.29 784	0.18 754	0.19 760

PASM	0.32 742	0.24 747	0.48 750	0.28 747	0.27 775	0.29 716	0.30 769	0.34 692	0.49 739	0.35 732	0.39 705	0.46 752	0.34 741	0.34 731	0.35 758	0.23 782	0.25 792	0.26 770	0.28 783	0.23 770	0.21 763

CSAN	0.29 731	0.24 747	0.27 688	0.34 767	0.19 745	0.33 733	0.42 790	0.37 721	0.50 742	0.38 741	0.40 711	0.44 746	0.33 736	0.28 705	0.30 737	0.20 768	0.16 759	0.19 748	0.19 756	0.14 713	0.15 725

UHP(FT)	0.41 761	0.25 754	0.42 740	0.37 775	0.20 750	0.59 772	0.44 794	0.51 778	0.73 791	0.54 768	0.76 785	0.70 784	0.56 787	0.50 779	0.38 770	0.18 755	0.22 787	0.22 762	0.20 761	0.20 758	0.17 748

nnnnnnn	0.42 765	0.25 754	0.52 753	0.33 763	0.27 775	0.49 765	0.29 761	0.53 783	0.77 797	0.63 779	0.68 772	0.74 787	0.56 787	0.46 775	0.43 784	0.22 777	0.21 785	0.27 774	0.26 776	0.28 785	0.25 775

mmmmmm	0.41 761	0.25 754	0.42 740	0.37 775	0.20 750	0.59 772	0.44 794	0.51 778	0.73 791	0.54 768	0.76 785	0.70 784	0.56 787	0.50 779	0.38 770	0.18 755	0.22 787	0.22 762	0.20 761	0.20 758	0.17 748

AnyNet_C01	0.36 752	0.25 754	1.37 808	0.22 675	0.17 730	0.48 763	0.27 745	0.35 708	0.39 687	0.39 743	0.74 782	0.46 752	0.38 751	0.45 774	0.47 788	0.13 701	0.13 722	0.13 691	0.14 711	0.14 713	0.15 725

TARStereo(FT)	0.37 753	0.26 758	0.31 707	0.42 782	0.19 745	0.77 792	1.20 820	0.42 749	0.41 696	0.33 727	0.52 747	0.48 758	0.37 748	0.32 723	0.31 746	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.15 733	0.22 767	0.11 655

2222	0.37 753	0.26 758	0.31 707	0.42 782	0.19 745	0.77 792	1.20 820	0.42 749	0.41 696	0.33 727	0.52 747	0.48 758	0.37 748	0.32 723	0.31 746	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.15 733	0.22 767	0.11 655

light-stereo	0.42 765	0.26 758	0.59 769	0.60 793	0.49 791	0.32 726	0.23 694	0.46 764	0.52 753	0.56 775	0.58 764	0.76 789	0.32 734	0.48 777	0.29 730	0.32 789	0.24 790	0.27 774	0.33 789	0.46 795	0.39 790

MonStereo1	0.47 775	0.26 758	0.58 767	0.28 747	0.20 750	0.39 753	0.18 577	0.49 770	0.64 778	0.52 764	0.87 793	1.01 796	0.57 791	0.50 779	0.56 795	0.53 804	0.31 799	0.54 801	0.40 794	0.33 792	0.34 786

STTRV1_RVC	0.25 709	0.26 758	0.39 733	0.19 542	0.26 774	0.30 720	0.24 709	0.34 692	0.35 661	0.36 735	0.34 674	0.31 688	0.31 728	0.28 705	0.25 695	0.17 748	0.10 677	0.16 730	0.14 711	0.17 748	0.12 671

MSMD_ROB	0.31 739	0.26 758	0.26 678	0.24 709	0.21 758	0.34 736	0.25 727	0.34 692	0.39 687	0.40 746	0.69 774	0.45 748	0.40 757	0.34 731	0.27 718	0.20 768	0.19 770	0.26 770	0.25 775	0.23 770	0.22 765

FSD	0.25 709	0.27 764	0.26 678	0.24 709	0.22 762	0.25 684	0.25 727	0.27 583	0.26 572	0.25 669	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.27 693	0.24 685	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 769

FC-DCNN v2	0.33 746	0.27 764	0.28 693	0.26 729	0.23 765	0.37 747	0.28 751	0.40 737	0.43 714	0.45 758	0.56 759	0.51 762	0.40 757	0.37 749	0.29 730	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 769

BEATNet-Init1	0.52 777	0.27 764	0.62 772	0.30 758	0.21 758	0.76 790	0.29 761	0.54 786	0.65 781	0.86 804	0.95 798	2.07 820	0.62 796	0.56 792	0.42 781	0.18 755	0.18 767	0.23 765	0.22 768	0.22 767	0.21 763

MANE	0.45 771	0.27 764	0.27 688	0.27 742	0.24 767	0.47 761	0.31 775	0.55 787	0.59 765	0.72 791	1.13 807	1.15 804	0.61 794	0.52 785	0.37 767	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.31 788	0.25 778	0.24 769

FC-DCNN	0.33 746	0.27 764	0.28 693	0.26 729	0.23 765	0.37 747	0.28 751	0.40 737	0.43 714	0.45 758	0.55 754	0.51 762	0.40 757	0.37 749	0.30 737	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 769

ccnet	0.29 731	0.28 769	0.23 665	0.20 617	0.28 777	0.41 757	0.21 667	0.45 762	0.33 640	0.36 735	0.46 736	0.36 715	0.30 724	0.39 760	0.42 781	0.23 782	0.14 734	0.21 756	0.17 748	0.23 770	0.18 754

FCDSN-DC	0.33 746	0.28 769	0.28 693	0.30 758	0.24 767	0.39 753	0.28 751	0.42 749	0.42 707	0.43 756	0.53 750	0.51 762	0.41 762	0.36 744	0.30 737	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 769
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 759	0.28 769	0.33 716	0.55 791	0.39 784	0.82 795	1.23 822	0.47 766	0.51 750	0.36 735	0.35 679	0.55 768	0.39 754	0.38 751	0.39 774	0.15 720	0.20 773	0.15 718	0.14 711	0.23 770	0.20 761

ELAS_RVC	0.41 761	0.29 772	0.33 716	0.28 747	0.24 767	0.54 769	0.36 782	0.49 770	0.59 765	0.72 791	0.74 782	0.65 776	0.54 783	0.54 790	0.40 777	0.22 777	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.26 783	0.25 775
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 761	0.29 772	0.33 716	0.27 742	0.24 767	0.60 776	0.36 782	0.50 775	0.50 742	0.71 789	0.79 789	0.67 778	0.54 783	0.51 783	0.42 781	0.22 777	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.26 783	0.25 775
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 826	0.31 774	153.02 857	0.19 542	0.09 424	0.21 642	0.16 482	0.22 474	0.59 765	0.72 791	0.67 770	0.42 739	0.50 780	0.24 679	0.39 774	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.12 672	0.10 627

CC-Net-ROB	0.28 727	0.31 774	0.36 725	0.29 756	0.15 703	0.25 684	0.19 618	0.45 762	0.33 640	0.39 743	0.37 690	0.39 732	0.31 728	0.27 693	0.26 710	0.24 784	0.19 770	0.30 786	0.23 772	0.18 754	0.15 725

PSMNet-RUCA	0.27 722	0.33 776	0.41 738	0.36 773	0.32 783	0.18 581	0.19 618	0.42 749	0.30 615	0.33 727	0.41 722	0.39 732	0.25 687	0.31 716	0.20 629	0.18 755	0.10 677	0.25 769	0.15 733	0.21 761	0.16 737

FADE		0.33 776		0.33 763	0.25 773							0.42 739				0.30 787	0.21 785	0.41 793	0.38 793	0.23 770

coex-ft	3.30 813	0.34 778	59.09 856	0.18 454	0.13 658	0.26 695	0.22 681	0.27 583	0.72 787	1.90 825	0.70 776	0.44 746	0.45 773	0.29 712	0.41 780	0.09 570	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 697

GANetREF_RVC	0.31 739	0.34 778	0.27 688	0.35 771	0.16 714	0.32 726	0.41 787	0.48 768	0.51 750	0.35 732	0.35 679	0.34 709	0.33 736	0.39 760	0.32 750	0.27 786	0.20 773	0.29 784	0.15 733	0.18 754	0.17 748
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
NVStereoNet_ROB	0.46 774	0.36 780	0.46 748	0.41 780	0.28 777	0.34 736	0.34 779	0.48 768	0.60 769	0.72 791	0.93 796	0.70 784	0.66 797	0.47 776	0.60 798	0.22 777	0.33 800	0.34 789	0.34 792	0.30 787	0.30 782
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 756	0.37 781	0.52 753	0.44 784	0.28 777	0.58 771	0.24 709	0.41 743	0.62 773	0.40 746	0.49 741	0.46 752	0.33 736	0.40 766	0.32 750	0.30 787	0.30 796	0.39 791	0.33 789	0.29 786	0.28 779

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 767	0.39 782	0.54 756	0.40 778	0.20 750	0.64 778	0.32 777	0.53 783	0.72 787	0.71 789	0.72 778	0.61 771	0.54 783	0.51 783	0.46 787	0.20 768	0.19 770	0.29 784	0.30 786	0.23 770	0.18 754

Ntro	0.40 759	0.40 783	0.53 755	0.46 788	0.30 781	0.65 779	0.24 709	0.46 764	0.68 784	0.41 750	0.49 741	0.48 758	0.42 766	0.39 760	0.31 746	0.32 789	0.28 794	0.37 790	0.30 786	0.32 791	0.29 780

Consistency-Raft	0.44 769	0.40 783	0.45 744	0.37 775	0.43 788	0.46 759	0.41 787	0.57 790	0.55 755	0.32 723	0.73 779	0.33 702	0.48 777	0.42 771	0.49 790	0.39 794	0.35 801	0.45 794	0.51 803	0.42 794	0.29 780

GCST	0.37 753	0.42 785	0.26 678	1.02 811	0.39 784	0.18 581	0.08 9	0.20 420	0.17 394	0.28 697	0.25 582	0.15 478	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.64 811	0.43 804	0.75 807	0.65 810	0.63 804	0.46 796

JetBlue	0.71 787	0.45 786	1.14 806	0.51 789	0.47 790	2.02 814	0.64 807	0.75 798	0.70 785	0.69 788	0.77 787	1.22 806	0.83 807	1.03 817	1.01 816	0.40 795	0.28 794	0.33 788	0.33 789	0.30 787	0.34 786

ACVNet_1	0.44 769	0.49 787	0.60 770	0.45 785	0.28 777	0.49 765	0.27 745	0.57 790	0.72 787	0.62 778	0.58 764	0.74 787	0.49 779	0.50 779	0.35 758	0.26 785	0.24 790	0.39 791	0.29 784	0.31 790	0.24 769

ACVNet-4b	0.39 756	0.53 788	0.55 759	0.45 785	0.24 767	0.47 761	0.18 577	0.49 770	0.64 778	0.42 753	0.45 735	0.60 770	0.27 701	0.34 731	0.24 685	0.33 791	0.14 734	0.48 795	0.42 796	0.30 787	0.26 778

SGM+DAISY	0.56 781	0.57 789	0.65 774	0.40 778	0.54 794	0.66 781	0.49 797	0.56 788	0.45 725	0.66 782	0.69 774	0.67 778	0.56 787	0.63 795	0.56 795	0.59 808	0.48 810	0.50 796	0.50 802	0.52 798	0.58 800

anonymity	0.53 779	0.58 790	0.65 774	0.41 780	0.61 802	0.53 768	0.41 787	0.56 788	0.41 696	0.55 770	0.50 745	0.49 761	0.55 786	0.58 793	0.50 793	0.58 807	0.50 815	0.51 797	0.51 803	0.51 797	0.57 799

SPS-STEREO	0.57 782	0.58 790	0.65 774	0.45 785	0.55 796	0.62 777	0.44 794	0.62 795	0.50 742	0.68 784	0.64 767	0.66 777	0.57 791	0.61 794	0.60 798	0.62 810	0.47 809	0.51 797	0.49 800	0.55 802	0.58 800
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 784	0.61 792	0.68 784	0.71 796	0.51 792	0.59 772	0.49 797	0.91 805	0.85 799	0.74 796	1.02 800	0.81 790	0.78 803	0.79 800	0.49 790	0.42 796	0.46 805	0.71 804	0.47 798	0.52 798	0.39 790

IMH-64	0.65 784	0.61 792	0.68 784	0.71 796	0.51 792	0.59 772	0.49 797	0.91 805	0.85 799	0.74 796	1.02 800	0.81 790	0.78 803	0.79 800	0.49 790	0.42 796	0.46 805	0.71 804	0.47 798	0.52 798	0.39 790

RainbowNet	0.54 780	0.61 792	0.70 790	0.57 792	0.43 788	0.65 779	0.37 785	0.60 794	0.87 801	0.50 763	0.66 769	0.64 773	0.47 776	0.49 778	0.43 784	0.47 801	0.48 810	0.52 799	0.41 795	0.52 798	0.40 793

IMH	0.71 787	0.64 795	0.68 784	0.76 798	0.54 794	0.69 782	0.54 801	0.98 811	1.10 808	0.82 800	1.09 803	0.89 794	0.88 811	0.87 808	0.52 794	0.44 799	0.50 815	0.75 807	0.51 803	0.56 803	0.41 794

ACVNet_2	0.66 786	0.66 796	0.68 784	0.63 794	0.41 786	0.71 784	0.49 797	0.96 809	1.39 815	0.89 806	1.09 803	1.04 798	0.73 801	0.54 790	0.47 788	0.43 798	0.40 803	0.53 800	0.44 797	0.47 796	0.35 788

MFMNet_re	0.64 783	0.66 796	0.65 774	0.51 789	0.69 806	0.69 782	0.57 803	0.64 796	0.73 791	0.60 776	0.73 779	0.62 772	0.67 798	0.65 796	0.60 798	0.66 812	0.58 824	0.63 802	0.59 806	0.68 809	0.69 809

MADNet+	0.75 792	0.71 798	3.70 818	0.66 795	0.41 786	0.98 801	0.97 818	0.69 797	0.73 791	0.52 764	0.57 762	0.64 773	0.68 799	0.86 807	1.01 816	0.34 792	0.36 802	0.28 783	0.23 772	0.36 793	0.31 783

TorneroNet-64	0.76 793	0.72 799	0.74 791	0.78 800	0.58 800	0.91 800	0.56 802	0.84 801	1.29 812	0.66 782	0.90 794	1.40 812	0.75 802	0.85 806	0.67 806	0.49 802	0.46 805	0.72 806	0.59 806	0.67 808	0.53 798

TorneroNet	0.82 796	0.74 800	0.81 796	0.84 803	0.63 803	0.99 802	0.63 805	0.96 809	1.16 809	0.80 799	1.11 805	1.36 811	0.86 809	0.93 813	0.80 811	0.56 805	0.49 812	0.78 812	0.66 811	0.73 814	0.63 808

WAO-7	0.79 794	0.78 801	0.54 756	0.85 804	0.67 805	0.74 786	0.68 811	1.05 815	1.32 813	0.90 808	1.20 810	1.04 798	0.92 812	0.69 797	0.66 803	0.60 809	0.62 825	0.67 803	0.68 812	0.64 805	0.58 800

WAO-6	0.81 795	0.80 802	0.62 772	0.86 805	0.63 803	0.76 790	0.58 804	0.98 811	1.54 820	0.90 808	0.96 799	1.07 800	1.03 816	0.70 798	0.66 803	0.72 813	0.49 812	0.90 815	0.71 813	0.68 809	0.58 800

WAO-8	0.91 799	0.81 803	0.65 774	0.94 808	0.69 806	0.90 797	0.67 809	1.07 819	1.83 825	1.06 815	1.45 813	1.30 807	1.07 817	0.84 804	0.78 809	0.74 815	0.53 818	0.86 813	0.75 814	0.69 811	0.62 806

Venus	0.91 799	0.81 803	0.65 774	0.94 808	0.69 806	0.90 797	0.67 809	1.07 819	1.83 825	1.06 815	1.45 813	1.30 807	1.07 817	0.84 804	0.78 809	0.74 815	0.53 818	0.86 813	0.75 814	0.69 811	0.62 806

LVE	0.83 797	0.85 805	0.85 797	0.80 801	0.56 797	1.04 806	0.65 808	1.05 815	1.47 818	0.96 810	1.22 811	1.10 803	0.85 808	0.83 803	0.71 808	0.49 802	0.55 821	0.76 810	0.60 808	0.65 806	0.59 805

Dean	0.87 798	0.86 806	0.79 794	0.81 802	0.56 797	0.90 797	0.63 805	1.15 825	1.73 823	1.15 818	1.15 808	1.31 809	0.99 815	0.81 802	0.81 812	0.57 806	0.56 822	0.77 811	0.64 809	0.66 807	0.58 800

UNDER WATER-64	0.95 801	0.94 807	1.43 810	0.87 806	0.56 797	1.18 809	0.87 815	0.77 799	0.94 804	1.04 813	0.85 792	1.58 817	1.21 822	0.94 814	0.96 814	0.87 819	0.57 823	1.03 819	0.88 819	0.78 815	0.73 810

PWCK	0.71 787	0.94 807	0.95 799	0.76 798	0.31 782	0.74 786	0.36 782	0.90 804	0.90 803	0.96 810	0.75 784	0.95 795	0.61 794	0.87 808	0.66 803	0.72 813	0.46 805	0.75 807	0.49 800	0.69 811	0.44 795

UNDER WATER	0.97 802	0.97 809	1.42 809	0.99 810	0.70 809	1.12 808	0.84 814	0.80 800	1.08 807	1.01 812	0.90 794	1.55 816	1.22 823	1.03 817	1.00 815	0.78 817	0.53 818	1.02 818	0.87 818	0.80 816	0.74 811

notaker	0.97 802	1.11 810	0.98 800	1.13 813	0.81 810	0.73 785	0.68 811	0.93 807	1.16 809	1.18 820	1.18 809	1.41 813	1.16 821	1.08 819	0.69 807	0.81 818	0.64 826	1.17 821	0.79 816	0.98 818	0.80 813

Light2-Stereo	26.76 852	1.12 811	17.52 843	8.77 827	1.53 816	1.46 813	0.22 681	1.76 828	0.88 802	24.83 859	3.04 826	5.14 827	1.60 824	104.29 864	1.53 818	11.90 846	0.49 812	160.20 866	140.43 865	19.43 857	29.13 856

KSHMR	1.09 805	1.17 812	0.88 798	1.25 816	1.00 814	0.99 802	0.96 817	1.13 823	1.37 814	1.16 819	1.29 812	1.41 813	0.96 814	1.01 816	0.92 813	1.03 827	1.08 829	1.20 822	1.03 822	1.01 819	0.97 815

ktn	1.01 804	1.21 813	0.80 795	1.23 815	0.86 812	1.01 804	0.87 815	0.94 808	1.39 815	1.04 813	1.12 806	1.15 804	1.07 817	0.94 814	0.59 797	1.28 830	0.71 827	1.38 825	0.83 817	1.02 820	0.75 812

DPSimNet_ROB	1.11 806	1.23 814	0.78 792	1.13 813	0.88 813	1.10 807	1.13 819	1.16 826	1.23 811	1.43 822	1.02 800	1.41 813	1.10 820	0.90 812	1.60 819	1.46 831	0.51 817	1.21 823	1.03 822	0.90 817	1.01 817

HanzoNet	1.29 807	1.26 815	1.19 807	1.12 812	0.85 811	1.02 805	0.83 813	1.03 814	1.48 819	1.64 823	1.61 815	2.50 822	1.72 825	1.61 821	1.61 820	1.26 829	0.80 828	1.31 824	1.01 821	1.02 820	0.86 814

JetRed	1.62 808	1.46 816	2.98 813	0.92 807	1.21 815	4.99 822	1.53 825	1.27 827	1.39 815	1.83 824	1.74 816	1.60 818	0.95 813	1.41 820	2.45 828	0.90 821	1.60 831	0.93 816	0.90 820	1.35 822	0.99 816

MADNet++	1.95 811	1.75 817	1.59 811	1.82 818	1.69 818	2.33 815	1.40 824	2.35 830	2.09 827	2.57 829	2.36 824	2.24 821	2.17 827	2.28 822	2.34 826	1.87 832	1.66 832	1.54 826	1.34 825	1.92 824	1.77 820

DLNR_Zeroshot_test	10.40 830	1.82 818	19.49 849	120.77 859	13.11 840	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	51.54 864	0.04 95

DLNR-FE	10.43 831	1.83 819	19.53 850	120.75 858	13.06 839	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	52.01 865	0.04 95

USTest	6.22 822	2.73 820	3.00 814	6.57 826	7.29 825	14.37 832	21.57 837	7.00 839	9.56 837	5.34 835	6.10 829	5.72 828	7.64 835	6.41 834	6.96 835	1.97 833	3.42 838	1.64 827	2.15 834	2.66 825	2.36 821

Selective-IGEV-i16pa	18.58 839	3.30 821	1.09 804	0.21 655	0.18 737	103.68 858	0.28 751	19.87 850	40.73 859	4.16 831	56.45 863	8.07 838	2.59 828	123.95 865	5.89 834	0.18 755	0.12 707	0.09 572	0.12 695	0.12 672	0.51 797

ASD4	3.54 814	3.38 822	2.05 812	1.72 817	2.51 820	9.03 828	17.71 836	2.25 829	5.51 832	2.46 828	2.81 825	2.03 819	3.36 831	2.73 823	5.06 831	1.22 828	1.34 830	1.13 820	1.33 824	1.68 823	1.49 819

Selective-IGEV-i1pa	2.80 812	3.51 823	0.67 782	0.28 747	0.14 682	10.22 829	0.43 792	4.36 831	3.63 828	3.53 830	6.92 830	3.47 823	1.97 826	13.41 844	2.26 824	0.36 793	0.15 744	0.13 691	0.10 639	0.15 730	0.35 788

DPSMNet_ROB	8.06 827	4.48 824	8.63 835	5.37 825	10.74 828	8.32 826	22.98 842	5.46 833	13.36 842	5.12 833	9.92 836	5.08 825	10.40 839	5.53 833	12.58 839	3.80 838	8.00 839	3.50 835	7.02 839	3.83 830	7.14 835

DGTPSM_ROB	8.06 827	4.48 824	8.63 835	5.35 823	10.72 827	8.32 826	22.97 841	5.46 833	13.35 841	5.12 833	9.92 836	5.08 825	10.40 839	5.52 832	12.58 839	3.79 837	8.00 839	3.50 835	7.02 839	3.83 830	7.14 835

RSGM-EC	20.36 840	4.73 826	0.68 784	16.76 839	16.92 842	21.28 843	27.18 849	10.46 841	14.04 844	18.00 846	21.31 847	22.24 859	21.82 848	22.57 847	17.63 847	62.81 864	33.79 863	20.14 860	18.10 855	20.18 858	16.45 850

acva	20.36 840	4.73 826	0.68 784	16.76 839	16.92 842	21.28 843	27.18 849	10.46 841	14.04 844	18.00 846	21.31 847	22.24 859	21.82 848	22.57 847	17.63 847	62.81 864	33.79 863	20.14 860	18.10 855	20.18 858	16.45 850

xxxxx1	7.79 823	5.02 828	7.31 827	3.12 820	3.85 821	16.35 834	22.88 838	5.86 836	8.69 834	7.97 836	8.54 831	9.12 840	8.27 836	10.18 836	10.92 836	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 842	3.77 827	3.06 823

tt_ll	7.79 823	5.02 828	7.31 827	3.12 820	3.85 821	16.35 834	22.88 838	5.86 836	8.69 834	7.97 836	8.54 831	9.12 840	8.27 836	10.18 836	10.92 836	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 842	3.77 827	3.06 823

ff	7.79 823	5.02 828	7.31 827	3.12 820	3.85 821	16.35 834	22.88 838	5.86 836	8.69 834	7.97 836	8.54 831	9.12 840	8.27 836	10.18 836	10.92 836	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 842	3.77 827	3.06 823

noway2	3.60 815	5.21 831	3.74 819	12.26 835	11.84 834	4.51 818	3.91 827	1.00 813	0.48 730	0.89 806	1.98 817	6.35 834	0.41 762	2.90 824	2.47 829	0.93 822	0.13 722	1.92 830	1.77 831	5.66 833	3.67 827

noway3	3.64 818	5.28 832	3.79 820	12.26 835	11.84 834	4.53 819	3.92 829	1.06 817	0.48 730	0.88 805	1.98 817	6.32 833	0.46 775	3.32 828	2.57 830	0.95 826	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.67 834	3.69 830

TCMNet-wrong-test	3.67 820	5.48 833	3.89 821	12.18 833	11.75 833	4.65 821	3.88 826	1.06 817	0.72 787	1.09 817	2.15 822	6.30 832	0.53 782	3.43 830	2.36 827	0.89 820	0.20 773	1.87 828	1.69 826	5.57 832	3.62 826

noway4	3.64 818	5.53 834	3.97 822	12.24 834	11.84 834	4.58 820	3.96 831	1.14 824	0.45 725	0.82 800	2.01 819	6.19 829	0.43 768	3.04 827	2.29 825	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.75 837	3.71 831

zzzz4	3.62 816	5.55 835	4.00 824	12.27 837	11.85 837	4.49 816	3.91 827	1.10 822	0.42 707	0.85 802	2.01 819	6.20 830	0.44 769	3.00 825	2.25 822	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.70 835	3.67 827

noway1	3.62 816	5.55 835	3.97 822	12.27 837	11.85 837	4.50 817	3.92 829	1.09 821	0.42 707	0.85 802	2.01 819	6.22 831	0.44 769	3.00 825	2.25 822	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.70 835	3.67 827

Anonymous_1	10.96 835	7.92 837	7.46 830	10.33 830	10.06 826	18.65 840	26.34 846	11.06 843	13.44 843	9.40 839	10.05 838	9.67 845	11.23 843	10.73 839	12.72 841	6.42 841	8.38 843	5.77 842	10.61 841	12.12 843	6.77 832

iinet-test	10.48 832	8.09 838	7.54 831	10.26 828	10.94 829	18.00 838	25.26 844	11.33 844	13.28 839	9.69 840	9.85 834	9.42 843	11.17 841	11.02 840	12.78 842	6.59 842	8.30 841	5.56 840	6.56 835	6.89 838	7.02 833

IINet	10.48 832	8.09 838	7.54 831	10.26 828	10.94 829	18.00 838	25.26 844	11.33 844	13.28 839	9.69 840	9.85 834	9.42 843	11.17 841	11.02 840	12.78 842	6.59 842	8.30 841	5.56 840	6.56 835	6.89 838	7.02 833

DPSM_ROB	11.15 836	8.58 840	8.00 833	10.88 831	11.58 831	19.10 841	26.71 847	12.05 846	14.07 846	10.36 842	10.84 839	10.33 846	11.86 844	11.70 842	13.54 844	6.99 844	8.79 844	5.89 843	6.95 837	7.29 840	7.42 837

DPSM	11.15 836	8.58 840	8.00 833	10.88 831	11.58 831	19.10 841	26.71 847	12.05 846	14.07 846	10.36 842	10.84 839	10.33 846	11.86 844	11.70 842	13.54 844	6.99 844	8.79 844	5.89 843	6.95 837	7.29 840	7.42 837

PML	8.91 829	9.34 842	6.13 825	5.35 823	6.41 824	14.99 833	23.38 843	5.27 832	6.83 833	18.04 848	28.19 858	7.67 837	6.83 834	7.85 835	5.75 832	5.35 839	1.83 833	5.95 845	1.93 832	8.64 842	2.52 822

LRCNet_RVC	10.62 834	13.42 843	7.30 826	18.92 842	2.07 819	0.33 733	0.30 769	5.59 835	0.48 730	13.03 844	17.94 844	8.87 839	5.65 833	4.79 831	1.89 821	23.51 861	2.73 837	27.55 863	25.71 862	16.07 855	16.33 849

zzzzzz3	32.30 853	13.60 844	18.91 844	39.10 855	40.27 856	58.35 855	74.04 861	33.28 862	42.63 860	31.37 861	33.03 859	30.65 862	36.33 862	37.51 861	43.96 862	20.73 857	26.80 860	16.52 855	20.79 857	12.34 844	15.78 847

zzz1	32.32 854	13.62 845	19.04 846	39.10 855	40.27 856	58.39 856	73.98 860	33.31 863	42.69 863	31.39 862	33.04 860	30.66 863	36.33 862	37.52 862	43.96 862	20.74 858	26.81 861	16.53 856	20.80 858	12.35 845	15.78 847

LSM0	22.87 850	17.28 846	18.96 845	22.19 850	29.04 853	38.42 852	53.71 851	24.28 857	28.31 850	20.78 857	21.00 846	21.43 857	24.16 858	23.50 855	27.39 855	14.09 853	17.38 848	11.84 852	14.04 849	14.73 853	14.89 840

RAFT-FEzeroshot	22.43 844	17.33 847	15.98 837	22.02 846	23.31 848	38.34 846	53.82 856	24.05 852	28.39 851	20.61 853	21.76 850	20.88 853	23.92 855	23.41 850	27.42 856	14.07 848	17.69 850	11.83 848	14.02 847	14.69 849	14.97 844

RAFT-FE	22.43 844	17.33 847	15.98 837	22.02 846	23.31 848	38.34 846	53.82 856	24.05 852	28.39 851	20.61 853	21.76 850	20.88 853	23.92 855	23.41 850	27.42 856	14.07 848	17.69 850	11.83 848	14.02 847	14.69 849	14.97 844

CasAABBNet	22.42 843	17.33 847	16.01 839	22.01 845	23.28 846	38.32 845	53.80 854	24.14 854	28.41 853	20.60 852	21.77 852	20.89 856	23.91 853	23.43 852	27.36 854	14.07 848	17.69 850	11.83 848	14.01 846	14.67 848	14.95 843

FlowAnything	22.44 846	17.35 850	16.14 841	22.07 849	23.23 845	38.39 850	53.77 852	24.25 856	28.44 854	20.96 858	21.82 854	20.70 851	23.84 851	23.49 854	27.14 851	14.04 847	17.79 856	11.75 846	14.15 852	14.65 846	14.89 840

Selective-RAFT-Error	22.47 847	17.37 851	16.09 840	22.06 848	23.34 850	38.39 850	53.83 858	24.29 858	28.47 856	20.74 855	21.83 855	20.81 852	23.90 852	23.54 856	27.53 859	14.08 851	17.69 850	11.82 847	14.00 845	14.69 849	15.00 846

Hybrid-DGEV	22.47 847	17.40 852	16.14 841	22.00 844	23.29 847	38.36 848	53.80 854	24.43 859	28.63 858	20.59 851	21.81 853	20.88 853	23.91 853	23.45 853	27.42 856	14.08 851	17.69 850	11.83 848	14.06 850	14.65 846	14.93 842

fast-reg	22.85 849	17.43 853	19.15 847	22.22 851	24.34 851	38.36 848	53.78 853	24.23 855	28.52 857	20.55 850	22.05 856	20.54 850	23.77 850	23.21 849	27.31 853	14.18 855	17.47 849	14.33 854	14.96 853	15.81 854	14.81 839

HaxPig	15.71 838	18.52 854	19.18 848	16.89 841	15.89 841	7.73 825	7.60 832	13.31 848	10.82 838	15.42 845	14.91 843	15.98 848	14.92 846	15.58 845	15.98 846	18.95 856	16.73 847	19.46 859	18.08 854	19.26 856	19.05 852

MEDIAN_ROB	20.38 842	24.04 855	23.31 851	21.23 843	21.71 844	10.40 831	7.92 833	17.64 849	15.50 848	20.12 849	19.70 845	20.34 849	20.32 847	21.19 846	21.13 849	23.81 862	21.81 857	24.98 862	23.76 861	24.71 862	23.93 855

zzzz2	33.88 855	26.18 856	24.44 852	33.40 853	35.10 854	58.13 853	81.44 862	37.02 864	42.64 861	31.75 863	33.25 861	31.23 864	35.81 860	34.90 859	40.56 860	21.21 859	26.75 858	18.05 857	21.21 859	22.06 860	22.50 853

noway5	33.88 855	26.18 856	24.44 852	33.40 853	35.10 854	58.13 853	81.44 862	37.02 864	42.64 861	31.75 863	33.25 861	31.23 864	35.81 860	34.90 859	40.56 860	21.21 859	26.75 858	18.05 857	21.21 859	22.06 860	22.50 853

AVERAGE_ROB	24.90 851	29.20 858	28.14 854	24.89 852	24.64 852	17.75 837	11.12 834	21.45 851	19.93 849	25.12 860	24.46 857	25.12 861	25.46 859	24.69 858	22.83 850	29.76 863	27.13 862	28.97 864	27.95 863	29.91 863	29.47 857

test_example2	98.32 857	94.13 859	45.89 855	96.35 857	109.85 858	88.61 857	95.45 864	25.75 861	94.37 864	130.00 866	126.06 865	58.17 866	74.63 864	88.51 863	79.96 864	150.23 866	221.02 865	77.62 865	99.10 864	113.75 866	96.94 858

ccccc	245.47 858	285.66 860	306.18 858	368.85 860	370.60 859	123.16 859	145.33 865	115.05 866	110.08 865	126.68 865	110.87 864	122.83 867	165.88 865	252.94 866	276.56 865	384.56 867	353.86 866	254.69 867	223.00 866	425.87 867	386.83 859

TADF							0.16 482	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.07 108	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56

RSGM							0.14 314	0.16 299	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56

AHVO							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 679	0.25 626	0.20 648	0.38 751	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

MCPF							0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.11 338	0.14 384	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217

DSFM							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 679	0.25 626	0.20 648	0.38 751	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 859	24.62 860	28.45 855	20.77 856	21.70 849	21.54 858	24.04 857	24.44 857	27.14 851	14.13 854	17.71 855	11.84 852	14.07 851	14.70 852

GS-Stereo							0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

Low-res two-view benchmark