Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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	0.06 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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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