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

BridgeDepth	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 113	0.10 349	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	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
ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.08 16	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MGE	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.20 630	0.05 4	0.05 7	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 440	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.08 37	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

CR-Stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.06 20	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 54	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

300	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 440	0.05 2	0.20 630	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

F4.4	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.15 266	0.04 2	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.06 7	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

F5.5	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.19 555	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

F8.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.05 6	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

TT111	0.08 139	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

SCION-M(vits-remse)	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.24 723	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 248	0.13 672	0.12 383	0.24 723	0.16 732	0.25 702	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 535	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.27 601	0.41 714	0.05 2	0.33 687	0.14 462	0.16 595	0.20 645	0.19 640	0.08 516	0.06 519	0.17 754	0.15 751	0.07 469	0.08 561

LACA_dic	0.07 10	0.10 596	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.08 55	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.05 2	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.05 269

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

monster-pro	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LiteMatch*	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.14 321	0.13 176	0.16 382	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.11 93	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

LACA1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.07 9	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100
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
MonStereo	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.13 176	0.13 273	0.05 2	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 37	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.04 3	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

LG-Stereo	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.17 541	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.06 2	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

MonSter	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.08 16	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.11 265	0.10 276	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

ACC-I	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.09 35	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

ACC	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.11 93	0.14 311	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.14 219	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.03 2

GFORCE	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.20 630	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.08 37	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.05 7	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Last	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.13 176	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

DDDD	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.15 266	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

FORCE_8	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.19 555	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 297	0.04 1	0.18 467	0.05 4	0.09 198	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

NBS	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 233	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

test410_97500	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

over-6	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.10 278	0.09 29	0.17 354	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.05 269

over v1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.06 4	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

canet-new	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.12 129	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

LWStereo	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.11 93	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

ACMStereo	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.15 340	0.06 50	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.11 337	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

LiteMatch	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.15 566	0.10 171	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GeoVLM	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.15 266	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

BStereo	0.08 139	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.07 54	0.09 29	0.15 266	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

Anonymus123	0.09 248	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.11 339	0.09 29	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.10 51	0.14 219	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.07 480	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

HiDET	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LCMNet	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.10 60	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.12 397	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DDF-Stereo	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.14 311	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

252Zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.14 311	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.06 395

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

AdaDepth	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

asda	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.10 51	0.16 312	0.10 137	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

3w_stereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.10 137	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.04 1	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

MM-Stereo_test3	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.19 636	0.24 539	0.19 467	0.06 50	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 699	0.17 606	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

IGEV-RUCA	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.10 278	0.12 148	0.10 60	0.12 221	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.07 9	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

WCG-NET	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.13 176	0.13 273	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

EGLCR-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.11 93	0.16 382	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

L4000	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.11 339	0.18 594	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.07 10	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.16 495	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.05 7	0.15 418	0.08 16	0.13 273	0.07 123	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

tt3	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

E$^{3}$Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LLLLL	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LLL	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

rgla	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

416test1013	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

416test	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 298	0.04 3	0.13 240	0.08 16	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.21 669	0.09 436	0.08 119	0.11 94	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.10 278	0.05 4	0.06 84	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

anonymous	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.05 7	0.13 240	0.10 60	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.08 16	0.08 55	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.06 395

PhaseNet	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.20 434	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.09 307	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

quiztm	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.14 219	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

BARStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

FCBStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

PSGStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

RMAStereo	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

KABStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.16 312	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.12 129	0.11 176	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.13 176	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 139	0.06 156	0.15 537	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.13 240	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 139	0.06 156	0.17 606	0.15 147	0.06 62	0.06 20	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

WQFJA1++	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.14 86	0.07 186	0.11 339	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.06 14	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

DLNR-FE	10.43 853	1.83 841	19.53 872	120.75 880	13.06 861	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	52.01 887	0.04 100

Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.05 7	0.14 321	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

asd	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.18 389	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4.25_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.18 389	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

3.75w	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.07 54	0.09 29	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.06 1	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

monsterstereo	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.16 312	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.05 4	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.18 594	0.15 266	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

SCV	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.04 100

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.22 689	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.04 100

AIO_rvc	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

HUF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

castereo++	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.14 497	0.12 148	0.11 93	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GIP-stereo	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.05 7	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GCAP-BAT	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

Occ-G	0.08 139	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.13 176	0.15 340	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

U	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.17 413	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 248	0.10 596	0.31 725	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.11 265	0.07 16	0.12 692	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

MGS-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

MoCha-V2	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.20 630	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DLNR_Zeroshot_test	10.40 852	1.82 840	19.49 871	120.77 881	13.11 862	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	51.54 886	0.04 100

GCAPDPT-zeroshot	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

AEACV	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 672	0.14 497	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

CroCo-Stereo	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.15 266	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.07 16	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100
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
L400	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.17 541	0.13 176	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.15 418	0.09 35	0.08 55	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.11 94	0.08 16	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

EE1	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.07 54	0.10 51	0.16 312	0.12 221	0.08 196	0.05 8	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

AnonStereo	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.19 421	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

GEAR-Net	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GELT-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.21 461	0.17 413	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.13 672	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.05 226	0.08 561

Weightmod_eth	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.07 480	0.04 61	0.03 2

DNS	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.17 577	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.03 1	0.13 713	0.09 610

DN	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.18 594	0.17 354	0.16 382	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.11 667	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.09 610

ARStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.11 93	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

ATMStereo	0.08 139	0.09 532	0.07 31	0.20 630	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.12 129	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

KMOStereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.08 196	0.13 383	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.15 266	0.14 311	0.08 196	0.11 337	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LACA3	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.08 196	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.14 219	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.13 273	0.08 196	0.12 360	0.04 1	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GEAStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

GSStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

GS-Stereo							0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

gasm-f	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

DA	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

GGEV	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

S2M2_XL	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.09 198	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.06 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.15 340	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

3.25w_new	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 139	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100

SCV_C0	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

AIO-test2	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.23 714	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.23 513	0.23 536	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.09 611	0.05 226	0.05 269

castereo	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.18 447	0.08 196	0.10 278	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

fffft	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.07 113	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269
1: 1. 1
mms	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.03 2

ours_stereo	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

fffy	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.17 541	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

tg	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.20 434	0.12 221	0.08 196	0.11 337	0.11 381	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

AIO-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

RSM++	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

RSM	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

trnet	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

IGEV++	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

testlalala	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

HH	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

HanStereo	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

LoS_RVC	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

CES	0.08 139	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.11 381	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

cross-raft	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.11 339	0.25 745	0.13 176	0.15 340	0.08 196	0.11 337	0.12 404	0.10 407	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

EAI-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.16 312	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

CFNet-RSSM	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.16 312	0.17 413	0.08 196	0.12 360	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.08 196	0.10 278	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

CREStereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 62	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.06 395
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
L500	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.06 14	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GIO	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

DNSM	0.09 248	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.13 713	0.10 644

VeloStereo	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 714

flow	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 714

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.19 555	0.07 186	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.07 469	0.05 269

depth_test_26	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.07 113	0.08 252	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.07 488

LGCAT	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.11 1	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.07 9	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.10 633	0.09 670	0.04 1	0.05 254	0.04 61	0.09 610

DF	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

ARStereo-new	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

MUNStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.09 99	0.09 258	0.08 191	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CHEStereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

TOTStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.14 219	0.12 221	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 139	0.04 3	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.05 6	0.09 258	0.05 8	0.07 174	0.04 1	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

DispViT+	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.11 94	0.18 389	0.16 382	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 630	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

NLMM	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 630	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

Select-FE	0.11 386	0.06 156	0.20 657	0.15 147	0.11 609	0.11 339	0.13 240	0.21 461	0.18 447	0.09 258	0.11 337	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.06 378	0.08 561

FlowAnything_test	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.14 321	0.20 434	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

monsters	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.18 594	0.21 461	0.20 491	0.09 258	0.11 337	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

SMoEStereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.13 273	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

tt45	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

PAM_32	0.09 248	0.05 54	0.17 606	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.14 474	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

Pointernet	0.09 248	0.04 3	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.10 51	0.15 266	0.17 413	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

MyStereo07	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

AE-Stereo	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.19 467	0.09 258	0.14 399	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

ACVNet-DCA	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

xx1	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.16 509	0.16 595	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

1test111	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.15 504	0.16 593	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

cc1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

tt1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.15 266	0.19 467	0.09 258	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

MaDis-Stereo	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.10 51	0.16 312	0.16 382	0.09 258	0.11 337	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

MSKI-zero shot	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.13 273	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.07 5	0.13 176	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

RAFT-Test	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

CAS	0.08 139	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

anonymousdsp	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

LoS	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.14 497	0.11 94	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.06 395

MC-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.12 360	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

RCA-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.18 389	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

CroCo-Stereo Lap2	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

IGEV-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

test_1	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

TRStereo	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.12 647	0.10 278	0.13 240	0.18 389	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

test-1	0.10 331	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.24 727	0.14 219	0.18 447	0.09 258	0.07 113	0.09 307	0.08 295	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

iRaftStereo_RVC	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.09 436	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.12 221	0.09 258	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

PMTNet	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 62	0.12 397	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.09 258	0.13 383	0.10 349	0.07 218	0.13 433	0.10 276	0.15 738	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.07 469	0.06 395

G2	0.11 386	0.11 625	0.11 329	0.24 723	0.11 609	0.13 458	0.15 418	0.24 539	0.12 221	0.10 314	0.12 360	0.11 381	0.09 353	0.14 474	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.11 671	0.05 254	0.07 469	0.06 395

S0	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.20 630	0.07 186	0.18 599	0.23 712	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.10 278	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.09 585	0.10 695	0.14 721	0.14 729	0.05 226	0.04 100

SE	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.11 339	0.11 94	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.16 437	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.04 100

TS12	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.21 669	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.11 93	0.09 99	0.10 314	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.09 80	0.12 447	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.11 609	0.38 769	0.16 495	0.23 513	0.16 382	0.10 314	0.15 423	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.10 633	0.08 632	0.06 263	0.07 480	0.09 611	0.09 610

Foundation-i1	0.09 248	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.16 312	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

VMStereo-Base	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.15 423	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

WQFJX1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

FE-Mocha	0.09 248	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

IGEV-FE	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

GASTEREO	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.07 54	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

MSCF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

depthmonostereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.11 446	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

S2M2_L	0.09 248	0.08 440	0.11 329	0.13 29	0.10 553	0.08 119	0.06 1	0.10 60	0.10 137	0.10 314	0.09 233	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.13 719	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.10 645	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.08 191	0.08 252	0.08 295	0.16 541	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

rvit_stereo_0081_aga	0.11 386	0.09 532	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.19 467	0.10 314	0.18 489	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.06 395

RAStereo	0.10 331	0.09 532	0.08 91	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.15 266	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 386	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.13 672	0.13 458	0.16 495	0.23 513	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.08 561

H2IRNET	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.18 467	0.09 436	0.12 397	0.15 418	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.10 349	0.10 407	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.05 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.15 524	0.16 495	0.18 389	0.18 447	0.10 314	0.09 233	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.06 395

ff7	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IGEVStereo-DCA	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ffff	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

rrr	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.16 495	0.16 312	0.15 340	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

11t	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IGEV_Zeroshot_test	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

UniTT-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

4D-IteraStereo	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.03 1	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.05 269

Selective-RAFT	0.11 386	0.10 596	0.11 329	0.21 669	0.08 298	0.16 556	0.13 240	0.20 434	0.22 524	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

ccc-4	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

test_3	0.10 331	0.09 532	0.10 262	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.26 756	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

CREStereo++_RVC	0.08 139	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.14 399	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100
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
s12784h	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.05 4	0.16 556	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.11 381	0.11 446	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

raftrobust	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.10 51	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

sCroCo_RVC	0.12 469	0.09 532	0.23 683	0.24 723	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.10 314	0.13 383	0.12 404	0.07 218	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.05 226	0.07 488

XX-Stereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.12 148	0.20 434	0.10 137	0.10 314	0.14 399	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

test_xeample3	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

AFF-stereo	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.09 99	0.10 314	0.12 360	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

GStereo	0.10 331	0.05 54	0.11 329	0.12 9	0.13 672	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.09 610

TADF							0.16 495	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.07 113	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61

RSGM							0.14 321	0.16 312	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61

MCPF							0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.11 352	0.14 399	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226

noway7	0.10 331	0.07 297	0.13 446	0.20 630	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.28 622	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.07 174	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

Weightmod	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

SMOE	0.10 331	0.08 440	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.13 273	0.11 352	0.13 383	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.06 378	0.04 100

TestStereo_HLe17	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

Foundation-i1a	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 4	0.13 458	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.11 337	0.11 381	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Selective-IGEV-i16pb	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.15 147	0.11 609	0.41 775	0.16 495	0.28 622	0.23 536	0.11 352	0.20 513	0.10 349	0.07 218	0.17 577	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.06 263	0.08 563	0.09 611	0.10 644

Hybrid-DGEV-2	0.11 386	0.06 156	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.09 198	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.12 480	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

NLSM1	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.10 278	0.06 58	0.10 407	0.10 171	0.11 373	0.07 421	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

water-stereo	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.08 252	0.09 353	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

DVStereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.14 219	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.23 714	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.21 461	0.14 311	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.03 1	0.06 395

UGAM-zero	0.09 248	0.05 54	0.15 537	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

rvit_stereo_0083	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.26 590	0.11 352	0.14 399	0.13 439	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.05 269

rvit_stereo_0081	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

model_zeroshot	0.10 331	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.13 273	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

rvit_stereo_0082	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 386	0.05 54	0.14 487	0.15 147	0.20 768	0.09 198	0.17 541	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.10 349	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.09 610

rvit_stereo_0080	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

RAFT-Stereo-weight	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.19 421	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

CAS++	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.24 539	0.14 311	0.11 352	0.09 233	0.11 381	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

EKT-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.08 191	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

CASnet	0.09 248	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.10 637	0.08 563	0.05 226	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

DCRE	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.16 255	0.11 609	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.11 352	0.18 489	0.10 349	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.04 100

knoymous	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.15 524	0.14 321	0.19 421	0.13 273	0.11 352	0.17 461	0.13 439	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

riskmin	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.14 497	0.14 321	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.14 399	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.08 561

iRaft-Stereo_20w	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.18 389	0.10 137	0.11 352	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

MIPNet	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.24 553	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

IPLGR	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.21 461	0.24 553	0.11 352	0.12 360	0.11 381	0.08 295	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

GMOStereo	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

error version	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

test-v	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

LCNet	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.15 743

STrans-v2	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.11 176	0.11 352	0.15 423	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

RAFT-345	0.11 386	0.07 297	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.11 352	0.36 702	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.05 269

test-2	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

GMM-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.11 352	0.15 423	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.09 610

TANstereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.15 266	0.19 467	0.11 352	0.15 423	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

XX-TBD	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.07 186	0.12 397	0.16 495	0.14 219	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

sAnonymous2	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 630	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 630	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

111	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.23 536	0.11 352	0.12 360	0.14 462	0.11 446	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

RAFT + AFF	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.20 630	0.10 553	0.14 497	0.24 727	0.26 578	0.20 491	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.08 561

DIP-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.09 29	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
G4	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.24 723	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.21 461	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.10 349	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.05 226	0.05 269

Cross2Single Stereo	0.09 248	0.10 596	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.24 553	0.12 401	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.10 633	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.09 611	0.04 100

monster_256*512	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.21 669	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.12 401	0.12 360	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

SME	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.20 640	0.13 240	0.21 461	0.17 413	0.12 401	0.13 383	0.10 349	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.06 378	0.05 269

ManiGeoR	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

HLF11	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.12 9	0.08 298	0.14 497	0.11 94	0.22 489	0.10 137	0.12 401	0.23 558	0.11 381	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

HLf10	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

DStereoRT	0.16 607	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.28 622	0.22 524	0.12 401	0.20 513	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.96 837	0.09 611	0.05 226	0.04 100

WQFJX	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.21 669	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.12 401	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

NLMM1	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.22 689	0.10 553	0.12 397	0.20 661	0.18 389	0.20 491	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.04 100

NLCSM	0.11 386	0.09 532	0.09 181	0.23 714	0.11 609	0.12 397	0.19 636	0.18 389	0.18 447	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.05 269

xyz-stereo-finetune	0.11 386	0.08 440	0.13 446	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.19 636	0.17 354	0.19 467	0.12 401	0.14 399	0.15 493	0.10 407	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

Reg-Stereo(zero)	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.12 397	0.11 94	0.15 266	0.10 137	0.12 401	0.09 233	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

PAM	0.10 331	0.05 54	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.16 495	0.15 266	0.16 382	0.12 401	0.09 233	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

rvit_0105_6	0.14 535	0.09 532	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.10 278	0.16 495	0.19 421	0.26 590	0.12 401	0.18 489	0.17 533	0.12 480	0.18 602	0.12 447	0.15 738	0.11 709	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.06 395

rvit_stereo_ft	0.12 469	0.07 297	0.13 446	0.19 555	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.16 312	0.16 382	0.12 401	0.13 383	0.15 493	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

MyStereo8	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.18 599	0.14 321	0.19 421	0.22 524	0.12 401	0.18 489	0.11 381	0.10 407	0.16 541	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.09 610

MyStereo06	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.19 421	0.12 221	0.12 401	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

StereoVision	0.13 497	0.12 644	0.09 181	0.24 723	0.10 553	0.15 524	0.21 685	0.21 461	0.20 491	0.12 401	0.24 571	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.10 276	0.09 585	0.11 709	0.12 692	0.12 713	0.06 378	0.05 269

test_4	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.22 699	0.15 266	0.17 413	0.12 401	0.18 489	0.12 404	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.24 553	0.12 401	0.13 383	0.12 404	0.08 295	0.18 602	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

IPLG	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.20 434	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.07 174	0.07 218	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

TransformOpticalFlow	0.10 331	0.08 440	0.13 446	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.19 421	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.11 381	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

NF-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

OCTAStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

NRIStereo	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.16 312	0.15 340	0.12 401	0.14 399	0.13 439	0.12 480	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.07 488

PSM-AAD	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.20 434	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.18 548	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.14 736

FTStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.21 461	0.18 447	0.12 401	0.24 571	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.10 644

ASMatch	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.10 553	0.07 54	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.12 401	0.16 437	0.16 509	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.08 561

RE-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

TVStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

Prome-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.22 489	0.13 273	0.12 401	0.17 461	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.09 610

raft+_RVC	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.11 94	0.24 539	0.20 491	0.12 401	0.15 423	0.12 404	0.08 295	0.12 373	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

RALCasStereoNet	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.17 354	0.11 176	0.12 401	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

ARAFT	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.20 434	0.12 221	0.12 401	0.13 383	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.04 100

R-Stereo Train	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
zzzzzzz1	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.21 669	0.10 553	0.12 397	0.18 594	0.22 489	0.20 491	0.13 438	0.12 360	0.08 252	0.08 295	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

S	0.12 469	0.08 440	0.09 181	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.19 636	0.17 354	0.16 382	0.13 438	0.11 337	0.13 439	0.10 407	0.11 265	0.13 494	0.09 585	0.07 598	0.13 707	0.15 751	0.06 378	0.04 100

HLf8	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.11 1	0.08 298	0.15 524	0.12 148	0.22 489	0.15 340	0.13 438	0.17 461	0.12 404	0.10 407	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.08 545	0.08 561

TestStereo_HL2	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.18 447	0.13 438	0.21 537	0.12 404	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

GGDA	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.14 321	0.19 421	0.19 467	0.13 438	0.20 513	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

TestStereo-Hl	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.15 524	0.14 321	0.20 434	0.17 413	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

RT-Monster	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.17 354	0.18 447	0.13 438	0.10 278	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

Hybrid-DGEV-03	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.08 298	0.16 556	0.14 321	0.15 266	0.14 311	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

CoDeX	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.23 513	0.27 600	0.13 438	0.17 461	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

plain	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.13 273	0.13 438	0.15 423	0.09 307	0.12 480	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

MIM_Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.12 148	0.20 434	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.09 307	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

anonymousdsp2	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

DCANet-4	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.13 438	0.16 437	0.09 307	0.14 548	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

fff	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.12 480	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 440	0.14 487	0.20 630	0.09 436	0.11 339	0.20 661	0.30 653	0.24 553	0.13 438	0.14 399	0.18 548	0.14 548	0.13 433	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.06 395

GANet-ADL	0.13 497	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.30 653	0.20 491	0.13 438	0.18 489	0.19 564	0.12 480	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.08 561

OMP-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.13 438	0.14 399	0.11 381	0.12 480	0.11 265	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

KYRaft	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.22 489	0.12 221	0.13 438	0.16 437	0.20 577	0.10 407	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.16 755

Pruner-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.17 413	0.13 438	0.19 500	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.08 561

DeepStereo_RVC	0.11 386	0.08 440	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

RAFT-RH_RVC	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.41 740	0.11 381	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.05 254	0.04 61	0.06 395

AnonymousM	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.14 311	0.13 438	0.11 337	0.09 307	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.05 254	0.05 226	0.05 269

rafts_anoy	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.06 395

DCANet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

csc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

cscssc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

HITNet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.06 62	0.11 339	0.10 51	0.18 389	0.18 447	0.13 438	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 378	0.05 269
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
GeoMambaStereo_RVC	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.11 1	0.14 699	0.12 397	0.09 29	0.12 129	0.13 273	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.15 576	0.09 585	0.08 632	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.13 714

G3	0.13 497	0.14 686	0.12 383	0.32 780	0.13 672	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.08 55	0.14 466	0.12 360	0.19 564	0.09 353	0.15 504	0.13 494	0.10 633	0.05 351	0.16 746	0.10 656	0.10 645	0.06 395

AHVO							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 697	0.25 644	0.20 666	0.38 769	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

DSFM							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 697	0.25 644	0.20 666	0.38 769	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

rvit_0105_5	0.14 535	0.09 532	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.23 712	0.24 539	0.27 600	0.14 466	0.15 423	0.18 548	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.14 734	0.11 709	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

rvit_0105_4	0.14 535	0.09 532	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.20 513	0.17 533	0.13 523	0.17 577	0.13 494	0.15 738	0.11 709	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.06 395

test_sample2	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.18 594	0.21 461	0.16 382	0.14 466	0.20 513	0.19 564	0.15 566	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

test_sample1	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.13 29	0.08 298	0.19 624	0.16 495	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.22 549	0.18 548	0.16 595	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.07 488

MIF-Stereo (partial)	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.11 94	0.17 354	0.18 447	0.14 466	0.16 437	0.09 307	0.11 446	0.12 373	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.07 488

PCWNet_CMD	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

LL-Strereo2	0.10 331	0.10 596	0.15 537	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.09 29	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.16 541	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.06 378	0.05 269

DisPM	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.17 413	0.14 466	0.20 513	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.11 672

CIPLG	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.11 337	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IPLGR_C	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ACRE	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

HHNet	0.11 386	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.14 699	0.07 54	0.13 240	0.20 434	0.17 413	0.14 466	0.25 600	0.11 381	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.09 610

IIG-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.12 148	0.22 489	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.11 381	0.12 480	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

PSM-softLoss	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

KMStereo	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

RAFT_R40	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.16 382	0.14 466	0.18 489	0.15 493	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

GrayStereo	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.09 198	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.17 533	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.10 644

IRAFT_RVC	0.12 469	0.08 440	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.07 54	0.15 418	0.24 539	0.23 536	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

CRE-IMP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.18 389	0.10 137	0.14 466	0.13 383	0.13 439	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

TestStereo	0.13 497	0.14 686	0.11 329	0.23 714	0.08 298	0.15 524	0.21 685	0.20 434	0.23 536	0.14 466	0.24 571	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.05 269

CFNet_pseudo	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.07 488

RALAANet	0.11 386	0.08 440	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.13 383	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

xxxx	0.15 582	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.23 685	0.18 594	0.31 666	0.19 467	0.14 466	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.26 728	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

SFCPSM	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.28 622	0.27 600	0.14 466	0.17 461	0.12 404	0.13 523	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.06 395

DMCA	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.19 500	0.17 533	0.18 636	0.15 504	0.17 609	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.10 644

MSMDNet	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 685	0.14 466	0.21 537	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

ccs_rob	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

TestStereo_HL3	0.11 386	0.05 54	0.16 574	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.20 434	0.09 99	0.15 497	0.30 661	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

xyz-stereo-finetune2	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.19 636	0.17 354	0.12 221	0.15 497	0.15 423	0.17 533	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.06 395

xyz-stereo	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.15 147	0.05 4	0.20 640	0.15 418	0.17 354	0.31 641	0.15 497	0.29 653	0.26 656	0.16 595	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 625	0.12 383	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.15 418	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.16 595	0.14 474	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

rvit_0105_3	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.25 745	0.25 559	0.29 623	0.15 497	0.17 461	0.20 577	0.13 523	0.17 577	0.14 539	0.13 719	0.11 709	0.12 692	0.14 729	0.07 469	0.06 395

mmm	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.09 436	0.17 580	0.18 594	0.21 461	0.15 340	0.15 497	0.23 558	0.21 587	0.16 595	0.16 541	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

11t1	0.12 469	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.17 580	0.15 418	0.18 389	0.15 340	0.15 497	0.15 423	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

ffm	0.12 469	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

ff1	0.13 497	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

mmx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

xxx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

LL-Strereo	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.20 630	0.10 553	0.11 339	0.18 594	0.32 678	0.24 553	0.15 497	0.15 423	0.14 462	0.13 523	0.19 619	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.04 61	0.05 269

anonymousa	0.13 497	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.17 541	0.19 421	0.29 623	0.15 497	0.24 571	0.15 493	0.14 548	0.14 474	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.05 226	0.06 395

qqq	0.13 497	0.09 532	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.15 497	0.19 500	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.16 593	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

x	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.19 500	0.19 564	0.17 619	0.18 602	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 625	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.28 769	0.22 489	0.22 524	0.15 497	0.26 617	0.10 349	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

Sa-1000	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.14 497	0.22 699	0.22 489	0.18 447	0.15 497	0.20 513	0.17 533	0.11 446	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.05 226	0.05 269

Patchmatch Stereo++	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488
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	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ROB_FTStereo_v2	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ROB_FTStereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

HUI-Stereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

SST-Stereo	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.11 176	0.15 497	0.17 461	0.13 439	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

iGMRVC	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

iRAFT	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

RAFT-IKP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

Anonymous3	0.16 607	0.13 672	0.33 734	0.26 745	0.14 699	0.27 723	0.17 541	0.28 622	0.28 616	0.15 497	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.11 672

NVstereo2D	0.19 656	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.15 721	0.28 730	0.23 712	0.44 777	0.42 725	0.15 497	0.27 626	0.25 644	0.19 653	0.22 676	0.17 609	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.15 748	0.09 610

iResNet	0.13 497	0.10 596	0.18 632	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.20 434	0.26 590	0.15 497	0.23 558	0.15 493	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

GOStereo-base	0.14 535	0.16 708	0.14 487	0.31 778	0.13 672	0.12 397	0.16 495	0.26 578	0.12 221	0.16 526	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.13 433	0.13 494	0.12 692	0.05 351	0.16 746	0.09 611	0.12 689	0.06 395

RT-IGEV	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.24 539	0.27 600	0.16 526	0.17 461	0.17 533	0.10 407	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.07 488

Lsterematch	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.15 418	0.14 219	0.17 413	0.16 526	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.12 373	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.16 495	0.22 489	0.30 633	0.16 526	0.17 461	0.16 509	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

DFGA-Net	0.13 497	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.13 240	0.22 489	0.25 576	0.16 526	0.16 437	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

G2L-Stereo	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.12 148	0.27 601	0.22 524	0.16 526	0.27 626	0.21 587	0.13 523	0.17 577	0.18 627	0.09 585	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

test_sample4	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.19 624	0.18 594	0.26 578	0.17 413	0.16 526	0.25 600	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

test_sample3	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.14 86	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.16 526	0.22 549	0.19 564	0.15 566	0.17 577	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.08 561

CFNet_ucs	0.15 582	0.08 440	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.14 497	0.14 321	0.30 653	0.34 670	0.16 526	0.24 571	0.23 624	0.14 548	0.18 602	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

ADLNet2	0.16 607	0.09 532	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.20 640	0.16 495	0.31 666	0.39 705	0.16 526	0.20 513	0.20 577	0.18 636	0.21 663	0.22 677	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.07 488

PFNet+	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.05 7	0.12 148	0.17 354	0.21 509	0.16 526	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.11 672

AAGNet	0.11 386	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.18 389	0.13 273	0.16 526	0.21 537	0.13 439	0.14 548	0.11 265	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

THIR-Stereo	0.12 469	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.17 354	0.25 576	0.16 526	0.24 571	0.14 462	0.12 480	0.12 373	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

PFNet	0.12 469	0.06 156	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.26 578	0.20 491	0.16 526	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

GES	0.14 535	0.08 440	0.16 574	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.28 622	0.25 576	0.16 526	0.23 558	0.18 548	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.09 610

test_xeample	0.15 582	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.21 660	0.20 661	0.28 622	0.20 491	0.16 526	0.29 653	0.19 564	0.16 595	0.15 504	0.26 728	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

GMStereo	0.13 497	0.14 686	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.20 434	0.24 553	0.16 526	0.17 461	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.24 539	0.24 553	0.16 526	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.06 519	0.09 586	0.12 713	0.08 545	0.07 488

CCAANet	0.14 535	0.06 156	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.16 556	0.13 240	0.30 653	0.24 553	0.16 526	0.32 674	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

BEATNet_4x	0.12 469	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.07 186	0.15 524	0.07 5	0.22 489	0.18 447	0.16 526	0.19 500	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

ITSA-stereo	0.15 582	0.10 596	0.14 487	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.30 653	0.49 757	0.17 546	0.19 500	0.22 605	0.15 566	0.17 577	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.08 561

test_sample6	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.19 636	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.19 564	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

test_sample5	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

DispNO	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.12 647	0.11 339	0.21 685	0.23 513	0.29 623	0.17 546	0.23 558	0.18 548	0.17 619	0.15 504	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

MyStereo05	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.27 601	0.35 679	0.17 546	0.14 399	0.15 493	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

MyStereo04	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.29 638	0.38 700	0.17 546	0.14 399	0.16 509	0.10 407	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

DualNet	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

1111x	0.15 582	0.08 440	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.18 599	0.25 745	0.31 666	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.26 656	0.15 566	0.13 433	0.23 690	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

CASS	0.13 497	0.12 644	0.11 329	0.23 714	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.17 546	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.14 474	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.09 611	0.07 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 779	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

BUS	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.22 689	0.10 553	0.19 624	0.14 321	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

BSDual-CNN	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.22 689	0.10 553	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

hknet	0.15 582	0.11 625	0.13 446	0.22 689	0.11 609	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.25 576	0.17 546	0.22 549	0.22 605	0.18 636	0.17 577	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

SA-5K	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 779	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

SA	0.12 469	0.09 532	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.23 513	0.18 447	0.17 546	0.27 626	0.14 462	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.05 226	0.04 100

psmg	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.17 541	0.29 638	0.19 467	0.17 546	0.21 537	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

DEmStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.14 86	0.10 553	0.16 556	0.15 418	0.16 312	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.13 439	0.14 548	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

DRaft	0.12 469	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.14 497	0.17 541	0.21 461	0.30 633	0.17 546	0.28 640	0.10 349	0.15 566	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

222	0.16 607	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.24 690	0.18 594	0.30 653	0.20 491	0.17 546	0.28 640	0.17 533	0.16 595	0.15 504	0.40 795	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

delet	0.17 629	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.37 693	0.17 546	0.26 617	0.19 564	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.11 691	0.06 378	0.06 395

UPFNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.20 630	0.12 647	0.20 640	0.23 712	0.28 622	0.26 590	0.17 546	0.24 571	0.22 605	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.08 545	0.06 395

FENet	0.13 497	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.17 546	0.23 558	0.16 509	0.12 480	0.14 474	0.15 576	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

ACVNet	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.13 29	0.12 647	0.14 497	0.20 661	0.22 489	0.33 658	0.17 546	0.26 617	0.21 587	0.16 595	0.17 577	0.21 668	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

cf-r	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.19 636	0.20 434	0.25 576	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.16 595	0.14 474	0.14 539	0.10 633	0.05 351	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

GANet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.17 541	0.22 489	0.21 509	0.17 546	0.24 571	0.23 624	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.10 633	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

CFNet-ft	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

RASNet	0.14 535	0.07 297	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.29 638	0.20 491	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

CFNet_RVC	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

UCFNet_RVC	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.11 1	0.10 553	0.20 640	0.10 51	0.24 539	0.22 524	0.17 546	0.20 513	0.23 624	0.15 566	0.17 577	0.15 576	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.13 725	0.11 669	0.10 644

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 672	0.16 574	0.18 467	0.10 553	0.16 556	0.08 9	0.22 489	0.18 447	0.17 546	0.22 549	0.13 439	0.13 523	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

MWDA-net	0.15 582	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.22 699	0.25 559	0.35 679	0.18 576	0.24 571	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

MWSP-net	0.15 582	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.16 556	0.23 712	0.29 638	0.32 648	0.18 576	0.19 500	0.17 533	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.08 561

IGEV_i1	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.19 624	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.18 576	0.18 489	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

z-ln-s-r	0.17 629	0.10 596	0.40 755	0.19 555	0.08 298	0.17 580	0.18 594	0.22 489	0.33 658	0.18 576	0.40 729	0.22 605	0.17 619	0.20 645	0.23 690	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.05 269

coex_refinement	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.15 418	0.26 578	0.29 623	0.18 576	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.16 541	0.18 627	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.09 611	0.08 561

DDVS	0.15 582	0.10 596	0.21 668	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.14 321	0.25 559	0.19 467	0.18 576	0.29 653	0.27 664	0.12 480	0.19 619	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.11 669	0.11 672

gwcnet-sp	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

scenet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

ssnet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

IER	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.26 590	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.20 666	0.16 541	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

test_5	0.14 535	0.12 644	0.08 91	0.20 630	0.10 553	0.14 497	0.29 779	0.21 461	0.24 553	0.18 576	0.28 640	0.11 381	0.15 566	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

NINENet	0.16 607	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.40 755	0.36 685	0.18 576	0.21 537	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.08 632	0.10 637	0.07 480	0.10 645	0.09 610

DAS	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.16 541	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

SepStereo	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.25 703	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

PSMNet-ADL	0.15 582	0.12 644	0.13 446	0.22 689	0.09 436	0.13 458	0.20 661	0.26 578	0.23 536	0.18 576	0.20 513	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.17 609	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.11 691	0.08 545	0.07 488

ICVP	0.15 582	0.09 532	0.12 383	0.22 689	0.09 436	0.17 580	0.21 685	0.25 559	0.23 536	0.18 576	0.30 661	0.26 656	0.18 636	0.17 577	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.18 467	0.10 553	0.22 669	0.18 594	0.24 539	0.21 509	0.18 576	0.24 571	0.29 683	0.18 636	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

GwcNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.20 661	0.21 461	0.27 600	0.18 576	0.27 626	0.22 605	0.16 595	0.14 474	0.15 576	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.07 469	0.07 488

MLCV	0.12 469	0.07 297	0.16 574	0.18 467	0.06 62	0.15 524	0.17 541	0.19 421	0.21 509	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.14 474	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

MultiAttention	0.29 749	0.08 440	0.14 487	0.19 555	0.12 647	1.45 833	1.33 844	0.36 733	0.37 693	0.19 595	0.21 537	0.24 630	0.11 446	0.38 769	0.18 627	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.09 610

G2L-ROB	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.18 447	0.19 595	0.18 489	0.20 577	0.14 548	0.17 577	0.16 593	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.09 610

FLISNet	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

CoSv	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

rvit_105_1	0.19 656	0.11 625	0.25 693	0.21 669	0.16 732	0.21 660	0.27 763	0.31 666	0.41 714	0.19 595	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.12 692	0.12 725	0.13 707	0.15 751	0.08 545	0.07 488

ACV-stereo	0.15 582	0.10 596	0.28 711	0.18 467	0.12 647	0.14 497	0.12 148	0.23 513	0.21 509	0.19 595	0.23 558	0.22 605	0.15 566	0.23 687	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

SMFormer	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

tta	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.06 395

qqq1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

fff1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

SDNR	0.19 656	0.08 440	0.19 644	0.16 255	0.12 647	0.77 813	0.14 321	0.25 559	0.32 648	0.19 595	0.24 571	0.19 564	0.13 523	0.19 619	0.15 576	0.16 759	0.18 785	0.14 721	0.11 691	0.08 545	0.11 672

ToySt	0.17 629	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.11 609	0.16 556	0.25 745	0.24 539	0.33 658	0.19 595	0.24 571	0.26 656	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.07 421	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.09 611	0.08 561

iRaft-Stereo_5w	0.12 469	0.09 532	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.19 595	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.20 645	0.16 593	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.06 395

AASNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.19 555	0.09 436	0.18 599	0.15 418	0.37 739	0.37 693	0.19 595	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.20 647	0.10 633	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

CrosDoStereo	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

DeepStereo_LL	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

pcwnet_v2	0.19 656	0.10 596	0.26 696	0.17 357	0.14 699	0.18 599	0.15 418	0.37 739	0.46 745	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.19 653	0.20 645	0.19 640	0.13 719	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.11 669	0.13 714

HCRNet	0.16 607	0.24 765	0.12 383	0.35 789	0.11 609	0.15 524	0.17 541	0.26 578	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

acv_ft	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.19 555	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.25 559	0.33 658	0.19 595	0.26 617	0.21 587	0.17 619	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

HSM-Net_RVC	0.14 535	0.08 440	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.15 418	0.27 601	0.29 623	0.19 595	0.21 537	0.29 683	0.14 548	0.17 577	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 582	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.18 599	0.09 29	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.24 571	0.24 630	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.06 395

DeepPruner_ROB	0.16 607	0.11 625	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.17 580	0.15 418	0.32 678	0.21 509	0.19 595	0.21 537	0.22 605	0.18 636	0.20 645	0.15 576	0.13 719	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.11 669	0.10 644

HSM	0.15 582	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.16 556	0.14 321	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.23 558	0.37 738	0.16 595	0.20 645	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

MEA-ACV	0.16 607	0.07 297	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.38 700	0.20 618	0.29 653	0.14 462	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.07 488

PStereo	0.20 668	0.22 758	0.20 657	0.17 357	0.10 553	0.13 458	0.20 661	0.27 601	0.38 700	0.20 618	0.14 399	0.28 674	0.31 746	0.24 697	0.31 764	0.18 773	0.13 740	0.15 734	0.11 691	0.12 689	0.12 688

G2L-Stereo_test	0.14 535	0.07 297	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.16 495	0.30 653	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

DCVSM-stereo	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.16 255	0.10 553	0.15 524	0.09 29	0.19 421	0.23 536	0.20 618	0.23 558	0.26 656	0.15 566	0.18 602	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.08 563	0.10 645	0.12 688

rvit_stereo_0075_2	0.17 629	0.12 644	0.25 693	0.23 714	0.16 732	0.13 458	0.10 51	0.30 653	0.27 600	0.20 618	0.28 640	0.22 605	0.15 566	0.18 602	0.13 494	0.16 759	0.10 695	0.17 754	0.10 656	0.10 645	0.09 610

DualNet (step1)	0.16 607	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.15 738	0.06 519	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample9	0.18 643	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 814	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample7	0.15 582	0.10 596	0.16 574	0.14 86	0.11 609	0.16 556	0.16 495	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.12 692	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.10 644

CBFPSM	0.14 535	0.06 156	0.26 696	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.20 618	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.16 541	0.18 627	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.07 469	0.07 488

raft_robust	0.13 497	0.10 596	0.07 31	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.24 727	0.28 622	0.33 658	0.20 618	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

RAFT_CTSACE	0.12 469	0.09 532	0.10 262	0.22 689	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.18 389	0.16 382	0.20 618	0.27 626	0.13 439	0.07 218	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

UDGNet	0.14 535	0.13 672	0.16 574	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.16 495	0.21 461	0.27 600	0.20 618	0.20 513	0.16 509	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.06 378	0.07 488

GEStereo_RVC	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.22 689	0.11 609	0.19 624	0.17 541	0.32 678	0.48 748	0.20 618	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.08 561

GwcNet	0.20 668	0.13 672	0.19 644	0.18 467	0.12 647	0.24 690	0.19 636	0.35 726	0.43 732	0.20 618	0.32 674	0.33 720	0.20 666	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.10 644

AdaStereo	0.15 582	0.11 625	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.20 640	0.11 94	0.32 678	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.13 523	0.19 619	0.14 539	0.12 692	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.09 611	0.07 488
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NOSS_ROB	0.19 656	0.12 644	0.18 632	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.20 618	0.22 549	0.27 664	0.23 689	0.21 663	0.16 593	0.16 759	0.18 785	0.23 783	0.21 783	0.12 689	0.13 714

MSAF-DinoV2	0.22 690	0.11 625	0.23 683	0.17 357	0.10 553	0.27 723	0.16 495	0.37 739	0.55 773	0.21 634	0.27 626	0.47 774	0.27 719	0.35 756	0.39 792	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.09 611	0.12 689	0.10 644

ISRNet	0.18 643	0.08 440	0.19 644	0.19 555	0.13 672	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.21 634	0.25 600	0.27 664	0.17 619	0.17 577	0.20 647	0.20 786	0.08 632	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.17 766

UGAM	0.13 497	0.10 596	0.09 181	0.22 689	0.08 298	0.12 397	0.20 661	0.17 354	0.23 536	0.21 634	0.16 437	0.13 439	0.13 523	0.19 619	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.13 707	0.11 691	0.07 469	0.05 269

iinet-f	0.16 607	0.06 156	0.45 764	0.14 86	0.10 553	0.21 660	0.14 321	0.27 601	0.23 536	0.21 634	0.24 571	0.21 587	0.15 566	0.18 602	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.10 644

RAFT	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.24 727	0.20 434	0.19 467	0.21 634	0.21 537	0.17 533	0.12 480	0.16 541	0.09 158	0.06 222	0.07 598	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.05 269

psm_up	0.18 643	0.10 596	0.18 632	0.20 630	0.11 609	0.17 580	0.19 636	0.37 739	0.34 670	0.21 634	0.28 640	0.29 683	0.24 695	0.20 645	0.22 677	0.09 585	0.10 695	0.11 671	0.11 691	0.08 545	0.08 561

UNet	0.17 629	0.09 532	0.18 632	0.19 555	0.12 647	0.27 723	0.19 636	0.33 700	0.29 623	0.21 634	0.24 571	0.23 624	0.19 653	0.19 619	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.06 395

HGLStereo	0.17 629	0.08 440	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.18 599	0.18 594	0.31 666	0.32 648	0.21 634	0.32 674	0.25 644	0.18 636	0.19 619	0.20 647	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.10 644

DMCA-RVC	0.17 629	0.10 596	0.15 537	0.24 723	0.11 609	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.24 553	0.21 634	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.18 602	0.20 647	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.10 656	0.10 645	0.08 561

FADNet_RVC	0.16 607	0.14 686	0.40 755	0.20 630	0.11 609	0.13 458	0.13 240	0.26 578	0.22 524	0.21 634	0.23 558	0.20 577	0.17 619	0.14 474	0.16 593	0.08 516	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.11 669	0.10 644

STTStereo	0.18 643	0.12 644	0.27 706	0.20 630	0.11 609	0.16 556	0.21 685	0.29 638	0.23 536	0.21 634	0.30 661	0.29 683	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.12 692	0.11 709	0.11 671	0.14 729	0.09 611	0.08 561

RP	0.21 681	0.13 672	0.21 668	0.23 714	0.11 609	0.21 660	0.20 661	0.25 559	0.44 737	0.21 634	0.38 715	0.36 733	0.24 695	0.27 711	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.13 707	0.12 713	0.12 689	0.14 736

TDLM	0.17 629	0.12 644	0.13 446	0.24 723	0.10 553	0.18 599	0.18 594	0.36 733	0.30 633	0.21 634	0.28 640	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.18 627	0.11 667	0.07 598	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.08 561

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 629	0.10 596	0.22 674	0.20 630	0.10 553	0.15 524	0.18 594	0.31 666	0.25 576	0.21 634	0.30 661	0.25 644	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.08 561
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.16 556	0.12 148	0.25 559	0.35 679	0.21 634	0.29 653	0.24 630	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.09 611	0.08 561

pmcnn	0.15 582	0.07 297	0.19 644	0.15 147	0.07 186	0.20 640	0.15 418	0.24 539	0.26 590	0.21 634	0.34 692	0.28 674	0.18 636	0.18 602	0.17 609	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

DStereoSA	0.25 727	0.19 741	0.37 749	0.26 745	0.17 748	0.22 669	0.20 661	0.49 788	0.59 783	0.22 650	0.29 653	0.29 683	0.33 754	0.39 778	0.28 744	0.12 692	0.11 709	0.16 746	0.14 729	0.14 731	0.12 688

fast-acv-ft	0.18 643	0.11 625	0.19 644	0.19 555	0.12 647	0.24 690	0.21 685	0.25 559	0.34 670	0.22 650	0.34 692	0.27 664	0.20 666	0.21 663	0.23 690	0.09 585	0.09 670	0.08 496	0.10 656	0.08 545	0.07 488

ssnet_v2	0.17 629	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.11 609	0.21 660	0.21 685	0.33 700	0.25 576	0.22 650	0.22 549	0.27 664	0.18 636	0.22 676	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

HBP-ISP	0.18 643	0.13 672	0.16 574	0.15 147	0.11 609	0.08 119	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.22 650	0.33 687	0.21 587	0.25 705	0.23 687	0.17 609	0.14 734	0.16 777	0.21 774	0.17 766	0.10 645	0.08 561

ADLNet	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.32 678	0.27 600	0.22 650	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.21 668	0.10 633	0.06 519	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

MMNet	0.17 629	0.09 532	0.16 574	0.20 630	0.11 609	0.27 723	0.20 661	0.25 559	0.41 714	0.22 650	0.30 661	0.21 587	0.20 666	0.17 577	0.20 647	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

stereogan	0.22 690	0.11 625	0.21 668	0.20 630	0.12 647	0.31 741	0.19 636	0.35 726	0.44 737	0.22 650	0.39 723	0.35 731	0.27 719	0.33 746	0.22 677	0.10 633	0.12 725	0.10 637	0.10 656	0.14 731	0.13 714

Nwc_Net	0.23 707	0.16 708	0.21 668	0.25 739	0.14 699	0.24 690	0.26 756	0.37 739	0.38 700	0.22 650	0.41 740	0.30 693	0.28 730	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.17 754	0.20 779	0.10 645	0.10 644

PA-Net	0.23 707	0.18 735	0.33 734	0.28 763	0.22 780	0.21 660	0.38 804	0.29 638	0.39 705	0.22 650	0.32 674	0.25 644	0.26 711	0.20 645	0.25 713	0.09 585	0.23 807	0.15 734	0.22 786	0.09 611	0.13 714
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 643	0.10 596	0.14 487	0.21 669	0.10 553	0.18 599	0.17 541	0.34 710	0.33 658	0.22 650	0.31 670	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.17 609	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.09 611	0.07 488

AANet_RVC	0.16 607	0.10 596	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.18 599	0.19 636	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.35 697	0.21 587	0.21 672	0.22 676	0.16 593	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395

DISCO	0.19 656	0.09 532	0.22 674	0.17 357	0.10 553	0.25 702	0.18 594	0.27 601	0.44 737	0.22 650	0.31 670	0.33 720	0.26 711	0.28 723	0.28 744	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.09 610

iResNet_ROB	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.14 86	0.07 186	0.18 599	0.14 321	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.25 600	0.23 624	0.15 566	0.15 504	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

SCION-MonSter	0.22 690	0.17 723	0.16 574	0.25 739	0.18 755	0.34 754	0.17 541	0.28 622	0.47 747	0.23 663	0.46 754	0.20 577	0.18 636	0.25 703	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.23 783	0.19 774	0.11 669	0.11 672

TCMNet	0.19 656	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.18 755	0.20 640	0.24 727	0.27 601	0.36 685	0.23 663	0.26 617	0.25 644	0.19 653	0.19 619	0.23 690	0.13 719	0.11 709	0.11 671	0.12 713	0.13 713	0.12 688

GMStereo_Zeroshot	0.16 607	0.13 672	0.24 687	0.20 630	0.10 553	0.17 580	0.13 240	0.29 638	0.25 576	0.23 663	0.32 674	0.25 644	0.11 446	0.19 619	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.11 671	0.06 374	0.12 689	0.08 561

Anonymous_2	0.22 690	0.17 723	0.28 711	0.15 147	0.16 732	0.32 744	0.22 699	0.22 489	0.17 413	0.23 663	0.24 571	0.26 656	0.27 719	0.27 711	0.23 690	0.22 795	0.25 810	0.17 754	0.17 766	0.17 766	0.17 766

dd	0.15 582	0.16 708	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.18 594	0.21 461	0.25 576	0.23 663	0.20 513	0.21 587	0.09 353	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.06 395

UDG	0.21 681	0.17 723	0.19 644	0.23 714	0.15 721	0.30 738	0.20 661	0.33 700	0.35 679	0.23 663	0.28 640	0.31 706	0.27 719	0.20 645	0.22 677	0.15 738	0.12 725	0.13 707	0.09 611	0.14 731	0.14 736

SACVNet	0.18 643	0.12 644	0.14 487	0.17 357	0.13 672	0.22 669	0.18 594	0.31 666	0.30 633	0.23 663	0.31 670	0.30 693	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.11 667	0.08 632	0.10 637	0.10 656	0.12 689	0.14 736

DSFCA	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.19 636	0.28 622	0.31 641	0.23 663	0.24 571	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.20 647	0.10 633	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

FADNet	0.21 681	0.22 758	0.36 745	0.18 467	0.17 748	0.24 690	0.13 240	0.31 666	0.31 641	0.23 663	0.25 600	0.27 664	0.21 672	0.19 619	0.15 576	0.13 719	0.15 762	0.12 692	0.15 751	0.16 757	0.18 772

S-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.25 693	0.21 669	0.13 672	0.20 640	0.18 594	0.32 678	0.43 732	0.23 663	0.36 702	0.28 674	0.30 742	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.12 725	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.13 714

Light-Stereo-hy	0.23 707	0.14 686	0.30 722	0.22 689	0.20 768	0.29 734	0.16 495	0.33 700	0.36 685	0.24 673	0.28 640	0.42 757	0.24 695	0.25 703	0.20 647	0.13 719	0.13 740	0.23 783	0.23 790	0.16 757	0.18 772

SQANet	0.23 707	0.23 761	0.30 722	0.30 774	0.19 763	0.27 723	0.13 240	0.29 638	0.33 658	0.24 673	0.37 708	0.31 706	0.22 681	0.27 711	0.23 690	0.15 738	0.10 695	0.21 774	0.16 759	0.21 779	0.15 743

WZ-Net	0.28 745	0.17 723	0.78 813	0.22 689	0.16 732	0.34 754	0.29 779	0.39 751	0.57 779	0.24 673	0.55 772	0.37 738	0.24 695	0.33 746	0.35 776	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.14 731	0.16 755

LMCR-Stereo	0.15 582	0.08 440	0.13 446	0.21 669	0.09 436	0.17 580	0.20 661	0.27 601	0.19 467	0.24 673	0.24 571	0.23 624	0.17 619	0.20 645	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

DGSMNet	0.24 715	0.19 741	0.33 734	0.21 669	0.24 785	0.24 690	0.20 661	0.35 726	0.41 714	0.24 673	0.32 674	0.38 742	0.21 672	0.29 730	0.23 690	0.12 692	0.11 709	0.14 721	0.16 759	0.23 788	0.23 784

hitnet-ft	0.18 643	0.09 532	0.17 606	0.14 86	0.09 436	0.26 713	0.20 661	0.25 559	0.26 590	0.24 673	0.32 674	0.31 706	0.22 681	0.24 697	0.21 668	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.08 563	0.12 689	0.11 672

FADNet-RVC-Resample	0.16 607	0.11 625	0.31 725	0.22 689	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.25 559	0.24 553	0.24 673	0.27 626	0.20 577	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.08 632	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.10 644

NCC-stereo	0.24 715	0.15 699	0.31 725	0.26 745	0.16 732	0.20 640	0.30 787	0.40 755	0.40 711	0.24 673	0.38 715	0.33 720	0.28 730	0.36 762	0.27 736	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 713	0.13 714

Abc-Net	0.24 715	0.15 699	0.31 725	0.26 745	0.16 732	0.20 640	0.30 787	0.40 755	0.40 711	0.24 673	0.38 715	0.33 720	0.28 730	0.36 762	0.27 736	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 713	0.13 714
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 715	0.11 625	0.47 769	0.22 689	0.12 647	0.34 754	0.29 779	0.29 638	0.56 777	0.24 673	0.46 754	0.30 693	0.30 742	0.29 730	0.29 748	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.10 644

RYNet	0.22 690	0.12 644	0.22 674	0.19 555	0.17 748	0.46 777	0.26 756	0.38 747	0.48 748	0.24 673	0.28 640	0.34 727	0.23 689	0.20 645	0.30 755	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.13 713	0.15 743

DRN-Test	0.19 656	0.11 625	0.20 657	0.22 689	0.10 553	0.22 669	0.22 699	0.39 751	0.37 693	0.24 673	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

StereoDRNet	0.18 643	0.11 625	0.17 606	0.22 689	0.11 609	0.21 660	0.22 699	0.37 739	0.33 658	0.24 673	0.28 640	0.30 693	0.19 653	0.20 645	0.20 647	0.09 585	0.08 632	0.11 671	0.09 611	0.09 611	0.07 488

SGM-Forest	0.20 668	0.14 686	0.18 632	0.19 555	0.13 672	0.20 640	0.22 699	0.33 700	0.30 633	0.24 673	0.29 653	0.28 674	0.19 653	0.23 687	0.17 609	0.15 738	0.16 777	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.12 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
base	0.18 643	0.13 672	0.24 687	0.20 630	0.14 699	0.24 690	0.10 51	0.31 666	0.20 491	0.25 687	0.37 708	0.16 509	0.17 619	0.25 703	0.22 677	0.16 759	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.06 378	0.09 610

FSD	0.25 727	0.27 782	0.26 696	0.24 723	0.22 780	0.25 702	0.25 745	0.27 601	0.26 590	0.25 687	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.27 711	0.24 703	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 787

w-ln-seven-2	0.20 668	0.14 686	0.37 749	0.22 689	0.12 647	0.20 640	0.21 685	0.28 622	0.37 693	0.25 687	0.37 708	0.27 664	0.22 681	0.21 663	0.23 690	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.09 610

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 532	0.29 719	0.15 147	0.10 553	0.22 669	0.20 661	0.26 578	0.39 705	0.25 687	0.42 746	0.24 630	0.15 566	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.10 645	0.09 610

CSP-Net	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.25 559	0.32 648	0.25 687	0.30 661	0.24 630	0.15 566	0.21 663	0.18 627	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

FINET	0.21 681	0.18 735	0.26 696	0.18 467	0.16 732	0.23 685	0.23 712	0.32 678	0.48 748	0.25 687	0.32 674	0.22 605	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.18 773	0.16 777	0.11 671	0.10 656	0.15 748	0.13 714

AF-Net	0.22 690	0.17 723	0.17 606	0.26 745	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.32 678	0.50 760	0.25 687	0.33 687	0.38 742	0.26 711	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.16 746	0.11 691	0.11 669	0.10 644

FADNet-RVC	0.20 668	0.20 748	0.38 751	0.21 669	0.16 732	0.20 640	0.15 418	0.26 578	0.26 590	0.26 694	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.19 640	0.12 692	0.13 740	0.12 692	0.14 729	0.13 713	0.18 772

SuperB	0.20 668	0.10 596	0.56 782	0.16 255	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.24 539	0.50 760	0.26 694	0.39 723	0.17 533	0.21 672	0.22 676	0.21 668	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.12 689	0.10 644

ADCRef	0.19 656	0.12 644	0.41 758	0.20 630	0.12 647	0.22 669	0.18 594	0.32 678	0.36 685	0.26 694	0.32 674	0.17 533	0.23 689	0.24 697	0.24 703	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

DeepPrunerF	0.24 715	0.17 723	0.42 760	0.26 745	0.16 732	0.22 669	0.28 769	0.37 739	0.50 760	0.26 694	0.29 653	0.24 630	0.28 730	0.21 663	0.22 677	0.15 738	0.11 709	0.20 771	0.18 772	0.12 689	0.13 714

ADCP+	0.20 668	0.10 596	0.33 734	0.20 630	0.12 647	0.22 669	0.26 756	0.31 666	0.34 670	0.26 694	0.37 708	0.22 605	0.22 681	0.27 711	0.27 736	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.09 611	0.10 644

StereoDRNet-Refined	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.20 630	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.26 578	0.23 536	0.26 694	0.40 729	0.22 605	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.07 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.24 715	0.14 686	0.45 764	0.19 555	0.13 672	0.28 730	0.25 745	0.34 710	0.62 791	0.27 700	0.56 777	0.29 683	0.24 695	0.32 741	0.25 713	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.10 644

YMNet	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 740	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

YMNet_1	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 740	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

test_sample8	0.19 656	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.31 666	0.21 509	0.27 700	0.22 549	0.36 733	0.25 705	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 814	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

GASNet	0.22 690	0.23 761	0.33 734	0.26 745	0.17 748	0.26 713	0.16 495	0.44 777	0.42 725	0.27 700	0.24 571	0.30 693	0.15 566	0.27 711	0.18 627	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.16 757	0.07 488

AACVNet	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.23 513	0.24 553	0.27 700	0.27 626	0.28 674	0.17 619	0.19 619	0.16 593	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.07 480	0.10 645	0.09 610

APVNet	0.22 690	0.12 644	0.19 644	0.18 467	0.14 699	0.32 744	0.31 793	0.39 751	0.32 648	0.27 700	0.40 729	0.30 693	0.29 738	0.26 708	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.11 671	0.14 729	0.12 689	0.12 688

FAT-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.22 674	0.21 669	0.12 647	0.17 580	0.18 594	0.34 710	0.39 705	0.27 700	0.37 708	0.34 727	0.32 752	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.11 709	0.10 637	0.09 611	0.11 669	0.14 736

RGC	0.25 727	0.20 748	0.29 719	0.28 763	0.16 732	0.22 669	0.23 712	0.32 678	0.44 737	0.27 700	0.40 729	0.38 742	0.27 719	0.36 762	0.22 677	0.11 667	0.13 740	0.17 754	0.17 766	0.14 731	0.16 755

RTSC	0.23 707	0.12 644	0.28 711	0.21 669	0.13 672	0.28 730	0.16 495	0.35 726	0.66 802	0.27 700	0.33 687	0.30 693	0.21 672	0.31 734	0.29 748	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.13 713	0.13 714

PS-NSSS	0.20 668	0.21 754	0.23 683	0.20 630	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.36 733	0.25 576	0.27 700	0.33 687	0.27 664	0.24 695	0.20 645	0.20 647	0.15 738	0.12 725	0.17 754	0.14 729	0.10 645	0.08 561

CBMV_ROB	0.19 656	0.13 672	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.15 524	0.13 240	0.26 578	0.28 616	0.27 700	0.30 661	0.27 664	0.24 695	0.23 687	0.16 593	0.15 738	0.17 783	0.22 780	0.20 779	0.10 645	0.11 672

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 596	0.15 537	0.23 714	0.11 609	0.24 690	0.18 594	0.29 638	0.28 616	0.27 700	0.28 640	0.28 674	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.07 469	0.07 488

DispFullNet	0.27 740	0.21 754	0.65 794	0.28 763	0.16 732	0.26 713	0.17 541	0.33 700	0.58 782	0.27 700	0.38 715	0.43 762	0.23 689	0.38 769	0.23 690	0.12 692	0.06 519	0.19 766	0.11 691	0.21 779	0.15 743

PSMNet_ROB	0.21 681	0.11 625	0.15 537	0.27 758	0.15 721	0.24 690	0.35 798	0.43 775	0.37 693	0.27 700	0.32 674	0.32 716	0.22 681	0.21 663	0.26 728	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.11 691	0.09 611	0.09 610

DStereoFS	0.27 740	0.22 758	0.31 725	0.22 689	0.15 721	0.22 669	0.20 661	0.50 793	0.48 748	0.28 715	0.44 751	0.33 720	0.34 759	0.52 803	0.29 748	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.13 725	0.16 757	0.16 755

zh-sn7	0.25 727	0.17 723	0.50 771	0.24 723	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.34 710	0.48 748	0.28 715	0.54 770	0.28 674	0.31 746	0.36 762	0.32 768	0.10 633	0.10 695	0.11 671	0.10 656	0.12 689	0.12 688

GCST	0.37 771	0.42 803	0.26 696	1.02 833	0.39 802	0.18 599	0.08 9	0.20 434	0.17 413	0.28 715	0.25 600	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.64 829	0.43 822	0.75 827	0.65 828	0.63 822	0.46 814

Wz-Net-MNSev	0.22 690	0.13 672	0.31 725	0.20 630	0.14 699	0.36 764	0.24 727	0.33 700	0.44 737	0.28 715	0.40 729	0.38 742	0.19 653	0.24 697	0.25 713	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.12 689	0.10 644

CRFU-Net	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.19 624	0.14 321	0.26 578	0.20 491	0.28 715	0.27 626	0.29 683	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.08 561

Syn2CoEx	0.21 681	0.16 708	0.27 706	0.29 772	0.14 699	0.26 713	0.20 661	0.33 700	0.31 641	0.28 715	0.36 702	0.27 664	0.25 705	0.19 619	0.24 703	0.16 759	0.12 725	0.14 721	0.11 691	0.09 611	0.08 561

DANet	0.21 681	0.15 699	0.28 711	0.25 739	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.27 601	0.27 600	0.28 715	0.32 674	0.35 731	0.31 746	0.31 734	0.23 690	0.11 667	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.11 672
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 707	0.17 723	0.22 674	0.25 739	0.13 672	0.26 713	0.29 779	0.31 666	0.36 685	0.28 715	0.36 702	0.45 766	0.26 711	0.27 711	0.26 728	0.11 667	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 714

PDISCO_ROB	0.27 740	0.16 708	0.26 696	0.28 763	0.20 768	0.32 744	0.26 756	0.44 777	0.57 779	0.28 715	0.40 729	0.45 766	0.29 738	0.33 746	0.34 775	0.12 692	0.09 670	0.17 754	0.16 759	0.17 766	0.13 714

DStereoO	0.24 715	0.18 735	0.18 632	0.20 630	0.14 699	0.21 660	0.19 636	0.32 678	0.41 714	0.29 724	0.21 537	0.32 716	0.27 719	0.41 788	0.27 736	0.46 818	0.12 725	0.31 805	0.11 691	0.15 748	0.12 688

w-ln-seven	0.24 715	0.14 686	0.55 779	0.19 555	0.14 699	0.26 713	0.22 699	0.35 726	0.60 787	0.29 724	0.39 723	0.30 693	0.22 681	0.21 663	0.26 728	0.09 585	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.11 669	0.10 644

DPSNet	0.28 745	0.16 708	0.31 725	0.18 467	0.13 672	0.54 788	0.42 808	0.51 796	0.67 803	0.29 724	0.38 715	0.38 742	0.29 738	0.31 734	0.23 690	0.11 667	0.10 695	0.11 671	0.08 563	0.20 776	0.16 755

PWCDC_ROB	0.20 668	0.13 672	0.22 674	0.24 723	0.11 609	0.19 624	0.15 418	0.33 700	0.54 772	0.29 724	0.50 763	0.21 587	0.15 566	0.27 711	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.10 637	0.08 563	0.11 669	0.09 610

CBMV	0.19 656	0.14 686	0.17 606	0.18 467	0.10 553	0.20 640	0.11 94	0.29 638	0.30 633	0.29 724	0.30 661	0.30 693	0.23 689	0.27 711	0.19 640	0.13 719	0.15 762	0.17 754	0.16 759	0.10 645	0.10 644
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 727	0.17 723	0.44 763	0.25 739	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.38 747	0.56 777	0.30 729	0.55 772	0.39 750	0.26 711	0.23 687	0.30 755	0.10 633	0.09 670	0.09 586	0.10 656	0.11 669	0.11 672

Wz-Net-LNSev	0.22 690	0.16 708	0.38 751	0.21 669	0.13 672	0.25 702	0.23 712	0.32 678	0.43 732	0.30 729	0.41 740	0.31 706	0.18 636	0.22 676	0.25 713	0.10 633	0.09 670	0.08 496	0.08 563	0.12 689	0.11 672

dad	0.17 629	0.20 748	0.20 657	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.18 594	0.21 461	0.28 616	0.30 729	0.24 571	0.29 683	0.13 523	0.19 619	0.16 593	0.18 773	0.09 670	0.11 671	0.09 611	0.11 669	0.07 488

ADCPNet	0.25 727	0.16 708	0.61 791	0.21 669	0.15 721	0.35 763	0.25 745	0.32 678	0.35 679	0.30 729	0.40 729	0.36 733	0.28 730	0.28 723	0.32 768	0.12 692	0.10 695	0.11 671	0.12 713	0.14 731	0.13 714

XPNet_ROB	0.22 690	0.11 625	0.19 644	0.22 689	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.34 710	0.40 711	0.30 729	0.39 723	0.39 750	0.26 711	0.26 708	0.28 744	0.15 738	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.12 688

PWC_ROB	0.21 681	0.16 708	0.26 696	0.18 467	0.11 609	0.22 669	0.13 240	0.32 678	0.49 757	0.30 729	0.40 729	0.32 716	0.24 695	0.31 734	0.22 677	0.10 633	0.07 598	0.11 671	0.08 563	0.11 669	0.10 644

ply	1.66 829	0.65 815	0.35 743	0.53 809	0.59 819	0.49 783	0.44 812	1.80 849	0.64 796	0.31 735	2.01 839	2.59 843	3.25 851	3.70 851	5.39 852	1.22 848	0.79 848	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 838

DDUNet	0.22 690	0.17 723	0.21 668	0.22 689	0.15 721	0.25 702	0.24 727	0.29 638	0.30 633	0.31 735	0.36 702	0.33 720	0.25 705	0.24 697	0.20 647	0.18 773	0.13 740	0.17 754	0.11 691	0.16 757	0.16 755

XQC	0.28 745	0.23 761	0.51 772	0.28 763	0.19 763	0.34 754	0.27 763	0.36 733	0.57 779	0.31 735	0.30 661	0.37 738	0.30 742	0.38 769	0.38 788	0.13 719	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.17 766	0.18 772

AnyNet_C32	0.26 738	0.16 708	0.36 745	0.20 630	0.16 732	0.25 702	0.30 787	0.32 678	0.44 737	0.31 735	0.49 759	0.30 693	0.33 754	0.40 784	0.33 773	0.12 692	0.12 725	0.12 692	0.14 729	0.14 731	0.15 743

GANet	0.21 681	0.12 644	0.21 668	0.24 723	0.13 672	0.22 669	0.22 699	0.41 761	0.26 590	0.31 735	0.42 746	0.37 738	0.28 730	0.23 687	0.22 677	0.10 633	0.12 725	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.08 561

NCCL2	0.23 707	0.15 699	0.17 606	0.34 785	0.18 755	0.24 690	0.23 712	0.34 710	0.28 616	0.31 735	0.38 715	0.38 742	0.28 730	0.23 687	0.24 703	0.15 738	0.12 725	0.18 764	0.21 783	0.13 713	0.13 714

NaN_ROB	0.22 690	0.19 741	0.24 687	0.25 739	0.13 672	0.29 734	0.26 756	0.33 700	0.41 714	0.31 735	0.31 670	0.32 716	0.23 689	0.30 733	0.21 668	0.11 667	0.17 783	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

Consistency-Raft	0.44 787	0.40 801	0.45 764	0.37 793	0.43 806	0.46 777	0.41 805	0.57 808	0.55 773	0.32 742	0.73 798	0.33 720	0.48 795	0.42 789	0.49 808	0.39 812	0.35 819	0.45 812	0.51 821	0.42 812	0.29 798

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 690	0.21 754	0.24 687	0.26 745	0.11 609	0.23 685	0.14 321	0.39 751	0.24 553	0.32 742	0.36 702	0.30 693	0.21 672	0.19 619	0.21 668	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.16 759	0.12 689	0.12 688

edge stereo	0.22 690	0.13 672	0.20 657	0.21 669	0.13 672	0.23 685	0.16 495	0.32 678	0.42 725	0.32 742	0.40 729	0.38 742	0.35 762	0.25 703	0.24 703	0.13 719	0.11 709	0.14 721	0.11 691	0.12 689	0.13 714

SHD	0.26 738	0.15 699	0.30 722	0.24 723	0.18 755	0.22 669	0.15 418	0.38 747	0.71 806	0.32 742	0.41 740	0.36 733	0.28 730	0.32 741	0.29 748	0.12 692	0.11 709	0.14 721	0.13 725	0.16 757	0.20 779

TARStereo(FT)	0.37 771	0.26 776	0.31 725	0.42 800	0.19 763	0.77 813	1.20 841	0.42 767	0.41 714	0.33 746	0.52 765	0.48 776	0.37 766	0.32 741	0.31 764	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.15 751	0.22 785	0.11 672

2222	0.37 771	0.26 776	0.31 725	0.42 800	0.19 763	0.77 813	1.20 841	0.42 767	0.41 714	0.33 746	0.52 765	0.48 776	0.37 766	0.32 741	0.31 764	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.15 751	0.22 785	0.11 672

PSMNet-RUCA	0.27 740	0.33 794	0.41 758	0.36 791	0.32 801	0.18 599	0.19 636	0.42 767	0.30 633	0.33 746	0.41 740	0.39 750	0.25 705	0.31 734	0.20 647	0.18 773	0.10 695	0.25 787	0.15 751	0.21 779	0.16 755

LALA_ROB	0.25 727	0.16 708	0.22 674	0.26 745	0.17 748	0.27 723	0.27 763	0.42 767	0.37 693	0.33 746	0.38 715	0.51 780	0.26 711	0.28 723	0.27 736	0.16 759	0.09 670	0.12 692	0.11 691	0.13 713	0.12 688

Wz-Net-TNSev	0.29 749	0.20 748	0.65 794	0.19 555	0.15 721	0.38 769	0.27 763	0.35 726	0.55 773	0.34 750	0.42 746	0.45 766	0.38 769	0.32 741	0.30 755	0.12 692	0.13 740	0.10 637	0.12 713	0.15 748	0.14 736

zh-mn7	0.25 727	0.14 686	0.56 782	0.19 555	0.14 699	0.24 690	0.22 699	0.34 710	0.62 791	0.35 751	0.65 786	0.31 706	0.25 705	0.31 734	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.11 672

GANetREF_RVC	0.31 757	0.34 796	0.27 706	0.35 789	0.16 732	0.32 744	0.41 805	0.48 786	0.51 768	0.35 751	0.35 697	0.34 727	0.33 754	0.39 778	0.32 768	0.27 804	0.20 791	0.29 802	0.15 751	0.18 772	0.17 766
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
PASM	0.32 760	0.24 765	0.48 770	0.28 763	0.27 793	0.29 734	0.30 787	0.34 710	0.49 757	0.35 751	0.39 723	0.46 770	0.34 759	0.34 749	0.35 776	0.23 800	0.25 810	0.26 788	0.28 801	0.23 788	0.21 781

ccnet	0.29 749	0.28 787	0.23 683	0.20 630	0.28 795	0.41 775	0.21 685	0.45 780	0.33 658	0.36 754	0.46 754	0.36 733	0.30 742	0.39 778	0.42 799	0.23 800	0.14 752	0.21 774	0.17 766	0.23 788	0.18 772

G-Net	0.24 715	0.16 708	0.36 745	0.22 689	0.16 732	0.51 786	0.23 712	0.29 638	0.34 670	0.36 754	0.38 715	0.31 706	0.29 738	0.27 711	0.26 728	0.11 667	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.16 757	0.13 714

SAMSARA	0.40 777	0.28 787	0.33 734	0.55 811	0.39 802	0.82 816	1.23 843	0.47 784	0.51 768	0.36 754	0.35 697	0.55 786	0.39 772	0.38 769	0.39 792	0.15 738	0.20 791	0.15 734	0.14 729	0.23 788	0.20 779

ADCMid	0.25 727	0.15 699	0.40 755	0.20 630	0.14 699	0.25 702	0.26 756	0.34 710	0.38 700	0.36 754	0.44 751	0.34 727	0.40 775	0.35 756	0.33 773	0.10 633	0.09 670	0.11 671	0.11 691	0.13 713	0.12 688

STTRV1_RVC	0.25 727	0.26 776	0.39 753	0.19 555	0.26 792	0.30 738	0.24 727	0.34 710	0.35 679	0.36 754	0.34 692	0.31 706	0.31 746	0.28 723	0.25 713	0.17 766	0.10 695	0.16 746	0.14 729	0.17 766	0.12 688

SANet	0.24 715	0.14 686	0.28 711	0.21 669	0.11 609	0.27 723	0.24 727	0.38 747	0.64 796	0.36 754	0.40 729	0.43 762	0.26 711	0.27 711	0.24 703	0.12 692	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.13 713	0.11 672

CSAN	0.29 749	0.24 765	0.27 706	0.34 785	0.19 763	0.33 751	0.42 808	0.37 739	0.50 760	0.38 760	0.40 729	0.44 764	0.33 754	0.28 723	0.30 755	0.20 786	0.16 777	0.19 766	0.19 774	0.14 731	0.15 743

WCMA_ROB	0.24 715	0.11 625	0.22 674	0.17 357	0.14 699	0.32 744	0.15 418	0.32 678	0.32 648	0.38 760	0.53 768	0.40 754	0.34 759	0.34 749	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.12 692	0.10 656	0.14 731	0.14 736

AnyNet_C01	0.36 770	0.25 772	1.37 830	0.22 689	0.17 748	0.48 781	0.27 763	0.35 726	0.39 705	0.39 762	0.74 801	0.46 770	0.38 769	0.45 792	0.47 806	0.13 719	0.13 740	0.13 707	0.14 729	0.14 731	0.15 743

CC-Net-ROB	0.28 745	0.31 792	0.36 745	0.29 772	0.15 721	0.25 702	0.19 636	0.45 780	0.33 658	0.39 762	0.37 708	0.39 750	0.31 746	0.27 711	0.26 728	0.24 802	0.19 788	0.30 804	0.23 790	0.18 772	0.15 743

MDST_ROB	0.22 690	0.10 596	0.17 606	0.18 467	0.11 609	0.37 765	0.19 636	0.43 775	0.41 714	0.39 762	0.39 723	0.29 683	0.21 672	0.26 708	0.18 627	0.11 667	0.10 695	0.14 721	0.11 691	0.10 645	0.08 561

otaku	0.39 774	0.37 799	0.52 773	0.44 802	0.28 795	0.58 790	0.24 727	0.41 761	0.62 791	0.40 765	0.49 759	0.46 770	0.33 754	0.40 784	0.32 768	0.30 805	0.30 814	0.39 809	0.33 807	0.29 804	0.28 797

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 755	0.24 765	0.29 719	0.36 791	0.16 732	0.34 754	0.30 787	0.32 678	0.42 725	0.40 765	0.46 754	0.38 742	0.31 746	0.34 749	0.28 744	0.19 784	0.20 791	0.26 788	0.29 802	0.18 772	0.19 778

ADCS	0.29 749	0.18 735	0.45 764	0.21 669	0.17 748	0.28 730	0.23 712	0.41 761	0.63 795	0.40 765	0.49 759	0.40 754	0.36 764	0.39 778	0.40 795	0.13 719	0.12 725	0.13 707	0.14 729	0.16 757	0.16 755

MSMD_ROB	0.31 757	0.26 776	0.26 696	0.24 723	0.21 776	0.34 754	0.25 745	0.34 710	0.39 705	0.40 765	0.69 792	0.45 766	0.40 775	0.34 749	0.27 736	0.20 786	0.19 788	0.26 788	0.25 793	0.23 788	0.22 783

Ntro	0.40 777	0.40 801	0.53 775	0.46 806	0.30 799	0.65 799	0.24 727	0.46 782	0.68 804	0.41 769	0.49 759	0.48 776	0.42 784	0.39 778	0.31 764	0.32 807	0.28 812	0.37 808	0.30 804	0.32 809	0.29 798

psmorigin	0.25 727	0.15 699	0.34 742	0.17 357	0.13 672	0.23 685	0.14 321	0.34 710	0.33 658	0.41 769	0.55 772	0.41 756	0.37 766	0.34 749	0.27 736	0.11 667	0.15 762	0.11 671	0.11 691	0.12 689	0.16 755

FBW_ROB	0.24 715	0.17 723	0.22 674	0.26 745	0.14 699	0.25 702	0.22 699	0.41 761	0.41 714	0.41 769	0.41 740	0.42 757	0.27 719	0.31 734	0.23 690	0.09 585	0.14 752	0.14 721	0.12 713	0.11 669	0.09 610

ACVNet-4b	0.39 774	0.53 806	0.55 779	0.45 803	0.24 785	0.47 779	0.18 594	0.49 788	0.64 796	0.42 772	0.45 753	0.60 788	0.27 719	0.34 749	0.24 703	0.33 809	0.14 752	0.48 813	0.42 814	0.30 805	0.26 796

RTS	0.45 789	0.19 741	3.26 837	0.24 723	0.15 721	0.74 807	0.20 661	0.36 733	0.76 817	0.42 772	0.43 749	0.31 706	0.41 780	0.53 806	0.35 776	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 743

RTSA	0.45 789	0.19 741	3.26 837	0.24 723	0.15 721	0.74 807	0.20 661	0.36 733	0.76 817	0.42 772	0.43 749	0.31 706	0.41 780	0.53 806	0.35 776	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 743

FCDSN-DC	0.33 764	0.28 787	0.28 711	0.30 774	0.24 785	0.39 771	0.28 769	0.42 767	0.42 725	0.43 775	0.53 768	0.51 780	0.41 780	0.36 762	0.30 755	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 787
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.23 707	0.12 644	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.33 751	0.18 594	0.34 710	0.31 641	0.44 776	0.37 708	0.53 784	0.35 762	0.35 756	0.24 703	0.13 719	0.13 740	0.13 707	0.13 725	0.10 645	0.11 672
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 764	0.27 782	0.28 711	0.26 745	0.23 783	0.37 765	0.28 769	0.40 755	0.43 732	0.45 777	0.56 777	0.51 780	0.40 775	0.37 767	0.29 748	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 787

FC-DCNN	0.33 764	0.27 782	0.28 711	0.26 745	0.23 783	0.37 765	0.28 769	0.40 755	0.43 732	0.45 777	0.55 772	0.51 780	0.40 775	0.37 767	0.30 755	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 787

LSM	0.33 764	0.20 748	0.58 787	0.26 745	0.60 821	0.34 754	0.25 745	0.42 767	0.48 748	0.45 777	0.58 782	0.42 757	0.36 764	0.35 756	0.25 713	0.12 692	0.20 791	0.14 721	0.16 759	0.19 775	0.33 803

MFN_U_SF_RVC	0.32 760	0.21 754	0.55 779	0.30 774	0.15 721	0.34 754	0.17 541	0.52 799	0.46 745	0.46 780	0.55 772	0.59 787	0.39 772	0.35 756	0.37 785	0.15 738	0.14 752	0.18 764	0.21 783	0.16 757	0.15 743

aanetorigin	0.22 690	0.17 723	0.56 782	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.19 636	0.20 434	0.33 658	0.49 781	0.48 758	0.29 683	0.27 719	0.20 645	0.23 690	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.10 645	0.09 610

RainbowNet	0.54 798	0.61 811	0.70 810	0.57 812	0.43 806	0.65 799	0.37 803	0.60 813	0.87 823	0.50 782	0.66 787	0.64 791	0.47 794	0.49 796	0.43 802	0.47 819	0.48 828	0.52 817	0.41 813	0.52 816	0.40 811

MonStereo1	0.47 793	0.26 776	0.58 787	0.28 763	0.20 768	0.39 771	0.18 594	0.49 788	0.64 796	0.52 783	0.87 813	1.01 816	0.57 809	0.50 797	0.56 813	0.53 822	0.31 817	0.54 819	0.40 812	0.33 810	0.34 804

MADNet+	0.75 812	0.71 818	3.70 840	0.66 815	0.41 804	0.98 822	0.97 839	0.69 816	0.73 811	0.52 783	0.57 780	0.64 791	0.68 817	0.86 827	1.01 836	0.34 810	0.36 820	0.28 801	0.23 790	0.36 811	0.31 801

SGM-ForestM	0.32 760	0.12 644	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.39 771	0.19 636	0.41 761	0.50 760	0.52 783	0.54 770	1.32 830	0.42 784	0.40 784	0.27 736	0.14 734	0.16 777	0.16 746	0.16 759	0.12 689	0.12 688

MeshStereo	0.27 740	0.13 672	0.18 632	0.15 147	0.11 609	0.32 744	0.24 727	0.40 755	0.36 685	0.52 783	0.57 780	0.67 797	0.40 775	0.35 756	0.26 728	0.14 734	0.13 740	0.13 707	0.11 691	0.11 669	0.10 644
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
UHP(FT)	0.41 779	0.25 772	0.42 760	0.37 793	0.20 768	0.59 791	0.44 812	0.51 796	0.73 811	0.54 787	0.76 805	0.70 804	0.56 805	0.50 797	0.38 788	0.18 773	0.22 805	0.22 780	0.20 779	0.20 776	0.17 766

mmmmmm	0.41 779	0.25 772	0.42 760	0.37 793	0.20 768	0.59 791	0.44 812	0.51 796	0.73 811	0.54 787	0.76 805	0.70 804	0.56 805	0.50 797	0.38 788	0.18 773	0.22 805	0.22 780	0.20 779	0.20 776	0.17 766

PM Graph cmp D40	0.31 757	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 741	0.20 661	0.42 767	0.55 773	0.55 789	0.70 795	0.69 801	0.45 791	0.39 778	0.36 783	0.15 738	0.15 762	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 714

PatchMatch Graph Cmp	0.32 760	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 741	0.20 661	0.42 767	0.60 787	0.55 789	0.81 811	0.67 797	0.44 787	0.38 769	0.36 783	0.15 738	0.15 762	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 714

PatchMatch		0.16 708		0.19 555		0.30 738		0.41 761		0.55 789		0.64 791		0.40 784		0.15 738		0.15 734		0.12 689

anonymity	0.53 797	0.58 809	0.65 794	0.41 798	0.61 822	0.53 787	0.41 805	0.56 806	0.41 714	0.55 789	0.50 763	0.49 779	0.55 804	0.58 811	0.50 811	0.58 825	0.50 833	0.51 815	0.51 821	0.51 815	0.57 817

PVD	0.39 774	0.20 748	0.39 753	0.31 778	0.22 780	0.29 734	0.43 810	0.52 799	0.96 827	0.55 789	0.79 809	0.53 784	0.59 811	0.52 803	0.38 788	0.19 784	0.14 752	0.17 754	0.14 729	0.24 795	0.31 801

light-stereo	0.42 783	0.26 776	0.59 789	0.60 813	0.49 809	0.32 744	0.23 712	0.46 782	0.52 771	0.56 794	0.58 782	0.76 809	0.32 752	0.48 795	0.29 748	0.32 807	0.24 808	0.27 792	0.33 807	0.46 813	0.39 808

AANet	0.30 755	0.19 741	1.03 823	0.16 255	0.13 672	0.22 669	0.16 495	0.30 653	0.62 791	0.60 795	0.52 765	0.46 770	0.38 769	0.23 687	0.32 768	0.12 692	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.12 688

MFMNet_re	0.64 801	0.66 816	0.65 794	0.51 807	0.69 826	0.69 802	0.57 822	0.64 815	0.73 811	0.60 795	0.73 798	0.62 790	0.67 816	0.65 815	0.60 816	0.66 830	0.58 842	0.63 820	0.59 824	0.68 827	0.69 829

ACVNet_1	0.44 787	0.49 805	0.60 790	0.45 803	0.28 795	0.49 783	0.27 763	0.57 808	0.72 807	0.62 797	0.58 782	0.74 807	0.49 797	0.50 797	0.35 776	0.26 803	0.24 808	0.39 809	0.29 802	0.31 808	0.24 787

PM Cens cmp D40	0.33 764	0.14 686	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.37 765	0.20 661	0.49 788	0.50 760	0.63 798	0.73 798	0.82 812	0.48 795	0.44 791	0.37 785	0.15 738	0.15 762	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

1111	0.43 785	0.23 761	0.54 776	0.33 781	0.20 768	0.83 817	0.35 798	0.50 793	0.82 820	0.63 798	0.68 790	0.69 801	0.68 817	0.77 819	0.35 776	0.17 766	0.15 762	0.19 766	0.19 774	0.21 779	0.17 766

nnnnnnn	0.42 783	0.25 772	0.52 773	0.33 781	0.27 793	0.49 783	0.29 779	0.53 801	0.77 819	0.63 798	0.68 790	0.74 807	0.56 805	0.46 793	0.43 802	0.22 795	0.21 803	0.27 792	0.26 794	0.28 803	0.25 793

TorneroNet-64	0.76 813	0.72 819	0.74 811	0.78 820	0.58 818	0.91 821	0.56 821	0.84 821	1.29 834	0.66 801	0.90 814	1.40 832	0.75 821	0.85 826	0.67 824	0.49 820	0.46 823	0.72 826	0.59 824	0.67 826	0.53 816

SGM+DAISY	0.56 799	0.57 808	0.65 794	0.40 796	0.54 812	0.66 801	0.49 816	0.56 806	0.45 743	0.66 801	0.69 792	0.67 797	0.56 805	0.63 813	0.56 813	0.59 826	0.48 828	0.50 814	0.50 820	0.52 816	0.58 818

PatchMatch Cens Cmp	0.33 764	0.15 699	0.20 657	0.17 357	0.12 647	0.39 771	0.21 685	0.47 784	0.51 768	0.68 803	0.78 808	0.87 813	0.51 799	0.43 790	0.35 776	0.15 738	0.15 762	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 809	0.18 735	0.56 782	0.27 758	0.21 776	1.35 831	0.25 745	0.59 810	1.65 843	0.68 803	5.01 849	1.08 821	0.81 824	0.38 769	0.30 755	0.18 773	0.15 762	0.20 771	0.19 774	0.17 766	0.23 784

TestStereooo	0.72 809	0.18 735	0.56 782	0.27 758	0.21 776	1.35 831	0.25 745	0.59 810	1.65 843	0.68 803	5.01 849	1.08 821	0.81 824	0.38 769	0.30 755	0.18 773	0.15 762	0.20 771	0.19 774	0.17 766	0.23 784

SPS-STEREO	0.57 800	0.58 809	0.65 794	0.45 803	0.55 814	0.62 796	0.44 812	0.62 814	0.50 760	0.68 803	0.64 785	0.66 795	0.57 809	0.61 812	0.60 816	0.62 828	0.47 827	0.51 815	0.49 818	0.55 820	0.58 818
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 806	0.45 804	1.14 828	0.51 807	0.47 808	2.02 835	0.64 826	0.75 818	0.70 805	0.69 807	0.77 807	1.22 826	0.83 827	1.03 837	1.01 836	0.40 813	0.28 812	0.33 806	0.33 807	0.30 805	0.34 804

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 785	0.39 800	0.54 776	0.40 796	0.20 768	0.64 798	0.32 795	0.53 801	0.72 807	0.71 808	0.72 797	0.61 789	0.54 801	0.51 801	0.46 805	0.20 786	0.19 788	0.29 802	0.30 804	0.23 788	0.18 772

ELAS	0.41 779	0.29 790	0.33 734	0.27 758	0.24 785	0.60 795	0.36 800	0.50 793	0.50 760	0.71 808	0.79 809	0.67 797	0.54 801	0.51 801	0.42 799	0.22 795	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.26 801	0.25 793
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 848	0.31 792	153.02 879	0.19 555	0.09 436	0.21 660	0.16 495	0.22 489	0.59 783	0.72 810	0.67 788	0.42 757	0.50 798	0.24 697	0.39 792	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.12 689	0.10 644

MANE	0.45 789	0.27 782	0.27 706	0.27 758	0.24 785	0.47 779	0.31 793	0.55 805	0.59 783	0.72 810	1.13 827	1.15 824	0.61 812	0.52 803	0.37 785	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.31 806	0.25 796	0.24 787

NVStereoNet_ROB	0.46 792	0.36 798	0.46 768	0.41 798	0.28 795	0.34 754	0.34 797	0.48 786	0.60 787	0.72 810	0.93 816	0.70 804	0.66 815	0.47 794	0.60 816	0.22 795	0.33 818	0.34 807	0.34 810	0.30 805	0.30 800
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 779	0.29 790	0.33 734	0.28 763	0.24 785	0.54 788	0.36 800	0.49 788	0.59 783	0.72 810	0.74 801	0.65 794	0.54 801	0.54 808	0.40 795	0.22 795	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.26 801	0.25 793
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
fsdfsdds	0.52 795	0.19 741	0.67 802	0.33 781	0.18 755	0.48 781	0.32 795	0.53 801	1.00 828	0.73 814	2.21 845	1.03 817	0.86 829	0.34 749	0.45 804	0.16 759	0.16 777	0.26 788	0.18 772	0.14 731	0.15 743

IMH-64-1	0.65 802	0.61 811	0.68 804	0.71 816	0.51 810	0.59 791	0.49 816	0.91 825	0.85 821	0.74 815	1.02 820	0.81 810	0.78 822	0.79 820	0.49 808	0.42 814	0.46 823	0.71 824	0.47 816	0.52 816	0.39 808

IMH-64	0.65 802	0.61 811	0.68 804	0.71 816	0.51 810	0.59 791	0.49 816	0.91 825	0.85 821	0.74 815	1.02 820	0.81 810	0.78 822	0.79 820	0.49 808	0.42 814	0.46 823	0.71 824	0.47 816	0.52 816	0.39 808

EDNetEfficient	0.29 749	0.24 765	1.13 827	0.18 467	0.10 553	0.19 624	0.20 661	0.20 434	0.60 787	0.74 815	0.56 777	0.31 706	0.39 772	0.22 676	0.30 755	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.09 610

relurobot	0.70 805	0.79 822	0.75 812	0.85 824	0.72 830	0.62 796	0.77 832	0.59 810	0.73 811	0.75 818	0.69 792	0.66 795	0.73 819	0.63 813	0.67 824	0.73 833	0.65 845	0.69 823	0.65 828	0.69 829	0.66 827

TorneroNet	0.82 816	0.74 820	0.81 818	0.84 823	0.63 823	0.99 823	0.63 824	0.96 829	1.16 831	0.80 819	1.11 825	1.36 831	0.86 829	0.93 833	0.80 831	0.56 823	0.49 830	0.78 832	0.66 831	0.73 834	0.63 826

noway4	3.64 840	5.53 856	3.97 844	12.24 856	11.84 856	4.58 841	3.96 852	1.14 844	0.45 743	0.82 820	2.01 839	6.19 851	0.43 786	3.04 847	2.29 845	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.75 859	3.71 853

IMH	0.71 806	0.64 814	0.68 804	0.76 818	0.54 812	0.69 802	0.54 820	0.98 831	1.10 830	0.82 820	1.09 823	0.89 814	0.88 831	0.87 828	0.52 812	0.44 817	0.50 833	0.75 827	0.51 821	0.56 821	0.41 812

relubot	0.74 811	0.83 826	0.78 813	0.91 828	0.79 831	0.69 802	0.78 833	0.70 817	0.75 816	0.83 822	0.74 801	0.69 801	0.81 824	0.65 815	0.74 828	0.74 834	0.71 846	0.68 822	0.65 828	0.69 829	0.66 827

zzzz4	3.62 838	5.55 857	4.00 846	12.27 859	11.85 859	4.49 837	3.91 848	1.10 842	0.42 725	0.85 823	2.01 839	6.20 852	0.44 787	3.00 845	2.25 842	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

noway1	3.62 838	5.55 857	3.97 844	12.27 859	11.85 859	4.50 838	3.92 850	1.09 841	0.42 725	0.85 823	2.01 839	6.22 853	0.44 787	3.00 845	2.25 842	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

BEATNet-Init1	0.52 795	0.27 782	0.62 792	0.30 774	0.21 776	0.76 811	0.29 779	0.54 804	0.65 801	0.86 825	0.95 818	2.07 840	0.62 814	0.56 810	0.42 799	0.18 773	0.18 785	0.23 783	0.22 786	0.22 785	0.21 781

noway3	3.64 840	5.28 854	3.79 842	12.26 857	11.84 856	4.53 840	3.92 850	1.06 837	0.48 748	0.88 826	1.98 837	6.32 855	0.46 793	3.32 848	2.57 850	0.95 846	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.67 856	3.69 852

noway2	3.60 837	5.21 853	3.74 841	12.26 857	11.84 856	4.51 839	3.91 848	1.00 833	0.48 748	0.89 827	1.98 837	6.35 856	0.41 780	2.90 844	2.47 849	0.93 842	0.13 740	1.92 850	1.77 853	5.66 855	3.67 849

ACVNet_2	0.66 804	0.66 816	0.68 804	0.63 814	0.41 804	0.71 805	0.49 816	0.96 829	1.39 837	0.89 827	1.09 823	1.04 818	0.73 819	0.54 808	0.47 806	0.43 816	0.40 821	0.53 818	0.44 815	0.47 814	0.35 806

WAO-7	0.79 814	0.78 821	0.54 776	0.85 824	0.67 825	0.74 807	0.68 830	1.05 835	1.32 835	0.90 829	1.20 830	1.04 818	0.92 832	0.69 817	0.66 821	0.60 827	0.62 843	0.67 821	0.68 832	0.64 823	0.58 818

WAO-6	0.81 815	0.80 823	0.62 792	0.86 826	0.63 823	0.76 811	0.58 823	0.98 831	1.54 842	0.90 829	0.96 819	1.07 820	1.03 836	0.70 818	0.66 821	0.72 831	0.49 830	0.90 835	0.71 833	0.68 827	0.58 818

LVE	0.83 817	0.85 827	0.85 819	0.80 821	0.56 815	1.04 827	0.65 827	1.05 835	1.47 840	0.96 831	1.22 831	1.10 823	0.85 828	0.83 823	0.71 827	0.49 820	0.55 839	0.76 830	0.60 826	0.65 824	0.59 823

PWCK	0.71 806	0.94 829	0.95 821	0.76 818	0.31 800	0.74 807	0.36 800	0.90 824	0.90 825	0.96 831	0.75 804	0.95 815	0.61 812	0.87 828	0.66 821	0.72 831	0.46 823	0.75 827	0.49 818	0.69 829	0.44 813

UNDER WATER	0.97 822	0.97 831	1.42 831	0.99 832	0.70 829	1.12 829	0.84 835	0.80 820	1.08 829	1.01 833	0.90 814	1.55 836	1.22 843	1.03 837	1.00 835	0.78 837	0.53 836	1.02 838	0.87 838	0.80 836	0.74 831

UNDER WATER-64	0.95 821	0.94 829	1.43 832	0.87 827	0.56 815	1.18 830	0.87 836	0.77 819	0.94 826	1.04 834	0.85 812	1.58 837	1.21 842	0.94 834	0.96 834	0.87 839	0.57 841	1.03 839	0.88 839	0.78 835	0.73 830

ktn	1.01 824	1.21 835	0.80 817	1.23 837	0.86 834	1.01 825	0.87 836	0.94 828	1.39 837	1.04 834	1.12 826	1.15 824	1.07 837	0.94 834	0.59 815	1.28 852	0.71 846	1.38 845	0.83 837	1.02 840	0.75 832

WAO-8	0.91 819	0.81 824	0.65 794	0.94 830	0.69 826	0.90 818	0.67 828	1.07 839	1.83 847	1.06 836	1.45 833	1.30 827	1.07 837	0.84 824	0.78 829	0.74 834	0.53 836	0.86 833	0.75 834	0.69 829	0.62 824

Venus	0.91 819	0.81 824	0.65 794	0.94 830	0.69 826	0.90 818	0.67 828	1.07 839	1.83 847	1.06 836	1.45 833	1.30 827	1.07 837	0.84 824	0.78 829	0.74 834	0.53 836	0.86 833	0.75 834	0.69 829	0.62 824

TCMNet-wrong-test	3.67 842	5.48 855	3.89 843	12.18 855	11.75 855	4.65 842	3.88 847	1.06 837	0.72 807	1.09 838	2.15 844	6.30 854	0.53 800	3.43 850	2.36 847	0.89 840	0.20 791	1.87 848	1.69 848	5.57 854	3.62 848

Dean	0.87 818	0.86 828	0.79 816	0.81 822	0.56 815	0.90 818	0.63 824	1.15 845	1.73 845	1.15 839	1.15 828	1.31 829	0.99 835	0.81 822	0.81 832	0.57 824	0.56 840	0.77 831	0.64 827	0.66 825	0.58 818

KSHMR	1.09 825	1.17 834	0.88 820	1.25 838	1.00 836	0.99 823	0.96 838	1.13 843	1.37 836	1.16 840	1.29 832	1.41 833	0.96 834	1.01 836	0.92 833	1.03 847	1.08 851	1.20 842	1.03 842	1.01 839	0.97 835

notaker	0.97 822	1.11 832	0.98 822	1.13 835	0.81 832	0.73 806	0.68 830	0.93 827	1.16 831	1.18 841	1.18 829	1.41 833	1.16 841	1.08 839	0.69 826	0.81 838	0.64 844	1.17 841	0.79 836	0.98 838	0.80 833

tt	4.67 843	0.06 156	3.55 839	2.02 841	1.55 839	10.25 852	16.71 857	8.91 862	5.03 853	1.31 842	0.94 817	4.71 846	4.76 854	3.33 849	5.87 855	6.06 862	10.30 868	1.88 849	2.11 855	2.75 846	1.21 840

DPSimNet_ROB	1.11 826	1.23 836	0.78 813	1.13 835	0.88 835	1.10 828	1.13 840	1.16 846	1.23 833	1.43 843	1.02 820	1.41 833	1.10 840	0.90 832	1.60 839	1.46 853	0.51 835	1.21 843	1.03 842	0.90 837	1.01 837

HanzoNet	1.29 827	1.26 837	1.19 829	1.12 834	0.85 833	1.02 826	0.83 834	1.03 834	1.48 841	1.64 844	1.61 835	2.50 842	1.72 845	1.61 841	1.61 840	1.26 851	0.80 850	1.31 844	1.01 841	1.02 840	0.86 834

JetRed	1.62 828	1.46 838	2.98 835	0.92 829	1.21 837	4.99 843	1.53 846	1.27 847	1.39 837	1.83 845	1.74 836	1.60 838	0.95 833	1.41 840	2.45 848	0.90 841	1.60 853	0.93 836	0.90 840	1.35 842	0.99 836

coex-ft	3.30 835	0.34 796	59.09 878	0.18 467	0.13 672	0.26 713	0.22 699	0.27 601	0.72 807	1.90 846	0.70 795	0.44 764	0.45 791	0.29 730	0.41 798	0.09 585	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 714

xbf	2.24 833	0.55 807	0.35 743	0.53 809	0.59 819	5.07 844	5.51 853	1.80 849	0.64 796	2.25 847	2.01 839	2.59 843	3.25 851	3.70 851	5.39 852	1.22 848	0.79 848	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 838

UHP(ZeroShot)	1.94 830	0.24 765	1.06 824	0.34 785	0.18 755	5.35 845	0.24 727	0.86 822	4.09 851	2.33 848	11.82 863	7.01 857	2.71 849	0.87 828	0.60 816	0.17 766	0.14 752	0.19 766	0.17 766	0.21 779	0.16 755

UHP	1.94 830	0.24 765	1.06 824	0.34 785	0.18 755	5.35 845	0.24 727	0.86 822	4.09 851	2.33 848	11.82 863	7.01 857	2.71 849	0.87 828	0.60 816	0.17 766	0.14 752	0.19 766	0.17 766	0.21 779	0.16 755

ASD4	3.54 836	3.38 844	2.05 834	1.72 839	2.51 842	9.03 850	17.71 858	2.25 851	5.51 854	2.46 850	2.81 847	2.03 839	3.36 853	2.73 843	5.06 851	1.22 848	1.34 852	1.13 840	1.33 844	1.68 843	1.49 841

MADNet++	1.95 832	1.75 839	1.59 833	1.82 840	1.69 840	2.33 836	1.40 845	2.35 852	2.09 849	2.57 851	2.36 846	2.24 841	2.17 847	2.28 842	2.34 846	1.87 854	1.66 854	1.54 846	1.34 845	1.92 844	1.77 842

Selective-IGEV-i1pa	2.80 834	3.51 845	0.67 802	0.28 763	0.14 699	10.22 851	0.43 810	4.36 853	3.63 850	3.53 852	6.92 852	3.47 845	1.97 846	13.41 866	2.26 844	0.36 811	0.15 762	0.13 707	0.10 656	0.15 748	0.35 806

Selective-IGEV-i16pa	18.58 861	3.30 843	1.09 826	0.21 669	0.18 755	103.68 880	0.28 769	19.87 872	40.73 881	4.16 853	56.45 885	8.07 860	2.59 848	123.95 887	5.89 856	0.18 773	0.12 725	0.09 586	0.12 713	0.12 689	0.51 815

LE_ROB	0.50 794	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.24 690	0.16 495	0.22 489	1.81 846	4.63 854	0.67 788	0.47 774	0.44 787	0.20 645	0.29 748	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

DPSMNet_ROB	8.06 849	4.48 846	8.63 857	5.37 847	10.74 850	8.32 848	22.98 864	5.46 855	13.36 864	5.12 855	9.92 858	5.08 847	10.40 861	5.53 855	12.58 861	3.80 860	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

DGTPSM_ROB	8.06 849	4.48 846	8.63 857	5.35 845	10.72 849	8.32 848	22.97 863	5.46 855	13.35 863	5.12 855	9.92 858	5.08 847	10.40 861	5.52 854	12.58 861	3.79 859	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

USTest	6.22 844	2.73 842	3.00 836	6.57 848	7.29 847	14.37 854	21.57 859	7.00 861	9.56 859	5.34 857	6.10 851	5.72 850	7.64 857	6.41 856	6.96 857	1.97 855	3.42 860	1.64 847	2.15 856	2.66 845	2.36 843

xxxxx1	7.79 845	5.02 850	7.31 849	3.12 842	3.85 843	16.35 856	22.88 860	5.86 858	8.69 856	7.97 858	8.54 853	9.12 862	8.27 858	10.18 858	10.92 858	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

tt_ll	7.79 845	5.02 850	7.31 849	3.12 842	3.85 843	16.35 856	22.88 860	5.86 858	8.69 856	7.97 858	8.54 853	9.12 862	8.27 858	10.18 858	10.92 858	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

ff	7.79 845	5.02 850	7.31 849	3.12 842	3.85 843	16.35 856	22.88 860	5.86 858	8.69 856	7.97 858	8.54 853	9.12 862	8.27 858	10.18 858	10.92 858	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

Anonymous_1	10.96 857	7.92 859	7.46 852	10.33 852	10.06 848	18.65 862	26.34 868	11.06 865	13.44 865	9.40 861	10.05 860	9.67 867	11.23 865	10.73 861	12.72 863	6.42 863	8.38 865	5.77 864	10.61 863	12.12 865	6.77 854

iinet-test	10.48 854	8.09 860	7.54 853	10.26 850	10.94 851	18.00 860	25.26 866	11.33 866	13.28 861	9.69 862	9.85 856	9.42 865	11.17 863	11.02 862	12.78 864	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

IINet	10.48 854	8.09 860	7.54 853	10.26 850	10.94 851	18.00 860	25.26 866	11.33 866	13.28 861	9.69 862	9.85 856	9.42 865	11.17 863	11.02 862	12.78 864	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

DPSM_ROB	11.15 858	8.58 862	8.00 855	10.88 853	11.58 853	19.10 863	26.71 869	12.05 868	14.07 868	10.36 864	10.84 861	10.33 868	11.86 866	11.70 864	13.54 866	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

DPSM	11.15 858	8.58 862	8.00 855	10.88 853	11.58 853	19.10 863	26.71 869	12.05 868	14.07 868	10.36 864	10.84 861	10.33 868	11.86 866	11.70 864	13.54 866	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

LRCNet_RVC	10.62 856	13.42 865	7.30 848	18.92 864	2.07 841	0.33 751	0.30 787	5.59 857	0.48 748	13.03 866	17.94 866	8.87 861	5.65 855	4.79 853	1.89 841	23.51 883	2.73 859	27.55 885	25.71 884	16.07 877	16.33 871

HaxPig	15.71 860	18.52 876	19.18 870	16.89 863	15.89 863	7.73 847	7.60 854	13.31 870	10.82 860	15.42 867	14.91 865	15.98 870	14.92 868	15.58 867	15.98 868	18.95 878	16.73 869	19.46 881	18.08 876	19.26 878	19.05 874

RSGM-EC	20.36 862	4.73 848	0.68 804	16.76 861	16.92 864	21.28 865	27.18 871	10.46 863	14.04 866	18.00 868	21.31 869	22.24 881	21.82 870	22.57 869	17.63 869	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

acva	20.36 862	4.73 848	0.68 804	16.76 861	16.92 864	21.28 865	27.18 871	10.46 863	14.04 866	18.00 868	21.31 869	22.24 881	21.82 870	22.57 869	17.63 869	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

PML	8.91 851	9.34 864	6.13 847	5.35 845	6.41 846	14.99 855	23.38 865	5.27 854	6.83 855	18.04 870	28.19 880	7.67 859	6.83 856	7.85 857	5.75 854	5.35 861	1.83 855	5.95 867	1.93 854	8.64 864	2.52 844

MEDIAN_ROB	20.38 864	24.04 877	23.31 873	21.23 865	21.71 866	10.40 853	7.92 855	17.64 871	15.50 870	20.12 871	19.70 867	20.34 871	20.32 869	21.19 868	21.13 871	23.81 884	21.81 879	24.98 884	23.76 883	24.71 884	23.93 877

fast-reg	22.85 871	17.43 875	19.15 869	22.22 873	24.34 873	38.36 870	53.78 875	24.23 877	28.52 879	20.55 872	22.05 878	20.54 872	23.77 872	23.21 871	27.31 875	14.18 877	17.47 871	14.33 876	14.96 875	15.81 876	14.81 861

Hybrid-DGEV	22.47 869	17.40 874	16.14 863	22.00 866	23.29 869	38.36 870	53.80 876	24.43 881	28.63 880	20.59 873	21.81 875	20.88 875	23.91 875	23.45 875	27.42 878	14.08 873	17.69 872	11.83 870	14.06 872	14.65 868	14.93 864

CasAABBNet	22.42 865	17.33 869	16.01 861	22.01 867	23.28 868	38.32 867	53.80 876	24.14 876	28.41 875	20.60 874	21.77 874	20.89 878	23.91 875	23.43 874	27.36 876	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.01 868	14.67 870	14.95 865

RAFT-FEzeroshot	22.43 866	17.33 869	15.98 859	22.02 868	23.31 870	38.34 868	53.82 878	24.05 874	28.39 873	20.61 875	21.76 872	20.88 875	23.92 877	23.41 872	27.42 878	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

RAFT-FE	22.43 866	17.33 869	15.98 859	22.02 868	23.31 870	38.34 868	53.82 878	24.05 874	28.39 873	20.61 875	21.76 872	20.88 875	23.92 877	23.41 872	27.42 878	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

Selective-RAFT-Error	22.47 869	17.37 873	16.09 862	22.06 870	23.34 872	38.39 872	53.83 880	24.29 880	28.47 878	20.74 877	21.83 877	20.81 874	23.90 874	23.54 878	27.53 881	14.08 873	17.69 872	11.82 869	14.00 867	14.69 871	15.00 868

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 881	24.62 882	28.45 877	20.77 878	21.70 871	21.54 880	24.04 879	24.44 879	27.14 873	14.13 876	17.71 877	11.84 874	14.07 873	14.70 874

LSM0	22.87 872	17.28 868	18.96 867	22.19 872	29.04 875	38.42 874	53.71 873	24.28 879	28.31 872	20.78 879	21.00 868	21.43 879	24.16 880	23.50 877	27.39 877	14.09 875	17.38 870	11.84 874	14.04 871	14.73 875	14.89 862

FlowAnything	22.44 868	17.35 872	16.14 863	22.07 871	23.23 867	38.39 872	53.77 874	24.25 878	28.44 876	20.96 880	21.82 876	20.70 873	23.84 873	23.49 876	27.14 873	14.04 869	17.79 878	11.75 868	14.15 874	14.65 868	14.89 862

Light2-Stereo	26.76 874	1.12 833	17.52 865	8.77 849	1.53 838	1.46 834	0.22 699	1.76 848	0.88 824	24.83 881	3.04 848	5.14 849	1.60 844	104.29 886	1.53 838	11.90 868	0.49 830	160.20 888	140.43 887	19.43 879	29.13 878

AVERAGE_ROB	24.90 873	29.20 880	28.14 876	24.89 874	24.64 874	17.75 859	11.12 856	21.45 873	19.93 871	25.12 882	24.46 879	25.12 883	25.46 881	24.69 880	22.83 872	29.76 885	27.13 884	28.97 886	27.95 885	29.91 885	29.47 879

zzzzzz3	32.30 875	13.60 866	18.91 866	39.10 877	40.27 878	58.35 877	74.04 883	33.28 884	42.63 882	31.37 883	33.03 881	30.65 884	36.33 884	37.51 883	43.96 884	20.73 879	26.80 882	16.52 877	20.79 879	12.34 866	15.78 869

zzz1	32.32 876	13.62 867	19.04 868	39.10 877	40.27 878	58.39 878	73.98 882	33.31 885	42.69 885	31.39 884	33.04 882	30.66 885	36.33 884	37.52 884	43.96 884	20.74 880	26.81 883	16.53 878	20.80 880	12.35 867	15.78 869

zzzz2	33.88 877	26.18 878	24.44 874	33.40 875	35.10 876	58.13 875	81.44 884	37.02 886	42.64 883	31.75 885	33.25 883	31.23 886	35.81 882	34.90 881	40.56 882	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

noway5	33.88 877	26.18 878	24.44 874	33.40 875	35.10 876	58.13 875	81.44 884	37.02 886	42.64 883	31.75 885	33.25 883	31.23 886	35.81 882	34.90 881	40.56 882	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

ccccc	245.47 880	285.66 882	306.18 880	368.85 882	370.60 881	123.16 881	145.33 887	115.05 888	110.08 887	126.68 887	110.87 886	122.83 889	165.88 887	252.94 888	276.56 887	384.56 889	353.86 888	254.69 889	223.00 888	425.87 889	386.83 881

test_example2	98.32 879	94.13 881	45.89 877	96.35 879	109.85 880	88.61 879	95.45 886	25.75 883	94.37 886	130.00 888	126.06 887	58.17 888	74.63 886	88.51 885	79.96 886	150.23 888	221.02 887	77.62 887	99.10 886	113.75 888	96.94 880

FADE		0.33 794		0.33 781	0.25 791							0.42 757				0.30 805	0.21 803	0.41 811	0.38 811	0.23 788

Low-res two-view benchmark