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

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 55	0.18 267	0.22 10	0.25 1	0.20 209	0.23 79	0.23 175	0.19 4	0.19 32	0.19 33	0.28 176	0.12 1	0.22 165	0.24 8	0.26 278	0.12 92	0.14 523	0.18 458	0.27 719	0.17 465	0.19 567

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.26 2	0.14 16	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 127	0.21 59	0.14 2	0.15 9	0.31 87	0.20 58	0.14 257	0.09 40	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.12 272

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 15	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 106	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 6	0.20 58	0.13 174	0.08 2	0.10 4	0.11 198	0.10 13	0.09 8

NBS	0.18 14	0.15 101	0.22 10	0.37 306	0.18 123	0.14 7	0.24 202	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 36	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 211	0.14 257	0.12 401	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.10 96

small-0shot	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.29 17	0.18 123	0.17 24	0.29 320	0.27 33	0.17 15	0.18 21	0.29 191	0.14 2	0.16 26	0.24 8	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

test_c	0.18 14	0.13 8	0.23 15	0.30 34	0.13 2	0.17 24	0.19 41	0.37 135	0.23 75	0.21 62	0.17 23	0.15 6	0.21 136	0.33 128	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.11 202

DepthFocus	0.19 33	0.13 8	0.31 195	0.29 17	0.23 342	0.17 24	0.20 68	0.27 33	0.18 24	0.24 127	0.25 130	0.15 6	0.17 38	0.26 16	0.18 19	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.17 517	0.13 216	0.10 96

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 10	0.32 106	0.20 209	0.16 19	0.22 132	0.20 6	0.22 59	0.14 1	0.18 29	0.15 6	0.14 3	0.25 12	0.22 142	0.10 15	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.10 13	0.10 96

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 40	0.20 2	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 105	0.22 11	0.22 59	0.16 10	0.27 161	0.15 6	0.15 9	0.26 16	0.18 19	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.07 1	0.10 13	0.09 8
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
StereoAnything_RVC	0.21 100	0.68 780	0.39 370	0.28 11	0.15 40	0.23 79	0.18 20	0.20 6	0.19 32	0.16 10	0.16 16	0.15 6	0.22 165	0.30 72	0.18 19	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.08 5	0.16 420	0.09 8

onlyftn100k	0.19 33	0.14 40	0.21 5	0.33 142	0.16 68	0.33 296	0.17 9	0.30 51	0.31 184	0.25 145	0.20 42	0.16 11	0.18 60	0.34 142	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.08 1

123456	0.17 5	0.13 8	0.21 5	0.30 34	0.14 16	0.23 79	0.19 41	0.22 11	0.24 87	0.17 14	0.19 36	0.16 11	0.17 38	0.32 103	0.21 103	0.11 48	0.08 2	0.10 4	0.07 1	0.09 1	0.08 1

test12345	0.17 5	0.13 8	0.20 2	0.31 70	0.14 16	0.20 41	0.18 20	0.21 9	0.22 59	0.19 33	0.18 29	0.16 11	0.15 9	0.30 72	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.09 1	0.07 1	0.09 1	0.09 8

DF_test	0.19 33	0.13 8	0.26 85	0.33 142	0.24 386	0.10 2	0.23 175	0.26 30	0.30 171	0.22 87	0.27 161	0.16 11	0.18 60	0.22 4	0.20 58	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.10 96

3w_stereo	0.24 176	0.20 377	0.37 328	0.33 142	0.16 68	0.32 280	0.42 611	0.41 196	0.38 278	0.31 229	0.27 161	0.16 11	0.26 246	0.34 142	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.11 202

monsters	0.22 123	0.14 40	0.26 85	0.31 70	0.19 159	0.23 79	0.19 41	0.44 233	0.33 212	0.36 276	0.30 197	0.16 11	0.18 60	0.43 258	0.19 33	0.11 48	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

ww1	0.24 176	0.19 321	0.19 1	0.31 70	0.32 643	0.20 41	0.30 344	0.22 11	0.23 75	0.26 162	0.24 115	0.17 17	0.26 246	0.19 1	0.30 372	0.20 574	0.20 675	0.27 693	0.31 744	0.19 540	0.17 508

FORCE_4.5	0.20 55	0.15 101	0.29 147	0.34 184	0.14 16	0.21 53	0.29 320	0.38 153	0.20 44	0.17 14	0.22 77	0.17 17	0.22 165	0.37 185	0.17 7	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.12 250	0.10 13	0.09 8

Codiref-stereo	0.24 176	0.14 40	0.74 681	0.51 686	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.19 544	0.15 557	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 300	0.32 642	0.74 681	0.51 686	0.42 723	1.15 747	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

CAR	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.19 159	0.25 118	0.18 20	0.42 206	0.27 124	0.23 106	0.25 130	0.17 17	0.14 3	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

MSE-Stereo	0.19 33	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.19 159	0.25 118	0.18 20	0.42 206	0.27 124	0.19 33	0.25 130	0.17 17	0.14 3	0.29 48	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

monster-pro	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

Test_v1	0.20 55	0.14 40	0.22 10	0.28 11	0.18 123	0.24 96	0.21 105	0.39 166	0.31 184	0.21 62	0.22 77	0.17 17	0.17 38	0.34 142	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.10 13	0.09 8

Pro-Stereo	0.18 14	0.13 8	0.21 5	0.32 106	0.23 342	0.16 19	0.19 41	0.20 6	0.22 59	0.24 127	0.18 29	0.17 17	0.11 1	0.35 159	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.10 13	0.10 96

MonStereo	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

Monster-pub-eth3d	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

Monster-pub-mixall	0.19 33	0.13 8	0.25 55	0.31 70	0.16 68	0.19 37	0.17 9	0.42 206	0.24 87	0.23 106	0.21 59	0.17 17	0.16 26	0.45 276	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.10 13	0.11 202

S2M2_XL	0.19 33	0.18 267	0.27 109	0.27 5	0.20 209	0.15 13	0.16 5	0.22 11	0.15 6	0.21 62	0.26 150	0.17 17	0.17 38	0.24 8	0.21 103	0.17 471	0.16 593	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.12 272
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 100	0.18 267	0.28 133	0.29 17	0.17 85	0.23 79	0.34 451	0.36 123	0.28 142	0.34 259	0.26 150	0.17 17	0.22 165	0.36 168	0.23 189	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

3.75w	0.22 123	0.17 219	0.30 167	0.31 70	0.19 159	0.43 441	0.24 202	0.35 115	0.24 87	0.31 229	0.27 161	0.17 17	0.22 165	0.37 185	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

2w_stereo	0.22 123	0.18 267	0.30 167	0.32 106	0.16 68	0.28 184	0.38 546	0.38 153	0.35 237	0.32 244	0.33 220	0.17 17	0.18 60	0.29 48	0.22 142	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.12 149	0.10 96

1w_stereo	0.24 176	0.15 101	0.29 147	0.34 184	0.18 123	0.31 254	0.41 599	0.40 183	0.43 323	0.31 229	0.38 265	0.17 17	0.24 205	0.45 276	0.23 189	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

MonSter	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.38 195	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

vfm_20000	0.17 5	0.13 8	0.20 2	0.31 70	0.14 16	0.29 203	0.18 20	0.19 4	0.24 87	0.17 14	0.20 42	0.18 35	0.15 9	0.27 22	0.20 58	0.11 48	0.08 2	0.09 1	0.07 1	0.09 1	0.09 8

MGE	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.38 350	0.16 68	0.28 184	0.20 68	0.31 61	0.33 212	0.19 33	0.21 59	0.18 35	0.16 26	0.36 168	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.09 8

L400	0.22 123	0.18 267	0.27 109	0.39 386	0.23 342	0.29 203	0.29 320	0.34 102	0.30 171	0.24 127	0.24 115	0.18 35	0.20 110	0.40 216	0.25 245	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.12 149	0.10 96

rgla	0.20 55	0.15 101	0.27 109	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.20 68	0.32 74	0.24 87	0.24 127	0.18 29	0.18 35	0.18 60	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

416test	0.19 33	0.16 158	0.27 109	0.34 184	0.20 209	0.28 184	0.20 68	0.31 61	0.24 87	0.24 127	0.18 29	0.18 35	0.19 86	0.28 29	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.10 96

anonymous	0.20 55	0.16 158	0.29 147	0.32 106	0.21 250	0.14 7	0.21 105	0.24 18	0.28 142	0.25 145	0.36 254	0.18 35	0.16 26	0.27 22	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.10 96

asda	0.21 100	0.19 321	0.29 147	0.31 70	0.17 85	0.25 118	0.23 175	0.36 123	0.28 142	0.27 184	0.24 115	0.18 35	0.21 136	0.40 216	0.21 103	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

2.5w	0.21 100	0.18 267	0.31 195	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.25 220	0.31 61	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.18 35	0.17 38	0.39 204	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

LG-Stereo_L1	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.30 34	0.20 209	0.20 41	0.19 41	0.27 33	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 35	0.17 38	0.33 128	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 123	0.15 101	0.26 85	0.33 142	0.20 209	0.61 566	0.21 105	0.30 51	0.31 184	0.23 106	0.19 36	0.18 35	0.18 60	0.41 229	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.11 202

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 639	3.08 860	2.43 820	0.31 70	0.18 123	0.29 203	0.20 68	0.37 135	0.32 204	0.28 199	0.24 115	0.18 35	0.18 60	0.31 87	0.22 142	1.09 837	0.08 2	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.97 828

vfmstereo	0.18 14	0.13 8	0.21 5	0.31 70	0.15 40	0.27 157	0.20 68	0.27 33	0.26 117	0.15 2	0.17 23	0.19 46	0.16 26	0.32 103	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.09 1	0.08 5	0.09 1	0.09 8

L500	0.23 147	0.18 267	0.30 167	0.39 386	0.23 342	0.32 280	0.28 308	0.37 135	0.33 212	0.26 162	0.32 216	0.19 46	0.19 86	0.32 103	0.25 245	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.13 216	0.10 96

Cross2Single-S	0.18 14	0.12 2	0.25 55	0.29 17	0.17 85	0.11 4	0.22 132	0.21 9	0.28 142	0.23 106	0.22 77	0.19 46	0.17 38	0.21 3	0.18 19	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.10 96

tt7	0.19 33	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.27 157	0.24 202	0.29 44	0.20 44	0.18 21	0.14 5	0.19 46	0.21 136	0.35 159	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

CR-RVC	0.18 14	0.12 2	0.24 28	0.29 17	0.13 2	0.20 41	0.18 20	0.34 102	0.17 15	0.24 127	0.13 1	0.19 46	0.19 86	0.34 142	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.09 8

FORCE_6	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.34 184	0.13 2	0.30 229	0.23 175	0.31 61	0.20 44	0.21 62	0.24 115	0.19 46	0.18 60	0.35 159	0.18 19	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.09 8

416test1013	0.20 55	0.16 158	0.27 109	0.34 184	0.20 209	0.29 203	0.19 41	0.32 74	0.27 124	0.25 145	0.19 36	0.19 46	0.19 86	0.29 48	0.20 58	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

MGA	0.19 33	0.14 40	0.26 85	0.30 34	0.20 209	0.29 203	0.18 20	0.35 115	0.27 124	0.19 33	0.21 59	0.19 46	0.15 9	0.29 48	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 147	0.14 40	0.31 195	0.33 142	0.18 123	0.21 53	0.33 430	0.52 299	0.42 317	0.26 162	0.33 220	0.19 46	0.30 324	0.28 29	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LACA1	0.18 14	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.25 118	0.23 175	0.25 21	0.19 32	0.20 46	0.16 16	0.19 46	0.18 60	0.30 72	0.21 103	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

252Zero-FE	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.33 142	0.19 159	0.23 79	0.18 20	0.41 196	0.34 224	0.22 87	0.21 59	0.19 46	0.18 60	0.28 29	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.10 96

asd	0.21 100	0.18 267	0.29 147	0.32 106	0.18 123	0.27 157	0.22 132	0.35 115	0.22 59	0.31 229	0.22 77	0.19 46	0.21 136	0.44 271	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

4.5_new	0.21 100	0.20 377	0.29 147	0.30 34	0.17 85	0.24 96	0.26 251	0.32 74	0.28 142	0.32 244	0.28 176	0.19 46	0.17 38	0.29 48	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

4.5w-stereo	0.21 100	0.20 377	0.29 147	0.30 34	0.17 85	0.24 96	0.26 251	0.32 74	0.28 142	0.32 244	0.28 176	0.19 46	0.17 38	0.29 48	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

monsterstereo	0.22 123	0.14 40	0.26 85	0.34 184	0.18 123	0.21 53	0.20 68	0.37 135	0.35 237	0.33 251	0.40 276	0.19 46	0.18 60	0.45 276	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.30 34	0.19 159	0.20 41	0.18 20	0.30 51	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.19 46	0.18 60	0.33 128	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.10 13	0.08 1

ww2	0.19 33	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.15 40	0.30 229	0.21 105	0.32 74	0.17 15	0.19 33	0.25 130	0.20 62	0.16 26	0.33 128	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

ww	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.33 142	0.15 40	0.29 203	0.21 105	0.32 74	0.19 32	0.19 33	0.25 130	0.20 62	0.16 26	0.32 103	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

ACC-I	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.19 159	0.10 2	0.23 175	0.24 18	0.29 162	0.23 106	0.29 191	0.20 62	0.21 136	0.28 29	0.19 33	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.14 276	0.10 96

ACC	0.19 33	0.16 158	0.25 55	0.32 106	0.20 209	0.08 1	0.22 132	0.25 21	0.30 171	0.23 106	0.26 150	0.20 62	0.20 110	0.27 22	0.19 33	0.14 257	0.10 149	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.10 96

tt5	0.20 55	0.16 158	0.25 55	0.32 106	0.16 68	0.31 254	0.19 41	0.32 74	0.20 44	0.19 33	0.20 42	0.20 62	0.21 136	0.38 195	0.18 19	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

FORCE_4.7	0.20 55	0.16 158	0.26 85	0.38 350	0.15 40	0.26 134	0.32 415	0.30 51	0.22 59	0.18 21	0.22 77	0.20 62	0.20 110	0.32 103	0.15 1	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.10 96

LACA_dic	0.18 14	0.20 377	0.25 55	0.30 34	0.14 16	0.20 41	0.18 20	0.25 21	0.20 44	0.23 106	0.17 23	0.20 62	0.16 26	0.32 103	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.18 500	0.10 96

LGCAT	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.29 17	0.19 159	0.14 7	0.19 41	0.24 18	0.18 24	0.26 162	0.20 42	0.20 62	0.19 86	0.32 103	0.21 103	0.23 646	0.18 640	0.11 13	0.14 367	0.10 13	0.19 567

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 123	0.16 158	0.35 290	0.33 142	0.18 123	0.24 96	0.24 202	0.45 242	0.27 124	0.23 106	0.35 243	0.20 62	0.26 246	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

BridgeDepth_RVC	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.26 2	0.15 40	0.35 336	0.17 9	0.40 183	0.22 59	0.21 62	0.21 59	0.20 62	0.24 205	0.33 128	0.25 245	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.09 8
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 123	0.17 219	0.32 221	0.37 306	0.18 123	0.34 318	0.22 132	0.33 90	0.23 75	0.21 62	0.21 59	0.20 62	0.20 110	0.56 403	0.21 103	0.10 15	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.12 272

qwe	0.22 123	0.18 267	0.28 133	0.31 70	0.18 123	0.29 203	0.21 105	0.38 153	0.32 204	0.35 271	0.30 197	0.20 62	0.20 110	0.43 258	0.21 103	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.09 8

2.25w	0.22 123	0.18 267	0.31 195	0.31 70	0.18 123	0.31 254	0.18 20	0.32 74	0.31 184	0.31 229	0.37 261	0.20 62	0.22 165	0.45 276	0.24 211	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

4.25_new	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4.5w_new	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4.25w-stereo	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4w-stereo	0.21 100	0.19 321	0.31 195	0.31 70	0.17 85	0.29 203	0.19 41	0.31 61	0.21 53	0.31 229	0.24 115	0.20 62	0.24 205	0.41 229	0.22 142	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

IGEV	0.20 55	0.12 2	0.23 15	0.31 70	0.20 209	0.23 79	0.19 41	0.40 183	0.29 162	0.22 87	0.34 233	0.20 62	0.15 9	0.31 87	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.10 13	0.10 96

FoundationStereo	0.17 5	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.16 68	0.23 79	0.20 68	0.22 11	0.15 6	0.18 21	0.16 16	0.20 62	0.19 86	0.26 16	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

ww3	0.19 33	0.15 101	0.24 28	0.31 70	0.14 16	0.27 157	0.21 105	0.33 90	0.16 11	0.19 33	0.28 176	0.21 81	0.17 38	0.31 87	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

tt9	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.26 134	0.21 105	0.28 39	0.22 59	0.19 33	0.13 1	0.21 81	0.21 136	0.28 29	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

TYNG	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.26 134	0.20 68	0.27 33	0.23 75	0.19 33	0.13 1	0.21 81	0.21 136	0.28 29	0.19 33	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

GFORCE	0.20 55	0.15 101	0.29 147	0.38 350	0.15 40	0.33 296	0.21 105	0.34 102	0.17 15	0.24 127	0.20 42	0.21 81	0.25 221	0.27 22	0.17 7	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

FORCE_4.6	0.20 55	0.16 158	0.28 133	0.33 142	0.14 16	0.29 203	0.31 379	0.37 135	0.19 32	0.19 33	0.23 94	0.21 81	0.19 86	0.27 22	0.17 7	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.11 198	0.12 149	0.09 8

over-6	0.22 123	0.18 267	0.28 133	0.34 184	0.13 2	0.32 280	0.22 132	0.49 271	0.25 109	0.24 127	0.24 115	0.21 81	0.25 221	0.38 195	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.10 96

testmc14	0.18 14	0.12 2	0.21 5	0.30 34	0.14 16	0.29 203	0.25 220	0.30 51	0.15 6	0.21 62	0.28 176	0.21 81	0.18 60	0.24 8	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.10 4	0.08 5	0.11 57	0.09 8

canet-new	0.23 147	0.16 158	0.45 457	0.35 238	0.17 85	0.33 296	0.27 277	0.38 153	0.26 117	0.20 46	0.24 115	0.21 81	0.35 389	0.46 300	0.17 7	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.09 8

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 123	0.15 101	0.35 290	0.33 142	0.17 85	0.23 79	0.25 220	0.42 206	0.24 87	0.26 162	0.26 150	0.21 81	0.30 324	0.31 87	0.20 58	0.10 15	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

ACMStereo	0.25 204	0.19 321	0.38 345	0.38 350	0.17 85	0.18 30	0.25 220	0.52 299	0.49 372	0.28 199	0.30 197	0.21 81	0.33 368	0.33 128	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.17 465	0.11 202

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 15	0.27 5	0.15 40	0.17 24	0.18 20	0.26 30	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 81	0.17 38	0.22 4	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

LACA3	0.20 55	0.17 219	0.25 55	0.29 17	0.15 40	0.32 280	0.25 220	0.29 44	0.22 59	0.23 106	0.21 59	0.21 81	0.22 165	0.44 271	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 123	0.15 101	0.27 109	0.31 70	0.15 40	0.29 203	0.20 68	0.37 135	0.29 162	0.24 127	0.29 191	0.21 81	0.27 265	0.36 168	0.25 245	0.16 410	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

tt4	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.31 70	0.13 2	0.25 118	0.31 379	0.40 183	0.21 53	0.19 33	0.21 59	0.22 94	0.19 86	0.37 185	0.21 103	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.11 202

tt8	0.19 33	0.17 219	0.25 55	0.34 184	0.14 16	0.30 229	0.22 132	0.27 33	0.21 53	0.17 14	0.17 23	0.22 94	0.22 165	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

F7	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.35 238	0.14 16	0.22 61	0.26 251	0.33 90	0.19 32	0.21 62	0.23 94	0.22 94	0.20 110	0.35 159	0.16 2	0.11 48	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.09 8

test410	0.20 55	0.15 101	0.33 245	0.32 106	0.20 209	0.36 354	0.16 5	0.34 102	0.22 59	0.22 87	0.23 94	0.22 94	0.18 60	0.30 72	0.17 7	0.10 15	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

depth_test_26	0.21 100	0.14 40	0.28 133	0.30 34	0.19 159	0.16 19	0.20 68	0.30 51	0.23 75	0.27 184	0.37 261	0.22 94	0.15 9	0.29 48	0.20 58	0.18 509	0.14 523	0.15 291	0.15 410	0.15 353	0.14 391

ATMStereo	0.24 176	0.19 321	0.39 370	0.41 473	0.17 85	0.33 296	0.22 132	0.41 196	0.37 266	0.27 184	0.23 94	0.22 94	0.35 389	0.29 48	0.24 211	0.12 92	0.08 2	0.14 222	0.11 198	0.16 420	0.11 202

KABStereo	0.25 204	0.19 321	0.32 221	0.37 306	0.20 209	0.40 408	0.29 320	0.49 271	0.39 293	0.24 127	0.25 130	0.22 94	0.34 382	0.49 333	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 322	0.38 685	2.34 817	0.33 142	0.19 159	0.20 41	0.22 132	0.43 225	0.29 162	0.22 87	0.25 130	0.22 94	0.26 246	0.29 48	0.20 58	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 10	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 68	0.25 21	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 94	0.20 110	0.23 6	0.20 58	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 225	0.16 158	0.32 221	0.34 184	0.21 250	0.35 336	0.36 501	0.44 233	0.41 306	0.38 296	0.54 361	0.22 94	0.21 136	0.28 29	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

Wavelet-MonSter	0.20 55	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.18 123	0.17 24	0.21 105	0.32 74	0.23 75	0.25 145	0.34 233	0.22 94	0.24 205	0.27 22	0.21 103	0.09 1	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

GASTEREO	0.25 204	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.20 209	0.22 61	0.30 344	0.43 225	0.31 184	0.37 283	0.33 220	0.22 94	0.35 389	0.41 229	0.23 189	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.11 202

3.25w_new	0.23 147	0.17 219	0.32 221	0.31 70	0.17 85	0.43 441	0.20 68	0.37 135	0.30 171	0.37 283	0.28 176	0.22 94	0.25 221	0.42 243	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

3.25w	0.23 147	0.17 219	0.32 221	0.31 70	0.17 85	0.43 441	0.20 68	0.37 135	0.30 171	0.37 283	0.28 176	0.22 94	0.25 221	0.42 243	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

3.5w_stereo	0.22 123	0.18 267	0.29 147	0.30 34	0.18 123	0.27 157	0.23 175	0.37 135	0.28 142	0.31 229	0.26 150	0.22 94	0.26 246	0.50 342	0.24 211	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 55	0.31 70	0.16 68	0.24 96	0.17 9	0.25 21	0.13 2	0.17 14	0.17 23	0.22 94	0.14 3	0.32 103	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LG-Stereo	0.24 176	0.18 267	0.40 385	0.39 386	0.20 209	0.22 61	0.27 277	0.32 74	0.36 247	0.26 162	0.44 296	0.22 94	0.16 26	0.37 185	0.27 305	0.11 48	0.12 401	0.16 340	0.15 410	0.13 216	0.09 8

GREAT-IGEV	0.22 123	0.15 101	0.31 195	0.29 17	0.22 285	0.21 53	0.26 251	0.33 90	0.31 184	0.20 46	0.30 197	0.22 94	0.22 165	0.47 313	0.22 142	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.10 96
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.31 70	0.16 68	0.16 19	0.20 68	0.29 44	0.20 44	0.23 106	0.20 42	0.22 94	0.14 3	0.52 359	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

IGEV-Stereo+	0.23 147	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.19 159	0.12 5	0.17 9	0.29 44	0.29 162	0.21 62	0.15 9	0.22 94	0.22 165	0.40 216	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.15 353	0.86 819

AROF-Stereo-S	0.30 300	0.19 321	0.36 308	0.42 522	0.27 508	0.31 254	0.38 546	0.48 264	0.56 414	0.38 296	0.66 419	0.23 114	0.24 205	0.33 128	0.33 411	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.12 272

tt3	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.32 106	0.13 2	0.35 336	0.19 41	0.31 61	0.18 24	0.23 106	0.20 42	0.23 114	0.19 86	0.49 333	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.10 4	0.09 29	0.11 57	0.09 8

test410_97500	0.20 55	0.15 101	0.33 245	0.33 142	0.19 159	0.35 336	0.16 5	0.33 90	0.22 59	0.22 87	0.22 77	0.23 114	0.18 60	0.32 103	0.17 7	0.10 15	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 147	0.20 377	0.31 195	0.37 306	0.19 159	0.28 184	0.22 132	0.33 90	0.26 117	0.23 106	0.29 191	0.23 114	0.18 60	0.39 204	0.28 331	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.16 454	0.17 465	0.12 272

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 176	0.16 158	0.30 167	0.35 238	0.18 123	0.36 354	0.17 9	0.37 135	0.37 266	0.29 215	0.23 94	0.23 114	0.24 205	0.29 48	0.22 142	0.16 410	0.15 557	0.21 588	0.17 517	0.19 540	0.15 427

MCSU-Stereo	0.20 55	0.12 2	0.24 28	0.30 34	0.13 2	0.25 118	0.31 379	0.33 90	0.32 204	0.28 199	0.25 130	0.23 114	0.17 38	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.09 8

LMStereo	0.24 176	0.17 219	0.51 553	0.36 275	0.16 68	0.26 134	0.29 320	0.36 123	0.29 162	0.22 87	0.29 191	0.23 114	0.37 429	0.42 243	0.17 7	0.10 15	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.09 8

ARStereo-new	0.23 147	0.16 158	0.37 328	0.34 184	0.16 68	0.24 96	0.24 202	0.43 225	0.36 247	0.26 162	0.27 161	0.23 114	0.35 389	0.28 29	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.09 8

BARStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.36 275	0.17 85	0.26 134	0.26 251	0.33 90	0.30 171	0.27 184	0.30 197	0.23 114	0.34 382	0.42 243	0.18 19	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.15 353	0.10 96

KMOStereo	0.26 225	0.19 321	0.34 270	0.38 350	0.25 422	0.51 489	0.24 202	0.40 183	0.30 171	0.27 184	0.27 161	0.23 114	0.36 418	0.43 258	0.22 142	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.10 119	0.15 353	0.12 272

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 147	0.14 40	0.27 109	0.35 238	0.18 123	0.26 134	0.26 251	0.42 206	0.38 278	0.25 145	0.43 291	0.23 114	0.28 284	0.25 12	0.22 142	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 204	0.14 40	0.74 681	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.38 153	0.29 162	0.25 145	0.22 77	0.23 114	0.32 348	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.30 706

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.22 285	0.34 318	0.31 379	0.48 264	0.50 379	0.39 310	0.54 361	0.23 114	0.19 86	0.29 48	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

GSStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.25 422	0.36 354	0.30 344	0.42 206	0.27 124	0.30 224	0.28 176	0.23 114	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.12 272

GS-Stereo							0.30 344	0.42 206	0.27 124	0.30 224	0.28 176	0.23 114	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.12 272

Replicate-Monster	0.26 225	0.15 101	1.07 746	0.30 34	0.17 85	0.38 386	0.19 41	0.43 225	0.39 293	0.23 106	0.21 59	0.23 114	0.21 136	0.45 276	0.19 33	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.09 1	0.14 391

MSCF	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.39 386	0.20 209	0.20 41	0.31 379	0.43 225	0.31 184	0.36 276	0.33 220	0.23 114	0.35 389	0.36 168	0.23 189	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.13 216	0.11 202

MLG-Stereo_test1	0.18 14	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.17 85	0.24 96	0.17 9	0.25 21	0.12 1	0.18 21	0.14 5	0.23 114	0.15 9	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

MLG-Stereo	0.18 14	0.13 8	0.27 109	0.34 184	0.15 40	0.27 157	0.17 9	0.28 39	0.14 4	0.18 21	0.14 5	0.23 114	0.15 9	0.32 103	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.10 13	0.09 8

LGtest1	0.19 33	0.14 40	0.29 147	0.34 184	0.16 68	0.26 134	0.17 9	0.32 74	0.20 44	0.21 62	0.15 9	0.23 114	0.20 110	0.32 103	0.20 58	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.11 202

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 204	0.14 40	0.74 681	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.38 153	0.29 162	0.25 145	0.22 77	0.23 114	0.32 348	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.30 706

MGW-Stereo-1	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.15 40	0.30 229	0.21 105	0.29 44	0.36 247	0.22 87	0.21 59	0.24 135	0.16 26	0.32 103	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

Cross2Single Stereo	0.26 225	0.25 557	0.23 15	0.40 434	0.15 40	0.18 30	0.25 220	0.28 39	0.38 278	0.75 546	0.25 130	0.24 135	0.20 110	0.50 342	0.25 245	0.25 669	0.08 2	0.16 340	0.13 313	0.25 656	0.10 96

MGW-Stereo	0.21 100	0.13 8	0.25 55	0.30 34	0.15 40	0.25 118	0.20 68	0.37 135	0.36 247	0.22 87	0.34 233	0.24 135	0.21 136	0.36 168	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.08 5	0.10 13	0.09 8

F5.5	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.35 238	0.14 16	0.31 254	0.22 132	0.34 102	0.20 44	0.18 21	0.23 94	0.24 135	0.19 86	0.28 29	0.16 2	0.11 48	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.09 8

F8.5	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.36 275	0.14 16	0.21 53	0.22 132	0.33 90	0.19 32	0.21 62	0.25 130	0.24 135	0.20 110	0.35 159	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

FORCE_9	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.36 275	0.14 16	0.22 61	0.22 132	0.32 74	0.19 32	0.21 62	0.24 115	0.24 135	0.20 110	0.36 168	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

LiteMatch*	0.20 55	0.14 40	0.31 195	0.31 70	0.23 342	0.24 96	0.21 105	0.31 61	0.30 171	0.21 62	0.19 36	0.24 135	0.19 86	0.31 87	0.20 58	0.13 174	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

LWStereo	0.23 147	0.16 158	0.41 396	0.35 238	0.17 85	0.38 386	0.25 220	0.36 123	0.25 109	0.23 106	0.31 212	0.24 135	0.35 389	0.43 258	0.17 7	0.10 15	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.38 350	0.20 209	0.46 468	0.27 277	0.41 196	0.34 224	0.28 199	0.38 265	0.24 135	0.35 389	0.29 48	0.24 211	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.47 256	0.48 368	0.38 296	0.51 337	0.24 135	0.18 60	0.29 48	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.34 184	0.21 250	0.33 296	0.31 379	0.45 242	0.45 343	0.40 321	0.54 361	0.24 135	0.18 60	0.36 168	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

DispViT+	0.23 147	0.14 40	0.27 109	0.29 17	0.17 85	0.19 37	0.20 68	0.59 348	0.45 343	0.28 199	0.26 150	0.24 135	0.17 38	0.46 300	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.10 96

GEAStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.25 422	0.36 354	0.30 344	0.42 206	0.28 142	0.26 162	0.28 176	0.24 135	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.18 509	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.12 272

gasm-f	0.24 176	0.16 158	0.27 109	0.33 142	0.25 422	0.25 118	0.36 501	0.42 206	0.28 142	0.26 162	0.35 243	0.24 135	0.30 324	0.36 168	0.23 189	0.18 509	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.15 353	0.12 272

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 204	0.31 637	0.24 28	0.51 686	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.40 183	0.37 266	0.26 162	0.24 115	0.24 135	0.31 342	0.44 271	0.22 142	0.14 257	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.14 276	0.10 96

IGEV-Stereo++	0.21 100	0.15 101	0.27 109	0.37 306	0.19 159	0.22 61	0.18 20	0.42 206	0.35 237	0.22 87	0.28 176	0.24 135	0.18 60	0.27 22	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.10 96

U	0.45 511	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.71 806	3.55 840	0.20 68	0.41 196	0.38 278	0.26 162	0.23 94	0.24 135	0.22 165	0.26 16	0.22 142	0.15 348	0.09 40	0.88 824	0.13 313	0.13 216	0.11 202

gcap-zeroshot	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.31 379	0.47 256	0.46 349	0.38 296	0.50 327	0.24 135	0.18 60	0.28 29	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

test_for_model	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.47 256	0.48 368	0.38 296	0.51 337	0.24 135	0.18 60	0.29 48	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.11 202

testlalala	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.31 379	0.47 256	0.46 349	0.38 296	0.50 327	0.24 135	0.18 60	0.28 29	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

CAS	0.34 354	0.13 8	0.25 55	1.28 832	0.30 593	0.46 468	0.38 546	0.48 264	0.47 356	0.34 259	0.52 352	0.24 135	0.19 86	0.29 48	0.27 305	0.69 819	0.08 2	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.15 427

L4000	0.27 249	0.15 101	0.38 345	0.39 386	0.23 342	0.33 296	0.30 344	0.64 402	0.28 142	0.25 145	0.46 305	0.25 156	0.25 221	0.47 313	0.29 359	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.12 149	0.10 96

WiStereo	0.19 33	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.32 280	0.20 68	0.29 44	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.25 156	0.21 136	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

tt6	0.19 33	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.32 280	0.20 68	0.29 44	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.25 156	0.21 136	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 123	0.17 219	0.35 290	0.37 306	0.17 85	0.26 134	0.18 20	0.41 196	0.37 266	0.28 199	0.23 94	0.25 156	0.26 246	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

F4.4	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.34 184	0.13 2	0.25 118	0.25 220	0.34 102	0.16 11	0.22 87	0.18 29	0.25 156	0.23 192	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

FORCE_4	0.20 55	0.13 8	0.26 85	0.36 275	0.14 16	0.30 229	0.30 344	0.33 90	0.15 6	0.21 62	0.20 42	0.25 156	0.21 136	0.36 168	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.13 216	0.09 8

over v1	0.21 100	0.19 321	0.26 85	0.35 238	0.13 2	0.35 336	0.20 68	0.31 61	0.16 11	0.23 106	0.23 94	0.25 156	0.27 265	0.41 229	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.12 272

TS12	0.24 176	0.15 101	0.29 147	0.37 306	0.17 85	0.32 280	0.26 251	0.42 206	0.24 87	0.31 229	0.51 337	0.25 156	0.27 265	0.40 216	0.29 359	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.10 96

CR7Stereo	0.23 147	0.17 219	0.39 370	0.34 184	0.18 123	0.38 386	0.20 68	0.36 123	0.26 117	0.24 127	0.28 176	0.25 156	0.35 389	0.25 12	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.09 8

ARStereo	0.23 147	0.17 219	0.30 167	0.35 238	0.16 68	0.35 336	0.25 220	0.40 183	0.30 171	0.25 145	0.24 115	0.25 156	0.36 418	0.41 229	0.19 33	0.10 15	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.09 8

CHEStereo	0.23 147	0.16 158	0.29 147	0.35 238	0.17 85	0.39 401	0.23 175	0.35 115	0.30 171	0.30 224	0.27 161	0.25 156	0.32 348	0.30 72	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

TOTStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.35 238	0.18 123	0.31 254	0.19 41	0.46 250	0.42 317	0.25 145	0.23 94	0.25 156	0.30 324	0.32 103	0.22 142	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.10 96

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 123	0.17 219	0.35 290	0.37 306	0.17 85	0.26 134	0.18 20	0.41 196	0.37 266	0.28 199	0.23 94	0.25 156	0.26 246	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

RMAStereo	0.25 204	0.18 267	0.44 444	0.38 350	0.18 123	0.45 462	0.21 105	0.44 233	0.35 237	0.27 184	0.31 212	0.25 156	0.30 324	0.28 29	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.16 420	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 260	0.51 740	1.28 771	0.31 70	0.19 159	0.22 61	0.22 132	0.45 242	0.28 142	0.23 106	0.32 216	0.25 156	0.24 205	0.32 103	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

IGEV-RUCA	0.25 204	0.16 158	0.34 270	0.39 386	0.27 508	0.33 296	0.20 68	0.38 153	0.36 247	0.26 162	0.31 212	0.25 156	0.21 136	0.48 326	0.24 211	0.20 574	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.17 465	0.15 427

HNOStereo	0.24 176	0.14 40	0.26 85	0.33 142	0.17 85	0.23 79	0.27 277	0.39 166	0.39 293	0.39 310	0.41 280	0.26 172	0.22 165	0.36 168	0.26 278	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.09 8

CR-Stereo	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 175	0.28 39	0.18 24	0.17 14	0.16 16	0.26 172	0.24 205	0.33 128	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.10 119	0.12 149	0.11 202

FORCE_8	0.20 55	0.15 101	0.23 15	0.37 306	0.14 16	0.23 79	0.23 175	0.33 90	0.20 44	0.22 87	0.25 130	0.26 172	0.20 110	0.36 168	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

GELT-Stereo	0.24 176	0.17 219	0.27 109	0.37 306	0.21 250	0.24 96	0.25 220	0.57 332	0.42 317	0.34 259	0.26 150	0.26 172	0.21 136	0.34 142	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.11 57	0.09 8

over-8	0.21 100	0.19 321	0.27 109	0.35 238	0.13 2	0.33 296	0.21 105	0.34 102	0.17 15	0.21 62	0.22 77	0.26 172	0.25 221	0.41 229	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.11 202

over-9	0.21 100	0.19 321	0.27 109	0.35 238	0.13 2	0.33 296	0.21 105	0.35 115	0.17 15	0.21 62	0.22 77	0.26 172	0.25 221	0.41 229	0.20 58	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.11 202

bcnet-new	0.24 176	0.16 158	0.48 509	0.36 275	0.17 85	0.39 401	0.24 202	0.36 123	0.30 171	0.24 127	0.25 130	0.26 172	0.32 348	0.45 276	0.18 19	0.10 15	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.10 96

BStereo	0.27 249	0.16 158	0.88 716	0.34 184	0.22 285	0.22 61	0.31 379	0.39 166	0.41 306	0.26 162	0.24 115	0.26 172	0.19 86	0.42 243	0.28 331	0.10 15	0.12 401	0.12 87	0.16 454	0.12 149	0.14 391

Anonymus123	0.30 300	0.16 158	0.88 716	0.34 184	0.22 285	0.64 594	0.31 379	0.54 315	0.41 306	0.26 162	0.24 115	0.26 172	0.19 86	0.42 243	0.28 331	0.10 15	0.12 401	0.12 87	0.16 454	0.12 149	0.14 391

CSFM-Stereo	0.20 55	0.14 40	0.23 15	0.30 34	0.17 85	0.29 203	0.20 68	0.39 166	0.22 59	0.22 87	0.21 59	0.26 172	0.20 110	0.30 72	0.20 58	0.13 174	0.12 401	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

MLG-Stereo_test3	0.20 55	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.17 85	0.38 386	0.18 20	0.30 51	0.19 32	0.24 127	0.15 9	0.26 172	0.17 38	0.32 103	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

LG-G_1	0.21 100	0.13 8	0.30 167	0.34 184	0.16 68	0.52 495	0.17 9	0.34 102	0.18 24	0.21 62	0.21 59	0.26 172	0.19 86	0.37 185	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.10 96

LG-G	0.21 100	0.13 8	0.30 167	0.34 184	0.16 68	0.52 495	0.17 9	0.34 102	0.18 24	0.21 62	0.21 59	0.26 172	0.19 86	0.37 185	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.10 96

CAS++	0.32 322	0.24 531	0.36 308	0.37 306	0.26 471	0.28 184	0.23 175	0.87 567	0.50 379	0.47 371	0.45 300	0.26 172	0.21 136	0.49 333	0.24 211	0.23 646	0.19 660	0.22 606	0.17 517	0.21 589	0.16 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FORCE_5	0.20 55	0.13 8	0.25 55	0.37 306	0.14 16	0.26 134	0.19 41	0.37 135	0.16 11	0.20 46	0.22 77	0.27 186	0.20 110	0.34 142	0.17 7	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.09 8

FAST (zero-shot)	0.28 260	0.18 267	0.46 474	0.51 686	0.57 783	0.18 30	0.25 220	0.54 315	0.22 59	0.22 87	0.31 212	0.27 186	0.25 221	0.42 243	0.24 211	0.21 595	0.18 640	0.15 291	0.17 517	0.14 276	0.17 508

HiDET	0.20 55	0.13 8	0.26 85	0.30 34	0.19 159	0.23 79	0.18 20	0.36 123	0.26 117	0.20 46	0.23 94	0.27 186	0.16 26	0.30 72	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.09 8

LCMNet	0.21 100	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.20 209	0.26 134	0.19 41	0.38 153	0.43 323	0.21 62	0.21 59	0.27 186	0.17 38	0.36 168	0.23 189	0.12 92	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.09 8

VIP-Stereo	0.24 176	0.17 219	0.29 147	0.32 106	0.21 250	0.64 594	0.19 41	0.31 61	0.37 266	0.23 106	0.30 197	0.27 186	0.19 86	0.47 313	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.09 8

fffft	0.25 204	0.17 219	0.37 328	0.36 275	0.22 285	0.28 184	0.36 501	0.42 206	0.24 87	0.36 276	0.23 94	0.27 186	0.22 165	0.52 359	0.27 305	0.12 92	0.09 40	0.16 340	0.12 250	0.12 149	0.12 272
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 249	0.17 219	0.37 328	0.40 434	0.27 508	0.30 229	0.28 308	0.39 166	0.31 184	0.29 215	0.46 305	0.27 186	0.25 221	0.47 313	0.34 429	0.17 471	0.13 481	0.13 148	0.12 250	0.14 276	0.12 272

CES	0.28 260	0.14 40	0.23 15	0.30 34	0.70 805	0.37 369	0.27 277	0.48 264	0.46 349	0.34 259	0.48 315	0.27 186	0.22 165	0.39 204	0.23 189	0.13 174	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.13 216	0.17 508

VeloStereo	0.21 100	0.14 40	0.29 147	0.30 34	0.23 342	0.14 7	0.13 1	0.23 16	0.19 32	0.25 145	0.21 59	0.28 194	0.20 110	0.31 87	0.23 189	0.20 574	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.20 562	0.21 613

flow	0.21 100	0.14 40	0.29 147	0.30 34	0.23 342	0.14 7	0.13 1	0.23 16	0.19 32	0.25 145	0.21 59	0.28 194	0.20 110	0.30 72	0.23 189	0.20 574	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.20 562	0.21 613

derf	0.19 33	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.19 159	0.21 53	0.18 20	0.30 51	0.24 87	0.17 14	0.20 42	0.28 194	0.16 26	0.32 103	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

PointNet	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.18 123	0.29 203	0.23 175	0.25 21	0.27 124	0.15 2	0.24 115	0.28 194	0.17 38	0.34 142	0.20 58	0.13 174	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.09 8

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.28 11	0.15 40	0.14 7	0.19 41	0.26 30	0.18 24	0.16 10	0.16 16	0.28 194	0.19 86	0.26 16	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LACA2	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.30 34	0.15 40	0.29 203	0.29 320	0.30 51	0.22 59	0.21 62	0.23 94	0.28 194	0.20 110	0.34 142	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.09 29	0.12 149	0.09 8

BridgeDepth	0.21 100	0.14 40	0.26 85	0.34 184	0.14 16	0.40 408	0.27 277	0.28 39	0.22 59	0.18 21	0.19 36	0.28 194	0.29 304	0.32 103	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.10 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 147	0.16 158	0.32 221	0.39 386	0.21 250	0.18 30	0.21 105	0.34 102	0.26 117	0.28 199	0.51 337	0.28 194	0.29 304	0.26 16	0.24 211	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.12 272

DNSM	0.82 720	1.54 838	0.27 109	0.30 34	0.17 85	0.27 157	0.25 220	0.49 271	0.25 109	0.34 259	0.36 254	0.29 202	0.26 246	2.84 837	1.96 809	0.16 410	0.12 401	0.12 87	0.10 119	3.66 866	2.58 856

mm2	0.18 14	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.15 13	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.15 2	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

mm1	0.18 14	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.15 13	0.19 41	0.25 21	0.24 87	0.15 2	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

qqai	0.19 33	0.14 40	0.27 109	0.32 106	0.19 159	0.22 61	0.18 20	0.30 51	0.25 109	0.18 21	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.33 128	0.21 103	0.13 174	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

MUNStereo	0.23 147	0.17 219	0.40 385	0.36 275	0.17 85	0.33 296	0.22 132	0.35 115	0.27 124	0.27 184	0.23 94	0.29 202	0.34 382	0.31 87	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272

LiteMatch	0.24 176	0.17 219	0.24 28	0.37 306	0.20 209	0.27 157	0.27 277	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.40 457	0.29 48	0.43 540	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.14 391

GeoVLM	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.27 157	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.20 110	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

WQFJA1++	0.23 147	0.15 101	0.27 109	0.30 34	0.21 250	0.31 254	0.18 20	0.36 123	0.17 15	0.25 145	0.30 197	0.29 202	0.28 284	0.40 216	0.22 142	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.42 760	0.11 202

NLSM3	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.38 350	0.21 250	0.34 318	0.27 277	0.57 332	0.47 356	0.28 199	0.35 243	0.29 202	0.24 205	0.42 243	0.27 305	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.15 410	0.12 149	0.10 96

NLSM1	0.32 322	0.18 267	0.34 270	0.39 386	0.25 422	0.66 606	0.27 277	0.57 332	0.50 379	0.37 283	0.53 358	0.29 202	0.28 284	0.54 380	0.32 395	0.16 410	0.17 615	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.12 272

MonSter++	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.27 157	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.19 86	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

DDF-Stereo	0.26 225	0.15 101	0.30 167	0.36 275	0.29 569	0.19 37	0.20 68	0.32 74	0.31 184	0.26 162	0.26 150	0.29 202	0.29 304	0.38 195	0.24 211	0.17 471	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.70 811	0.12 272

zero-FE	0.25 204	0.15 101	0.30 167	0.35 238	0.29 569	0.19 37	0.20 68	0.35 115	0.31 184	0.26 162	0.27 161	0.29 202	0.29 304	0.33 128	0.24 211	0.17 471	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.64 805	0.12 272

111111	0.21 100	0.14 40	0.27 109	0.37 306	0.22 285	0.21 53	0.19 41	0.43 225	0.27 124	0.20 46	0.20 42	0.29 202	0.14 3	0.41 229	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.12 149	0.12 272

LoS_RVC	0.27 249	0.16 158	0.27 109	0.32 106	0.30 593	0.44 450	0.34 451	0.41 196	0.33 212	0.31 229	0.51 337	0.29 202	0.32 348	0.36 168	0.28 331	0.11 48	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.19 567

FETCStereo	0.23 147	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.17 85	0.28 184	0.25 220	0.36 123	0.31 184	0.41 330	0.43 291	0.30 217	0.21 136	0.34 142	0.27 305	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

CEFStereo	0.25 204	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.18 123	0.28 184	0.24 202	0.40 183	0.38 278	0.41 330	0.51 337	0.30 217	0.21 136	0.42 243	0.28 331	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

GEAR-Net	0.24 176	0.20 377	0.31 195	0.38 350	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.50 284	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.30 217	0.22 165	0.31 87	0.28 331	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.13 216	0.13 335

DNS	0.75 704	1.52 837	0.28 133	0.28 11	0.17 85	0.18 30	0.23 175	0.48 264	0.27 124	0.26 162	0.34 233	0.30 217	0.23 192	2.70 834	1.46 785	0.16 410	0.13 481	0.16 340	0.09 29	3.27 863	2.57 855

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.29 17	0.15 40	0.15 13	0.18 20	0.25 21	0.18 24	0.16 10	0.16 16	0.30 217	0.21 136	0.25 12	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

NLMM1	0.33 342	0.21 425	0.36 308	0.41 473	0.25 422	0.55 517	0.33 430	0.55 319	0.63 440	0.42 339	0.44 296	0.30 217	0.25 221	0.63 501	0.38 498	0.16 410	0.18 640	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.13 335

S2M2_L	0.26 225	0.22 467	0.33 245	0.31 70	0.25 422	0.24 96	0.13 1	0.35 115	0.41 306	0.25 145	0.36 254	0.30 217	0.25 221	0.30 72	0.26 278	0.22 627	0.19 660	0.17 401	0.19 584	0.21 589	0.18 532
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 176	0.17 219	0.29 147	0.40 434	0.21 250	0.23 79	0.26 251	0.42 206	0.45 343	0.23 106	0.34 233	0.30 217	0.19 86	0.34 142	0.25 245	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.11 202

IGEV++	0.24 176	0.17 219	0.31 195	0.38 350	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.50 284	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.30 217	0.22 165	0.31 87	0.28 331	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.13 335

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 354	0.27 596	0.45 457	0.36 275	0.25 422	0.48 477	0.30 344	0.58 341	0.90 627	0.42 339	0.36 254	0.30 217	0.29 304	0.49 333	0.30 372	0.16 410	0.14 523	0.18 458	0.15 410	0.18 500	0.15 427

plain	0.31 312	0.20 377	0.50 538	0.39 386	0.29 569	0.27 157	0.30 344	0.44 233	0.35 237	0.31 229	0.66 419	0.30 217	0.31 342	0.65 523	0.31 382	0.17 471	0.13 481	0.20 544	0.15 410	0.17 465	0.12 272

CREStereo++_RVC	0.32 322	0.15 101	0.23 15	0.31 70	0.24 386	0.27 157	0.22 132	0.46 250	0.88 608	0.46 364	0.80 497	0.30 217	0.26 246	0.36 168	0.33 411	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.51 814	0.13 216	0.09 8
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
AROF-Stereo_1	0.28 260	0.19 321	0.38 345	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.37 523	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.31 229	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

base_1k_lr1e5	0.30 300	0.20 377	0.39 370	0.50 665	0.29 569	0.35 336	0.36 501	0.46 250	0.43 323	0.39 310	0.58 385	0.31 229	0.24 205	0.47 313	0.27 305	0.15 348	0.09 40	0.18 458	0.15 410	0.15 353	0.12 272

G4	0.34 354	0.25 557	0.52 559	0.52 703	0.29 569	0.31 254	0.30 344	0.65 406	0.50 379	0.48 374	0.51 337	0.31 229	0.34 382	0.61 476	0.31 382	0.21 595	0.09 40	0.20 544	0.14 367	0.16 420	0.14 391

FETStereo	0.24 176	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.17 85	0.37 369	0.24 202	0.36 123	0.39 293	0.40 321	0.41 280	0.31 229	0.22 165	0.35 159	0.28 331	0.10 15	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.10 96

CGFBStereo	0.24 176	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.17 85	0.31 254	0.25 220	0.37 135	0.37 266	0.41 330	0.43 291	0.31 229	0.22 165	0.34 142	0.28 331	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

depthmonostereo	0.29 281	0.14 40	0.31 195	0.35 238	0.17 85	0.46 468	0.27 277	0.69 448	0.57 417	0.35 271	0.42 285	0.31 229	0.35 389	0.35 159	0.27 305	0.14 257	0.12 401	0.13 148	0.12 250	0.11 57	0.10 96

AEACV	0.27 249	0.17 219	0.31 195	0.34 184	0.45 742	0.26 134	0.28 308	0.37 135	0.32 204	0.30 224	0.46 305	0.31 229	0.37 429	0.36 168	0.24 211	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.13 216	0.11 202

XX-TBD	0.32 322	0.53 753	0.26 85	0.51 686	0.20 209	0.37 369	0.24 202	0.40 183	0.73 500	0.54 406	0.69 434	0.31 229	0.25 221	0.32 103	0.27 305	0.16 410	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.11 202

AROF-Stereo	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

base_500_lr5e5	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

arf5	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

valid	0.59 661	3.49 861	0.31 195	0.36 275	0.18 123	0.18 30	0.23 175	0.62 375	0.47 356	0.52 396	0.43 291	0.32 237	0.22 165	0.58 439	0.20 58	3.07 862	0.08 2	0.17 401	0.09 29	0.18 500	0.10 96

SE	0.32 322	0.26 577	0.34 270	0.34 184	0.21 250	0.50 484	0.33 430	0.58 341	0.52 389	0.51 386	0.54 361	0.32 237	0.35 389	0.31 87	0.25 245	0.17 471	0.13 481	0.19 508	0.16 454	0.21 589	0.18 532

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 260	0.23 489	1.22 766	0.34 184	0.21 250	0.29 203	0.21 105	0.41 196	0.33 212	0.24 127	0.30 197	0.32 237	0.28 284	0.33 128	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

MM-Stereo_test2	0.30 300	0.18 267	0.39 370	0.40 434	0.24 386	0.42 436	0.42 611	0.63 386	0.41 306	0.37 283	0.35 243	0.32 237	0.26 246	0.53 372	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.15 353	0.10 96

HUF	0.24 176	0.16 158	0.33 245	0.32 106	0.18 123	0.25 118	0.40 583	0.42 206	0.34 224	0.25 145	0.23 94	0.32 237	0.28 284	0.34 142	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.10 96

AIO_test	0.23 147	0.16 158	0.28 133	0.34 184	0.20 209	0.30 229	0.39 570	0.38 153	0.25 109	0.25 145	0.28 176	0.32 237	0.22 165	0.38 195	0.25 245	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.09 8

AIO-Stereo	0.25 204	0.18 267	0.34 270	0.37 306	0.18 123	0.28 184	0.30 344	0.48 264	0.27 124	0.29 215	0.30 197	0.32 237	0.17 38	0.52 359	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.10 96

MyStereo07	0.32 322	0.22 467	0.34 270	0.42 522	0.28 536	0.40 408	0.50 666	0.72 483	0.37 266	0.37 283	0.34 233	0.32 237	0.31 342	0.59 458	0.27 305	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.16 480

ff7	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

ffff	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

11t	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

ProNet	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.35 238	0.24 386	0.32 280	0.43 620	0.57 332	0.37 266	0.33 251	0.30 197	0.32 237	0.28 284	0.57 416	0.26 278	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.13 335

ccc-4	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

IPLG	0.39 446	0.20 377	0.59 599	0.40 434	0.24 386	0.54 510	0.27 277	0.75 508	0.63 440	0.84 615	0.81 506	0.32 237	0.32 348	0.60 464	0.45 568	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.12 272

CREStereo	0.28 260	0.15 101	0.24 28	0.27 5	0.17 85	0.37 369	0.25 220	0.51 288	0.72 493	0.42 339	0.51 337	0.32 237	0.26 246	0.38 195	0.25 245	0.16 410	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.11 202
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
arf4	0.31 312	0.21 425	0.38 345	0.50 665	0.29 569	0.34 318	0.31 379	0.51 288	0.47 356	0.42 339	0.57 378	0.33 255	0.25 221	0.52 359	0.27 305	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.16 454	0.15 353	0.12 272

E$^{3}$Stereo	0.22 123	0.15 101	0.32 221	0.33 142	0.23 342	0.22 61	0.20 68	0.37 135	0.28 142	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.52 359	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

LLLLL	0.22 123	0.15 101	0.32 221	0.33 142	0.23 342	0.22 61	0.20 68	0.37 135	0.28 142	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.52 359	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

LLL	0.23 147	0.15 101	0.31 195	0.32 106	0.22 285	0.27 157	0.28 308	0.39 166	0.27 124	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.53 372	0.22 142	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.11 202

SMoEStereo_RVC	0.26 225	0.19 321	0.35 290	0.35 238	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.39 166	0.34 224	0.37 283	0.30 197	0.33 255	0.24 205	0.53 372	0.24 211	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.12 250	0.12 149	0.11 202

MoCha-V2	0.25 204	0.15 101	0.29 147	0.40 434	0.18 123	0.27 157	0.26 251	0.49 271	0.27 124	0.36 276	0.27 161	0.33 255	0.35 389	0.49 333	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.11 202

anonymousdsp	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.35 478	0.63 386	0.35 237	0.39 310	0.33 220	0.33 255	0.28 284	0.59 458	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

IGEV-Stereo	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.35 478	0.63 386	0.35 237	0.39 310	0.33 220	0.33 255	0.28 284	0.59 458	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AROF-StereoT2	0.35 374	0.25 557	0.49 523	0.56 737	0.25 422	0.37 369	0.38 546	0.63 386	0.54 397	0.54 406	0.63 402	0.34 263	0.26 246	0.56 403	0.29 359	0.21 595	0.10 149	0.21 588	0.15 410	0.17 465	0.13 335

StereoNetSlim	0.27 249	0.18 267	0.35 290	0.42 522	0.24 386	0.38 386	0.26 251	0.44 233	0.28 142	0.40 321	0.30 197	0.34 263	0.17 38	0.50 342	0.29 359	0.17 471	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

G2	0.39 446	0.52 748	0.56 587	0.65 772	0.31 624	0.31 254	0.28 308	0.68 438	0.47 356	0.56 414	0.55 371	0.34 263	0.37 429	0.72 579	0.35 449	0.27 690	0.09 40	0.24 646	0.13 313	0.26 665	0.17 508

GStereo	0.25 204	0.15 101	0.34 270	0.30 34	0.26 471	0.34 318	0.19 41	0.34 102	0.28 142	0.30 224	0.35 243	0.34 263	0.27 265	0.36 168	0.31 382	0.17 471	0.14 523	0.16 340	0.12 250	0.17 465	0.16 480

300	0.21 100	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.20 209	0.22 61	0.21 105	0.36 123	0.28 142	0.22 87	0.22 77	0.34 263	0.18 60	0.28 29	0.21 103	0.12 92	0.11 317	0.14 222	0.10 119	0.10 13	0.10 96

FCBStereo	0.23 147	0.15 101	0.32 221	0.36 275	0.18 123	0.38 386	0.21 105	0.40 183	0.24 87	0.27 184	0.23 94	0.34 263	0.35 389	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

PSGStereo	0.23 147	0.15 101	0.32 221	0.36 275	0.18 123	0.38 386	0.21 105	0.40 183	0.24 87	0.27 184	0.23 94	0.34 263	0.35 389	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

Selective-IGEV-i32	0.24 176	0.18 267	0.35 290	0.35 238	0.19 159	0.27 157	0.25 220	0.55 319	0.23 75	0.27 184	0.25 130	0.34 263	0.19 86	0.58 439	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

WQFJX1	0.33 342	0.19 321	0.34 270	0.41 473	0.28 536	0.53 503	0.33 430	0.51 288	0.50 379	0.39 310	0.36 254	0.34 263	0.31 342	0.69 560	0.39 506	0.15 348	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.14 391

WQFJX	0.32 322	0.18 267	0.33 245	0.39 386	0.27 508	0.60 563	0.30 344	0.53 311	0.47 356	0.39 310	0.38 265	0.34 263	0.33 368	0.61 476	0.40 514	0.14 257	0.17 615	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.14 391

NLCSM	0.34 354	0.21 425	0.34 270	0.44 568	0.29 569	0.54 510	0.36 501	0.52 299	0.47 356	0.46 364	0.37 261	0.34 263	0.34 382	0.71 573	0.41 521	0.16 410	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.17 465	0.16 480

AIO_rvc	0.23 147	0.16 158	0.32 221	0.34 184	0.19 159	0.26 134	0.33 430	0.40 183	0.22 59	0.26 162	0.24 115	0.34 263	0.15 9	0.51 352	0.24 211	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

mms	0.26 225	0.21 425	0.33 245	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.33 430	0.40 183	0.32 204	0.28 199	0.34 233	0.34 263	0.20 110	0.45 276	0.26 278	0.12 92	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.11 202

Pointernet	0.27 249	0.14 40	0.33 245	0.35 238	0.23 342	0.35 336	0.21 105	0.72 483	0.38 278	0.39 310	0.36 254	0.34 263	0.25 221	0.36 168	0.25 245	0.15 348	0.10 149	0.12 87	0.08 5	0.11 57	0.10 96

trnet	0.27 249	0.14 40	0.23 15	0.28 11	0.15 40	0.37 369	0.23 175	0.52 299	0.72 493	0.42 339	0.51 337	0.34 263	0.26 246	0.39 204	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.11 57	0.10 96

ACVNet-DCA	0.35 374	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.85 554	0.54 397	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.18 500	0.17 508

1test111	0.36 395	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.85 554	0.54 397	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.55 389	0.45 568	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.18 500	0.17 508

cc1	0.37 412	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.67 428	1.06 711	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.16 420	0.15 427

Selective-IGEV	0.24 176	0.18 267	0.35 290	0.35 238	0.19 159	0.27 157	0.25 220	0.55 319	0.23 75	0.27 184	0.25 130	0.34 263	0.19 86	0.58 439	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

test_xeample3	0.29 281	0.21 425	0.41 396	0.35 238	0.26 471	0.35 336	0.32 415	0.56 323	0.36 247	0.43 344	0.32 216	0.34 263	0.28 284	0.54 380	0.23 189	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.13 335

CMRA-Stereo	0.31 312	0.17 219	0.34 270	0.45 593	0.29 569	0.28 184	0.24 202	0.49 271	0.44 332	0.44 350	0.55 371	0.35 283	0.29 304	0.60 464	0.40 514	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.15 353	0.12 272

low	0.24 176	0.15 101	0.34 270	0.34 184	0.20 209	0.20 41	0.32 415	0.44 233	0.28 142	0.22 87	0.26 150	0.35 283	0.25 221	0.46 300	0.24 211	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.11 202

TT111	0.20 55	0.14 40	0.28 133	0.31 70	0.19 159	0.24 96	0.19 41	0.36 123	0.23 75	0.22 87	0.17 23	0.35 283	0.19 86	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.09 1	0.10 96

FlowAnything_test	0.29 281	0.19 321	0.39 370	0.47 624	0.26 471	0.46 468	0.25 220	0.43 225	0.31 184	0.29 215	0.26 150	0.35 283	0.26 246	0.40 216	0.37 488	0.21 595	0.15 557	0.22 606	0.26 712	0.16 420	0.16 480

DVStereo	0.30 300	0.15 101	0.34 270	0.33 142	0.20 209	0.53 503	0.25 220	0.56 323	0.43 323	0.56 414	0.50 327	0.35 283	0.29 304	0.49 333	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.10 96

castereo++	0.26 225	0.16 158	0.26 85	0.33 142	0.19 159	0.75 644	0.20 68	0.37 135	0.47 356	0.23 106	0.23 94	0.35 283	0.28 284	0.39 204	0.19 33	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.09 29	0.11 57	0.10 96

GIP-stereo	0.24 176	0.18 267	0.30 167	0.37 306	0.24 386	0.26 134	0.20 68	0.46 250	0.36 247	0.24 127	0.39 270	0.35 283	0.20 110	0.31 87	0.21 103	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.11 202

ours_stereo	0.26 225	0.21 425	0.33 245	0.38 350	0.23 342	0.30 229	0.33 430	0.42 206	0.38 278	0.26 162	0.34 233	0.35 283	0.23 192	0.47 313	0.27 305	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.10 96

IGEVStereo-DCA	0.29 281	0.22 467	0.38 345	0.35 238	0.27 508	0.37 369	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.30 197	0.35 283	0.27 265	0.51 352	0.22 142	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.12 250	0.13 216	0.15 427

rrr	0.29 281	0.22 467	0.41 396	0.35 238	0.27 508	0.37 369	0.32 415	0.52 299	0.42 317	0.38 296	0.30 197	0.35 283	0.27 265	0.51 352	0.22 142	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.14 391

tt1	0.36 395	0.24 531	0.32 221	0.41 473	0.22 285	0.54 510	0.38 546	0.68 438	1.04 701	0.41 330	0.46 305	0.35 283	0.45 493	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.16 420	0.16 480

sAnonymous2	0.40 459	0.39 694	0.85 708	0.48 632	0.37 688	0.40 408	0.46 638	0.57 332	0.52 389	0.38 296	0.46 305	0.35 283	0.42 471	0.43 258	0.30 372	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.17 517	0.57 797	0.44 773

CroCo_RVC	0.40 459	0.39 694	0.85 708	0.48 632	0.37 688	0.40 408	0.46 638	0.57 332	0.52 389	0.38 296	0.46 305	0.35 283	0.42 471	0.43 258	0.30 372	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.17 517	0.57 797	0.44 773

100	0.22 123	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.22 285	0.21 53	0.22 132	0.33 90	0.27 124	0.22 87	0.22 77	0.36 296	0.18 60	0.48 326	0.21 103	0.11 48	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

HLf8	0.33 342	0.17 219	0.39 370	0.30 34	0.22 285	0.43 441	0.27 277	0.71 476	0.67 463	0.44 350	0.60 390	0.36 296	0.30 324	0.58 439	0.35 449	0.18 509	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.18 532

TestStereo_HLe17	0.34 354	0.17 219	0.46 474	0.32 106	0.21 250	0.42 436	0.31 379	0.70 465	0.66 458	0.46 364	0.68 430	0.36 296	0.30 324	0.61 476	0.36 469	0.16 410	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.15 353	0.15 427

MIF-Stereo (partial)	0.31 312	0.18 267	0.37 328	0.41 473	0.31 624	0.28 184	0.23 175	0.47 256	0.42 317	0.31 229	0.63 402	0.36 296	0.35 389	0.57 416	0.31 382	0.17 471	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.18 500	0.14 391

EAI-Stereo	0.34 354	0.19 321	0.44 444	0.39 386	0.21 250	0.31 254	0.30 344	1.15 697	0.30 171	0.49 377	0.75 460	0.36 296	0.28 284	0.62 487	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.13 216	0.12 272

arf3	0.35 374	0.26 577	0.48 509	0.52 703	0.28 536	0.36 354	0.30 344	0.60 361	0.39 293	0.56 414	0.69 434	0.37 301	0.30 324	0.60 464	0.29 359	0.22 627	0.10 149	0.21 588	0.16 454	0.17 465	0.12 272

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 204	0.14 40	0.30 167	0.34 184	0.21 250	0.44 450	0.25 220	0.44 233	0.35 237	0.27 184	0.35 243	0.37 301	0.35 389	0.28 29	0.26 278	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

SCV_C0	0.26 225	0.18 267	0.34 270	0.35 238	0.24 386	0.23 79	0.28 308	0.51 288	0.36 247	0.31 229	0.36 254	0.37 301	0.20 110	0.57 416	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272

SCV	0.26 225	0.19 321	0.33 245	0.35 238	0.21 250	0.27 157	0.34 451	0.56 323	0.28 142	0.24 127	0.28 176	0.37 301	0.23 192	0.49 333	0.22 142	0.18 509	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.15 353	0.11 202

AIO-test2	0.39 446	0.21 425	0.41 396	0.47 624	0.25 422	0.45 462	0.35 478	0.77 521	1.27 764	0.36 276	0.87 547	0.37 301	0.30 324	0.47 313	0.27 305	0.15 348	0.13 481	0.21 588	0.23 671	0.15 353	0.13 335

castereo	0.28 260	0.16 158	0.32 221	0.35 238	0.21 250	0.40 408	0.42 611	0.50 284	0.66 458	0.26 162	0.41 280	0.37 301	0.36 418	0.33 128	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.10 96

RSM++	0.25 204	0.18 267	0.34 270	0.36 275	0.20 209	0.28 184	0.30 344	0.51 288	0.32 204	0.25 145	0.22 77	0.37 301	0.21 136	0.50 342	0.24 211	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.10 96

iRaftStereo_RVC	0.32 322	0.19 321	0.37 328	0.39 386	0.22 285	0.31 254	0.29 320	0.68 438	0.51 386	0.49 377	0.66 419	0.37 301	0.23 192	0.45 276	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.17 517	0.15 353	0.12 272

TANstereo	0.30 300	0.15 101	0.31 195	0.30 34	0.17 85	0.55 517	0.23 175	0.44 233	0.55 406	0.59 425	0.68 430	0.37 301	0.26 246	0.35 159	0.27 305	0.15 348	0.16 593	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.14 391

GMStereo	0.39 446	0.37 675	0.54 573	0.40 434	0.26 471	0.42 436	0.36 501	0.59 348	1.04 701	0.55 411	0.51 337	0.37 301	0.35 389	0.54 380	0.41 521	0.19 544	0.13 481	0.16 340	0.17 517	0.24 647	0.18 532
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GeoMambaStereo_RVC	0.27 249	0.17 219	0.32 221	0.30 34	0.27 508	0.37 369	0.25 220	0.34 102	0.24 87	0.37 283	0.40 276	0.38 311	0.28 284	0.34 142	0.28 331	0.20 574	0.16 593	0.16 340	0.13 313	0.16 420	0.21 613

Anonymus	0.24 176	0.14 40	0.29 147	0.37 306	0.23 342	0.30 229	0.22 132	0.39 166	0.32 204	0.23 106	0.20 42	0.38 311	0.26 246	0.45 276	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.13 335

PhaseNet	0.25 204	0.16 158	0.31 195	0.35 238	0.22 285	0.33 296	0.22 132	0.45 242	0.33 212	0.21 62	0.28 176	0.38 311	0.23 192	0.42 243	0.28 331	0.13 174	0.10 149	0.15 291	0.15 410	0.13 216	0.12 272

WQFJA1	0.32 322	0.19 321	0.34 270	0.39 386	0.26 471	0.62 574	0.30 344	0.56 323	0.47 356	0.37 283	0.39 270	0.38 311	0.33 368	0.50 342	0.42 530	0.14 257	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

NLMM	0.32 322	0.19 321	0.34 270	0.39 386	0.26 471	0.62 574	0.30 344	0.56 323	0.47 356	0.37 283	0.39 270	0.38 311	0.33 368	0.49 333	0.42 530	0.14 257	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

Zero-FE251	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.20 209	0.44 450	0.19 41	0.37 135	0.25 109	0.27 184	0.29 191	0.38 311	0.24 205	0.32 103	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.10 96

xyz-stereo-finetune	0.33 342	0.18 267	0.36 308	0.33 142	0.18 123	0.57 538	0.31 379	0.58 341	0.69 477	0.45 356	0.54 361	0.38 311	0.33 368	0.56 403	0.36 469	0.12 92	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.12 272

MM-Stereo_test1	0.33 342	0.19 321	0.36 308	0.41 473	0.23 342	0.36 354	0.45 634	0.58 341	0.54 397	0.60 430	0.50 327	0.38 311	0.37 429	0.60 464	0.26 278	0.15 348	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.12 272

tt45	0.27 249	0.17 219	0.34 270	0.35 238	0.23 342	0.38 386	0.28 308	0.46 250	0.28 142	0.40 321	0.27 161	0.38 311	0.25 221	0.57 416	0.26 278	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.12 149	0.14 391

sCroCo_RVC	0.35 374	0.28 610	0.69 658	0.51 686	0.39 705	0.41 429	0.31 379	0.49 271	0.45 343	0.31 229	0.48 315	0.38 311	0.32 348	0.46 300	0.32 395	0.21 595	0.22 694	0.19 508	0.19 584	0.21 589	0.20 593

S	0.40 459	0.20 377	0.35 290	0.39 386	0.24 386	0.71 627	0.42 611	0.62 375	0.61 425	0.60 430	0.97 604	0.39 321	0.46 500	0.42 243	0.32 395	0.30 717	0.17 615	0.31 725	0.31 744	0.18 500	0.13 335

quiztm	0.29 281	0.19 321	0.35 290	0.40 434	0.23 342	0.27 157	0.33 430	0.63 386	0.39 293	0.45 356	0.60 390	0.39 321	0.18 60	0.40 216	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.10 96

DA	0.29 281	0.17 219	0.31 195	0.40 434	0.20 209	0.74 638	0.33 430	0.47 256	0.44 332	0.34 259	0.39 270	0.39 321	0.32 348	0.32 103	0.24 211	0.15 348	0.11 317	0.16 340	0.11 198	0.15 353	0.10 96

GGEV	0.29 281	0.17 219	0.31 195	0.40 434	0.20 209	0.74 638	0.33 430	0.47 256	0.44 332	0.34 259	0.39 270	0.39 321	0.32 348	0.32 103	0.24 211	0.15 348	0.11 317	0.16 340	0.11 198	0.15 353	0.10 96

999	0.27 249	0.16 158	0.35 290	0.36 275	0.24 386	0.31 254	0.27 277	0.49 271	0.38 278	0.26 162	0.30 197	0.39 321	0.23 192	0.63 501	0.25 245	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.14 391

fffy	0.28 260	0.21 425	0.34 270	0.37 306	0.23 342	0.33 296	0.29 320	0.51 288	0.41 306	0.32 244	0.37 261	0.39 321	0.27 265	0.50 342	0.27 305	0.12 92	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.11 202

WCG-NET	0.28 260	0.15 101	0.33 245	0.33 142	0.19 159	0.33 296	0.27 277	0.39 166	0.80 556	0.46 364	0.49 323	0.39 321	0.25 221	0.40 216	0.25 245	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

rvit_stereo_0081	0.32 322	0.24 531	0.47 488	0.43 547	0.26 471	0.30 229	0.37 523	0.42 206	0.55 406	0.36 276	0.40 276	0.39 321	0.35 389	0.43 258	0.33 411	0.22 627	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.19 540	0.13 335

rvit_stereo_0082	0.32 322	0.24 531	0.47 488	0.43 547	0.26 471	0.30 229	0.37 523	0.42 206	0.55 406	0.36 276	0.40 276	0.39 321	0.35 389	0.43 258	0.33 411	0.22 627	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.19 540	0.13 335

RSM	0.25 204	0.18 267	0.33 245	0.36 275	0.20 209	0.27 157	0.34 451	0.51 288	0.27 124	0.26 162	0.23 94	0.39 321	0.21 136	0.56 403	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.10 96

CASnet	0.30 300	0.20 377	0.33 245	0.41 473	0.16 68	0.26 134	0.24 202	0.52 299	0.53 393	0.52 396	0.54 361	0.39 321	0.24 205	0.40 216	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.22 606	0.18 550	0.18 500	0.11 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 260	0.19 321	0.40 385	0.38 350	0.19 159	0.38 386	0.23 175	0.57 332	0.41 306	0.45 356	0.49 323	0.39 321	0.27 265	0.33 128	0.23 189	0.14 257	0.12 401	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.11 202

raft_robust	0.41 472	0.23 489	0.36 308	0.42 522	0.21 250	0.40 408	0.33 430	0.79 531	0.98 669	0.79 570	0.87 547	0.39 321	0.33 368	0.84 652	0.29 359	0.13 174	0.12 401	0.16 340	0.17 517	0.15 353	0.12 272

PMTNet	0.32 322	0.16 158	0.24 28	0.29 17	0.18 123	0.45 462	0.22 132	0.56 323	0.63 440	0.46 364	0.54 361	0.39 321	0.34 382	0.48 326	0.24 211	0.75 821	0.10 149	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.11 202

G3	0.42 480	0.66 778	0.56 587	0.86 806	0.28 536	0.32 280	0.31 379	0.75 508	0.40 301	0.58 422	0.57 378	0.40 335	0.27 265	0.77 617	0.32 395	0.27 690	0.11 317	0.32 732	0.18 550	0.31 701	0.15 427

ManiGeoR	0.33 342	0.17 219	0.43 432	0.31 70	0.22 285	0.40 408	0.27 277	0.73 494	0.49 372	0.40 321	0.63 402	0.40 335	0.32 348	0.62 487	0.41 521	0.16 410	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.16 480

HLf10	0.33 342	0.17 219	0.43 432	0.31 70	0.22 285	0.40 408	0.27 277	0.73 494	0.49 372	0.40 321	0.63 402	0.40 335	0.32 348	0.62 487	0.41 521	0.16 410	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.16 480

GGDA	0.32 322	0.18 267	0.32 221	0.31 70	0.21 250	0.31 254	0.26 251	0.59 348	0.66 458	0.50 381	0.68 430	0.40 335	0.36 418	0.55 389	0.35 449	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.12 250	0.15 353	0.15 427

Foundation-i1c-attn	0.23 147	0.13 8	0.23 15	0.29 17	0.15 40	0.35 336	0.27 277	0.45 242	0.28 142	0.28 199	0.34 233	0.40 335	0.30 324	0.33 128	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

Foundation-i1b	0.24 176	0.13 8	0.23 15	0.29 17	0.15 40	0.40 408	0.26 251	0.48 264	0.25 109	0.31 229	0.33 220	0.40 335	0.30 324	0.35 159	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.09 8

Foundation-i1a	0.24 176	0.13 8	0.23 15	0.28 11	0.15 40	0.40 408	0.29 320	0.49 271	0.25 109	0.33 251	0.35 243	0.40 335	0.30 324	0.34 142	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

rvit_stereo_0081_aga	0.31 312	0.28 610	0.44 444	0.42 522	0.29 569	0.34 318	0.31 379	0.44 233	0.40 301	0.39 310	0.44 296	0.40 335	0.32 348	0.42 243	0.29 359	0.23 646	0.17 615	0.19 508	0.16 454	0.20 562	0.15 427

rvit_stereo_0080	0.31 312	0.25 557	0.40 385	0.39 386	0.28 536	0.27 157	0.46 638	0.49 271	0.44 332	0.35 271	0.42 285	0.40 335	0.28 284	0.41 229	0.33 411	0.22 627	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.22 614	0.15 427

MGS-Stereo	0.28 260	0.19 321	0.40 385	0.36 275	0.23 342	0.37 369	0.30 344	0.39 166	0.44 332	0.31 229	0.51 337	0.40 335	0.24 205	0.43 258	0.26 278	0.15 348	0.12 401	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.13 335

whm_eth	0.31 312	0.25 557	0.40 385	0.39 386	0.28 536	0.27 157	0.46 638	0.49 271	0.44 332	0.35 271	0.42 285	0.40 335	0.28 284	0.41 229	0.33 411	0.22 627	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.22 614	0.15 427

DCANet-4	0.36 395	0.20 377	0.48 509	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.66 418	0.92 640	0.69 505	0.78 483	0.40 335	0.47 506	0.45 276	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

MIPNet	0.37 412	0.21 425	0.59 599	0.39 386	0.25 422	0.50 484	0.28 308	0.77 521	0.70 480	0.65 472	0.60 390	0.40 335	0.49 516	0.44 271	0.37 488	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.13 335

StereoNetSlim22	0.29 281	0.17 219	0.36 308	0.41 473	0.27 508	0.37 369	0.23 175	0.53 311	0.26 117	0.43 344	0.33 220	0.41 348	0.22 165	0.55 389	0.28 331	0.16 410	0.11 317	0.18 458	0.15 410	0.15 353	0.13 335

GOStereo-base	0.45 511	0.69 783	0.61 609	0.82 802	0.30 593	0.33 296	0.31 379	0.73 494	0.54 397	0.69 505	0.66 419	0.41 348	0.38 436	0.84 652	0.34 429	0.34 749	0.12 401	0.29 714	0.17 517	0.32 708	0.17 508

Last	0.22 123	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.20 209	0.25 118	0.22 132	0.34 102	0.27 124	0.21 62	0.21 59	0.41 348	0.17 38	0.45 276	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

TestStereo_HL2	0.33 342	0.18 267	0.33 245	0.31 70	0.22 285	0.32 280	0.25 220	0.58 341	0.61 425	0.54 406	0.68 430	0.41 348	0.36 418	0.57 416	0.36 469	0.16 410	0.11 317	0.13 148	0.11 198	0.15 353	0.16 480

water-stereo	0.28 260	0.14 40	0.29 147	0.35 238	0.19 159	0.36 354	0.23 175	0.62 375	0.38 278	0.39 310	0.62 400	0.41 348	0.35 389	0.28 29	0.27 305	0.14 257	0.13 481	0.13 148	0.12 250	0.12 149	0.10 96

MM-Stereo_test3	0.34 354	0.19 321	0.31 195	0.41 473	0.25 422	0.35 336	0.44 631	0.72 483	0.92 640	0.46 364	0.52 352	0.41 348	0.29 304	0.44 271	0.28 331	0.16 410	0.15 557	0.17 401	0.13 313	0.14 276	0.13 335

HART	0.29 281	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.21 250	0.32 280	0.26 251	0.62 375	0.31 184	0.33 251	0.65 412	0.41 348	0.22 165	0.55 389	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.11 198	0.15 353	0.11 202

rvit_stereo_ft	0.33 342	0.25 557	0.47 488	0.52 703	0.32 643	0.33 296	0.47 646	0.49 271	0.50 379	0.34 259	0.41 280	0.41 348	0.32 348	0.48 326	0.34 429	0.22 627	0.14 523	0.19 508	0.18 550	0.19 540	0.14 391

MaDis-Stereo	0.26 225	0.18 267	0.36 308	0.36 275	0.26 471	0.27 157	0.27 277	0.43 225	0.35 237	0.27 184	0.26 150	0.41 348	0.28 284	0.40 216	0.28 331	0.16 410	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.12 272

LoS	0.29 281	0.15 101	0.30 167	0.29 17	0.18 123	0.33 296	0.29 320	0.51 288	0.72 493	0.34 259	0.52 352	0.41 348	0.28 284	0.47 313	0.28 331	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.11 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.34 184	0.20 209	0.35 336	0.20 68	0.52 299	0.36 247	0.28 199	0.27 161	0.41 348	0.18 60	0.45 276	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.16 340	0.14 367	0.13 216	0.11 202

MC-Stereo	0.28 260	0.17 219	0.32 221	0.38 350	0.20 209	0.26 134	0.26 251	0.49 271	0.37 266	0.37 283	0.61 395	0.41 348	0.31 342	0.55 389	0.25 245	0.13 174	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.11 202

RAFT+CT+SA	0.39 446	0.23 489	0.36 308	0.51 686	0.27 508	0.29 203	0.46 638	0.75 508	0.80 556	0.51 386	0.89 559	0.41 348	0.40 457	0.78 623	0.32 395	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.18 550	0.15 353	0.14 391

GLC_STEREO	0.29 281	0.19 321	0.27 109	0.44 568	0.19 159	0.31 254	0.26 251	0.47 256	0.43 323	0.37 283	0.47 312	0.41 348	0.23 192	0.50 342	0.34 429	0.14 257	0.18 640	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.13 335

arf2	0.43 491	0.38 685	0.59 599	0.89 811	0.31 624	0.38 386	0.30 344	0.69 448	0.44 332	0.70 512	0.80 497	0.42 362	0.39 450	0.72 579	0.32 395	0.34 749	0.11 317	0.27 693	0.17 517	0.23 631	0.15 427

arf1	0.52 604	0.88 807	0.66 642	1.10 824	0.30 593	0.34 318	0.29 320	0.75 508	0.47 356	0.81 586	0.80 497	0.42 362	0.41 467	0.98 706	0.35 449	0.54 812	0.12 401	0.35 743	0.17 517	0.42 760	0.16 480

VMStereo-Base	0.28 260	0.16 158	0.27 109	0.30 34	0.17 85	0.30 229	0.27 277	0.50 284	0.65 454	0.32 244	0.47 312	0.42 362	0.24 205	0.41 229	0.27 305	0.15 348	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.14 391

tg	0.33 342	0.18 267	0.37 328	0.39 386	0.22 285	0.38 386	0.26 251	0.70 465	0.56 414	0.47 371	0.65 412	0.42 362	0.24 205	0.55 389	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.17 517	0.14 276	0.11 202

rvit_stereo_0083	0.34 354	0.24 531	0.50 538	0.44 568	0.27 508	0.34 318	0.35 478	0.45 242	0.62 429	0.37 283	0.47 312	0.42 362	0.35 389	0.40 216	0.36 469	0.22 627	0.20 675	0.20 544	0.17 517	0.20 562	0.14 391

4D-IteraStereo	0.33 342	0.18 267	0.40 385	0.40 434	0.24 386	0.32 280	0.27 277	0.58 341	0.72 493	0.65 472	0.54 361	0.42 362	0.23 192	0.45 276	0.28 331	0.14 257	0.09 40	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.11 202

fff	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

dd	0.43 491	0.38 685	0.55 581	0.44 568	0.25 422	0.47 474	0.38 546	0.70 465	1.05 705	0.59 425	0.65 412	0.42 362	0.39 450	0.66 532	0.50 596	0.24 659	0.15 557	0.21 588	0.15 410	0.22 614	0.18 532

CroCo-Stereo	0.26 225	0.22 467	0.36 308	0.48 632	0.22 285	0.20 41	0.29 320	0.51 288	0.44 332	0.28 199	0.23 94	0.42 362	0.26 246	0.29 48	0.26 278	0.15 348	0.13 481	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272
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
csc	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

cscssc	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

SME	0.40 459	0.20 377	0.35 290	0.36 275	0.19 159	0.79 661	0.31 379	0.79 531	0.73 500	0.56 414	0.77 471	0.43 373	0.51 531	0.57 416	0.36 469	0.16 410	0.17 615	0.19 508	0.19 584	0.18 500	0.16 480

HLF11	0.34 354	0.17 219	0.42 417	0.30 34	0.23 342	0.36 354	0.22 132	0.69 448	0.48 368	0.49 377	0.66 419	0.43 373	0.37 429	0.70 567	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.13 148	0.11 198	0.15 353	0.17 508

DLNR-FE	20.05 876	36.38 885	38.08 881	170.06 904	60.08 893	0.23 79	0.20 68	14.13 877	0.36 247	0.44 350	0.66 419	0.43 373	0.21 136	0.63 501	0.28 331	5.38 872	0.10 149	0.15 291	0.11 198	73.09 907	0.11 202

xyz-stereo-finetune2	0.36 395	0.19 321	0.38 345	0.32 106	0.19 159	0.82 681	0.29 320	0.52 299	0.32 204	0.51 386	0.78 483	0.43 373	0.45 493	0.69 560	0.44 558	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.13 335

GCAP-BAT	0.28 260	0.15 101	0.42 417	0.33 142	0.21 250	0.25 118	0.25 220	0.45 242	0.54 397	0.34 259	0.42 285	0.43 373	0.27 265	0.48 326	0.24 211	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.11 57	0.12 272

DLNR_Zeroshot_test	20.09 877	36.28 884	38.04 880	169.85 903	61.80 894	0.23 79	0.20 68	13.88 876	0.37 266	0.44 350	0.66 419	0.43 373	0.21 136	0.62 487	0.28 331	5.46 873	0.10 149	0.15 291	0.11 198	72.60 906	0.11 202

GCAPDPT-zeroshot	0.28 260	0.15 101	0.42 417	0.33 142	0.21 250	0.25 118	0.25 220	0.45 242	0.54 397	0.34 259	0.42 285	0.43 373	0.27 265	0.48 326	0.24 211	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.11 57	0.12 272

ADStereo(finetuned)	0.37 412	0.16 158	0.49 523	0.34 184	0.19 159	0.30 229	0.30 344	0.68 438	0.91 635	0.70 512	0.77 471	0.43 373	0.69 652	0.45 276	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

test_4	0.36 395	0.18 267	0.31 195	0.44 568	0.25 422	0.20 41	0.34 451	0.56 323	0.41 306	0.59 425	1.45 753	0.43 373	0.25 221	0.63 501	0.28 331	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.19 584	0.15 353	0.11 202

s12784h	0.36 395	0.15 101	0.24 28	0.34 184	0.15 40	0.77 651	0.29 320	0.80 535	0.83 574	0.56 414	0.57 378	0.43 373	0.40 457	0.57 416	0.33 411	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.09 29	0.14 276	0.09 8

DCANet	0.36 395	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.30 229	0.30 344	0.68 438	0.91 635	0.70 512	0.77 471	0.43 373	0.57 570	0.45 276	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

DDDD	0.21 100	0.15 101	0.28 133	0.31 70	0.20 209	0.25 118	0.22 132	0.39 166	0.24 87	0.22 87	0.18 29	0.44 384	0.21 136	0.28 29	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

S0	0.37 412	0.18 267	0.33 245	0.40 434	0.21 250	0.79 661	0.56 705	0.63 386	0.45 343	0.53 400	0.61 395	0.44 384	0.36 418	0.45 276	0.31 382	0.22 627	0.21 686	0.26 679	0.22 652	0.16 420	0.12 272

Foundation-i1	0.26 225	0.14 40	0.25 55	0.33 142	0.21 250	0.39 401	0.26 251	0.60 361	0.38 278	0.35 271	0.38 265	0.44 384	0.29 304	0.32 103	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.10 96

IPLGR	0.39 446	0.21 425	0.63 625	0.39 386	0.22 285	0.49 482	0.29 320	0.76 517	0.74 510	0.78 565	0.77 471	0.44 384	0.42 471	0.47 313	0.38 498	0.13 174	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.13 335

AIO-test1	0.38 429	0.18 267	0.38 345	0.50 665	0.24 386	0.46 468	0.30 344	0.70 465	1.19 743	0.40 321	0.71 442	0.45 388	0.29 304	0.53 372	0.27 305	0.15 348	0.13 481	0.19 508	0.21 634	0.13 216	0.17 508

IPLGR_C	0.40 459	0.21 425	0.64 630	0.45 593	0.33 656	0.52 495	0.34 451	0.66 418	0.62 429	0.82 596	0.92 571	0.45 388	0.32 348	0.52 359	0.46 579	0.17 471	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

ACRE	0.40 459	0.21 425	0.65 636	0.45 593	0.33 656	0.51 489	0.33 430	0.66 418	0.63 440	0.80 573	0.92 571	0.45 388	0.32 348	0.52 359	0.45 568	0.16 410	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

RAFT-345	0.40 459	0.18 267	0.40 385	0.38 350	0.22 285	0.33 296	0.26 251	0.61 370	0.51 386	0.74 544	1.79 777	0.45 388	0.33 368	0.66 532	0.36 469	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.14 367	0.13 216	0.13 335

rafts_anoy	0.37 412	0.21 425	0.36 308	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.33 430	0.67 428	0.90 627	0.58 422	0.66 419	0.45 388	0.33 368	0.47 313	0.39 506	0.16 410	0.11 317	0.21 588	0.23 671	0.17 465	0.14 391

Anonymous3	0.46 523	0.34 656	0.86 713	0.50 665	0.37 688	0.81 673	0.50 666	0.72 483	0.65 454	0.51 386	0.65 412	0.45 388	0.45 493	0.64 516	0.38 498	0.24 659	0.24 716	0.22 606	0.21 634	0.23 631	0.23 645

raftrobust	0.34 354	0.19 321	0.36 308	0.41 473	0.27 508	0.30 229	0.25 220	0.71 476	0.63 440	0.58 422	0.55 371	0.45 388	0.46 500	0.51 352	0.29 359	0.16 410	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.13 335

TestStereo-Hl	0.34 354	0.20 377	0.32 221	0.32 106	0.22 285	0.32 280	0.27 277	0.64 402	0.59 421	0.50 381	0.67 427	0.46 395	0.45 493	0.60 464	0.34 429	0.14 257	0.11 317	0.13 148	0.13 313	0.15 353	0.15 427

CroCo-Stereo Lap2	0.28 260	0.24 531	0.39 370	0.50 665	0.29 569	0.20 41	0.31 379	0.49 271	0.38 278	0.24 127	0.27 161	0.46 395	0.31 342	0.39 204	0.30 372	0.14 257	0.15 557	0.16 340	0.13 313	0.16 420	0.15 427

CIPLG	0.41 472	0.21 425	0.63 625	0.45 593	0.33 656	0.52 495	0.33 430	0.65 406	0.60 424	0.82 596	0.96 590	0.46 395	0.32 348	0.55 389	0.44 558	0.16 410	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

GIO	0.30 300	0.15 101	0.36 308	0.35 238	0.20 209	0.24 96	0.41 599	0.46 250	0.58 419	0.43 344	0.61 395	0.47 398	0.21 136	0.46 300	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.13 335

EE1	0.28 260	0.15 101	0.35 290	0.36 275	0.24 386	0.18 30	0.26 251	0.59 348	0.38 278	0.34 259	0.35 243	0.47 398	0.35 389	0.54 380	0.22 142	0.16 410	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.12 272

FACV-RUCA	0.43 491	0.28 610	0.47 488	0.45 593	0.33 656	0.58 544	0.34 451	0.82 542	0.73 500	0.57 420	0.84 524	0.47 398	0.50 526	0.54 380	0.39 506	0.22 627	0.15 557	0.35 743	0.16 454	0.28 681	0.21 613

RCA-Stereo	0.35 374	0.17 219	0.34 270	0.38 350	0.22 285	0.31 254	0.34 451	0.68 438	1.24 752	0.45 356	0.65 412	0.47 398	0.43 477	0.38 195	0.27 305	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.11 202

AnonymousM	0.41 472	0.81 799	0.29 147	0.34 184	0.22 285	0.28 184	0.38 546	0.53 311	0.41 306	0.70 512	0.49 323	0.47 398	0.27 265	0.41 229	0.31 382	0.15 348	0.12 401	1.51 835	0.26 712	0.12 149	0.10 96

TestStereo	0.38 429	0.31 637	0.40 385	0.45 593	0.20 209	0.40 408	0.37 523	0.66 418	0.65 454	0.53 400	0.78 483	0.47 398	0.40 457	0.55 389	0.37 488	0.18 509	0.13 481	0.20 544	0.15 410	0.22 614	0.13 335

GES	0.44 500	0.23 489	0.57 593	0.40 434	0.30 593	0.59 556	0.36 501	0.96 607	0.68 470	0.74 544	0.83 518	0.47 398	0.48 511	0.67 543	0.43 540	0.22 627	0.16 593	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.23 645

Weightmod_eth	0.31 312	0.19 321	0.31 195	0.35 238	0.18 123	0.45 462	0.35 478	0.62 375	0.39 293	0.44 350	0.39 270	0.48 405	0.41 467	0.45 276	0.23 189	0.17 471	0.16 593	0.15 291	0.14 367	0.15 353	0.09 8

Weightmod	0.32 322	0.18 267	0.30 167	0.34 184	0.19 159	0.54 510	0.34 451	0.56 323	0.50 379	0.41 330	0.52 352	0.48 405	0.33 368	0.46 300	0.29 359	0.15 348	0.23 704	0.16 340	0.15 410	0.14 276	0.11 202

DFGA-Net	0.45 511	0.29 622	0.80 704	0.42 522	0.32 643	0.53 503	0.35 478	0.78 527	0.89 624	0.66 485	0.75 460	0.48 405	0.39 450	0.74 596	0.60 641	0.15 348	0.13 481	0.19 508	0.18 550	0.20 562	0.17 508

WCG-NET（raft）	0.31 312	0.15 101	0.36 308	0.32 106	0.19 159	0.35 336	0.27 277	0.51 288	0.78 545	0.45 356	0.55 371	0.48 405	0.27 265	0.54 380	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.12 149	0.11 202

TestStereo1	0.43 491	0.23 489	0.41 396	0.51 686	0.24 386	0.34 318	0.40 583	0.77 521	0.90 627	0.68 497	0.96 590	0.48 405	0.46 500	0.91 686	0.32 395	0.16 410	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.13 335

SA-5K	0.43 491	0.23 489	0.41 396	0.51 686	0.24 386	0.34 318	0.40 583	0.77 521	0.90 627	0.68 497	0.96 590	0.48 405	0.46 500	0.91 686	0.32 395	0.16 410	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.13 335

SA	0.44 500	0.25 557	0.46 474	0.46 616	0.24 386	0.43 441	0.36 501	0.75 508	0.96 662	0.59 425	1.03 631	0.48 405	0.52 535	0.94 703	0.32 395	0.16 410	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.15 353	0.13 335

DN-CSS_ROB	0.43 491	0.26 577	0.62 615	0.40 434	0.29 569	0.44 450	0.27 277	0.77 521	0.75 515	0.72 533	1.09 658	0.48 405	0.43 477	0.69 560	0.37 488	0.15 348	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.18 500	0.16 480

SMOE	0.36 395	0.20 377	0.35 290	0.36 275	0.17 85	0.63 586	0.41 599	0.65 406	0.55 406	0.54 406	0.72 444	0.49 413	0.38 436	0.40 216	0.30 372	0.19 544	0.12 401	0.28 703	0.15 410	0.19 540	0.14 391

RT-Monster	0.32 322	0.17 219	0.30 167	0.34 184	0.26 471	0.38 386	0.20 68	0.56 323	0.76 524	0.61 438	0.64 409	0.49 413	0.28 284	0.41 229	0.30 372	0.14 257	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.13 335

Lsterematch	0.38 429	0.17 219	0.38 345	0.37 306	0.20 209	0.42 436	0.27 277	0.57 332	0.71 491	0.66 485	1.02 626	0.49 413	0.40 457	0.57 416	0.43 540	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.14 391

FSD	0.48 552	0.47 727	0.53 567	0.54 724	0.46 750	0.48 477	0.52 685	0.53 311	0.48 368	0.48 374	0.48 315	0.49 413	0.48 511	0.51 352	0.49 593	0.45 789	0.42 809	0.47 784	0.46 797	0.46 770	0.45 777

Occ-G	0.26 225	0.14 40	0.28 133	0.34 184	0.20 209	0.27 157	0.34 451	0.41 196	0.31 184	0.29 215	0.43 291	0.49 413	0.25 221	0.47 313	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.12 272

EKT-Stereo	0.35 374	0.23 489	0.39 370	0.43 547	0.29 569	0.38 386	0.31 379	0.69 448	0.64 449	0.45 356	0.63 402	0.49 413	0.27 265	0.56 403	0.33 411	0.18 509	0.14 523	0.18 458	0.15 410	0.16 420	0.16 480

DF	0.26 225	0.15 101	0.38 345	0.35 238	0.19 159	0.26 134	0.26 251	0.42 206	0.27 124	0.29 215	0.49 323	0.50 419	0.22 165	0.48 326	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.11 202

DN	0.30 300	0.17 219	0.33 245	0.37 306	0.26 471	0.35 336	0.27 277	0.54 315	0.55 406	0.32 244	0.42 285	0.50 419	0.23 192	0.39 204	0.22 142	0.21 595	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.18 532

rvit_0105_6	0.38 429	0.28 610	0.64 630	0.50 665	0.30 593	0.39 401	0.38 546	0.51 288	0.67 463	0.40 321	0.45 300	0.50 419	0.41 467	0.54 380	0.36 469	0.27 690	0.26 732	0.24 646	0.21 634	0.22 614	0.16 480

anonymousdsp2	0.35 374	0.20 377	0.43 432	0.37 306	0.24 386	0.48 477	0.31 379	0.86 558	0.65 454	0.55 411	0.50 327	0.50 419	0.34 382	0.56 403	0.31 382	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.16 420	0.14 391

DRaft	0.49 571	0.17 219	0.47 488	0.37 306	0.25 422	0.58 544	0.40 583	0.65 406	0.85 589	1.02 717	1.75 776	0.50 419	0.82 712	0.63 501	0.40 514	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.16 454	0.14 276	0.15 427

raft+_RVC	0.38 429	0.19 321	0.35 290	0.37 306	0.25 422	0.45 462	0.37 523	0.78 527	0.89 624	0.51 386	0.78 483	0.50 419	0.29 304	0.53 372	0.40 514	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.12 272

PStereo	0.50 587	0.75 790	0.42 417	0.37 306	0.28 536	0.55 517	0.46 638	0.54 315	0.88 608	0.53 400	0.33 220	0.51 425	0.51 531	0.78 623	0.67 663	0.51 804	0.25 724	0.30 724	0.27 719	0.59 801	0.49 793

DStereoRT	0.74 701	0.19 321	0.50 538	0.51 686	0.33 656	1.10 738	0.34 451	0.82 542	0.76 524	0.78 565	1.05 641	0.51 425	0.73 676	0.76 607	0.48 590	0.16 410	0.13 481	3.96 875	1.37 857	0.19 540	0.14 391

Reg-Stereo(zero)	0.30 300	0.16 158	0.28 133	0.34 184	0.18 123	0.32 280	0.20 68	0.63 386	0.68 470	0.50 381	0.52 352	0.51 425	0.30 324	0.45 276	0.25 245	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.11 202

model_zeroshot	0.33 342	0.18 267	0.48 509	0.39 386	0.28 536	0.45 462	0.25 220	0.63 386	0.45 343	0.61 438	0.50 327	0.51 425	0.25 221	0.45 276	0.26 278	0.16 410	0.13 481	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.13 335

MyStereo05	0.44 500	0.21 425	0.45 457	0.41 473	0.28 536	0.41 429	0.50 666	0.93 590	1.09 724	0.76 555	0.61 395	0.51 425	0.57 570	0.73 588	0.42 530	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.15 427

RALCasStereoNet	0.36 395	0.21 425	0.37 328	0.42 522	0.26 471	0.35 336	0.38 546	0.63 386	0.64 449	0.50 381	0.72 444	0.51 425	0.29 304	0.59 458	0.36 469	0.16 410	0.14 523	0.15 291	0.13 313	0.17 465	0.16 480

AE-Stereo	0.34 354	0.21 425	0.42 417	0.48 632	0.31 624	0.48 477	0.35 478	0.61 370	0.62 429	0.32 244	0.55 371	0.52 431	0.27 265	0.47 313	0.29 359	0.13 174	0.13 481	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.12 272

TRStereo	0.37 412	0.27 596	0.59 599	0.47 624	0.41 717	0.29 203	0.30 344	0.84 551	0.59 421	0.52 396	0.41 280	0.52 431	0.26 246	0.73 588	0.27 305	0.17 471	0.12 401	0.19 508	0.19 584	0.13 216	0.11 202

HHNet	0.41 472	0.17 219	0.41 396	0.34 184	0.37 688	0.33 296	0.34 451	0.69 448	0.75 515	0.86 627	1.30 724	0.52 431	0.32 348	0.52 359	0.35 449	0.15 348	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.15 353	0.24 655

DIP-Stereo	0.39 446	0.21 425	0.50 538	0.41 473	0.28 536	0.62 574	0.27 277	0.77 521	0.40 301	0.64 463	0.86 538	0.52 431	0.33 368	0.66 532	0.42 530	0.15 348	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.15 427
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 395	0.21 425	0.42 417	0.35 238	0.22 285	0.62 574	0.29 320	0.69 448	0.43 323	0.60 430	0.53 358	0.53 435	0.48 511	0.56 403	0.40 514	0.18 509	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.17 508

Sa-1000	0.48 552	0.24 531	0.41 396	0.45 593	0.25 422	0.59 556	0.34 451	0.81 540	0.93 648	0.82 596	1.50 757	0.53 435	0.45 493	0.92 690	0.30 372	0.15 348	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.15 353	0.13 335

CRE-IMP	0.36 395	0.23 489	0.49 523	0.42 522	0.24 386	0.41 429	0.21 105	0.57 332	0.41 306	0.65 472	0.72 444	0.53 435	0.37 429	0.61 476	0.38 498	0.17 471	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.21 589	0.18 532

test-1	0.36 395	0.19 321	0.71 667	0.46 616	0.26 471	0.44 450	0.36 501	0.60 361	0.59 421	0.48 374	0.67 427	0.53 435	0.36 418	0.40 216	0.29 359	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.16 480

FE-Mocha	0.32 322	0.19 321	0.50 538	0.38 350	0.27 508	0.30 229	0.20 68	0.71 476	0.36 247	0.65 472	0.56 376	0.54 439	0.25 221	0.38 195	0.22 142	0.15 348	0.10 149	0.17 401	0.16 454	0.13 216	0.12 272

IGEV-FE	0.34 354	0.18 267	0.67 647	0.39 386	0.28 536	0.30 229	0.25 220	0.74 501	0.31 184	0.62 442	0.57 378	0.54 439	0.25 221	0.53 372	0.27 305	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

IGEV_Zeroshot_test	0.34 354	0.18 267	0.67 647	0.39 386	0.28 536	0.30 229	0.25 220	0.74 501	0.31 184	0.62 442	0.57 378	0.54 439	0.25 221	0.53 372	0.27 305	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

StereoVision	0.42 480	0.28 610	0.45 457	0.49 651	0.28 536	0.38 386	0.38 546	0.72 483	0.62 429	0.44 350	1.14 679	0.54 439	0.39 450	0.56 403	0.34 429	0.21 595	0.24 716	0.25 660	0.24 687	0.26 665	0.16 480

SFCPSM	0.47 539	0.21 425	0.55 581	0.40 434	0.27 508	0.87 693	0.37 523	1.33 763	0.77 533	0.80 573	0.84 524	0.54 439	0.49 516	0.57 416	0.37 488	0.18 509	0.13 481	0.18 458	0.20 611	0.16 420	0.15 427

AnonStereo	0.31 312	0.19 321	0.37 328	0.39 386	0.23 342	0.28 184	0.34 451	0.64 402	0.49 372	0.43 344	0.34 233	0.55 444	0.32 348	0.54 380	0.23 189	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.17 465	0.13 335

rvit_0105_4	0.41 472	0.29 622	0.71 667	0.50 665	0.29 569	0.41 429	0.41 599	0.55 319	0.73 500	0.45 356	0.48 315	0.55 444	0.44 488	0.57 416	0.36 469	0.28 703	0.26 732	0.25 660	0.22 652	0.23 631	0.18 532

MyStereo04	0.44 500	0.22 467	0.44 444	0.42 522	0.28 536	0.40 408	0.50 666	1.00 623	1.08 722	0.62 442	0.58 385	0.55 444	0.57 570	0.71 573	0.44 558	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.16 480

Selective-RAFT	0.35 374	0.23 489	0.51 553	0.44 568	0.21 250	0.64 594	0.27 277	0.59 348	0.63 440	0.40 321	0.38 265	0.55 444	0.40 457	0.57 416	0.35 449	0.13 174	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.16 420	0.13 335

TestStereo_HL3	0.37 412	0.19 321	0.49 523	0.34 184	0.24 386	0.51 489	0.39 570	0.60 361	0.43 323	0.61 438	0.83 518	0.56 448	0.46 500	0.55 389	0.28 331	0.15 348	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.14 276	0.17 508

DCRE	0.37 412	0.18 267	0.46 474	0.45 593	0.32 643	0.42 436	0.37 523	0.63 386	0.51 386	0.47 371	0.94 575	0.56 448	0.36 418	0.52 359	0.32 395	0.14 257	0.13 481	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.13 335

NRIStereo	0.36 395	0.20 377	0.45 457	0.41 473	0.23 342	0.34 318	0.26 251	0.65 406	0.55 406	0.64 463	0.63 402	0.56 448	0.37 429	0.65 523	0.37 488	0.15 348	0.11 317	0.18 458	0.15 410	0.17 465	0.14 391

RAFT-RH_RVC	0.56 639	0.17 219	0.41 396	0.37 306	0.23 342	0.57 538	0.24 202	0.60 361	0.70 480	1.19 757	3.94 838	0.56 448	0.38 436	0.65 523	0.36 469	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.14 367	0.12 149	0.13 335

LMCR-Stereo	0.53 613	0.30 632	0.53 567	0.58 746	0.30 593	0.83 684	0.36 501	1.19 716	0.76 524	0.88 646	1.04 637	0.56 448	0.62 606	0.82 638	0.67 663	0.19 544	0.15 557	0.19 508	0.14 367	0.23 631	0.17 508

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 395	0.17 219	0.41 396	0.35 238	0.19 159	0.33 296	0.29 320	0.65 406	0.73 500	0.68 497	1.01 617	0.56 448	0.40 457	0.42 243	0.30 372	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.10 96

PSi22	0.30 300	0.18 267	0.30 167	0.36 275	0.19 159	0.30 229	0.19 41	0.42 206	0.73 500	0.27 184	0.32 216	0.57 454	0.43 477	0.77 617	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.14 276	0.11 202

NF-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.45 457	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.57 454	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

ROB_FTStereo_v2	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.31 379	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.57 454	0.38 436	0.57 416	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

DeepStereo_RVC	0.36 395	0.21 425	0.47 488	0.40 434	0.24 386	0.26 134	0.22 132	0.60 361	0.38 278	0.69 505	0.67 427	0.57 454	0.51 531	0.56 403	0.39 506	0.16 410	0.12 401	0.18 458	0.15 410	0.19 540	0.18 532

cross-raft	0.34 354	0.20 377	0.37 328	0.44 568	0.23 342	0.32 280	0.35 478	0.74 501	0.40 301	0.60 430	0.77 471	0.57 454	0.27 265	0.43 258	0.28 331	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.11 202

RAFT-IKP	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.28 308	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.57 454	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

CFNet-RSSM	0.34 354	0.17 219	0.45 457	0.39 386	0.22 285	0.35 336	0.23 175	0.73 494	0.84 580	0.65 472	0.54 361	0.57 454	0.28 284	0.46 300	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.11 202

R-Stereo Train	0.39 446	0.18 267	0.42 417	0.42 522	0.26 471	0.40 408	0.32 415	0.72 483	0.34 224	0.89 650	1.28 717	0.57 454	0.35 389	0.42 243	0.32 395	0.15 348	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.13 335

RAFT-Stereo	0.39 446	0.18 267	0.42 417	0.42 522	0.26 471	0.40 408	0.32 415	0.72 483	0.34 224	0.89 650	1.28 717	0.57 454	0.35 389	0.42 243	0.32 395	0.15 348	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.13 335
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 322	0.18 267	0.33 245	0.39 386	0.22 285	0.26 134	0.29 320	0.67 428	0.80 556	0.53 400	0.51 337	0.58 463	0.20 110	0.47 313	0.27 305	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.11 202

MyStereo8	0.40 459	0.20 377	0.54 573	0.41 473	0.29 569	0.53 503	0.29 320	0.65 406	0.49 372	0.71 520	0.98 606	0.58 463	0.43 477	0.50 342	0.51 606	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.19 540	0.19 567

UDGNet	0.48 552	0.77 794	0.50 538	0.48 632	0.31 624	0.41 429	0.34 451	0.70 465	0.92 640	0.65 472	0.60 390	0.58 463	0.43 477	0.63 501	0.41 521	0.32 733	0.15 557	0.66 810	0.19 584	0.36 734	0.21 613

Patchmatch Stereo++	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427
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
OCTAStereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

PSM-adaLoss	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.31 379	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.56 403	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

PSM-AAD	0.48 552	0.20 377	0.37 328	0.43 547	0.23 342	0.56 532	0.50 666	0.65 406	0.70 480	1.07 736	1.12 665	0.58 463	0.92 739	0.61 476	0.32 395	0.15 348	0.11 317	0.25 660	0.26 712	0.18 500	0.43 772

ROB_FTStereo	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.25 118	0.21 105	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.57 416	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

HUI-Stereo	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.60 361	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.50 342	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

DEmStereo	0.48 552	0.17 219	0.50 538	0.38 350	0.25 422	0.59 556	0.34 451	0.63 386	0.74 510	0.89 650	1.66 769	0.58 463	1.06 763	0.60 464	0.42 530	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.16 454	0.14 276	0.15 427

RE-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

TVStereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

iGMRVC	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.30 344	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

iRAFT	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

Gwc-CoAtRS	0.34 354	0.17 219	0.44 444	0.39 386	0.23 342	0.34 318	0.22 132	0.70 465	0.75 515	0.60 430	0.59 387	0.58 463	0.29 304	0.45 276	0.26 278	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.12 272

rvit_stereo_0075_2	0.47 539	0.37 675	0.70 662	0.53 717	0.46 750	0.43 441	0.36 501	0.81 540	0.67 463	0.55 411	0.74 458	0.59 478	0.43 477	0.63 501	0.43 540	0.32 733	0.23 704	0.35 743	0.25 697	0.30 694	0.25 663

SDNR	0.86 731	0.37 675	1.47 792	0.40 434	0.38 699	3.38 839	0.33 430	0.90 580	0.98 669	0.99 703	2.09 793	0.59 478	0.71 669	1.29 760	0.70 671	0.51 804	0.56 827	0.36 749	0.26 712	0.43 762	0.46 781

x	0.39 446	0.24 531	0.41 396	0.34 184	0.23 342	0.52 495	0.32 415	0.86 558	0.52 389	0.57 420	0.70 439	0.59 478	0.50 526	0.49 333	0.46 579	0.17 471	0.15 557	0.17 401	0.15 410	0.17 465	0.16 480

PSM-softLoss	0.38 429	0.20 377	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.35 478	0.69 448	0.46 349	0.62 442	0.82 512	0.59 478	0.33 368	0.70 567	0.39 506	0.19 544	0.12 401	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.22 637

KMStereo	0.38 429	0.20 377	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.35 478	0.69 448	0.46 349	0.62 442	0.82 512	0.59 478	0.33 368	0.70 567	0.39 506	0.19 544	0.12 401	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.22 637

Prome-Stereo	0.46 523	0.19 321	0.35 290	0.44 568	0.26 471	0.40 408	0.45 634	0.68 438	0.44 332	0.96 688	1.84 780	0.59 478	0.67 641	0.61 476	0.32 395	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.29 695

Hybrid-DGEV-2	0.41 472	0.21 425	0.42 417	0.47 624	0.29 569	0.59 556	0.23 175	0.82 542	0.99 674	0.64 463	0.63 402	0.60 484	0.65 630	0.58 439	0.33 411	0.14 257	0.12 401	0.18 458	0.16 454	0.14 276	0.12 272

rvit_0105_5	0.42 480	0.31 637	0.73 676	0.50 665	0.29 569	0.44 450	0.42 611	0.61 370	0.74 510	0.51 386	0.51 337	0.60 484	0.47 506	0.57 416	0.38 498	0.27 690	0.25 724	0.25 660	0.23 671	0.22 614	0.18 532

knoymous	0.36 395	0.20 377	0.31 195	0.31 70	0.22 285	0.36 354	0.29 320	0.61 370	0.64 449	0.67 490	0.70 439	0.60 484	0.40 457	0.58 439	0.34 429	0.17 471	0.11 317	0.20 544	0.11 198	0.17 465	0.18 532

DisPM	0.39 446	0.19 321	0.44 444	0.41 473	0.27 508	0.24 96	0.31 379	0.65 406	0.57 417	0.87 635	0.87 547	0.60 484	0.32 348	0.76 607	0.32 395	0.18 509	0.12 401	0.19 508	0.17 517	0.15 353	0.20 593

iRaft-Stereo_20w	0.39 446	0.19 321	0.57 593	0.37 306	0.27 508	0.31 254	0.24 202	1.44 784	0.29 162	0.69 505	0.53 358	0.60 484	0.42 471	0.83 646	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.15 353	0.13 335

RALAANet	0.38 429	0.23 489	0.48 509	0.42 522	0.29 569	0.35 336	0.25 220	0.86 558	0.64 449	0.67 490	0.65 412	0.60 484	0.29 304	0.60 464	0.34 429	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.21 589	0.13 335

Hybrid-DGEV-03	0.45 511	0.19 321	0.33 245	0.43 547	0.27 508	0.56 532	0.26 251	0.65 406	0.74 510	0.94 678	1.92 784	0.61 490	0.30 324	0.55 389	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.16 454	0.14 276	0.11 202

MSKI-zero shot	0.32 322	0.17 219	0.34 270	0.39 386	0.21 250	0.32 280	0.22 132	0.61 370	0.43 323	0.52 396	0.64 409	0.61 490	0.20 110	0.74 596	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.12 149	0.12 272

RAFT-Test	0.34 354	0.18 267	0.37 328	0.38 350	0.23 342	0.50 484	0.23 175	0.69 448	0.40 301	0.60 430	0.85 534	0.61 490	0.28 284	0.46 300	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

CASS	0.45 511	0.27 596	0.42 417	0.48 632	0.22 285	0.61 566	0.34 451	0.97 612	0.62 429	0.71 520	0.85 534	0.61 490	0.55 560	0.57 416	0.41 521	0.29 710	0.16 593	0.22 606	0.18 550	0.22 614	0.28 688
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 500	0.22 467	0.48 509	0.45 593	0.30 593	0.40 408	0.37 523	0.92 588	0.97 665	0.71 520	0.78 483	0.61 490	0.42 471	0.62 487	0.50 596	0.19 544	0.14 523	0.15 291	0.14 367	0.18 500	0.18 532

ASMatch	0.48 552	0.19 321	0.45 457	0.39 386	0.28 536	0.37 369	0.26 251	0.74 501	0.68 470	0.76 555	2.34 799	0.61 490	0.52 535	0.62 487	0.37 488	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.21 613

FADNet_RVC	0.55 628	0.37 675	1.17 760	0.44 568	0.31 624	0.56 532	0.34 451	1.06 655	0.88 608	0.67 490	0.90 563	0.61 490	0.65 630	0.93 696	0.70 671	0.21 595	0.18 640	0.26 679	0.23 671	0.31 701	0.28 688

TADF							0.32 415	0.76 517	0.90 627	0.97 693	0.59 387	0.62 497	0.36 418	0.52 359	0.31 382	0.13 174	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.14 276

monster_256*512	0.35 374	0.23 489	0.30 167	0.42 522	0.23 342	0.44 450	0.36 501	0.71 476	0.67 463	0.45 356	0.52 352	0.62 497	0.40 457	0.38 195	0.33 411	0.13 174	0.10 149	0.17 401	0.15 410	0.16 420	0.13 335

test_sample4	0.47 539	0.26 577	0.50 538	0.35 238	0.22 285	0.69 616	0.38 546	1.15 697	0.81 564	0.78 565	0.82 512	0.62 497	0.53 542	0.63 501	0.44 558	0.21 595	0.15 557	0.21 588	0.19 584	0.21 589	0.19 567

CoDeX	0.47 539	0.20 377	0.49 523	0.42 522	0.25 422	0.75 644	0.36 501	1.27 751	0.80 556	0.82 596	0.96 590	0.62 497	0.57 570	0.60 464	0.36 469	0.17 471	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.16 420	0.14 391

mmm	0.44 500	0.27 596	0.46 474	0.38 350	0.24 386	0.61 566	0.35 478	0.94 596	0.53 393	0.72 533	1.05 641	0.63 501	0.50 526	0.57 416	0.45 568	0.18 509	0.15 557	0.23 627	0.20 611	0.20 562	0.18 532

MIM_Stereo	0.38 429	0.17 219	0.53 567	0.37 306	0.24 386	0.27 157	0.24 202	0.70 465	0.54 397	0.72 533	1.00 614	0.63 501	0.29 304	0.64 516	0.38 498	0.13 174	0.14 523	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.11 202

CrosDoStereo	0.50 587	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.24 386	0.40 408	1.18 815	0.67 428	0.86 594	0.94 678	1.37 734	0.63 501	0.77 695	0.65 523	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.14 391

DeepStereo_LL	0.50 587	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.24 386	0.40 408	1.18 815	0.67 428	0.86 594	0.94 678	1.37 734	0.63 501	0.77 695	0.65 523	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.14 391

111	0.40 459	0.17 219	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.52 495	0.28 308	0.74 501	1.16 737	0.50 381	0.91 566	0.63 501	0.48 511	0.61 476	0.35 449	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.13 335

FENet	0.42 480	0.22 467	0.38 345	0.39 386	0.24 386	0.55 517	0.32 415	0.79 531	0.70 480	0.71 520	0.72 444	0.63 501	0.57 570	0.62 487	0.44 558	0.19 544	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.18 500	0.19 567

base	0.98 752	0.34 656	8.70 845	0.50 665	0.37 688	0.80 667	0.43 620	0.96 607	1.03 694	1.01 713	1.12 665	0.64 507	0.63 612	0.83 646	0.55 627	0.42 781	0.28 745	0.28 703	0.30 735	0.20 562	0.26 669

rvit_0105_3	0.47 539	0.34 656	0.77 699	0.54 724	0.31 624	0.49 482	0.47 646	0.63 386	0.79 554	0.65 472	0.59 387	0.64 507	0.50 526	0.65 523	0.39 506	0.29 710	0.27 741	0.29 714	0.28 727	0.21 589	0.20 593

test_sample5	0.47 539	0.26 577	0.49 523	0.36 275	0.22 285	0.64 594	0.39 570	1.13 684	0.81 564	0.77 561	0.94 575	0.64 507	0.54 554	0.65 523	0.43 540	0.21 595	0.16 593	0.22 606	0.20 611	0.22 614	0.20 593

DualNet	0.48 552	0.26 577	0.49 523	0.36 275	0.22 285	0.64 594	0.39 570	1.13 684	0.81 564	0.80 573	1.03 631	0.64 507	0.54 554	0.65 523	0.43 540	0.21 595	0.16 593	0.22 606	0.20 611	0.22 614	0.20 593

Any-RAFT	0.35 374	0.16 158	0.30 167	0.34 184	0.21 250	0.52 495	0.22 132	0.88 572	0.73 500	0.53 400	0.73 449	0.64 507	0.28 284	0.46 300	0.24 211	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.12 272

AASNet	0.53 613	0.25 557	0.52 559	0.49 651	0.32 643	0.74 638	0.40 583	1.50 792	0.86 594	0.86 627	0.92 571	0.64 507	0.59 587	0.59 458	0.79 690	0.23 646	0.19 660	0.20 544	0.16 454	0.21 589	0.19 567

GMOStereo	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

error version	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

test-v	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

test-3	0.34 354	0.16 158	0.43 432	0.39 386	0.21 250	0.43 441	0.22 132	0.63 386	0.78 545	0.71 520	0.45 300	0.64 507	0.27 265	0.43 258	0.31 382	0.12 92	0.09 40	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.10 96

test_1	0.34 354	0.16 158	0.43 432	0.39 386	0.21 250	0.43 441	0.23 175	0.63 386	0.78 545	0.68 497	0.45 300	0.64 507	0.27 265	0.43 258	0.31 382	0.12 92	0.09 40	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.10 96

PFNet+	0.40 459	0.19 321	0.49 523	0.39 386	0.25 422	0.28 184	0.23 175	0.64 402	0.70 480	0.85 619	0.79 494	0.64 507	0.35 389	0.72 579	0.34 429	0.19 544	0.14 523	0.23 627	0.20 611	0.16 420	0.20 593

test-2	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

HITNet	0.41 472	0.26 577	0.45 457	0.33 142	0.17 85	0.63 586	0.30 344	0.93 590	0.64 449	0.71 520	0.82 512	0.64 507	0.52 535	0.59 458	0.43 540	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.19 540	0.12 272
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
AROF2	0.75 704	1.30 828	0.78 701	1.25 830	0.29 569	0.39 401	0.33 430	0.98 615	0.63 440	1.05 728	0.75 460	0.65 521	0.33 368	2.07 810	0.41 521	0.93 829	0.11 317	1.22 832	0.15 410	1.24 832	0.21 613

xx1	0.39 446	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.67 428	1.06 711	0.41 330	0.50 327	0.65 521	0.53 542	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.17 508

HBP-ISP	0.59 661	0.45 722	0.43 432	0.45 593	0.33 656	0.70 621	0.28 308	1.11 676	1.00 681	0.83 608	1.18 696	0.65 521	0.68 648	0.88 670	0.52 613	0.35 755	0.38 797	0.47 784	0.41 788	0.38 747	0.31 716

qqq	0.40 459	0.26 577	0.44 444	0.36 275	0.22 285	0.46 468	0.36 501	0.85 554	0.54 397	0.56 414	0.69 434	0.65 521	0.53 542	0.55 389	0.45 568	0.17 471	0.16 593	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.17 508

BUS	0.45 511	0.25 557	0.43 432	0.45 593	0.28 536	0.70 621	0.34 451	0.94 596	0.76 524	0.75 546	0.80 497	0.65 521	0.49 516	0.64 516	0.51 606	0.20 574	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

NINENet	0.50 587	0.29 622	0.51 553	0.45 593	0.32 643	0.70 621	0.34 451	1.10 670	0.88 608	0.80 573	0.94 575	0.65 521	0.49 516	0.73 588	0.51 606	0.22 627	0.20 675	0.25 660	0.18 550	0.22 614	0.21 613

test_sample6	0.49 571	0.26 577	0.50 538	0.37 306	0.22 285	0.63 586	0.40 583	1.12 682	0.83 574	0.80 573	1.03 631	0.66 527	0.55 560	0.67 543	0.46 579	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.22 652	0.23 631	0.21 613

test_sample3	0.46 523	0.25 557	0.50 538	0.35 238	0.23 342	0.69 616	0.37 523	1.15 697	0.81 564	0.75 546	0.79 494	0.66 527	0.49 516	0.63 501	0.46 579	0.21 595	0.15 557	0.20 544	0.19 584	0.21 589	0.19 567

LL-Strereo2	0.35 374	0.24 531	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.35 336	0.24 202	0.67 428	0.44 332	0.54 406	0.51 337	0.66 527	0.25 221	0.66 532	0.30 372	0.14 257	0.12 401	0.23 627	0.20 611	0.18 500	0.13 335

gwcnet-sp	0.48 552	0.23 489	0.70 662	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

scenet	0.48 552	0.23 489	0.70 662	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

ssnet	0.48 552	0.23 489	0.70 662	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

LCNet	0.41 472	0.20 377	0.32 221	0.44 568	0.24 386	0.47 474	0.29 320	0.67 428	0.53 393	0.72 533	1.03 631	0.66 527	0.60 591	0.58 439	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.19 508	0.19 584	0.21 589	0.36 744

AAGNet	1.43 796	0.20 377	0.48 509	0.44 568	0.25 422	0.29 203	0.31 379	0.65 406	0.68 470	0.97 693	0.86 538	0.67 534	0.62 606	0.64 516	20.63 878	0.16 410	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.19 540	0.12 272

RSGM							0.24 202	0.70 465	0.42 317	0.67 490	0.62 400	0.68 535	0.32 348	0.46 300	0.29 359	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.13 216

Selective-IGEV-i16pc	0.56 639	0.20 377	1.13 752	0.40 434	0.31 624	2.00 810	0.66 736	0.68 438	1.11 726	0.51 386	0.81 506	0.68 535	0.36 418	0.67 543	0.40 514	0.31 721	0.17 615	0.17 401	0.18 550	0.19 540	0.20 593

test_3	0.36 395	0.19 321	0.44 444	0.44 568	0.23 342	0.48 477	0.36 501	0.66 418	0.82 569	0.64 463	0.45 300	0.68 535	0.25 221	0.41 229	0.31 382	0.12 92	0.10 149	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.11 202

GANet-ADL	0.42 480	0.25 557	0.45 457	0.43 547	0.29 569	0.54 510	0.35 478	0.89 575	0.86 594	0.63 451	0.72 444	0.68 535	0.42 471	0.52 359	0.41 521	0.21 595	0.14 523	0.15 291	0.13 313	0.18 500	0.19 567

PFNet	0.42 480	0.18 267	0.58 597	0.43 547	0.24 386	0.43 441	0.32 415	0.74 501	0.78 545	1.00 708	0.74 458	0.68 535	0.39 450	0.72 579	0.37 488	0.16 410	0.10 149	0.20 544	0.15 410	0.16 420	0.13 335

Pruner-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.45 457	0.40 434	0.25 422	0.22 61	0.24 202	0.67 428	0.55 406	0.89 650	0.76 467	0.68 535	0.29 304	0.62 487	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.17 517	0.17 465	0.18 532

test_sample2	0.42 480	0.22 467	0.43 432	0.33 142	0.21 250	0.58 544	0.39 570	0.95 603	0.67 463	0.63 451	0.77 471	0.69 541	0.57 570	0.61 476	0.38 498	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.16 454	0.19 540	0.18 532

test_sample1	0.42 480	0.22 467	0.46 474	0.34 184	0.23 342	0.58 544	0.35 478	0.99 618	0.49 372	0.62 442	0.75 460	0.69 541	0.61 597	0.58 439	0.44 558	0.18 509	0.14 523	0.17 401	0.15 410	0.17 465	0.17 508

test_xeample	1.01 755	0.21 425	0.42 417	0.35 238	0.21 250	0.71 627	0.39 570	1.23 736	0.86 594	0.81 586	1.04 637	0.69 541	0.61 597	0.69 560	10.93 867	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.17 517	0.18 500	0.17 508

CCAANet	0.47 539	0.20 377	0.47 488	0.41 473	0.28 536	0.67 611	0.31 379	0.99 618	0.75 515	0.63 451	1.22 703	0.69 541	0.52 535	0.79 630	0.42 530	0.14 257	0.13 481	0.19 508	0.19 584	0.15 353	0.19 567

iResNet	0.49 571	0.29 622	0.79 702	0.42 522	0.21 250	0.61 566	0.40 583	0.82 542	0.99 674	0.87 635	1.12 665	0.69 541	0.53 542	0.78 623	0.51 606	0.15 348	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.15 427

DAS	0.51 596	0.25 557	0.60 607	0.48 632	0.31 624	0.58 544	0.41 599	0.83 547	0.97 665	0.89 650	1.12 665	0.70 546	0.75 684	0.82 638	0.43 540	0.17 471	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.20 562	0.18 532

SepStereo	0.51 596	0.25 557	0.60 607	0.48 632	0.31 624	0.58 544	0.41 599	0.83 547	0.97 665	0.89 650	1.12 665	0.70 546	0.75 684	0.93 696	0.43 540	0.17 471	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.20 562	0.18 532

FTStereo	0.56 639	0.20 377	0.37 328	0.41 473	0.25 422	0.40 408	0.79 773	0.66 418	0.43 323	1.09 742	3.27 826	0.70 546	0.73 676	0.55 389	0.33 411	0.14 257	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.15 353	0.30 706

BEATNet_4x	0.46 523	0.32 642	0.56 587	0.37 306	0.19 159	0.63 586	0.35 478	1.01 633	0.72 493	0.77 561	0.83 518	0.70 546	0.59 587	0.68 554	0.53 617	0.16 410	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.24 647	0.16 480

SMFormer	0.51 596	0.23 489	0.62 615	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.55 627	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.18 500	0.18 532

tta	0.51 596	0.23 489	0.62 615	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.55 627	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.14 391

qqq1	0.49 571	0.23 489	0.62 615	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.34 429	0.19 544	0.15 557	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.14 391

fff1	0.49 571	0.23 489	0.62 615	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.34 429	0.19 544	0.15 557	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.14 391

ffm	0.44 500	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	0.68 438	1.04 701	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.25 660	0.21 634	0.16 420	0.16 480

ff1	0.49 571	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	0.68 438	1.04 701	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 716	0.16 410	0.10 149	0.25 660	0.21 634	0.16 420	0.16 480

mmx	0.53 613	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	1.16 705	1.03 694	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 716	0.20 574	0.15 557	0.25 660	0.21 634	0.22 614	0.20 593

xxx	0.53 613	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	1.16 705	1.03 694	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 716	0.20 574	0.15 557	0.25 660	0.21 634	0.22 614	0.20 593

FINET	0.67 682	0.42 706	1.00 735	0.46 616	0.43 730	0.83 684	0.89 787	1.08 663	1.50 787	0.87 635	1.14 679	0.71 550	0.68 648	0.92 690	0.70 671	0.36 759	0.30 758	0.26 679	0.24 687	0.35 727	0.33 725

MWDA-net	0.50 587	0.23 489	0.58 597	0.41 473	0.30 593	0.78 656	0.48 654	0.83 547	0.86 594	0.98 699	0.85 534	0.72 559	0.81 707	0.75 602	0.42 530	0.19 544	0.13 481	0.18 458	0.18 550	0.19 540	0.21 613

zzzzzzz1	0.60 665	0.31 637	4.33 837	0.42 522	0.26 471	0.44 450	0.39 570	0.73 494	0.77 533	0.51 386	0.70 439	0.72 559	0.48 511	0.60 464	0.42 530	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.14 391

ITSA-stereo	0.53 613	0.28 610	0.52 559	0.40 434	0.23 342	0.56 532	0.34 451	1.24 743	1.24 752	0.80 573	0.81 506	0.72 559	0.58 580	0.82 638	0.65 657	0.21 595	0.17 615	0.23 627	0.21 634	0.22 614	0.26 669

DispNO	0.47 539	0.23 489	0.71 667	0.39 386	0.31 624	0.60 563	0.38 546	0.89 575	0.77 533	0.75 546	0.84 524	0.72 559	0.54 554	0.73 588	0.46 579	0.19 544	0.14 523	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.17 508

test_5	0.43 491	0.24 531	0.43 432	0.52 703	0.28 536	0.28 184	0.42 611	0.72 483	0.82 569	0.62 442	0.91 566	0.72 559	0.55 560	0.79 630	0.35 449	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.16 480

STrans-v2	0.46 523	0.20 377	0.48 509	0.40 434	0.24 386	0.55 517	0.50 666	1.07 659	0.73 500	0.65 472	1.05 641	0.72 559	0.69 652	0.72 579	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.14 367	0.13 216	0.12 272

SST-Stereo	0.40 459	0.19 321	0.45 457	0.42 522	0.25 422	0.25 118	0.21 105	0.66 418	0.47 356	1.08 740	0.79 494	0.72 559	0.43 477	0.77 617	0.35 449	0.16 410	0.11 317	0.20 544	0.16 454	0.19 540	0.15 427

THIR-Stereo	0.50 587	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.23 342	0.75 644	0.67 739	0.66 418	0.87 604	1.02 717	1.40 740	0.72 559	0.76 687	0.62 487	0.42 530	0.15 348	0.11 317	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.15 427

RAFT_R40	0.40 459	0.19 321	0.44 444	0.43 547	0.25 422	0.23 79	0.26 251	0.67 428	0.67 463	0.98 699	0.78 483	0.72 559	0.43 477	0.76 607	0.35 449	0.16 410	0.11 317	0.20 544	0.16 454	0.18 500	0.14 391

pcwnet_v2	0.58 654	0.28 610	0.84 707	0.45 593	0.35 672	0.61 566	0.35 478	1.27 751	1.21 747	0.99 703	1.27 715	0.72 559	0.58 580	0.67 543	0.48 590	0.27 690	0.21 686	0.24 646	0.23 671	0.29 685	0.29 695

222	1.18 782	0.22 467	0.44 444	0.37 306	0.22 285	0.79 661	0.37 523	1.31 760	0.89 624	0.92 671	1.08 655	0.72 559	0.71 669	0.66 532	13.89 870	0.20 574	0.15 557	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.19 567

PS-NSSS	0.58 654	0.44 715	0.62 615	0.42 522	0.33 656	0.66 606	0.58 710	1.02 638	0.86 594	0.77 561	1.28 717	0.72 559	0.64 624	0.82 638	0.59 639	0.31 721	0.26 732	0.40 767	0.27 719	0.33 716	0.26 669

MLCV	0.47 539	0.24 531	0.61 609	0.37 306	0.17 85	0.61 566	0.33 430	0.80 535	0.87 604	0.94 678	1.13 673	0.72 559	0.43 477	0.89 677	0.51 606	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.14 276	0.12 272

SCION-MonSter(vits)	0.46 523	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.88 572	1.07 718	0.20 46	1.06 648	0.73 572	0.56 567	0.76 607	1.14 763	0.19 544	0.15 557	0.33 738	0.34 758	0.25 656	0.24 655

rvit_105_1	0.54 625	0.40 699	0.76 694	0.58 746	0.37 688	0.59 556	0.68 744	0.70 465	0.94 655	0.82 596	0.69 434	0.73 572	0.58 580	0.78 623	0.54 622	0.32 733	0.29 753	0.31 725	0.34 758	0.23 631	0.20 593

riskmin	0.38 429	0.20 377	0.39 370	0.32 106	0.23 342	0.53 503	0.30 344	0.63 386	0.80 556	0.49 377	0.56 376	0.73 572	0.58 580	0.55 389	0.36 469	0.17 471	0.11 317	0.19 508	0.13 313	0.19 540	0.20 593

TransformOpticalFlow	0.44 500	0.20 377	0.47 488	0.41 473	0.23 342	0.37 369	0.47 646	0.94 596	0.76 524	0.65 472	1.14 679	0.73 572	0.56 567	0.76 607	0.32 395	0.15 348	0.10 149	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.13 335

IRAFT_RVC	0.42 480	0.20 377	0.48 509	0.44 568	0.24 386	0.27 157	0.54 694	0.74 501	0.77 533	0.76 555	0.80 497	0.73 572	0.51 531	0.70 567	0.36 469	0.17 471	0.10 149	0.21 588	0.16 454	0.16 420	0.14 391

XX-Stereo	0.37 412	0.17 219	0.45 457	0.55 733	0.36 680	0.38 386	0.20 68	0.60 361	0.30 171	0.46 364	1.30 724	0.73 572	0.26 246	0.56 403	0.26 278	0.16 410	0.11 317	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.10 96

ARAFT	0.47 539	0.24 531	0.79 702	0.42 522	0.25 422	0.55 517	0.55 699	0.75 508	0.81 564	0.89 650	0.75 460	0.73 572	0.47 506	0.88 670	0.37 488	0.15 348	0.12 401	0.23 627	0.22 652	0.14 276	0.13 335

SCION-MonSter	0.67 682	0.40 699	0.95 727	0.54 724	0.44 737	1.30 766	0.42 611	0.91 585	1.06 711	0.79 570	1.13 673	0.74 579	0.67 641	0.76 607	1.43 783	0.19 544	0.19 660	0.45 779	0.42 794	0.30 694	0.26 669

H2IRNET	0.37 412	0.20 377	0.33 245	0.38 350	0.25 422	0.27 157	0.23 175	0.59 348	0.72 493	0.39 310	0.90 563	0.74 579	0.55 560	0.52 359	0.43 540	0.15 348	0.13 481	0.18 458	0.20 611	0.16 420	0.13 335

FADNet-RVC-Resample	0.56 639	0.33 651	1.16 755	0.49 651	0.34 665	0.71 627	0.43 620	1.01 633	0.93 648	0.82 596	0.87 547	0.74 579	0.67 641	0.73 588	0.45 568	0.18 509	0.18 640	0.26 679	0.27 719	0.26 665	0.27 681

noway7	0.60 665	0.29 622	4.94 839	0.43 547	0.23 342	0.44 450	0.33 430	0.73 494	0.73 500	0.51 386	0.51 337	0.75 582	0.52 535	0.43 258	0.37 488	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.13 335

IGEV_i1	0.43 491	0.22 467	0.50 538	0.39 386	0.22 285	0.64 594	0.40 583	0.96 607	0.61 425	0.68 497	0.69 434	0.75 582	0.45 493	0.72 579	0.41 521	0.15 348	0.13 481	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.16 480

IER	0.46 523	0.23 489	0.50 538	0.38 350	0.28 536	0.69 616	0.35 478	0.80 535	0.66 458	0.83 608	0.94 575	0.75 582	0.77 695	0.60 464	0.42 530	0.17 471	0.14 523	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

ICVP	0.46 523	0.25 557	0.38 345	0.48 632	0.28 536	0.58 544	0.43 620	1.00 623	0.70 480	0.67 490	0.95 586	0.75 582	0.55 560	0.53 372	0.54 622	0.23 646	0.17 615	0.19 508	0.17 517	0.19 540	0.20 593
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 523	0.24 531	0.52 559	0.37 306	0.27 508	0.58 544	0.30 344	0.86 558	0.88 608	0.82 596	1.03 631	0.75 582	0.47 506	0.58 439	0.44 558	0.17 471	0.12 401	0.24 646	0.16 454	0.24 647	0.19 567

SuperB	1.04 760	0.37 675	4.81 838	0.43 547	0.31 624	0.99 716	0.46 638	1.02 638	2.09 813	1.09 742	1.09 658	0.75 582	0.81 707	1.06 721	1.76 798	0.19 544	0.15 557	0.17 401	0.15 410	2.82 860	0.26 669

ccs_rob	0.46 523	0.24 531	0.52 559	0.37 306	0.27 508	0.58 544	0.31 379	0.86 558	0.88 608	0.82 596	1.02 626	0.75 582	0.47 506	0.58 439	0.44 558	0.17 471	0.12 401	0.24 646	0.16 454	0.24 647	0.19 567

AdaStereo	0.50 587	0.32 642	0.47 488	0.48 632	0.25 422	0.67 611	0.32 415	1.17 710	0.88 608	0.75 546	0.99 611	0.75 582	0.49 516	0.67 543	0.46 579	0.27 690	0.12 401	0.28 703	0.18 550	0.23 631	0.18 532
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.
MyStereo06	0.38 429	0.21 425	0.61 609	0.41 473	0.28 536	0.41 429	0.50 666	0.95 603	0.35 237	0.62 442	0.54 361	0.76 590	0.27 265	0.50 342	0.29 359	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.15 427

BSDual-CNN	0.46 523	0.25 557	0.43 432	0.45 593	0.28 536	0.77 651	0.40 583	0.94 596	0.76 524	0.75 546	0.80 497	0.76 590	0.54 554	0.64 516	0.43 540	0.20 574	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

psmg	0.49 571	0.25 557	0.43 432	0.41 473	0.28 536	0.85 688	0.43 620	0.99 618	0.76 524	0.91 663	0.94 575	0.76 590	0.54 554	0.64 516	0.43 540	0.20 574	0.15 557	0.20 544	0.20 611	0.18 500	0.18 532

GMM-Stereo	0.44 500	0.19 321	0.36 308	0.42 522	0.25 422	0.51 489	0.47 646	0.71 476	0.53 393	0.76 555	1.37 734	0.76 590	0.38 436	0.60 464	0.33 411	0.15 348	0.10 149	0.20 544	0.19 584	0.16 420	0.27 681

AFF-stereo	0.38 429	0.19 321	0.39 370	0.37 306	0.21 250	0.27 157	0.31 379	0.65 406	0.66 458	0.64 463	1.13 673	0.76 590	0.39 450	0.55 389	0.33 411	0.11 48	0.09 40	0.16 340	0.16 454	0.13 216	0.11 202

NOSS_ROB	0.57 647	0.39 694	0.39 370	0.44 568	0.30 593	0.73 637	0.54 694	1.03 643	1.08 722	0.67 490	0.87 547	0.76 590	0.57 570	0.77 617	0.47 586	0.38 765	0.38 797	0.44 778	0.42 794	0.37 743	0.34 733

relurobot	0.84 730	0.87 805	1.04 740	1.02 818	0.87 811	0.78 656	0.97 797	0.70 465	0.83 574	0.87 635	0.86 538	0.77 596	0.86 723	0.85 659	0.87 711	0.84 824	0.73 835	0.81 822	0.76 831	0.80 813	0.77 812

xyz-stereo	4.23 846	0.17 219	61.76 895	0.34 184	0.16 68	12.16 860	0.37 523	0.58 341	0.68 470	1.01 713	3.36 831	0.77 596	0.82 712	1.21 748	0.40 514	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.11 198	0.13 216	0.10 96

HCRNet	0.44 500	0.34 656	0.41 396	0.53 717	0.26 471	0.53 503	0.29 320	0.83 547	0.63 440	0.71 520	0.81 506	0.77 596	0.50 526	0.66 532	0.36 469	0.24 659	0.16 593	0.24 646	0.20 611	0.21 589	0.18 532

GCST	0.83 727	1.22 825	0.74 681	1.58 835	1.01 828	1.06 729	0.23 175	0.78 527	0.78 545	0.97 693	0.65 412	0.78 599	0.35 389	0.92 690	0.34 429	0.96 830	0.65 831	1.20 831	0.81 836	0.91 820	0.70 807

GrayStereo	0.49 571	0.19 321	0.42 417	0.46 616	0.28 536	0.53 503	0.67 739	0.69 448	0.63 440	1.02 717	1.47 756	0.78 599	0.76 687	0.56 403	0.33 411	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.17 517	0.15 353	0.29 695

Selective-IGEV-i1	0.44 500	0.20 377	0.53 567	0.41 473	0.22 285	0.62 574	0.50 666	1.01 633	0.88 608	0.63 451	0.81 506	0.79 601	0.38 436	0.54 380	0.38 498	0.16 410	0.13 481	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.15 427

PCWNet_CMD	0.48 552	0.24 531	0.52 559	0.39 386	0.27 508	0.63 586	0.30 344	0.95 603	0.96 662	0.86 627	1.07 652	0.79 601	0.44 488	0.57 416	0.43 540	0.17 471	0.12 401	0.21 588	0.16 454	0.24 647	0.19 567

HH	0.35 374	0.20 377	0.47 488	0.40 434	0.25 422	0.33 296	0.31 379	0.76 517	0.38 278	0.43 344	0.57 378	0.79 601	0.44 488	0.71 573	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

HanStereo	0.35 374	0.20 377	0.47 488	0.40 434	0.25 422	0.33 296	0.31 379	0.76 517	0.38 278	0.43 344	0.57 378	0.79 601	0.44 488	0.71 573	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

KYRaft	0.48 552	0.20 377	0.38 345	0.44 568	0.23 342	0.44 450	0.37 523	0.66 418	0.41 306	0.94 678	1.73 773	0.79 601	0.41 467	0.63 501	0.31 382	0.16 410	0.11 317	0.18 458	0.22 652	0.16 420	0.78 814

ACVNet	0.46 523	0.23 489	0.36 308	0.39 386	0.28 536	0.58 544	0.40 583	0.87 567	0.80 556	0.64 463	0.96 590	0.79 601	0.60 591	0.63 501	0.67 663	0.17 471	0.15 557	0.16 340	0.15 410	0.18 500	0.15 427

acv_ft	0.51 596	0.23 489	0.56 587	0.44 568	0.28 536	0.86 691	0.39 570	0.91 585	0.80 556	0.97 693	0.96 590	0.79 601	0.59 587	0.63 501	0.87 711	0.17 471	0.15 557	0.16 340	0.15 410	0.17 465	0.15 427

DMCA	0.45 511	0.26 577	0.50 538	0.38 350	0.28 536	0.51 489	0.34 451	0.93 590	0.68 470	0.75 546	0.83 518	0.79 601	0.53 542	0.51 352	0.54 622	0.21 595	0.16 593	0.21 588	0.16 454	0.19 540	0.21 613

MSMDNet	0.48 552	0.24 531	0.52 559	0.39 386	0.27 508	0.63 586	0.30 344	0.96 607	0.96 662	0.86 627	1.07 652	0.79 601	0.44 488	0.57 416	0.43 540	0.17 471	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.23 631	0.19 567

relubot	0.88 735	0.92 810	1.03 738	1.07 823	0.94 818	0.86 691	0.96 795	0.80 535	0.84 580	0.95 686	0.91 566	0.80 610	0.93 744	0.88 670	0.95 735	0.84 824	0.80 845	0.80 821	0.76 831	0.80 813	0.77 812

AHVO							0.58 710	0.86 558	0.69 477	0.71 520	1.15 685	0.80 610	0.61 597	1.21 748	1.28 773	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.22 652	0.23 631

MCPF							0.30 344	0.93 590	1.02 688	0.59 425	0.96 590	0.80 610	0.52 535	0.91 686	0.49 593	0.14 257	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.14 276

DSFM							0.58 710	0.86 558	0.69 477	0.71 520	1.15 685	0.80 610	0.61 597	1.21 748	1.28 773	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.22 652	0.23 631

PSMNet-RUCA	0.76 706	0.75 790	1.08 747	1.01 817	0.90 814	0.69 616	0.50 666	1.11 676	1.03 694	0.78 565	1.11 661	0.80 610	0.72 673	0.88 670	0.63 652	0.53 810	0.27 741	0.76 816	0.46 797	0.66 808	0.47 786

CFNet_ucs	0.50 587	0.24 531	0.55 581	0.38 350	0.31 624	0.58 544	0.33 430	0.98 615	0.93 648	0.88 646	1.19 700	0.80 610	0.49 516	0.63 501	0.43 540	0.21 595	0.15 557	0.26 679	0.18 550	0.26 665	0.22 637

iResNet_ROB	0.52 604	0.21 425	0.53 567	0.37 306	0.21 250	0.61 566	0.29 320	1.51 795	1.32 771	0.90 658	1.02 626	0.80 610	0.62 606	0.76 607	0.43 540	0.16 410	0.12 401	0.13 148	0.09 29	0.15 353	0.18 532

CBMV_ROB	0.59 661	0.37 675	0.38 345	0.39 386	0.28 536	0.74 638	0.28 308	1.00 623	0.98 669	0.94 678	1.25 712	0.81 617	0.78 700	0.87 667	0.50 596	0.36 759	0.37 793	0.43 773	0.40 783	0.33 716	0.30 706

PWCDC_ROB	0.89 738	0.49 732	0.80 704	0.74 791	0.40 710	1.03 723	0.39 570	1.33 763	2.35 828	1.02 717	3.77 833	0.81 617	0.92 739	1.20 744	0.90 728	0.34 749	0.22 694	0.24 646	0.20 611	0.34 722	0.29 695

AROF3	0.87 732	2.17 851	0.92 725	1.17 827	0.30 593	0.40 408	0.33 430	1.01 633	0.77 533	1.13 750	0.71 442	0.82 619	0.40 457	2.32 819	0.44 558	1.02 834	0.11 317	1.56 837	0.15 410	1.47 835	0.23 645

RAFT_CTSACE	0.45 511	0.20 377	0.44 444	0.45 593	0.27 508	0.34 318	0.39 570	0.60 361	0.73 500	0.76 555	1.44 750	0.83 620	0.38 436	1.08 727	0.26 278	0.12 92	0.13 481	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.11 202

IIG-Stereo	0.43 491	0.21 425	0.44 444	0.50 665	0.25 422	0.44 450	0.21 105	0.71 476	0.76 524	0.83 608	0.95 586	0.83 620	0.43 477	0.90 679	0.35 449	0.15 348	0.12 401	0.19 508	0.14 367	0.15 353	0.11 202

RAFT + AFF	0.53 613	0.29 622	0.75 689	0.51 686	0.32 643	0.63 586	0.60 718	1.00 623	0.91 635	0.78 565	0.87 547	0.83 620	0.58 580	0.80 632	0.47 586	0.17 471	0.20 675	0.23 627	0.22 652	0.18 500	0.18 532

PSMNet-RSSM	0.48 552	0.22 467	0.38 345	0.42 522	0.25 422	0.50 484	0.37 523	1.10 670	0.77 533	0.70 512	1.06 648	0.84 623	0.64 624	0.62 487	0.47 586	0.23 646	0.15 557	0.23 627	0.25 697	0.20 562	0.19 567

TDLM	0.57 647	0.33 651	0.49 523	0.51 686	0.30 593	0.66 606	0.73 764	1.03 643	1.01 685	0.82 596	1.10 660	0.84 623	0.70 665	0.86 665	0.58 634	0.28 703	0.17 615	0.25 660	0.22 652	0.26 665	0.19 567

DualNet (step1)	0.57 647	0.36 668	0.72 672	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	0.68 554	0.50 596	0.41 777	0.20 675	0.40 767	0.41 788	0.36 734	0.33 725

test_sample9	1.05 764	0.36 668	0.72 672	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	1.20 744	1.36 778	0.41 777	8.41 878	0.40 767	0.41 788	0.36 734	0.33 725

test_sample7	0.52 604	0.29 622	0.50 538	0.36 275	0.27 508	0.62 574	0.41 599	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	0.68 554	0.50 596	0.26 680	0.20 675	0.27 693	0.26 712	0.27 677	0.24 655

GEStereo_RVC	0.55 628	0.29 622	0.63 625	0.49 651	0.31 624	0.70 621	0.54 694	1.22 731	0.92 640	0.82 596	0.85 534	0.85 625	0.63 612	0.90 679	0.65 657	0.24 659	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.21 589	0.22 637

CFNet	0.51 596	0.29 622	0.46 474	0.41 473	0.27 508	0.70 621	0.32 415	1.13 684	1.00 681	0.72 533	1.07 652	0.85 625	0.60 591	0.76 607	0.52 613	0.19 544	0.14 523	0.23 627	0.23 671	0.21 589	0.16 480

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 552	0.21 425	1.26 770	0.39 386	0.51 765	0.28 184	0.30 344	1.25 747	0.44 332	0.68 497	1.11 661	0.86 630	0.33 368	0.67 543	0.27 305	0.15 348	0.11 317	0.17 401	0.20 611	0.22 614	0.24 655

MMNet	0.55 628	0.25 557	0.61 609	0.43 547	0.34 665	1.07 730	0.39 570	0.87 567	0.91 635	0.91 663	0.93 574	0.86 630	0.76 687	0.81 635	0.76 685	0.15 348	0.14 523	0.18 458	0.19 584	0.20 562	0.16 480

UPFNet	0.53 613	0.24 531	0.51 553	0.45 593	0.38 699	0.84 687	0.49 661	0.99 618	0.75 515	0.87 635	0.88 555	0.86 630	0.64 624	0.80 632	0.71 676	0.20 574	0.20 675	0.20 544	0.20 611	0.19 540	0.15 427

GANet-RSSM	0.47 539	0.21 425	0.37 328	0.38 350	0.25 422	0.58 544	0.36 501	1.07 659	0.78 545	0.68 497	1.01 617	0.86 630	0.67 641	0.62 487	0.44 558	0.21 595	0.15 557	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.17 508

GwcNet-RSSM	0.49 571	0.24 531	0.42 417	0.40 434	0.23 342	0.55 517	0.38 546	0.93 590	0.93 648	0.71 520	1.16 692	0.86 630	0.60 591	0.62 487	0.66 660	0.21 595	0.14 523	0.19 508	0.20 611	0.16 420	0.15 427

DeepPruner_ROB	0.53 613	0.34 656	0.59 599	0.41 473	0.30 593	0.50 484	0.43 620	1.19 716	0.70 480	0.85 619	1.05 641	0.86 630	0.55 560	0.84 652	0.51 606	0.29 710	0.23 704	0.22 606	0.22 652	0.26 665	0.25 663

Anonymous_2	0.82 720	0.44 715	0.63 625	0.40 434	0.43 730	0.80 667	0.52 685	0.72 483	0.77 533	0.71 520	0.60 390	0.87 636	0.76 687	0.75 602	0.58 634	0.52 806	0.54 825	0.54 802	4.82 877	0.56 793	0.40 761

ADCRef	0.80 716	0.43 710	1.32 778	0.50 665	0.45 742	1.07 730	0.51 682	1.07 659	0.98 669	1.17 753	1.42 744	0.87 636	0.91 734	0.85 659	3.19 832	0.18 509	0.16 593	0.23 627	0.23 671	0.22 614	0.21 613

DeepPrunerF	0.89 738	0.52 748	3.43 829	0.68 783	0.81 809	0.72 636	0.72 762	1.22 731	1.99 812	0.93 675	1.01 617	0.87 636	0.86 723	1.08 727	0.95 735	0.34 749	0.28 745	0.43 773	0.39 780	0.30 694	0.32 720

PA-Net	0.67 682	0.43 710	0.83 706	0.50 665	0.53 770	0.94 703	0.68 744	1.10 670	1.14 735	0.80 573	0.88 555	0.87 636	0.77 695	1.02 716	0.88 716	0.24 659	0.41 807	0.29 714	0.44 796	0.26 665	0.34 733
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 647	0.32 642	0.54 573	0.45 593	0.27 508	0.57 538	0.48 654	1.00 623	1.28 766	0.86 627	1.33 728	0.87 636	0.58 580	1.07 724	0.75 684	0.18 509	0.12 401	0.15 291	0.13 313	0.18 500	0.18 532

ToySt	0.49 571	0.27 596	0.75 689	0.40 434	0.27 508	0.64 594	0.49 661	0.84 551	0.77 533	0.60 430	0.83 518	0.88 641	0.66 638	0.70 567	0.56 630	0.16 410	0.17 615	0.21 588	0.20 611	0.21 589	0.19 567

UCFNet_RVC	0.49 571	0.26 577	0.35 290	0.39 386	0.26 471	0.64 594	0.36 501	1.15 697	0.84 580	0.67 490	0.88 555	0.88 641	0.59 587	0.58 439	0.45 568	0.24 659	0.17 615	0.27 693	0.27 719	0.25 656	0.23 645

NVstereo2D	0.60 665	0.30 632	0.75 689	0.48 632	0.43 730	0.89 694	0.48 654	1.05 651	1.15 736	0.66 485	0.86 538	0.88 641	0.70 665	0.99 707	0.65 657	0.32 733	0.15 557	0.28 703	0.20 611	0.40 750	0.36 744

iResNetv2_ROB	0.52 604	0.27 596	0.69 658	0.38 350	0.25 422	0.62 574	0.35 478	1.17 710	1.01 685	0.99 703	1.06 648	0.88 641	0.67 641	0.66 532	0.39 506	0.19 544	0.13 481	0.15 291	0.11 198	0.18 500	0.16 480

TCMNet	0.66 677	0.39 694	0.98 733	0.59 750	0.61 793	0.96 709	0.55 699	1.05 651	0.90 627	0.84 615	1.14 679	0.89 645	0.65 630	0.85 659	1.01 748	0.26 680	0.26 732	0.31 725	0.28 727	0.32 708	0.29 695

CSP-Net	0.56 639	0.27 596	0.49 523	0.41 473	0.28 536	1.22 758	0.50 666	1.23 736	0.72 493	0.95 686	0.95 586	0.89 645	0.62 606	0.83 646	0.62 648	0.26 680	0.17 615	0.17 401	0.17 517	0.18 500	0.17 508

OMP-Stereo	0.42 480	0.22 467	0.46 474	0.52 703	0.24 386	0.36 354	0.25 220	0.71 476	0.78 545	0.77 561	0.64 409	0.89 645	0.39 450	0.91 686	0.35 449	0.15 348	0.12 401	0.20 544	0.15 410	0.15 353	0.12 272

HGLStereo	0.56 639	0.28 610	0.57 593	0.50 665	0.37 688	0.80 667	0.45 634	1.02 638	0.78 545	0.86 627	1.14 679	0.89 645	0.82 712	0.76 607	0.73 679	0.21 595	0.20 675	0.19 508	0.18 550	0.19 540	0.21 613

DSFCA	0.55 628	0.25 557	0.62 615	0.40 434	0.36 680	0.74 638	0.52 685	1.04 646	0.82 569	1.06 733	0.84 524	0.89 645	0.63 612	0.99 707	0.58 634	0.25 669	0.21 686	0.21 588	0.21 634	0.21 589	0.19 567

delet	0.55 628	0.24 531	0.55 581	0.44 568	0.33 656	1.07 730	0.50 666	1.00 623	0.86 594	0.85 619	0.96 590	0.90 650	0.63 612	0.83 646	0.74 683	0.18 509	0.18 640	0.20 544	0.21 634	0.16 420	0.15 427

CC-Net-ROB	0.82 720	0.96 814	0.85 708	0.58 746	0.45 742	1.27 764	0.70 754	1.17 710	1.02 688	0.83 608	1.23 708	0.90 650	0.77 695	1.06 721	0.69 668	0.46 793	0.34 783	1.71 839	0.38 775	0.59 801	0.36 744

MWSP-net	0.52 604	0.23 489	0.54 573	0.45 593	0.30 593	0.70 621	0.81 775	1.02 638	0.92 640	0.75 546	0.78 483	0.91 652	0.73 676	0.62 487	0.52 613	0.19 544	0.15 557	0.19 508	0.18 550	0.21 589	0.22 637

z-ln-s-r	0.66 677	0.36 668	1.30 775	0.39 386	0.26 471	0.57 538	0.63 727	0.80 535	1.03 694	0.80 573	1.43 747	0.91 652	0.76 687	1.08 727	1.87 805	0.16 410	0.12 401	0.17 401	0.14 367	0.20 562	0.16 480

G2L-Stereo	0.49 571	0.23 489	0.48 509	0.43 547	0.26 471	0.47 474	0.42 611	0.93 590	0.78 545	0.84 615	0.86 538	0.91 652	0.52 535	0.78 623	0.70 671	0.20 574	0.17 615	0.22 606	0.18 550	0.17 465	0.21 613

ISRNet	0.56 639	0.24 531	0.66 642	0.56 737	0.36 680	0.44 450	0.25 220	0.82 542	0.84 580	1.07 736	1.25 712	0.91 652	0.60 591	0.66 532	0.58 634	0.35 755	0.26 732	0.36 749	0.33 756	0.30 694	0.42 766

GMStereo_Zeroshot	0.49 571	0.44 715	0.74 681	0.49 651	0.27 508	0.56 532	0.29 320	0.73 494	0.76 524	0.86 627	0.94 575	0.91 652	0.36 418	0.74 596	0.43 540	0.26 680	0.14 523	0.26 679	0.15 410	0.36 734	0.18 532

DMCA-RVC	0.51 596	0.30 632	0.59 599	0.50 665	0.32 643	0.54 510	0.38 546	0.86 558	0.68 470	0.94 678	0.86 538	0.91 652	0.68 648	0.70 567	0.59 639	0.23 646	0.18 640	0.31 725	0.23 671	0.26 665	0.19 567

DStereoSA	1.73 810	0.63 772	1.57 798	0.80 800	0.79 808	1.26 763	1.30 824	1.34 765	1.43 780	1.24 768	7.52 862	0.92 658	7.68 858	1.65 794	2.29 823	0.41 777	0.29 753	0.63 808	0.60 819	1.04 827	1.18 838

PSMNet-ADL	0.48 552	0.27 596	0.40 385	0.48 632	0.30 593	0.68 614	0.37 523	0.90 580	0.80 556	0.61 438	0.80 497	0.92 658	0.62 606	0.72 579	0.63 652	0.23 646	0.18 640	0.18 458	0.20 611	0.22 614	0.20 593

ADLNet	0.55 628	0.27 596	0.51 553	0.44 568	0.35 672	0.78 656	0.46 638	1.08 663	0.86 594	0.99 703	0.98 606	0.92 658	0.63 612	0.69 560	0.81 695	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.21 613

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 480	0.20 377	0.74 681	0.38 350	0.43 730	0.39 401	0.26 251	0.94 596	0.49 372	0.53 400	0.77 471	0.93 661	0.45 493	0.63 501	0.24 211	0.16 410	0.10 149	0.17 401	0.18 550	0.20 562	0.20 593

GASNet	0.67 682	0.72 787	0.96 730	0.70 786	0.48 757	0.62 574	0.47 646	1.08 663	1.03 694	0.94 678	0.82 512	0.93 661	0.83 717	1.33 766	0.80 692	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.28 727	0.44 763	0.24 655

RAFT	0.45 511	0.22 467	0.45 457	0.47 624	0.26 471	0.54 510	0.47 646	0.66 418	0.58 419	0.80 573	0.82 512	0.94 663	0.57 570	0.75 602	0.34 429	0.17 471	0.15 557	0.22 606	0.20 611	0.16 420	0.12 272

cf-r	0.47 539	0.23 489	0.41 396	0.39 386	0.23 342	0.59 556	0.37 523	0.88 572	0.85 589	0.72 533	1.05 641	0.94 663	0.62 606	0.56 403	0.54 622	0.21 595	0.14 523	0.17 401	0.19 584	0.15 353	0.15 427

G2L-Stereo_test	0.48 552	0.20 377	0.40 385	0.34 184	0.23 342	0.57 538	0.58 710	1.10 670	0.77 533	0.86 627	0.94 575	0.95 665	0.54 554	0.68 554	0.60 641	0.16 410	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.15 427

1111x	0.55 628	0.22 467	0.46 474	0.38 350	0.20 209	0.66 606	0.43 620	1.23 736	0.99 674	0.71 520	0.99 611	0.95 665	0.69 652	0.90 679	1.08 755	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.19 584	0.20 562	0.18 532

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 682	0.81 799	0.73 676	0.53 717	0.37 688	1.40 771	0.53 690	1.04 646	0.79 554	0.88 646	0.94 575	0.95 665	0.53 542	0.93 696	0.58 634	0.39 771	0.30 758	0.57 804	0.31 744	0.53 788	0.30 706

STTStereo	0.55 628	0.37 675	0.76 694	0.44 568	0.31 624	0.60 563	0.44 631	0.96 607	0.86 594	0.99 703	0.90 563	0.96 668	0.58 580	0.71 573	0.61 645	0.25 669	0.23 704	0.26 679	0.32 753	0.24 647	0.23 645

StereoDRNet-Refined	0.58 654	0.32 642	0.54 573	0.46 616	0.30 593	0.96 709	0.40 583	1.00 623	0.94 655	1.12 747	1.08 655	0.96 668	0.67 641	0.90 679	0.89 726	0.17 471	0.13 481	0.22 606	0.21 634	0.20 562	0.19 567
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 523	0.24 531	0.88 716	0.42 522	0.35 672	0.33 296	0.19 41	0.90 580	0.37 266	0.60 430	1.01 617	0.97 670	0.80 706	0.72 579	0.28 331	0.16 410	0.12 401	0.17 401	0.20 611	0.15 353	0.24 655

hknet	0.49 571	0.25 557	0.51 553	0.45 593	0.29 569	0.77 651	0.40 583	0.94 596	0.83 574	0.75 546	0.80 497	0.97 670	0.61 597	0.73 588	0.45 568	0.18 509	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

xxxx	1.01 755	0.22 467	0.43 432	0.36 275	0.21 250	0.82 681	0.36 501	1.32 761	0.88 608	0.71 520	0.94 575	0.97 670	0.63 612	0.64 516	10.58 864	0.20 574	0.16 593	0.18 458	0.17 517	0.19 540	0.19 567

MDST_ROB	0.91 743	0.27 596	0.85 708	0.63 764	0.41 717	2.53 818	0.71 760	1.60 803	1.13 732	2.83 834	1.73 773	0.97 670	0.69 652	1.61 786	0.73 679	0.25 669	0.22 694	0.32 732	0.28 727	0.25 656	0.24 655

Selective-IGEV-i16pb	1.07 767	0.24 531	9.45 850	0.41 473	0.32 643	1.76 801	0.59 715	1.00 623	1.54 791	0.66 485	1.20 701	0.98 674	0.57 570	0.78 623	0.62 648	0.27 690	0.17 615	0.18 458	0.20 611	0.21 589	0.23 645

FADNet	0.61 669	0.51 740	1.10 748	0.45 593	0.44 737	0.65 604	0.41 599	1.19 716	1.05 705	0.70 512	0.84 524	0.98 674	0.66 638	0.82 638	0.50 596	0.29 710	0.30 758	0.27 693	0.30 735	0.46 770	0.35 738

DStereoO	0.96 748	0.70 786	0.72 672	0.62 762	0.45 742	0.74 638	0.92 792	1.09 667	1.29 768	1.19 757	1.23 708	0.99 676	1.71 810	1.29 760	0.99 743	2.01 854	0.35 785	0.77 817	0.30 735	1.42 834	0.38 755

ssnet_v2	0.58 654	0.28 610	0.56 587	0.43 547	0.29 569	0.95 706	0.59 715	1.13 684	0.99 674	0.93 675	0.80 497	0.99 676	0.64 624	0.82 638	0.94 732	0.25 669	0.22 694	0.23 627	0.24 687	0.20 562	0.19 567

ADLNet2	0.55 628	0.25 557	0.65 636	0.47 624	0.30 593	0.83 684	0.50 666	1.05 651	0.95 661	0.80 573	0.98 606	0.99 676	0.69 652	0.77 617	0.73 679	0.20 574	0.16 593	0.17 401	0.18 550	0.21 589	0.21 613

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 613	0.32 642	0.64 630	0.44 568	0.30 593	0.66 606	0.44 631	1.04 646	0.88 608	0.91 663	0.91 566	0.99 676	0.60 591	0.68 554	0.60 641	0.21 595	0.17 615	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.21 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 613	0.21 425	0.39 370	0.44 568	0.30 593	0.76 650	0.39 570	1.09 667	0.90 627	0.85 619	1.12 665	1.00 680	0.56 567	0.63 501	0.81 695	0.21 595	0.13 481	0.16 340	0.16 454	0.20 562	0.21 613

anonymity	0.97 750	0.89 808	1.05 742	0.92 812	1.03 829	0.97 711	0.81 775	1.29 755	0.91 635	1.07 736	0.98 606	1.00 680	0.95 749	1.02 716	0.92 731	0.96 830	0.95 858	0.90 825	0.91 843	0.92 821	0.94 822

AACVNet	0.50 587	0.23 489	0.49 523	0.46 616	0.29 569	0.52 495	0.38 546	0.90 580	0.55 406	0.81 586	1.03 631	1.00 680	0.70 665	0.83 646	0.54 622	0.21 595	0.18 640	0.24 646	0.18 550	0.23 631	0.20 593

DGSMNet	0.76 706	0.55 757	1.29 774	0.58 746	0.62 794	0.94 703	0.70 754	1.26 749	1.11 726	0.83 608	1.24 710	1.00 680	0.71 669	1.03 718	0.81 695	0.34 749	0.29 753	0.41 771	0.40 783	0.57 797	0.55 801

iRaft-Stereo_5w	0.45 511	0.21 425	0.48 509	0.42 522	0.28 536	0.31 254	0.54 694	0.63 386	0.62 429	0.62 442	0.89 559	1.01 684	0.69 652	0.75 602	0.66 660	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.15 427

psm_up	0.55 628	0.26 577	0.47 488	0.49 651	0.32 643	0.65 604	0.56 705	1.04 646	0.82 569	0.82 596	0.88 555	1.01 684	0.94 746	0.74 596	0.61 645	0.21 595	0.25 724	0.26 679	0.23 671	0.21 589	0.20 593

CFNet-ft	0.48 552	0.23 489	0.36 308	0.40 434	0.26 471	0.64 594	0.37 523	0.87 567	0.85 589	0.64 463	1.00 614	1.01 684	0.64 624	0.61 476	0.53 617	0.23 646	0.15 557	0.24 646	0.21 634	0.23 631	0.18 532

CFNet_RVC	0.48 552	0.23 489	0.36 308	0.40 434	0.26 471	0.64 594	0.37 523	0.87 567	0.85 589	0.64 463	1.00 614	1.01 684	0.64 624	0.61 476	0.53 617	0.23 646	0.15 557	0.24 646	0.21 634	0.23 631	0.18 532

CVANet_RVC	0.57 647	0.33 651	0.44 444	0.47 624	0.32 643	0.67 611	0.61 723	1.05 651	0.93 648	0.85 619	1.04 637	1.01 684	0.73 676	0.83 646	0.52 613	0.29 710	0.19 660	0.27 693	0.25 697	0.31 701	0.21 613

SACVNet	0.58 654	0.34 656	0.55 581	0.55 733	0.36 680	0.63 586	0.48 654	1.13 684	0.77 533	1.02 717	1.06 648	1.02 689	0.74 680	0.90 679	0.51 606	0.27 690	0.21 686	0.25 660	0.24 687	0.29 685	0.36 744

Syn2CoEx	0.71 694	0.51 740	0.95 727	0.64 765	0.45 742	0.91 697	0.53 690	1.48 787	1.13 732	0.93 675	1.35 730	1.02 689	0.99 755	0.92 690	0.80 692	0.30 717	0.27 741	0.28 703	0.24 687	0.23 631	0.24 655

SQANet	0.82 720	0.74 789	0.67 647	1.13 825	0.98 823	1.11 739	0.47 646	1.07 659	0.83 574	0.91 663	1.05 641	1.03 691	0.74 680	1.01 711	0.64 655	0.61 816	0.24 716	1.03 828	0.35 764	1.18 831	0.58 802

RASNet	0.53 613	0.22 467	0.52 559	0.38 350	0.22 285	0.68 614	0.38 546	0.97 612	0.88 608	0.73 539	1.04 637	1.03 691	0.92 739	0.90 679	0.86 705	0.16 410	0.14 523	0.14 222	0.17 517	0.15 353	0.13 335

MEA-ACV	0.54 625	0.23 489	0.61 609	0.41 473	0.28 536	0.71 627	0.43 620	1.18 714	0.88 608	0.85 619	0.94 575	1.04 693	0.85 720	0.73 588	0.57 633	0.18 509	0.17 615	0.20 544	0.24 687	0.18 500	0.21 613

APVNet	0.71 694	0.37 675	0.89 720	0.56 737	0.45 742	1.18 754	0.68 744	1.41 780	0.85 589	0.81 586	1.15 685	1.04 693	0.81 707	1.10 731	1.17 764	0.26 680	0.28 745	0.32 732	0.31 744	0.29 685	0.30 706

UNet	0.54 625	0.26 577	0.66 642	0.44 568	0.40 710	0.99 716	0.41 599	0.98 615	0.75 515	0.83 608	0.89 559	1.04 693	0.72 673	0.73 588	0.62 648	0.19 544	0.14 523	0.20 544	0.17 517	0.20 562	0.17 508

FADNet-RVC	0.60 665	0.53 753	1.14 754	0.46 616	0.39 705	0.61 566	0.39 570	1.12 682	0.87 604	0.70 512	0.84 524	1.04 693	0.55 560	0.94 703	0.69 668	0.26 680	0.25 724	0.28 703	0.28 727	0.31 701	0.31 716

CBMV	0.64 673	0.35 663	0.41 396	0.42 522	0.25 422	1.01 718	0.77 769	1.13 684	1.09 724	1.17 753	1.22 703	1.04 693	0.75 684	0.88 670	0.63 652	0.28 703	0.30 758	0.34 741	0.30 735	0.26 665	0.26 669
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 571	0.27 596	0.53 567	0.39 386	0.29 569	0.51 489	0.26 251	0.75 508	0.75 515	1.11 746	0.75 460	1.05 698	0.72 673	0.60 464	0.47 586	0.20 574	0.19 660	0.24 646	0.20 611	0.25 656	0.30 706

iinet-f	0.67 682	0.26 577	2.15 813	0.39 386	0.31 624	1.19 755	0.56 705	0.84 551	0.84 580	0.80 573	1.17 694	1.05 698	0.84 719	0.71 573	1.21 767	0.20 574	0.18 640	0.17 401	0.15 410	0.20 562	0.20 593

anonymousa	0.49 571	0.20 377	0.42 417	0.38 350	0.23 342	0.91 697	0.35 478	0.75 508	0.62 429	0.85 619	1.54 762	1.06 700	0.66 638	0.51 352	0.43 540	0.16 410	0.13 481	0.19 508	0.21 634	0.16 420	0.14 391

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 672	0.28 610	0.99 734	0.40 434	0.30 593	1.03 723	0.56 705	1.10 670	0.99 674	0.97 693	1.22 703	1.06 700	0.69 652	1.07 724	0.95 735	0.19 544	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.22 614	0.21 613

CRFU-Net	0.57 647	0.27 596	0.57 593	0.46 616	0.30 593	1.20 756	0.52 685	1.10 670	0.56 414	1.00 708	0.98 606	1.06 700	0.79 702	0.81 635	0.71 676	0.21 595	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.18 500	0.19 567

GwcNet	0.69 688	0.36 668	1.10 748	0.51 686	0.42 723	1.08 734	0.50 666	1.21 723	1.16 737	1.00 708	1.37 734	1.06 700	0.79 702	0.92 690	0.94 732	0.25 669	0.24 716	0.24 646	0.22 652	0.23 631	0.26 669

DRN-Test	0.66 677	0.32 642	0.66 642	0.50 665	0.39 705	1.15 747	0.61 723	1.49 789	1.01 685	1.12 747	1.08 655	1.06 700	0.69 652	0.77 617	0.94 732	0.23 646	0.17 615	0.26 679	0.25 697	0.25 656	0.21 613

ac_64	0.52 604	0.22 467	0.50 538	0.45 593	0.28 536	0.80 667	0.45 634	1.02 638	0.61 425	0.91 663	0.83 518	1.07 705	0.68 648	0.74 596	0.70 671	0.21 595	0.18 640	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.15 427

StereoDRNet	0.64 673	0.33 651	0.68 652	0.51 686	0.43 730	1.03 723	0.53 690	1.47 786	0.99 674	1.10 744	0.87 547	1.07 705	0.71 669	0.82 638	0.88 716	0.23 646	0.19 660	0.25 660	0.23 671	0.27 677	0.19 567

Wz-Net-LNSev	0.71 694	0.51 740	1.36 786	0.50 665	0.41 717	1.15 747	0.69 749	1.21 723	1.07 718	1.02 717	1.12 665	1.08 707	0.87 727	0.89 677	0.89 726	0.24 659	0.22 694	0.21 588	0.19 584	0.26 665	0.26 669

STTRV1_RVC	0.82 720	0.59 762	1.16 755	0.67 779	0.81 809	1.11 739	0.63 727	1.30 758	1.11 726	0.98 699	1.33 728	1.08 707	0.95 749	1.26 756	0.87 711	0.55 814	0.25 724	0.43 773	0.39 780	0.58 800	0.40 761

NaN_ROB	0.69 688	0.44 715	0.69 658	0.51 686	0.33 656	0.97 711	1.06 807	1.22 731	1.19 743	1.24 768	0.96 590	1.08 707	0.78 700	1.20 744	0.67 663	0.24 659	0.30 758	0.23 627	0.24 687	0.23 631	0.25 663

PSMNet_ROB	0.64 673	0.37 675	0.65 636	0.56 737	0.42 723	0.97 711	0.83 778	1.21 723	0.92 640	0.79 570	1.02 626	1.08 707	0.63 612	0.82 638	0.91 730	0.29 710	0.20 675	0.31 725	0.31 744	0.26 665	0.23 645

w-ln-seven-2	0.76 706	0.43 710	2.32 816	0.52 703	0.38 699	0.90 696	0.65 733	1.11 676	1.12 731	1.19 757	1.28 717	1.09 711	0.99 755	1.07 724	0.87 711	0.20 574	0.19 660	0.23 627	0.22 652	0.26 665	0.22 637

G2L-ROB	0.47 539	0.19 321	0.42 417	0.35 238	0.22 285	0.57 538	0.42 611	1.14 693	0.71 491	0.84 615	0.75 460	1.09 711	0.53 542	0.74 596	0.53 617	0.17 471	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.19 567

FLISNet	0.45 511	0.21 425	0.36 308	0.34 184	0.35 672	0.28 184	0.31 379	0.72 483	0.46 349	0.87 635	1.13 673	1.09 711	0.76 687	0.69 560	0.56 630	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

CoSv	0.45 511	0.21 425	0.36 308	0.34 184	0.35 672	0.28 184	0.31 379	0.72 483	0.46 349	0.87 635	1.13 673	1.09 711	0.76 687	0.69 560	0.56 630	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

LL-Strereo	0.57 647	0.27 596	0.68 652	0.48 632	0.34 665	0.39 401	0.48 654	0.94 596	0.97 665	0.83 608	0.78 483	1.10 715	1.18 775	1.33 766	0.49 593	0.17 471	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.16 420	0.17 508

ADCP+	1.06 765	0.35 663	1.51 794	0.49 651	0.51 765	1.45 778	0.55 699	1.25 747	1.03 694	1.16 752	1.15 685	1.10 715	1.07 765	1.56 783	6.75 855	0.19 544	0.16 593	0.23 627	0.21 634	0.28 681	0.21 613

GANetREF_RVC	0.80 716	0.75 790	0.86 713	0.66 776	0.42 723	1.15 747	0.98 798	1.14 693	1.19 743	1.01 713	1.02 626	1.10 715	0.90 733	1.15 736	0.76 685	0.48 799	0.39 802	0.57 804	0.38 775	0.63 804	0.46 781
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
SGM-Forest	0.62 670	0.32 642	0.39 370	0.43 547	0.30 593	1.02 720	0.55 699	1.09 667	1.05 705	1.06 733	1.18 696	1.10 715	0.67 641	0.88 670	0.62 648	0.31 721	0.33 781	0.33 738	0.30 735	0.30 694	0.28 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 677	0.38 685	0.90 721	0.52 703	0.46 750	1.08 734	0.49 661	1.00 623	0.77 533	1.18 755	1.29 721	1.12 719	0.74 680	0.85 659	0.86 705	0.27 690	0.31 769	0.25 660	0.25 697	0.24 647	0.23 645

YMNet_1	0.66 677	0.38 685	0.90 721	0.52 703	0.46 750	1.08 734	0.49 661	1.00 623	0.77 533	1.18 755	1.29 721	1.12 719	0.74 680	0.85 659	0.86 705	0.27 690	0.31 769	0.25 660	0.25 697	0.24 647	0.23 645

DDVS	0.52 604	0.30 632	0.56 587	0.41 473	0.31 624	0.71 627	0.34 451	0.91 585	0.67 463	0.85 619	0.89 559	1.12 719	0.46 500	0.86 665	0.60 641	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.18 550	0.25 656	0.26 669

Consistency-Raft	1.01 755	0.81 799	1.24 768	0.84 805	0.97 821	0.81 673	0.84 781	1.30 758	1.59 796	1.05 728	1.68 772	1.12 719	0.91 734	0.92 690	1.11 757	0.65 817	0.74 836	0.79 819	0.90 840	1.06 829	0.79 816

S-Stereo	0.74 701	0.35 663	0.96 730	0.56 737	0.45 742	0.82 681	0.60 718	1.24 743	1.60 799	0.96 688	1.41 742	1.12 719	0.94 746	0.80 632	1.04 752	0.26 680	0.31 769	0.28 703	0.25 697	0.32 708	0.47 786

RTSC	0.87 732	0.48 728	1.23 767	0.52 703	0.37 688	1.13 744	0.50 666	1.34 765	1.79 805	1.51 786	1.24 710	1.12 719	0.81 707	1.62 787	2.16 815	0.25 669	0.19 660	0.23 627	0.24 687	0.30 694	0.31 716

Wz-Net-MNSev	0.76 706	0.40 699	1.34 780	0.50 665	0.40 710	1.44 777	0.83 778	1.15 697	1.16 737	1.25 772	1.20 701	1.13 725	0.81 707	1.16 738	1.00 747	0.22 627	0.19 660	0.24 646	0.23 671	0.28 681	0.26 669

hitnet-ft	0.55 628	0.27 596	0.39 370	0.41 473	0.28 536	0.78 656	0.40 583	0.92 588	0.90 627	0.82 596	1.01 617	1.13 725	0.70 665	0.78 623	0.67 663	0.28 703	0.20 675	0.28 703	0.22 652	0.29 685	0.26 669

GANet	0.70 690	0.37 675	0.55 581	0.51 686	0.34 665	0.94 703	0.96 795	1.08 663	0.94 655	1.04 726	1.98 788	1.13 725	0.88 731	1.12 734	0.66 660	0.25 669	0.26 732	0.27 693	0.22 652	0.31 701	0.22 637

MultiAttention	3.58 840	0.24 531	0.62 615	0.54 724	0.34 665	22.90 872	2.72 859	1.60 803	1.13 732	0.80 573	1.81 778	1.14 728	0.43 477	35.29 891	0.61 645	0.17 471	0.12 401	0.23 627	0.23 671	0.34 722	0.29 695

dad	0.58 654	0.50 736	0.64 630	0.43 547	0.30 593	0.59 556	0.36 501	0.78 527	1.25 760	1.01 713	1.17 694	1.15 729	0.53 542	0.68 554	0.50 596	0.35 755	0.23 704	0.37 754	0.21 634	0.29 685	0.20 593

PWC_ROB	0.87 732	0.52 748	1.28 771	0.50 665	0.32 643	0.91 697	0.37 523	1.36 772	1.46 785	1.61 793	2.59 810	1.16 730	1.01 759	1.34 768	1.40 782	0.25 669	0.18 640	0.28 703	0.20 611	0.29 685	0.28 688

zh-mn7	1.08 770	0.65 775	4.00 833	0.52 703	0.38 699	1.16 751	0.62 725	1.15 697	1.77 804	1.74 801	2.31 796	1.17 731	0.91 734	2.10 811	1.77 799	0.24 659	0.21 686	0.22 606	0.22 652	0.25 656	0.28 688

RT-IGEV	0.52 604	0.19 321	0.59 599	0.40 434	0.25 422	0.79 661	0.62 725	1.15 697	0.74 510	0.89 650	0.99 611	1.18 732	0.61 597	0.65 523	0.31 382	0.19 544	0.13 481	0.17 401	0.13 313	0.15 353	0.20 593

HSM	0.51 596	0.24 531	0.41 396	0.39 386	0.24 386	0.75 644	0.40 583	1.22 731	0.75 515	0.81 586	0.91 566	1.21 733	0.69 652	0.87 667	0.46 579	0.17 471	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.17 465	0.17 508

MFMNet_re	1.14 775	0.97 817	1.19 762	0.99 814	0.95 819	1.25 762	1.22 820	1.39 776	1.55 792	1.69 800	1.67 771	1.21 733	1.53 798	1.12 734	0.99 743	0.87 828	0.75 840	0.79 819	0.75 830	0.90 819	0.94 822

DLCB_ROB	0.58 654	0.28 610	0.47 488	0.49 651	0.32 643	0.77 651	0.50 666	0.99 618	0.92 640	1.04 726	1.14 679	1.21 733	0.69 652	0.88 670	0.69 668	0.20 574	0.20 675	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.18 532

ADCL	1.04 760	0.38 685	1.35 782	0.50 665	0.39 705	1.61 790	0.89 787	1.29 755	1.39 777	1.29 774	1.50 757	1.24 736	1.24 780	1.37 774	4.87 847	0.21 595	0.19 660	0.25 660	0.25 697	0.29 685	0.27 681

zh-sn7	1.09 771	0.75 790	3.23 827	0.57 744	0.42 723	1.11 739	0.89 787	1.19 716	1.27 764	1.41 781	1.98 788	1.25 737	1.47 796	1.99 807	2.62 827	0.26 680	0.26 732	0.26 679	0.27 719	0.35 727	0.30 706

w-ln-seven	0.96 748	0.48 728	2.41 819	0.54 724	0.50 761	1.41 773	0.70 754	1.67 809	1.81 806	1.49 783	1.50 757	1.26 738	0.87 727	1.15 736	1.80 803	0.23 646	0.21 686	0.25 660	0.25 697	0.31 701	0.26 669

HSM-Net_RVC	0.53 613	0.22 467	0.35 290	0.37 306	0.21 250	0.85 688	0.37 523	1.23 736	0.93 648	0.90 658	1.15 685	1.26 738	0.63 612	0.72 579	0.48 590	0.17 471	0.13 481	0.16 340	0.15 410	0.17 465	0.15 427
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 765	2.56 857	0.68 652	1.21 828	1.26 834	1.03 723	0.69 749	1.11 676	0.94 655	0.96 688	1.22 703	1.27 740	0.82 712	0.93 696	0.72 678	0.84 824	0.38 797	1.99 843	0.60 819	1.10 830	0.85 818

RYNet	0.72 698	0.35 663	0.64 630	0.53 717	0.67 801	1.31 767	0.67 739	1.20 721	1.18 741	1.05 728	0.87 547	1.27 740	0.93 744	0.93 696	1.27 772	0.22 627	0.16 593	0.26 679	0.23 671	0.40 750	0.39 758

XQC	0.89 738	0.65 775	1.31 776	0.67 779	0.52 769	1.22 758	0.68 744	1.26 749	1.52 788	1.14 751	1.11 661	1.28 742	1.04 762	1.40 776	1.77 799	0.38 765	0.24 716	0.37 754	0.31 744	0.53 788	0.47 786

fast-acv-ft	0.64 673	0.30 632	0.73 676	0.45 593	0.34 665	1.17 752	0.49 661	0.86 558	0.98 669	1.02 717	1.36 731	1.29 743	0.85 720	0.76 607	0.81 695	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.23 671	0.21 589	0.20 593

ccnet	0.82 720	0.57 760	0.75 689	0.54 724	0.59 790	1.09 737	0.66 736	1.38 775	0.94 655	1.12 747	1.44 750	1.29 743	0.92 739	0.95 705	1.24 768	0.49 801	0.42 809	0.50 797	0.47 804	0.51 783	0.46 781

G-Net	0.95 747	0.46 726	1.04 740	0.64 765	0.48 757	2.12 814	0.64 731	1.01 633	0.87 604	1.75 802	2.82 820	1.30 745	1.64 808	1.06 721	0.96 738	0.36 759	0.29 753	0.35 743	0.25 697	0.45 767	0.42 766

Ntro	1.09 771	0.97 817	0.91 723	1.44 834	1.19 833	1.69 796	0.80 774	1.35 769	1.25 760	1.00 708	1.29 721	1.31 746	0.97 753	1.26 756	0.84 700	0.84 824	0.43 814	1.36 834	0.50 812	1.56 836	0.78 814

UDG	0.88 735	0.82 802	0.67 647	1.00 816	0.96 820	1.02 720	0.57 709	1.13 684	0.99 674	0.90 658	0.97 604	1.31 746	0.99 755	0.85 659	0.84 700	0.54 812	0.32 775	1.77 840	0.40 783	0.94 822	0.66 806

aanetorigin	0.83 727	0.56 758	1.87 807	0.49 651	0.38 699	0.56 532	0.66 736	0.70 465	1.00 681	2.42 826	2.02 790	1.31 746	1.18 775	0.93 696	1.13 762	0.20 574	0.18 640	0.20 544	0.19 584	0.27 677	0.30 706

PASM	0.90 741	0.64 773	1.69 799	0.69 785	0.69 804	0.78 656	0.84 781	1.03 643	1.26 763	1.19 757	1.15 685	1.31 746	0.98 754	1.24 754	1.03 749	0.52 806	0.56 827	0.59 807	0.66 826	0.56 793	0.54 800

PDISCO_ROB	0.91 743	0.48 728	1.06 743	0.99 814	0.97 821	1.67 795	0.63 727	1.64 807	1.59 796	1.06 733	1.18 696	1.31 746	0.79 702	1.55 781	0.97 739	0.49 801	0.22 694	0.45 779	0.40 783	0.45 767	0.37 749

UGAM	0.52 604	0.22 467	0.46 474	0.45 593	0.25 422	0.41 429	0.52 685	0.62 375	1.16 737	0.76 555	1.13 673	1.32 751	0.57 570	1.00 710	0.53 617	0.17 471	0.14 523	0.25 660	0.21 634	0.15 353	0.13 335

RTS	1.98 817	0.96 814	11.36 858	0.65 772	0.57 783	2.77 828	1.40 833	1.39 776	2.26 817	1.89 806	2.56 807	1.32 751	1.25 781	5.20 854	4.05 842	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.29 733	0.40 750	0.37 749

RTSA	1.98 817	0.96 814	11.36 858	0.65 772	0.57 783	2.77 828	1.40 833	1.39 776	2.26 817	1.89 806	2.56 807	1.32 751	1.25 781	5.20 854	4.05 842	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.29 733	0.40 750	0.37 749

otaku	1.04 760	0.93 811	0.88 716	1.33 833	1.05 831	1.66 793	0.70 754	1.40 779	1.18 741	1.08 740	1.32 727	1.33 754	0.91 734	1.23 753	0.76 685	0.72 820	0.46 821	1.24 833	0.50 812	1.40 833	0.75 810

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 758	0.57 760	1.51 794	0.67 779	0.50 761	2.57 820	1.66 842	1.20 721	1.43 780	1.38 779	1.57 764	1.33 754	0.92 739	1.64 790	0.88 716	0.37 762	0.39 802	0.46 783	0.60 819	0.41 756	0.40 761

NCC-stereo	0.78 712	0.40 699	0.76 694	0.61 758	0.67 801	0.81 673	0.69 749	1.54 800	1.11 726	0.90 658	1.36 731	1.33 754	1.16 772	1.19 742	0.88 716	0.31 721	0.30 758	0.37 754	0.48 806	0.33 716	0.33 725

Abc-Net	0.78 712	0.40 699	0.76 694	0.61 758	0.67 801	0.81 673	0.69 749	1.54 800	1.11 726	0.90 658	1.36 731	1.33 754	1.16 772	1.19 742	0.88 716	0.31 721	0.30 758	0.37 754	0.48 806	0.33 716	0.33 725
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 694	0.45 722	0.91 723	0.59 750	0.40 710	0.81 673	0.40 583	0.97 612	0.84 580	1.20 763	1.22 703	1.33 754	0.88 731	1.16 738	1.24 768	0.27 690	0.23 704	0.31 725	0.25 697	0.35 727	0.32 720
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 849	0.77 794	10.16 851	0.70 786	56.56 890	1.02 720	1.00 802	1.24 743	1.62 800	2.04 811	2.34 799	1.33 754	1.17 774	1.38 775	1.09 756	0.33 742	0.49 822	0.39 764	0.46 797	0.51 783	10.09 872

CBFPSM	0.59 661	0.22 467	1.31 776	0.38 350	0.27 508	1.12 743	0.65 733	0.79 531	0.82 569	0.80 573	0.81 506	1.35 760	0.87 727	0.67 543	0.76 685	0.16 410	0.15 557	0.15 291	0.16 454	0.17 465	0.22 637

CSAN	0.83 727	0.49 732	0.77 699	0.60 756	0.41 717	1.14 745	1.06 807	1.19 716	1.46 785	1.32 775	1.43 747	1.37 761	1.19 777	1.27 759	0.86 705	0.39 771	0.31 769	0.36 749	0.37 770	0.35 727	0.34 733

XPNet_ROB	0.70 690	0.35 663	0.68 652	0.52 703	0.40 710	0.79 661	0.85 784	1.16 705	0.94 655	1.33 777	1.15 685	1.38 762	0.83 717	1.03 718	0.90 728	0.32 733	0.25 724	0.26 679	0.24 687	0.31 701	0.28 688

AnyNet_C32	1.16 781	0.62 770	2.40 818	0.57 744	0.55 777	1.41 773	1.34 830	1.18 714	1.24 752	1.49 783	1.42 744	1.39 763	1.20 779	1.55 781	4.82 846	0.29 710	0.28 745	0.29 714	0.34 758	0.38 747	0.42 766

ETE_ROB	0.70 690	0.49 732	0.73 676	0.56 737	0.36 680	0.79 661	0.87 785	1.14 693	0.93 648	1.19 757	1.18 696	1.39 763	0.82 712	0.99 707	0.80 692	0.26 680	0.21 686	0.31 725	0.26 712	0.33 716	0.34 733

Nwc_Net	0.78 712	0.38 685	0.73 676	0.60 756	0.55 777	1.05 728	0.55 699	1.67 809	1.05 705	0.88 646	1.86 782	1.40 765	1.09 766	1.10 731	0.87 711	0.30 717	0.25 724	0.36 749	0.38 775	0.29 685	0.29 695

z-mn7	1.00 754	0.50 736	1.70 801	0.53 717	0.36 680	1.75 799	0.71 760	1.22 731	2.28 821	0.96 688	2.54 806	1.42 766	0.95 749	2.19 816	1.54 787	0.22 627	0.19 660	0.21 588	0.20 611	0.27 677	0.25 663

SHD	0.93 746	0.50 736	1.18 761	0.59 750	0.46 750	0.97 711	0.48 654	1.70 811	2.15 814	1.58 790	1.37 734	1.42 766	1.19 777	1.31 764	1.60 789	0.31 721	0.26 732	0.32 732	0.33 756	0.40 750	0.42 766

RP	0.76 706	0.36 668	0.63 625	0.66 776	0.58 789	0.80 667	0.55 699	1.14 693	1.22 749	0.97 693	1.65 767	1.43 768	1.32 787	1.01 711	0.84 700	0.33 742	0.30 758	0.36 749	0.30 735	0.34 722	0.34 733

Wz-Net-SNSev	0.91 743	0.73 788	2.13 811	0.56 737	0.45 742	0.95 706	1.13 812	1.34 765	1.24 752	1.02 717	1.30 724	1.46 769	0.86 723	1.81 798	1.50 786	0.25 669	0.23 704	0.25 660	0.26 712	0.32 708	0.29 695

AF-Net	0.81 719	0.39 694	0.68 652	0.64 765	0.54 772	0.91 697	0.51 682	1.61 805	1.31 770	0.96 688	2.02 790	1.46 769	1.26 785	1.11 733	0.99 743	0.32 733	0.24 716	0.39 764	0.27 719	0.30 694	0.25 663

DPSNet	0.99 753	0.42 706	1.88 808	0.53 717	0.41 717	1.59 789	1.26 823	2.21 829	1.43 780	1.10 744	1.11 661	1.46 769	1.95 821	1.34 768	1.26 770	0.34 749	0.25 724	0.25 660	0.21 634	0.46 770	0.37 749

RGC	0.79 715	0.59 762	0.71 667	0.65 772	0.65 799	0.92 702	0.58 710	1.29 755	1.05 705	1.07 736	1.45 753	1.47 772	1.03 760	1.21 748	0.88 716	0.32 733	0.30 758	0.48 790	0.40 783	0.37 743	0.37 749

FBW_ROB	0.88 735	0.50 736	0.85 708	0.55 733	0.40 710	1.17 752	0.78 771	1.50 792	1.37 774	1.33 777	1.27 715	1.48 773	1.00 758	2.57 830	0.98 742	0.25 669	0.32 775	0.45 779	0.30 735	0.34 722	0.28 688

NCCL2	0.72 698	0.41 704	0.65 636	0.64 765	0.44 737	0.98 715	1.20 817	1.11 676	1.00 681	0.98 699	0.96 590	1.49 774	0.87 727	0.90 679	0.79 690	0.31 721	0.26 732	0.39 764	0.39 780	0.32 708	0.32 720

psmorigin	0.82 720	0.51 740	2.09 810	0.49 651	0.41 717	0.85 688	0.50 666	1.04 646	0.88 608	1.45 782	1.43 747	1.50 775	1.06 763	1.22 752	0.97 739	0.31 721	0.32 775	0.27 693	0.27 719	0.33 716	0.42 766

ADCMid	1.14 775	0.52 748	2.23 815	0.53 717	0.43 730	1.07 730	0.75 766	1.23 736	1.05 705	2.15 815	1.44 750	1.50 775	1.43 794	1.56 783	5.01 848	0.26 680	0.24 716	0.29 714	0.31 744	0.37 743	0.33 725

DISCO	0.70 690	0.26 577	0.68 652	0.44 568	0.31 624	1.14 745	0.51 682	1.23 736	1.23 750	0.81 586	1.05 641	1.50 775	0.85 720	1.82 799	1.03 749	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.24 647	0.23 645

ADCS	1.51 801	0.61 767	3.42 828	0.59 750	0.51 765	1.27 764	1.08 810	1.59 802	1.81 806	1.91 809	1.66 769	1.51 778	1.42 793	1.94 805	8.60 857	0.33 742	0.32 775	0.33 738	0.36 767	0.44 763	0.42 766

RainbowNet	1.35 792	1.49 834	1.19 762	1.88 843	1.45 835	1.48 779	1.07 809	1.61 805	1.55 792	1.20 763	1.59 765	1.54 779	1.13 769	1.34 768	0.97 739	1.36 846	0.70 832	1.82 841	0.79 835	1.71 839	1.07 831

DispFullNet	1.60 804	2.63 858	2.75 823	2.56 854	1.79 845	1.24 761	0.47 646	1.37 774	1.45 784	1.87 805	1.50 757	1.55 780	2.46 828	2.04 809	1.04 752	0.59 815	0.18 640	2.32 852	0.68 828	2.29 853	1.14 833

stereogan	0.80 716	0.31 637	0.71 667	0.59 750	0.50 761	1.72 797	0.48 654	1.35 769	1.37 774	1.00 708	1.46 755	1.56 781	0.95 749	1.29 760	0.84 700	0.28 703	0.29 753	0.29 714	0.25 697	0.38 747	0.38 755

LALA_ROB	0.74 701	0.43 710	0.69 658	0.54 724	0.40 710	1.01 718	0.95 794	1.21 723	1.07 718	1.22 765	1.12 665	1.56 781	0.79 702	1.04 720	0.86 705	0.33 742	0.22 694	0.35 743	0.30 735	0.35 727	0.31 716

Wz-Net-TNSev	1.14 775	1.06 822	4.32 836	0.49 651	0.42 723	1.51 781	1.11 811	1.48 787	1.40 779	1.22 765	1.26 714	1.58 783	1.43 794	1.76 796	1.70 793	0.32 733	0.31 769	0.26 679	0.30 735	0.41 756	0.41 765

FAT-Stereo	0.73 700	0.33 651	0.75 689	0.49 651	0.37 688	0.71 627	0.59 715	1.36 772	1.30 769	1.03 725	1.40 740	1.59 784	1.15 771	0.87 667	0.86 705	0.28 703	0.28 745	0.28 703	0.23 671	0.28 681	0.38 755

EDNetEfficient	1.46 797	0.80 798	6.12 841	0.47 624	0.39 705	0.69 616	0.83 778	0.90 580	2.77 839	3.50 844	1.96 787	1.66 785	2.03 823	1.26 756	4.18 844	0.21 595	0.18 640	0.21 588	0.20 611	0.41 756	0.39 758

ADCPNet	1.03 759	0.48 728	2.70 822	0.54 724	0.42 723	1.40 771	0.75 766	1.13 684	1.07 718	1.22 765	1.42 744	1.68 786	1.09 766	1.36 773	3.45 839	0.30 717	0.28 745	0.29 714	0.32 753	0.37 743	0.35 738

UGAM-zero	0.46 523	0.19 321	0.62 615	0.37 306	0.23 342	0.34 318	0.21 105	1.15 697	0.39 293	0.66 485	0.61 395	1.70 787	0.91 734	0.75 602	0.25 245	0.14 257	0.11 317	0.15 291	0.12 250	0.13 216	0.13 335

WZ-Net	1.19 783	0.59 762	4.07 834	0.62 762	0.51 765	1.34 768	1.31 828	1.32 761	1.74 803	1.53 789	1.65 767	1.74 788	1.28 786	2.25 818	2.01 811	0.27 690	0.21 686	0.23 627	0.25 697	0.40 750	0.39 758

edge stereo	0.76 706	0.38 685	0.74 681	0.52 703	0.43 730	0.80 667	0.53 690	1.28 754	1.06 711	1.28 773	1.38 739	1.81 789	1.11 768	1.08 727	0.85 704	0.33 742	0.32 775	0.41 771	0.28 727	0.32 708	0.36 744

PAM	0.46 523	0.19 321	0.70 662	0.40 434	0.26 471	0.75 644	0.33 430	0.85 554	0.34 224	0.70 512	0.46 305	1.83 790	0.63 612	0.61 476	0.26 278	0.15 348	0.10 149	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 790	0.87 805	1.76 803	0.86 806	0.56 780	4.29 844	1.79 849	1.50 792	1.98 811	1.61 793	1.85 781	1.84 791	1.41 792	1.89 801	1.36 778	0.48 799	0.40 804	0.56 803	0.57 817	0.69 809	0.48 790

AnyNet_C01	1.56 802	1.05 820	7.45 843	0.64 765	0.54 772	1.99 809	1.38 832	1.43 783	1.36 772	1.63 796	1.92 784	1.84 791	1.33 789	2.40 824	4.03 841	0.33 742	0.32 775	0.32 732	0.34 758	0.44 763	0.45 777

PVD	1.28 789	0.67 779	1.28 771	0.74 791	0.62 794	1.50 780	0.84 781	1.99 820	2.96 840	2.18 816	2.36 801	1.85 793	1.95 821	1.92 803	1.94 806	0.39 771	0.36 791	0.49 795	0.37 770	0.51 783	0.64 805

MADNet+	2.23 826	2.43 854	10.85 855	1.22 829	0.91 816	2.76 827	1.40 833	2.12 827	1.67 802	1.32 775	1.74 775	1.86 794	1.74 811	6.25 856	4.41 845	0.65 817	0.64 830	0.58 806	0.54 816	0.80 813	0.76 811

PAM_32	0.46 523	0.19 321	0.67 647	0.39 386	0.24 386	0.75 644	0.27 277	0.95 603	0.34 224	0.68 497	0.44 296	1.91 795	0.65 630	0.62 487	0.26 278	0.15 348	0.10 149	0.16 340	0.15 410	0.14 276	0.13 335

SPS-STEREO	1.25 787	0.93 811	1.06 743	1.04 820	1.03 829	1.41 773	0.91 791	1.51 795	1.19 743	2.09 813	1.83 779	1.94 796	1.39 791	1.62 787	1.39 781	0.97 832	0.94 857	0.90 825	0.89 839	0.96 824	0.96 825
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 771	0.59 762	1.97 809	0.67 779	0.44 737	1.93 808	0.60 718	1.85 817	1.36 772	1.61 793	1.54 762	1.95 797	1.37 790	1.64 790	1.73 795	0.40 776	0.37 793	0.45 779	0.48 806	0.44 763	0.44 773

SAMSARA	1.07 767	0.65 775	1.19 762	1.06 822	0.90 814	1.76 801	1.76 848	1.46 785	1.44 783	1.51 786	1.16 692	2.00 798	1.14 770	1.48 777	1.31 776	0.39 771	0.44 816	0.35 743	0.38 775	0.49 780	0.49 793

ACV-stereo	0.62 670	0.34 656	1.00 735	0.43 547	0.31 624	1.20 756	0.40 583	0.75 508	0.83 574	0.64 463	0.77 471	2.10 799	1.03 760	0.81 635	0.64 655	0.21 595	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.21 589	0.21 613

ACVNet-4b	1.35 792	1.31 829	1.10 748	1.90 844	1.59 837	1.92 807	0.77 769	1.52 798	1.62 800	1.05 728	1.60 766	2.11 800	0.94 746	1.64 790	0.77 689	1.30 843	0.35 785	2.03 847	0.67 827	1.88 847	0.84 817

Light-Stereo-hy	0.90 741	0.52 748	1.34 780	0.55 733	0.59 790	1.57 787	0.82 777	1.17 710	0.92 640	1.19 757	0.94 575	2.18 801	0.76 687	1.29 760	0.73 679	0.33 742	0.36 791	1.18 830	0.64 823	0.47 773	0.47 786

AANet	1.13 774	1.01 819	2.99 825	0.44 568	0.37 688	0.91 697	0.54 694	1.27 751	2.31 825	2.35 824	2.37 802	2.22 802	1.53 798	1.18 741	1.43 783	0.32 733	0.23 704	0.28 703	0.25 697	0.35 727	0.33 725

PWCK	1.92 815	1.66 844	3.12 826	1.65 836	0.91 816	2.84 830	2.26 855	2.10 825	2.41 830	2.36 825	2.31 796	2.22 802	1.82 815	3.43 841	2.03 812	1.61 849	0.71 834	1.51 835	0.82 837	1.69 838	0.91 821

NVStereoNet_ROB	1.24 786	0.90 809	1.13 752	0.86 806	0.88 813	1.11 739	0.99 800	1.42 781	1.53 789	1.59 792	2.48 804	2.24 804	1.53 798	1.96 806	1.30 775	0.76 822	0.70 832	0.78 818	1.00 846	0.71 812	0.88 820
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 863	1.15 823	175.16 902	0.48 632	0.36 680	1.04 727	0.68 744	1.24 743	2.69 837	3.17 841	2.50 805	2.30 805	2.07 824	1.76 796	2.21 816	0.20 574	0.18 640	0.24 646	0.19 584	0.51 783	0.50 795

ACVNet_1	1.46 797	1.33 830	1.12 751	1.91 845	1.62 838	1.83 804	0.98 798	2.00 821	1.85 808	1.39 780	1.53 761	2.32 806	1.53 798	1.34 768	1.11 757	1.30 843	0.50 823	2.06 849	0.58 818	1.93 849	0.95 824

SANet	1.07 767	0.41 704	1.06 743	0.48 632	0.30 593	1.41 773	0.94 793	1.42 781	3.36 845	1.58 790	2.43 803	2.33 807	1.70 809	1.34 768	1.07 754	0.28 703	0.24 716	0.26 679	0.23 671	0.34 722	0.30 706

DStereoFS	1.87 813	0.85 804	1.03 738	0.75 794	0.62 794	2.04 812	0.65 733	1.74 813	1.55 792	1.52 788	1.90 783	2.36 808	12.92 871	3.85 849	1.74 796	0.44 787	0.31 769	0.82 823	0.46 797	0.84 818	1.10 832

SGM+DAISY	1.35 792	0.94 813	1.25 769	0.96 813	1.00 825	1.52 782	1.02 805	1.34 765	1.21 747	2.64 829	2.65 814	2.44 809	1.56 802	1.64 790	1.26 770	0.97 832	0.95 858	0.90 825	0.90 840	0.94 822	0.96 825

IMH-64-1	1.86 811	1.62 841	1.16 755	2.20 848	1.89 847	2.33 816	1.30 824	2.89 837	2.29 822	1.66 797	2.80 818	2.49 810	1.61 805	2.10 811	1.78 801	1.60 847	0.74 836	2.43 853	1.02 847	2.12 850	1.17 836

IMH-64	1.86 811	1.62 841	1.16 755	2.20 848	1.89 847	2.33 816	1.30 824	2.89 837	2.29 822	1.66 797	2.80 818	2.49 810	1.61 805	2.10 811	1.78 801	1.60 847	0.74 836	2.43 853	1.02 847	2.12 850	1.17 836

SGM_RVC	0.97 750	0.28 610	0.41 396	0.39 386	0.22 285	1.55 783	0.73 764	1.51 795	1.25 760	2.25 821	1.92 784	2.58 812	1.56 802	2.02 808	1.19 766	0.27 690	0.27 741	0.27 693	0.25 697	0.25 656	0.25 663
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UHP(FT)	1.48 799	0.69 783	1.79 804	0.78 796	0.54 772	2.60 821	1.44 836	1.77 815	2.54 831	2.20 817	2.61 811	2.61 813	1.78 812	2.35 820	2.56 825	0.45 789	0.45 817	0.75 813	0.64 823	0.64 805	0.45 777

mmmmmm	1.48 799	0.69 783	1.79 804	0.78 796	0.54 772	2.60 821	1.44 836	1.77 815	2.54 831	2.20 817	2.61 811	2.61 813	1.78 812	2.35 820	2.56 825	0.45 789	0.45 817	0.75 813	0.64 823	0.64 805	0.45 777

FADE		2.05 849		1.03 819	0.99 824							2.73 815				11.57 885	1.70 869	23.09 896	15.86 886	0.62 803

ELAS	1.63 806	0.61 767	0.95 727	0.68 783	0.55 777	3.01 837	1.55 840	2.39 831	2.33 826	3.64 846	3.89 837	2.75 816	2.90 837	2.15 814	2.27 821	0.52 806	0.45 817	0.50 797	0.48 806	0.54 790	0.52 797
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 855	1.51 836	87.33 900	0.49 651	0.38 699	1.34 768	1.21 819	1.16 705	8.09 863	12.12 874	2.79 817	2.77 817	3.31 843	1.16 738	3.15 831	0.24 659	0.23 704	0.27 693	0.24 687	0.45 767	0.37 749

MSAF-DinoV2	1.04 760	0.38 685	1.32 778	0.54 724	0.29 569	0.89 694	0.72 762	1.52 798	1.24 752	1.05 728	1.41 742	2.98 818	1.49 797	2.74 836	2.83 830	0.22 627	0.14 523	0.20 544	0.22 652	0.32 708	0.32 720

IMH	2.04 822	1.62 841	1.20 765	2.20 848	1.89 847	2.91 836	1.30 824	3.11 840	3.03 841	1.81 804	3.35 830	3.03 819	1.90 818	2.48 826	1.80 803	1.66 850	0.77 842	2.45 855	1.04 850	2.15 852	1.19 840

ACVNet_2	1.65 807	1.27 827	1.41 789	1.75 839	1.62 838	2.22 815	1.20 817	2.30 830	2.62 835	1.78 803	2.56 807	3.03 819	1.61 805	1.54 780	1.12 761	1.06 836	0.58 829	1.82 841	0.70 829	1.82 843	0.96 825

ELAS_RVC	1.60 804	0.61 767	1.01 737	0.70 786	0.56 780	2.00 810	1.89 851	1.96 819	2.65 836	3.33 843	3.26 825	3.03 819	3.41 846	2.49 827	2.09 813	0.52 806	0.45 817	0.50 797	0.48 806	0.54 790	0.52 797
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 784	0.49 732	0.62 615	0.59 750	0.50 761	1.62 792	0.67 739	1.23 736	1.24 752	2.45 827	3.77 833	3.09 822	2.98 839	1.32 765	0.81 695	0.45 789	0.41 807	0.49 795	0.51 814	0.47 773	0.44 773

WAO-7	1.90 814	1.20 824	1.35 782	1.27 831	1.06 832	2.84 830	1.56 841	3.23 842	3.06 843	2.23 820	3.33 829	3.17 823	2.28 826	3.12 838	2.21 816	1.02 834	0.91 853	1.06 829	1.03 849	1.04 827	0.97 828

TARStereo(FT)	1.14 775	0.53 753	1.55 796	0.79 798	0.47 755	1.56 784	1.67 843	1.49 789	1.24 752	1.24 768	2.23 794	3.21 824	1.25 781	1.53 778	1.63 790	0.47 797	0.28 745	0.50 797	0.36 767	0.48 776	0.29 695

2222	1.14 775	0.53 753	1.55 796	0.79 798	0.47 755	1.56 784	1.67 843	1.49 789	1.24 752	1.24 768	2.23 794	3.21 824	1.25 781	1.53 778	1.63 790	0.47 797	0.28 745	0.50 797	0.36 767	0.48 776	0.29 695

1111	1.92 815	0.60 766	2.43 820	0.71 789	0.57 783	2.60 821	3.13 860	2.12 827	1.97 810	2.27 822	2.74 816	3.21 824	3.13 842	5.16 853	5.06 849	0.38 765	0.35 785	0.47 784	0.38 775	0.54 790	0.53 799

Dean	1.98 817	1.36 831	1.36 786	2.12 847	1.81 846	2.74 825	1.36 831	3.37 846	3.80 850	2.08 812	3.32 828	3.21 824	1.82 815	1.71 795	1.67 792	1.27 840	0.77 842	1.99 843	0.90 840	1.86 844	1.03 830

WCMA_ROB	1.14 775	0.36 668	0.76 694	0.49 651	0.44 737	1.23 760	0.67 739	1.11 676	1.23 750	2.84 835	3.95 839	3.28 828	1.83 817	1.25 755	0.99 743	0.44 787	0.34 783	0.34 741	0.37 770	0.41 756	0.40 761

test_sample8	1.25 787	0.36 668	0.72 672	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.13 684	0.75 515	1.50 785	0.95 586	3.29 829	1.59 804	1.20 744	1.36 778	0.41 777	8.41 878	0.40 767	0.41 788	0.36 734	0.33 725

JetBlue	2.78 831	1.26 826	7.04 842	1.16 826	1.48 836	8.00 853	6.02 867	2.60 835	1.92 809	2.12 814	2.64 813	3.34 830	3.05 841	6.49 857	3.39 836	0.78 823	0.76 841	0.75 813	0.76 831	0.97 826	1.18 838

MonStereo1	1.98 817	1.48 833	1.43 791	1.81 842	1.69 843	2.88 833	0.78 771	2.47 832	3.47 846	2.20 817	4.36 845	3.39 831	2.50 830	2.18 815	1.58 788	1.19 838	0.54 825	1.65 838	0.87 838	1.78 841	1.29 842

KSHMR	2.57 828	1.93 847	1.69 799	2.63 856	2.42 854	2.86 832	2.07 852	3.27 844	6.50 860	2.49 828	3.36 831	3.41 832	1.92 819	2.49 827	1.94 806	2.13 857	1.40 867	2.79 863	1.50 860	2.73 858	1.77 846

LVE	2.12 824	1.44 832	1.36 786	1.99 846	1.78 844	2.75 826	1.79 849	2.82 836	3.95 852	1.90 808	4.33 844	3.52 833	1.81 814	2.24 817	1.74 796	1.74 851	0.87 849	2.06 849	1.13 852	1.91 848	1.35 843

WAO-6	2.04 822	1.50 835	1.16 755	1.70 837	1.67 842	2.69 824	1.44 836	3.06 839	3.63 849	1.98 810	3.27 826	3.54 834	2.07 824	2.36 822	2.22 818	1.31 845	0.91 853	2.04 848	1.22 856	1.73 840	1.27 841

MADNet++	4.03 843	2.70 859	3.44 830	3.72 863	3.44 861	4.44 845	3.52 861	3.95 852	3.61 848	4.46 848	4.98 850	4.10 835	4.58 852	7.00 860	5.89 851	3.74 866	3.67 875	3.27 866	2.71 866	3.70 867	3.66 860

FCDSN-DC	1.39 795	0.56 758	0.65 636	0.74 791	0.59 790	1.38 770	0.63 727	1.35 769	1.39 777	3.26 842	4.50 846	4.61 836	2.63 833	1.58 785	1.03 749	0.46 793	0.42 809	0.48 790	0.47 804	0.50 782	0.50 795
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 840	2.45 855	8.57 844	2.53 852	2.37 853	2.88 833	3.77 862	3.14 841	3.23 844	4.71 856	3.86 836	4.68 837	4.87 855	4.07 851	5.62 850	2.33 860	2.33 871	2.47 856	2.52 864	2.51 857	2.64 857

nnnnnnn	1.69 809	0.64 773	2.14 812	0.80 800	0.73 807	1.79 803	1.01 804	2.00 821	2.36 829	2.69 830	4.20 842	4.71 838	2.34 827	2.45 825	2.27 821	0.53 810	0.53 824	0.66 810	0.62 822	0.69 809	0.62 804

MeshStereo	1.34 790	0.43 710	0.54 573	0.44 568	0.34 665	1.66 793	0.60 718	1.94 818	1.37 774	4.47 850	3.25 824	4.71 838	1.94 820	1.92 803	1.17 764	0.35 755	0.35 785	0.37 754	0.31 744	0.32 708	0.32 720
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
WAO-8	2.92 832	1.55 839	1.35 782	1.79 840	1.63 840	5.23 846	1.22 820	4.58 854	12.56 869	2.84 835	4.07 841	4.83 840	2.72 835	3.49 842	2.25 819	1.27 840	0.91 853	1.99 843	1.15 854	1.86 844	1.15 834

Venus	2.92 832	1.55 839	1.35 782	1.79 840	1.63 840	5.23 846	1.22 820	4.58 854	12.56 869	2.84 835	4.06 840	4.83 840	2.72 835	3.49 842	2.25 819	1.27 840	0.91 853	1.99 843	1.15 854	1.86 844	1.15 834

JetRed	5.27 851	5.84 862	12.81 861	2.36 851	2.83 859	12.23 861	10.50 876	4.46 853	3.60 847	3.86 847	3.83 835	4.85 842	4.18 851	6.78 859	11.96 868	2.17 858	2.96 874	2.18 851	1.97 862	3.38 865	2.68 858

tt	6.20 854	0.20 377	5.89 840	3.55 862	2.07 850	11.26 859	19.21 878	11.74 868	5.46 858	2.69 830	2.04 792	4.87 843	6.25 857	3.70 845	7.09 856	8.32 879	11.17 888	4.93 876	5.41 879	5.74 869	2.37 854

PM Graph cmp D40	2.03 821	0.44 715	0.92 725	0.52 703	0.36 680	1.83 804	1.05 806	2.02 823	3.88 851	4.46 848	10.69 869	5.00 844	2.94 838	2.59 831	1.71 794	0.38 765	0.35 785	0.37 754	0.34 758	0.36 734	0.35 738

LE_ROB	4.42 847	0.24 531	2.75 823	0.42 522	0.23 342	1.57 787	0.90 790	1.71 812	17.88 882	16.56 884	4.88 848	5.17 845	18.85 883	1.63 789	14.62 873	0.17 471	0.14 523	0.16 340	0.16 454	0.19 540	0.17 508

UNDER WATER	3.46 837	2.07 850	3.64 831	3.09 859	2.48 855	3.75 842	2.42 857	3.31 845	13.77 873	2.90 839	2.95 821	5.84 846	3.69 847	3.69 844	3.48 840	2.07 856	1.11 860	2.70 861	1.40 858	2.84 861	1.98 849

FC-DCNN	1.59 803	0.51 740	0.66 642	0.61 758	0.49 759	1.56 784	0.70 754	1.66 808	1.53 789	4.64 854	4.62 847	5.85 847	3.34 845	1.84 800	1.11 757	0.46 793	0.42 809	0.47 784	0.46 797	0.48 776	0.46 781

ktn	2.98 834	2.25 852	1.73 802	2.84 857	2.53 857	3.76 843	2.15 853	3.70 848	5.47 859	2.75 832	5.17 853	5.94 848	2.48 829	3.23 839	2.46 824	2.34 861	1.44 868	2.78 862	2.03 863	2.45 856	2.01 850

PatchMatch		0.44 715		0.52 703		1.73 798		2.10 825		4.63 853		6.05 849		2.64 833		0.37 762		0.37 754		0.36 734

UNDER WATER-64	3.53 838	2.01 848	3.94 832	3.22 861	2.49 856	5.41 848	2.60 858	3.43 847	12.41 868	3.03 840	2.68 815	6.07 850	4.04 850	3.79 846	3.33 833	2.02 855	1.24 863	2.63 858	1.46 859	2.78 859	2.08 851

notaker	2.76 830	2.29 853	1.80 806	2.96 858	2.58 858	2.90 835	1.75 847	3.24 843	3.05 842	2.78 833	4.24 843	6.15 851	2.51 831	3.34 840	2.75 829	2.31 859	1.18 861	3.00 864	1.65 861	2.84 861	1.97 848

PatchMatch Graph Cmp	2.13 825	0.44 715	0.87 715	0.51 686	0.35 672	1.75 799	1.00 802	2.02 823	4.28 855	4.74 857	10.89 870	6.21 852	2.98 839	2.37 823	1.94 806	0.38 765	0.35 785	0.37 754	0.34 758	0.36 734	0.35 738

FC-DCNN v2	1.65 807	0.51 740	0.65 636	0.61 758	0.49 759	1.61 790	0.70 754	1.75 814	1.56 795	4.74 857	4.91 849	6.46 853	3.31 843	1.91 802	1.11 757	0.46 793	0.42 809	0.47 784	0.46 797	0.48 776	0.46 781

light-stereo	3.53 838	1.05 820	10.69 854	9.45 868	6.82 862	2.10 813	0.64 731	3.71 849	2.70 838	4.77 859	4.98 850	6.83 854	1.32 787	6.71 858	1.35 777	1.20 839	1.29 866	0.66 810	0.77 834	1.79 842	1.85 847

TorneroNet	4.53 848	1.89 846	1.48 793	2.55 853	2.27 851	13.78 868	1.69 846	4.84 858	23.73 888	2.89 838	7.70 863	7.06 855	2.69 834	4.26 852	3.42 837	1.84 853	0.77 842	2.68 859	1.13 852	2.42 855	1.47 845

TorneroNet-64	3.44 836	1.86 845	1.42 790	2.58 855	2.28 852	6.87 849	1.68 845	4.70 856	12.03 866	2.31 823	5.59 858	8.25 856	2.55 832	3.97 850	2.73 828	1.81 852	0.74 836	2.57 857	1.07 851	2.35 854	1.44 844

ASD4	9.96 864	8.86 865	17.78 863	7.17 864	9.80 863	16.08 869	28.92 882	9.77 867	8.20 864	7.02 869	7.08 861	8.47 857	9.57 861	11.17 873	20.26 877	4.12 867	4.14 876	5.57 880	4.74 876	5.53 868	4.90 862

PM Cens cmp D40	2.27 827	0.42 706	0.61 609	0.50 665	0.35 672	1.90 806	0.87 785	2.50 833	4.48 856	4.57 851	9.82 866	8.65 858	3.79 849	2.70 834	2.09 813	0.37 762	0.37 793	0.37 754	0.35 764	0.36 734	0.35 738

DPSMNet_ROB	12.08 866	8.00 863	21.00 869	8.97 867	16.79 867	10.67 857	30.89 884	9.02 864	15.17 876	6.51 867	15.41 882	9.04 859	14.85 873	9.27 871	21.67 880	4.58 870	8.57 880	5.09 879	9.29 883	5.90 872	10.95 873

DGTPSM_ROB	12.07 865	8.00 863	20.99 868	8.93 866	16.78 866	10.67 857	30.87 883	9.01 863	15.16 875	6.50 866	15.41 882	9.04 859	14.85 873	9.25 870	21.67 880	4.57 869	8.57 880	5.08 877	9.28 880	5.90 872	10.95 873

ply	3.85 842	0.78 796	0.54 573	0.88 809	1.00 825	0.77 651	0.75 766	9.62 865	2.59 833	0.51 386	3.19 822	9.49 861	4.78 853	8.08 868	10.60 865	3.57 864	1.27 864	3.90 868	3.22 873	5.87 870	5.65 863

xbf	4.86 850	0.79 797	0.54 573	0.88 809	1.00 825	8.28 854	10.25 875	9.62 865	2.59 833	3.58 845	3.19 822	9.49 861	4.78 853	8.08 868	10.60 865	3.57 864	1.27 864	3.90 868	3.22 873	5.87 870	5.65 863

MANE	4.13 845	0.51 740	0.64 630	0.66 776	0.56 780	6.89 850	0.99 800	7.55 859	12.04 867	6.68 868	8.57 864	10.69 863	9.45 860	7.59 867	6.39 853	0.49 801	0.43 814	0.48 790	0.98 844	0.49 780	0.48 790

pmcnn	1.23 785	0.29 622	0.96 730	0.40 434	0.23 342	0.95 706	0.69 749	1.16 705	1.28 766	1.67 799	2.33 798	11.15 864	0.86 723	0.93 696	0.88 716	0.15 348	0.12 401	0.12 87	0.10 119	0.15 353	0.15 427

fsdfsdds	3.34 835	0.62 770	2.19 814	0.75 794	0.54 772	7.70 852	1.13 812	3.94 851	6.50 860	6.05 865	10.49 868	11.93 865	6.06 856	2.52 829	3.44 838	0.39 771	0.38 797	0.65 809	0.49 811	0.47 773	0.61 803

USTest	12.99 869	14.18 872	20.00 867	16.24 869	14.97 865	20.80 871	31.95 885	16.20 878	10.91 865	8.79 871	9.48 865	13.94 866	10.50 862	16.11 877	21.44 879	3.17 863	4.82 877	5.08 877	5.36 878	8.81 874	7.13 865

noway3	9.04 858	9.99 867	10.50 853	19.30 870	17.88 869	12.49 862	8.93 871	13.62 872	2.27 820	4.85 861	5.57 855	14.37 867	10.99 863	7.30 862	9.94 859	5.36 871	0.86 846	3.94 873	3.20 869	10.28 875	9.17 866

noway1	9.20 861	11.07 870	10.41 852	19.80 875	17.91 872	12.67 865	8.90 870	13.79 874	2.26 817	4.85 861	5.58 856	14.44 868	11.03 864	7.33 865	10.03 862	5.51 875	0.86 846	3.93 870	3.20 869	10.42 878	9.93 869

zzzz4	9.23 862	11.07 870	11.03 856	19.80 875	17.91 872	12.68 866	8.89 869	13.79 874	2.29 822	4.85 861	5.58 856	14.47 869	11.04 865	7.33 865	10.03 862	5.51 875	0.87 849	3.94 873	3.20 869	10.42 878	9.93 869

noway2	9.12 859	9.84 866	11.24 857	19.40 871	17.88 869	12.54 864	8.94 872	13.58 870	2.22 816	4.85 861	5.59 858	14.48 870	11.09 868	7.31 863	9.96 860	5.48 874	0.86 846	3.93 870	3.20 869	10.34 876	9.76 867

noway4	9.14 860	10.89 869	8.97 847	19.91 877	17.90 871	12.71 867	9.04 874	13.72 873	2.34 827	4.80 860	5.47 854	14.56 871	11.25 870	7.32 864	9.98 861	5.54 877	0.89 851	3.93 870	3.19 868	10.47 880	10.04 871

TCMNet-wrong-test	8.97 857	10.42 868	8.74 846	19.56 872	17.61 868	12.53 863	9.01 873	13.59 871	2.18 815	4.64 854	5.11 852	14.63 872	11.09 868	7.19 861	9.73 858	5.56 878	0.89 851	3.77 867	3.11 867	10.34 876	9.80 868

PatchMatch Cens Cmp	2.71 829	0.42 706	0.59 599	0.50 665	0.35 672	2.54 819	1.13 812	2.56 834	4.99 857	4.58 852	9.98 867	16.08 873	3.75 848	2.63 832	2.00 810	0.38 765	0.37 793	0.37 754	0.35 764	0.35 727	0.35 738

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 852	0.45 722	9.36 848	0.64 765	0.57 783	8.94 855	4.10 863	8.88 861	13.09 871	10.59 872	15.01 880	16.60 874	11.04 865	3.84 847	3.37 834	0.42 781	0.40 804	0.43 773	0.41 788	0.56 793	0.72 808

TestStereooo	5.47 852	0.45 722	9.36 848	0.64 765	0.57 783	8.94 855	4.10 863	8.88 861	13.09 871	10.59 872	15.01 880	16.60 874	11.04 865	3.84 847	3.37 834	0.42 781	0.40 804	0.43 773	0.41 788	0.56 793	0.72 808

xxxxx1	36.64 888	19.51 878	24.21 874	61.66 893	64.63 895	27.28 881	40.10 891	20.25 881	18.63 883	14.07 881	12.97 873	17.26 876	17.36 880	21.70 884	27.93 887	13.18 887	18.50 891	111.26 908	133.37 907	29.24 895	39.73 894

tt_ll	36.64 888	19.51 878	24.21 874	61.66 893	64.63 895	27.28 881	40.10 891	20.25 881	18.63 883	14.07 881	12.97 873	17.26 876	17.36 880	21.70 884	27.93 887	13.18 887	18.50 891	111.26 908	133.37 907	29.24 895	39.73 894

ff	36.64 888	19.51 878	24.21 874	61.66 893	64.63 895	27.28 881	40.10 891	20.25 881	18.63 883	14.07 881	12.97 873	17.26 876	17.36 880	21.70 884	27.93 887	13.18 887	18.50 891	111.26 908	133.37 907	29.24 895	39.73 894

HanzoNet	6.76 856	2.45 855	4.22 835	3.19 860	2.94 860	3.62 841	2.28 856	4.79 857	7.20 862	14.00 880	13.19 876	17.49 879	22.30 884	13.25 874	6.19 852	4.20 868	1.93 870	3.10 865	2.56 865	3.35 864	2.88 859

Anonymous_1	33.25 880	18.26 875	23.92 873	20.54 878	21.28 878	25.59 877	35.94 888	22.01 890	15.57 879	13.33 877	13.49 877	18.08 880	15.29 875	20.36 880	24.60 884	16.28 890	8.84 884	66.59 905	118.00 906	155.73 910	11.23 875

iinet-test	16.76 872	17.57 873	22.97 871	19.69 873	18.39 874	24.48 873	34.18 886	20.02 879	15.35 877	12.55 875	12.85 871	18.13 881	15.39 876	19.59 878	24.25 882	8.86 881	8.72 882	8.95 883	9.28 880	12.74 881	11.26 876

IINet	16.76 872	17.57 873	22.97 871	19.69 873	18.39 874	24.48 873	34.18 886	20.02 879	15.35 877	12.55 875	12.85 871	18.13 881	15.39 876	19.59 878	24.25 882	8.86 881	8.72 882	8.95 883	9.28 880	12.74 881	11.26 876

SGM-ForestM	4.04 844	0.32 642	0.46 474	0.43 547	0.27 508	7.50 851	1.45 839	3.84 850	4.24 853	8.19 870	6.76 860	19.00 883	9.08 859	10.74 872	6.62 854	0.31 721	0.33 781	0.32 732	0.32 753	0.29 685	0.29 695

DPSM_ROB	17.78 874	18.63 876	24.31 877	20.90 879	19.47 876	25.97 878	36.21 889	21.23 886	16.24 880	13.38 878	14.06 878	19.18 884	16.30 878	20.78 881	25.67 885	9.38 883	9.23 885	9.49 885	9.82 884	13.51 884	11.91 878

DPSM	17.78 874	18.63 876	24.31 877	20.90 879	19.47 876	25.97 878	36.21 889	21.23 886	16.24 880	13.38 878	14.06 878	19.18 884	16.30 878	20.78 881	25.67 885	9.38 883	9.23 885	9.49 885	9.82 884	13.51 884	11.91 878

LRCNet_RVC	21.24 878	31.15 883	21.41 870	28.98 882	23.82 879	3.13 838	0.60 718	20.96 885	1.59 796	25.58 888	28.15 890	21.99 886	14.79 872	21.94 887	16.41 874	28.89 902	14.87 889	33.53 901	31.28 898	29.51 898	26.16 888

UHP(ZeroShot)	12.84 867	0.68 780	18.22 864	0.82 802	0.62 794	25.49 875	5.53 865	21.64 888	40.95 903	23.57 886	34.53 896	25.52 887	26.31 888	14.39 875	14.00 871	0.43 785	0.30 758	0.48 790	0.37 770	0.81 816	2.09 852

UHP	12.84 867	0.68 780	18.22 864	0.82 802	0.62 794	25.49 875	5.53 865	21.64 888	40.95 903	23.57 886	34.53 896	25.52 887	26.31 888	14.39 875	14.00 871	0.43 785	0.30 758	0.48 790	0.37 770	0.81 816	2.09 852

HaxPig	31.96 879	37.24 886	34.27 879	24.37 881	24.88 880	18.26 870	19.86 879	20.64 884	28.52 889	35.97 899	38.75 898	25.57 889	28.72 891	33.88 890	34.39 890	35.94 905	38.87 906	37.80 902	40.48 903	39.68 899	41.15 897

Selective-IGEV-i1pa	15.35 871	22.27 881	18.31 866	1.71 838	0.87 811	28.61 885	12.26 877	25.48 891	20.48 886	19.78 885	22.75 884	28.20 890	22.64 885	29.07 889	17.31 875	12.88 886	2.88 872	6.84 881	0.99 845	1.67 837	12.03 880

MEDIAN_ROB	37.38 891	40.85 896	40.60 883	32.31 883	31.85 881	27.20 880	24.55 880	29.10 892	33.19 899	42.09 907	41.76 900	33.35 891	34.39 901	39.78 893	37.07 891	43.64 907	44.10 908	44.12 904	43.40 905	41.51 903	42.76 899

AVERAGE_ROB	37.58 892	40.13 895	40.15 882	34.81 884	33.82 882	28.55 884	25.10 881	32.02 893	34.06 900	41.28 906	40.66 899	34.46 892	34.81 902	39.18 892	37.57 892	42.78 906	43.44 907	43.82 903	43.03 904	40.47 900	41.51 898

fast-reg	35.48 881	37.51 892	48.70 889	42.44 891	40.46 889	52.73 894	73.11 897	42.56 894	32.38 890	26.19 889	27.27 885	36.81 893	30.62 892	41.02 894	51.32 894	18.30 891	18.53 894	19.10 887	19.67 888	27.14 886	23.66 881

Hybrid-DGEV	35.78 885	37.50 891	48.96 893	42.25 889	39.20 883	52.33 892	73.10 896	42.63 899	32.52 891	26.62 890	28.31 893	38.50 894	32.87 897	41.67 896	51.55 895	18.77 897	18.56 895	19.18 894	19.83 894	27.20 888	23.97 883

RAFT-FEzeroshot	35.73 882	37.45 888	48.67 887	42.23 887	39.22 885	52.25 888	73.13 899	42.62 897	32.59 892	26.71 892	27.70 886	38.57 895	32.57 893	41.68 898	51.67 899	18.75 893	18.58 898	19.15 890	19.78 890	27.21 890	23.98 884

RAFT-FE	35.73 882	37.45 888	48.67 887	42.23 887	39.22 885	52.25 888	73.13 899	42.62 897	32.59 892	26.71 892	27.70 886	38.57 895	32.57 893	41.68 898	51.67 899	18.75 893	18.58 898	19.15 890	19.78 890	27.21 890	23.98 884

CasAABBNet	35.74 884	37.43 887	48.72 890	42.22 886	39.20 883	52.24 887	73.12 898	42.61 896	32.62 895	26.78 895	27.95 888	38.58 897	32.60 895	41.67 896	51.65 898	18.74 892	18.57 896	19.15 890	19.77 889	27.20 888	23.98 884

LSM0	38.95 893	37.60 894	48.58 886	43.57 892	91.06 900	52.57 893	72.57 894	43.17 902	32.63 896	26.97 897	27.97 889	38.65 898	32.94 898	41.86 901	51.78 901	18.89 899	18.41 890	19.13 888	19.63 887	27.29 894	33.77 889

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 901	42.72 901	32.71 897	26.67 891	28.31 893	38.66 899	32.70 896	41.89 902	51.31 893	18.76 895	18.57 896	19.13 888	19.81 893	27.22 892

FlowAnything	35.81 886	37.53 893	48.80 891	42.20 885	39.22 885	52.25 888	73.16 901	42.56 894	32.89 898	26.76 894	28.30 891	38.69 900	33.09 899	41.63 895	51.62 897	18.76 895	18.59 901	19.21 895	19.92 895	27.16 887	23.91 882

Selective-RAFT-Error	35.84 887	37.49 890	48.83 892	42.26 890	39.24 888	52.30 891	73.09 895	42.66 900	32.61 894	26.80 896	28.30 891	38.84 901	33.51 900	41.68 898	51.59 896	18.82 898	18.58 898	19.17 893	19.80 892	27.28 893	24.05 887

BEATNet-Init1	15.13 870	0.82 802	50.86 894	0.72 790	0.53 770	38.10 886	7.03 868	11.83 869	14.25 874	29.78 898	30.17 895	48.21 902	22.64 885	26.78 888	18.11 876	0.42 781	0.38 797	0.47 784	0.46 797	0.51 783	0.48 790

PML	40.80 894	29.24 882	11.87 860	7.20 865	14.47 864	92.13 901	213.69 910	7.63 860	23.35 887	74.72 909	190.14 910	50.17 903	26.15 887	21.39 883	12.70 869	8.76 880	2.92 873	8.45 882	3.25 875	13.26 883	4.42 861

zzzz2	53.63 895	56.68 897	73.37 896	63.97 896	58.93 891	78.37 899	110.06 905	64.29 907	48.31 905	40.26 902	42.53 901	57.21 904	47.86 903	62.08 905	77.14 904	28.03 900	27.91 902	28.80 897	29.89 896	40.95 901	35.94 890

noway5	53.63 895	56.68 897	73.37 896	63.97 896	58.93 891	78.37 899	110.06 905	64.29 907	48.31 905	40.26 902	42.53 901	57.21 904	47.86 903	62.08 905	77.14 904	28.03 900	27.91 902	28.80 897	29.89 896	40.95 901	35.94 890

zzzzzz3	56.43 897	57.01 899	74.40 898	78.00 898	76.38 898	77.61 898	92.21 904	62.81 905	50.42 907	40.52 904	45.11 903	70.20 906	62.22 905	61.64 903	77.00 903	29.64 903	27.99 904	31.12 899	32.03 899	45.83 905	36.59 892

zzz1	56.46 898	57.02 900	74.61 899	78.01 899	76.39 899	77.52 897	92.13 903	62.93 906	50.48 908	40.59 905	45.21 904	70.20 906	62.34 906	61.65 904	76.98 902	29.64 903	27.99 904	31.12 899	32.03 899	45.82 904	36.60 893

RSGM-EC	74.81 899	63.03 901	41.60 884	97.74 900	92.11 901	74.93 895	114.81 907	53.77 903	38.96 901	39.88 900	48.98 905	90.73 908	64.81 907	139.63 907	128.53 907	93.27 908	53.96 909	95.12 906	38.31 901	81.45 908	44.63 900

acva	74.81 899	63.03 901	41.60 884	97.74 900	92.11 901	74.93 895	114.81 907	53.77 903	38.96 901	39.88 900	48.98 905	90.73 908	64.81 907	139.63 907	128.53 907	93.27 908	53.96 909	95.12 906	38.31 901	81.45 908	44.63 900

Selective-IGEV-i16pa	78.59 901	120.99 904	16.46 862	1.04 820	0.66 800	181.07 904	2.17 854	153.90 911	139.75 910	56.45 908	153.05 908	107.32 910	157.92 910	200.46 911	96.57 906	94.09 910	1.23 862	2.69 860	0.31 744	0.96 824	84.68 902

Light2-Stereo	116.02 902	69.93 903	104.38 901	163.04 902	123.58 903	95.99 902	1.32 829	130.98 910	4.26 854	169.96 910	137.68 907	122.18 911	26.58 890	172.14 909	151.71 909	165.00 911	10.91 887	177.63 912	173.42 910	168.86 911	150.83 903

test_example2	176.61 903	205.14 905	198.86 903	188.60 905	190.98 904	152.67 903	170.61 909	94.86 909	123.55 909	178.88 911	179.48 909	158.94 912	141.34 909	192.61 910	198.96 910	203.76 912	236.37 911	164.13 911	173.55 911	218.58 912	160.41 904

ccccc	429.48 904	429.19 906	527.00 904	507.10 906	501.20 905	356.95 905	342.70 911	380.82 912	297.90 911	334.51 912	389.17 911	372.86 913	449.39 911	499.17 912	553.56 911	561.44 913	431.22 912	334.28 913	290.86 912	540.88 913	489.46 905

Low-res two-view benchmark