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

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.06 1	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.07 8	0.15 85	0.11 29	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.15 19	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.14 13	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.11 118	0.08 20	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.06 1	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.09 3	0.08 3	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.11 2	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.07 4	0.08 7	0.08 20	0.16 133	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.17 153	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 14	0.08 50	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.10 59	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

LGtest1	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 29	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.12 30	0.13 100	0.11 3	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 716	0.36 381	0.14 3	0.07 8	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.08 3	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 22	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.24 705	0.05 46

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

TT111	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 14	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.08 16	0.08 7	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 29	0.07 8	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.08 16	0.09 38	0.08 20	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.18 125	0.13 394	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.10 59	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.16 634	0.24 722

Last	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.13 100	0.18 52	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 95	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

F7	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

416test1013	0.10 14	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 19	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

VeloStereo	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

over v1	0.11 76	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

LGCAT	0.11 76	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 11	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 149	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

derf	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 29	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LiteMatch*	0.11 76	0.07 4	0.22 189	0.16 29	0.10 160	0.13 38	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

LACA3	0.10 14	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.14 13	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 46	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GeoVLM	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 14	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.13 100	0.17 38	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 5	0.14 145	0.10 2	0.14 72	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Pro-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 100	0.11 3	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.06 1	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

MonSter++	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 14	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.12 49	0.16 29	0.12 32	0.08 3	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

dual_stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 5	0.13 100	0.24 187	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.16 29	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.06 178

low	0.12 117	0.08 50	0.21 171	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

100	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 100	0.17 38	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.20 95	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4.7	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 68	0.14 72	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 48	0.08 3	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 14	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

F8.5	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 100	0.23 164	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_4	0.10 14	0.08 50	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 3	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 14	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

NBS	0.09 1	0.08 50	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 139	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DepthFocus	0.10 14	0.07 4	0.21 171	0.15 8	0.11 228	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

Test_v1	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 8	0.16 139	0.10 12	0.20 95	0.14 72	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 52	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.19 139	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 52	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 29	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.08 375

zero-FE	0.16 267	0.08 50	0.81 675	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 68	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

AdaDepth	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 100	0.16 29	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 149	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

DEFOM-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 13	0.16 112	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 20	0.21 270	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 100	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 50	0.40 434	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 434	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

DF_test	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 100	0.13 11	0.15 93	0.10 59	0.11 85	0.08 7	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.05 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 68	0.17 144	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

monster-pro	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 205	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 139	0.15 8	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

CSFM-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 730	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MonStereo	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 95	0.12 32	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

S2M2_XL	0.10 14	0.09 107	0.21 171	0.14 3	0.10 160	0.09 5	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 59	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 139	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 112	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
U	1.00 755	0.09 107	0.21 171	0.21 341	3.68 794	6.12 800	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	5.42 809	2.90 806	0.07 225	0.06 178

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 648	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.10 59	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.05 7	0.07 287

WQFJA1++	0.44 683	0.07 4	0.63 619	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 95	0.11 17	2.05 788	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	4.20 801	0.07 287

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.14 3	0.06 1	0.08 2	0.13 100	0.12 6	0.11 17	0.07 1	0.12 110	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46
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
4w-stereo	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.08 7	0.11 157	0.16 133	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 121	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsters	0.11 76	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 93	0.14 203	0.12 110	0.08 7	0.09 46	0.21 270	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 93	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.06 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 764	0.70 648	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 52	0.16 112	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 20	0.16 133	0.13 216	0.35 751	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 715

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 591	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 46	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 588	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 96	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

anonymous	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 29	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.13 132	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

testmc14	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MCSU-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.17 38	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.12 158	0.08 20	0.15 97	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 93	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 112	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 76	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 95	0.13 48	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 171	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 68	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 100	0.20 95	0.14 72	0.61 710	0.13 132	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 171	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.15 226	0.13 132	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

qwe	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.14 203	0.13 132	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 95	0.15 93	0.12 133	0.13 132	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.13 132	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.5w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.07 8	0.17 185	0.13 100	0.18 52	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 69	0.08 342	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.04 1

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.13 190	0.08 20	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.20 724	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.14 619

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 68	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 100	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 132	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 68	0.19 186	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 144	0.15 226	0.13 132	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

IGEV-Stereo++	0.11 76	0.08 50	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 132	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 132	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
EE1	0.14 212	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 172	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 189	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 93	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 361	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.07 225	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 522	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 172	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

2w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 172	0.08 7	0.11 157	0.13 19	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 100	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 172	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

small-0shot	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.16 262	0.14 13	0.12 32	0.08 3	0.15 188	0.08 7	0.08 20	0.11 2	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 8	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 188	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 144	0.13 172	0.15 188	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.15 188	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 188	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

IGEV	0.11 76	0.06 1	0.17 96	0.15 8	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.16 112	0.11 98	0.15 188	0.09 38	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 52	0.20 219	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 29	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 38	0.17 144	0.10 59	0.15 188	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 188	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 112	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MoCha-V2	0.13 169	0.08 50	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 112	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 69	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

depth_test_26	0.11 76	0.07 4	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

DN	0.15 250	0.08 50	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.15 93	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 76	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 93	0.10 59	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.04 1	0.05 46

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 96	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

1w_stereo	0.12 117	0.08 50	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsterstereo	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 493	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

999	0.14 212	0.08 50	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

DNSM	0.28 571	0.28 664	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 698	0.08 342	0.13 657	0.06 62	0.05 82	1.14 785	0.81 780

PStereo	0.26 538	0.37 716	0.34 350	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 700

DNS	0.26 538	0.30 681	0.18 121	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 782	0.80 779

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 171	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 144	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 59	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 46	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 700	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

2.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 139	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 50	1.22 738	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 50	1.14 733	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

CES	0.14 212	0.08 50	0.19 139	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.18 670

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 121	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 139	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 205	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 95	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 212	0.08 50	0.27 252	0.16 29	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

TS12	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.09 407	0.08 375

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.06 178

Occ-G	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 338	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.12 575

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 171	0.41 732	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.13 216	0.29 744	0.04 2	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.14 619

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 381	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 426	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 100	0.19 68	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

EKT-Stereo	0.38 654	0.12 330	0.38 410	0.42 733	3.88 796	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 426	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 100	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 550	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 751	0.15 663	0.06 130	0.05 46

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 100	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

DVStereo	0.14 212	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 426	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

trnet	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.15 8	0.07 8	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 514	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 434	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

CREStereo	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 250	0.08 50	0.23 205	0.15 8	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 744	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

noway7	0.27 549	0.51 745	1.61 762	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 121	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

RT-Monster	0.15 250	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 50	0.22 189	0.15 8	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 205	0.16 29	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 350	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 539	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

DLNR-FE	10.45 807	12.13 817	19.94 819	106.10 838	23.12 826	0.14 61	0.13 100	3.28 794	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 802	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 838	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 50	0.23 205	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 693	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

DLNR_Zeroshot_test	10.44 806	12.10 816	19.93 818	106.08 837	23.66 827	0.14 61	0.13 100	3.22 793	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 837	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 567	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 434	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 390	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 350	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 338	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 95	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 483	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 434	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

zzzzzzz1	0.28 571	0.51 745	1.51 756	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 157	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 627	0.16 29	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 361	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 8	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 171	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 581	0.15 8	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.07 287

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 459	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 483	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 350	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 100	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 390	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 100	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 139	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 171	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

FSD	0.27 549	0.28 664	0.32 320	0.27 641	0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.25 707	0.24 722

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 673	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

Any-RAFT	0.17 289	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 607	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 434	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 619	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 338	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 29	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 677	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 574	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 656	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

UDGNet	0.23 460	0.31 689	0.38 410	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 704	0.11 570	0.14 611	0.10 510

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 434	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 459	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 662	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 139	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 574	0.15 8	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.09 450

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 350	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 381	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 682	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 410	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 596	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 338	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

111	0.20 385	0.17 546	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 483	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

Anonymous_2	0.37 647	0.21 606	0.47 522	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 750	0.44 756	1.41 793	0.34 739	0.21 700

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 567	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 361	0.29 671	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 426	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 50	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 100	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.15 663	0.06 130	0.05 46
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 29	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 550	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 676	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

S	0.19 364	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 459	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 539	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 514	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 682	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 361	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 539	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 434	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

Selective-IGEV-i16pc	0.33 618	0.10 177	1.71 765	0.21 341	0.14 446	0.74 723	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 338	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 682	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

LL-Strereo	0.29 584	0.25 640	0.58 596	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 571	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 604	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 615	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 506	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 390	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 591	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 350	0.29 671	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 560	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 381	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 338	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 483	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
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
MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 708	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 662	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 100	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 567	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 100	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

ACV-stereo	0.29 584	0.18 561	0.79 669	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 712	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 483	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 581	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

GCST	0.47 691	0.60 754	0.57 591	1.04 782	0.48 748	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 770	0.42 764	0.79 775	0.62 775	0.62 760	0.46 754

DualNet (step1)	0.28 571	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 671	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 361	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 434	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 522	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 514	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 410	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 533	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 707

AAGNet	0.33 618	0.11 264	0.37 390	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 787	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 338	0.34 707	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 350	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 619	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 635	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 677	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

ssnet_v2	0.28 571	0.16 526	0.44 493	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 459	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 662	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

FADNet	0.32 608	0.36 709	0.74 659	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 677

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

NOSS_ROB	0.31 599	0.20 591	0.35 361	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 714	0.22 717	0.17 651	0.17 656

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 338	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 410	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.08 375

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 522	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 550	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 483	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

GASNet	0.36 637	0.46 734	0.88 695	0.34 707	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 390	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 493	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.29 671	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 410	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 381	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 607	0.28 666	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 661	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

test_sample8	0.49 697	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 711	0.38 506	1.15 747	0.67 726	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 338	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

ADLNet2	0.30 592	0.17 546	0.72 654	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 665	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

FADNet-RVC-Resample	0.29 584	0.25 640	0.93 704	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

FADNet_RVC	0.30 592	0.28 664	0.83 682	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 715

RYNet	0.37 647	0.18 561	0.59 602	0.25 577	0.28 709	0.61 708	0.32 664	0.59 679	0.59 682	0.41 633	0.38 506	0.57 682	0.39 650	0.87 707	0.53 680	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 670

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 390	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
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.
NVstereo2D	0.31 599	0.16 526	0.54 574	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 674	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 493	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

HSM	0.28 571	0.16 526	0.35 361	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 712	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

DStereoRT	0.35 632	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 793	0.41 755	0.08 318	0.11 551

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 615	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 697	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 736	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 700

UNet	0.28 571	0.14 458	0.69 642	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

FADNet-RVC	0.31 599	0.35 706	0.78 662	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 677

StereoDRNet	0.32 608	0.22 621	0.61 607	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 638	0.30 583	0.57 589	0.40 635	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

MWDA-net	0.29 584	0.21 606	0.47 522	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 664	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 635	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 426	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 410	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 539	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 539	0.28 666	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

psm_up	0.29 584	0.16 526	0.41 459	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 533	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 426	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 638	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

1111x	0.32 608	0.11 264	0.40 434	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 763	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

CRFU-Net	0.28 571	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 638	0.46 683	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 682	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 100	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 149	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

ADLNet	0.28 571	0.15 497	0.42 469	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 539	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

STTStereo	0.28 571	0.20 591	0.61 607	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 602	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 469	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 584	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

mmx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 550	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 574	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

xxxx	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 783	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

PA-Net	0.37 647	0.28 664	0.83 682	0.31 691	0.28 709	0.39 625	0.42 712	0.51 587	0.55 671	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 668	0.12 592	0.23 737	0.16 668	0.23 720	0.12 575	0.18 670
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 522	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 459	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 506	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 588	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 493	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 571	0.14 458	0.44 493	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 469	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 652	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 592	0.21 606	0.38 410	0.28 666	0.15 510	0.33 565	0.32 664	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 607	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 434	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.09 407	0.09 450

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 25	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 647	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

Selective-IGEV-i16pb	0.39 659	0.12 330	2.18 769	0.21 341	0.15 510	0.68 717	0.32 664	0.56 654	0.57 677	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

iinet-f	0.30 592	0.18 561	1.03 718	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 635	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

dad	0.28 571	0.31 689	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SACVNet	0.30 592	0.20 591	0.41 459	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

222	0.41 668	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 790	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

DeepPrunerF	0.44 683	0.29 674	1.29 745	0.33 703	0.30 720	0.35 594	0.36 687	0.62 701	1.15 763	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 677	0.18 692	0.14 668	0.23 712	0.21 706	0.17 651	0.17 656

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

PSMNet_ROB	0.33 618	0.24 635	0.54 574	0.31 691	0.21 644	0.42 642	0.43 714	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 644	0.31 600	0.64 630	0.43 649	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

TCMNet	0.33 618	0.23 631	0.72 654	0.29 671	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

UDG	0.40 666	0.46 734	0.49 539	0.40 731	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 687	0.44 674	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 758	0.22 717	0.34 739	0.26 727

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 677

pcwnet_v2	0.32 608	0.15 497	1.26 742	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 688	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

test_xeample	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 785	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 514	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 654	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

DISCO	0.32 608	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 677	0.37 583	0.45 595	0.62 696	0.36 630	0.64 630	0.49 668	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

hitnet-ft	0.29 584	0.17 546	0.40 434	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 667	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

XQC	0.43 677	0.37 716	0.96 709	0.34 707	0.25 691	0.53 694	0.34 678	0.60 688	0.73 718	0.51 684	0.46 605	0.57 682	0.47 686	0.70 651	0.72 709	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 715

GANetREF_RVC	0.43 677	0.47 736	0.69 642	0.38 726	0.20 636	0.51 684	0.48 730	0.66 716	0.66 702	0.46 664	0.46 605	0.50 652	0.44 674	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 741	0.18 692	0.27 722	0.22 707
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
CVANet_RVC	0.30 592	0.19 578	0.41 459	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

DRN-Test	0.33 618	0.17 546	0.61 607	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 710	0.51 645	0.47 672	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 644	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

NCCL2	0.35 632	0.26 651	0.49 539	0.36 718	0.22 661	0.41 635	0.41 709	0.53 618	0.42 553	0.47 672	0.46 605	0.61 694	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 704	0.21 706	0.16 634	0.16 643

DLCB_ROB	0.28 571	0.16 526	0.34 350	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 656	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

SQANet	0.40 666	0.48 738	0.67 635	0.48 747	0.39 735	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 752	0.15 684	0.40 754	0.21 706	0.45 750	0.31 737

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 350	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 726	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 736	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

FINET	0.34 627	0.27 660	0.80 672	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 678	0.54 628	0.72 715	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 637	0.36 709	0.53 571	0.34 707	0.19 617	0.51 684	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 752	0.19 715	0.27 722	0.17 685	0.26 717	0.23 715

NaN_ROB	0.41 668	0.28 664	0.62 615	0.30 685	0.19 617	0.51 684	0.47 726	0.58 673	0.59 682	0.56 703	0.47 612	0.49 644	0.41 659	1.21 750	0.64 701	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 506	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 690

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 514	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

DStereoO	0.46 688	0.32 697	0.51 560	0.36 718	0.29 719	0.38 616	0.45 718	0.55 638	0.60 688	0.47 672	0.49 620	0.48 638	0.73 733	0.59 602	0.69 707	0.81 778	0.18 707	0.38 751	0.19 699	0.46 751	0.20 690

HBP-ISP	0.33 618	0.30 681	0.72 654	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 714	0.20 701	0.16 634	0.13 595

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 560	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

CBMV	0.33 618	0.21 606	0.54 574	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 676	0.53 618	0.48 624	0.52 692	0.49 620	0.50 652	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 550	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 338	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 721	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

SuperB	0.49 697	0.28 664	2.23 770	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 664	0.47 535	0.82 727	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 677	0.68 646	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 781	0.14 619

DANet	0.35 632	0.23 631	0.60 604	0.36 718	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 692	0.50 624	0.59 687	0.41 659	0.76 678	0.49 668	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 627	0.26 651	0.45 506	0.29 671	0.18 590	0.40 631	0.37 691	0.57 664	0.47 612	0.50 679	0.50 624	0.62 696	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 390	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 459	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

ADCP+	0.45 686	0.24 635	1.15 734	0.25 577	0.22 661	0.56 697	0.39 702	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 700	0.56 585	1.89 779	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

CC-Net-ROB	0.43 677	0.47 736	0.65 629	0.37 724	0.23 674	0.51 684	0.29 639	0.66 716	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 638	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 750	0.23 737	0.55 762	0.25 727	0.31 735	0.20 690

PASM	0.45 686	0.35 706	0.90 699	0.35 716	0.33 726	0.39 625	0.38 697	0.50 569	0.61 692	0.52 692	0.51 630	0.62 696	0.45 677	0.93 719	0.48 666	0.26 731	0.29 750	0.29 734	0.33 744	0.29 728	0.26 727

DPSNet	0.47 691	0.24 635	0.93 704	0.27 641	0.20 636	0.75 726	0.57 740	0.84 751	0.79 724	0.47 672	0.51 630	0.60 690	0.69 729	0.87 707	0.71 708	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 700

StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 361	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 637	0.25 640	0.46 514	0.30 685	0.21 644	0.47 668	0.39 702	0.61 692	0.51 645	0.52 692	0.51 630	0.69 718	0.36 630	0.50 546	0.43 649	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

MSAF-DinoV2	0.76 742	0.44 732	1.98 767	0.49 752	0.16 543	0.58 701	0.31 655	0.81 746	0.83 731	0.41 633	0.52 638	0.98 737	0.58 711	4.97 802	1.03 735	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 722	0.27 722	0.26 727

PSMNet-RUCA	0.37 647	0.41 727	0.66 634	0.46 745	0.41 738	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 745	0.21 706	0.31 735	0.22 707

Wz-Net-LNSev	0.34 627	0.29 674	0.91 700	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 665	0.44 656	0.52 638	0.50 652	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

DDUNet	0.41 668	0.50 743	0.48 533	0.44 740	0.39 735	0.46 661	0.32 664	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 682	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 749	0.21 727	0.55 762	0.25 727	0.37 745	0.32 740

APVNet	0.36 637	0.20 591	0.70 648	0.26 612	0.22 661	0.52 693	0.35 682	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 638	0.38 643	0.84 701	0.46 663	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

GwcNet	0.35 632	0.23 631	0.88 695	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 677	0.38 598	0.52 638	0.51 656	0.32 608	0.60 606	0.41 644	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

PS-NSSS	0.32 608	0.30 681	0.46 514	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 704	0.15 663	0.15 626	0.13 595

RTSC	0.39 659	0.28 664	0.78 662	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 734	0.55 702	0.53 645	0.49 644	0.36 630	0.67 645	0.82 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

XPNet_ROB	0.33 618	0.20 591	0.43 483	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 684	0.53 645	0.58 685	0.37 639	0.63 628	0.45 657	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

PDISCO_ROB	0.43 677	0.30 681	0.67 635	0.43 735	0.36 732	0.67 715	0.32 664	0.72 732	0.76 720	0.43 649	0.53 645	0.63 704	0.40 655	0.66 641	0.47 665	0.21 708	0.12 645	0.21 704	0.19 699	0.25 707	0.20 690

SCION-MonSter	0.32 608	0.22 621	0.44 493	0.29 671	0.28 709	0.54 695	0.21 498	0.46 525	0.57 677	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 677	0.10 504	0.10 599	0.25 719	0.22 717	0.18 666	0.14 619

Wz-Net-TNSev	0.51 705	0.58 752	1.61 762	0.25 577	0.21 644	0.65 712	0.45 718	0.63 708	0.69 710	0.51 684	0.54 648	0.71 721	0.60 714	1.00 730	0.77 713	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 690

Wz-Net-MNSev	0.36 637	0.26 651	0.79 669	0.26 612	0.21 644	0.59 704	0.38 697	0.55 638	0.56 674	0.48 676	0.54 648	0.53 667	0.36 630	0.60 606	0.44 654	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 737

SAMSARA	0.56 712	0.39 722	0.80 672	0.60 761	0.46 746	1.00 750	1.23 784	0.67 723	0.68 708	0.71 723	0.54 648	0.89 732	0.57 708	0.81 696	0.62 695	0.19 699	0.22 732	0.18 683	0.18 692	0.27 722	0.25 725

w-ln-seven-2	0.36 637	0.29 674	1.06 720	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 665	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 668	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 707	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

fast-acv-ft	0.31 599	0.20 591	0.81 675	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 644	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

anonymity	0.56 712	0.54 750	0.70 648	0.47 746	0.61 760	0.56 697	0.43 714	0.69 727	0.49 633	0.63 713	0.55 653	0.54 671	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.55 763	0.53 778	0.50 759	0.54 767	0.51 753	0.56 759

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 592	0.20 591	0.70 648	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

CBMV_ROB	0.33 618	0.18 561	0.53 571	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 684	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 712	0.21 706	0.14 611	0.15 632

FBW_ROB	0.43 677	0.26 651	0.54 574	0.31 691	0.20 636	0.51 684	0.32 664	0.70 729	0.60 688	0.59 707	0.55 653	0.65 707	0.41 659	1.40 765	0.51 676	0.13 613	0.17 701	0.21 704	0.16 675	0.17 651	0.18 670

YMNet	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

Syn2CoEx	0.36 637	0.31 689	0.78 662	0.34 707	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 674	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

STTRV1_RVC	0.42 671	0.32 697	0.89 698	0.29 671	0.36 732	0.49 679	0.31 655	0.61 692	0.53 659	0.46 664	0.56 660	0.47 631	0.43 672	1.00 730	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.20 701	0.18 692	0.25 707	0.17 656

NCC-stereo	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643

Abc-Net	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 666	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 522	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 666	0.25 407	0.48 692	0.53 564	0.44 654	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

ADCRef	0.38 654	0.24 635	0.88 695	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 679	0.58 666	0.35 537	0.47 686	0.48 537	1.29 762	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

Ntro	0.58 718	0.64 759	0.92 702	0.66 764	0.50 750	0.77 727	0.36 687	0.66 716	0.70 712	0.50 679	0.59 669	0.65 707	0.51 698	0.75 672	0.45 657	0.56 764	0.32 756	0.56 765	0.34 745	0.63 761	0.46 754

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 567	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 669	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 669	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 690

S-Stereo	0.38 654	0.20 591	1.05 719	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 664	0.55 638	0.66 702	0.39 614	0.59 669	0.49 644	0.41 659	0.75 672	0.40 635	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 700

ADCPNet	0.48 694	0.29 674	1.60 760	0.27 641	0.23 674	0.70 721	0.38 697	0.53 618	0.51 645	0.51 684	0.59 669	0.67 712	0.56 705	0.60 606	1.14 747	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 720	0.19 679	0.19 677

z-ln-s-r	0.32 608	0.21 606	0.82 679	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 674	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 704	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

FAT-Stereo	0.36 637	0.18 561	0.73 658	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 682	0.46 664	0.60 674	0.60 690	0.50 695	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 670

stereogan	0.37 647	0.17 546	0.65 629	0.27 641	0.22 661	0.62 710	0.26 609	0.59 679	0.63 698	0.43 649	0.60 674	0.67 712	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

edge stereo	0.39 659	0.22 621	0.81 675	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 665	0.53 698	0.60 674	0.71 721	0.50 695	0.78 686	0.40 635	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

SHD	0.42 671	0.27 660	0.81 675	0.31 691	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 716	0.94 750	0.63 713	0.60 674	0.59 687	0.47 686	0.59 602	0.58 687	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 707

AANet_RVC	0.31 599	0.22 621	0.50 550	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 665	0.38 598	0.60 674	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 635	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SGM-Forest	0.36 637	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 709	0.55 638	0.48 624	0.52 692	0.60 674	0.52 662	0.41 659	0.85 704	0.50 674	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 671	0.30 681	1.18 735	0.26 612	0.22 661	0.58 701	0.31 655	0.62 701	0.81 726	0.58 706	0.61 681	0.53 667	0.36 630	0.57 589	0.65 703	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

CrosDoStereo	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DeepStereo_LL	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 681	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 647	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

DGSMNet	0.61 723	0.29 674	0.91 700	0.51 754	0.70 765	0.62 710	1.38 787	0.59 679	0.55 671	0.37 583	0.61 681	0.52 662	0.33 611	0.65 637	0.43 649	0.53 760	0.60 785	0.67 767	0.61 774	0.63 761	0.61 769

DispFullNet	0.66 727	0.89 773	1.59 759	0.77 770	1.21 785	0.51 684	0.23 555	0.59 679	0.72 715	0.69 722	0.61 681	0.69 718	0.91 748	0.79 688	0.48 666	0.27 736	0.12 645	0.73 770	0.30 742	0.65 764	0.40 748

MultiAttention	1.02 760	0.13 404	0.43 483	0.35 716	0.43 741	5.36 791	1.71 789	0.69 727	0.53 659	0.36 575	0.63 687	0.55 673	0.22 452	7.60 807	0.43 649	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 722	0.26 717	0.30 734

RP	0.35 632	0.22 621	0.51 560	0.31 691	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 681	0.40 624	0.63 687	0.61 694	0.47 686	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

RGC	0.39 659	0.32 697	0.64 627	0.34 707	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 689	0.62 696	0.45 677	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 704	0.20 701	0.18 666	0.19 677

Wz-Net-SNSev	0.43 677	0.41 727	1.27 743	0.30 685	0.21 644	0.44 653	0.41 709	0.61 692	0.65 700	0.46 664	0.65 690	0.62 696	0.39 650	0.74 671	0.59 688	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

THIR-Stereo	0.29 584	0.12 330	0.41 459	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 756	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 690	0.34 523	0.50 695	0.57 589	0.45 657	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 514	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 692	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

ccnet	0.42 671	0.31 689	0.48 533	0.27 641	0.32 724	0.60 707	0.32 664	0.65 710	0.46 607	0.53 698	0.66 692	0.56 677	0.45 677	0.72 661	0.61 693	0.26 731	0.19 715	0.24 714	0.21 706	0.26 717	0.22 707

ADCMid	0.49 697	0.34 704	1.13 732	0.26 612	0.21 644	0.51 684	0.37 691	0.57 664	0.54 665	0.75 728	0.66 692	0.62 696	0.64 725	0.64 630	1.68 771	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

AnyNet_C32	0.51 705	0.40 723	1.10 729	0.29 671	0.28 709	0.59 704	0.58 741	0.54 628	0.60 688	0.62 711	0.66 692	0.54 671	0.54 701	0.78 686	1.74 776	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 690

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 560	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 696	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

psmorigin	0.50 701	0.25 640	3.03 781	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 715	0.68 696	0.71 721	0.51 698	0.85 704	0.45 657	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 700

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 705	0.50 743	0.86 692	0.39 728	0.24 682	0.84 736	0.55 738	0.56 654	0.62 694	0.60 708	0.68 696	0.62 696	0.42 668	1.13 745	0.43 649	0.23 717	0.27 746	0.27 722	0.35 746	0.25 707	0.29 733

AF-Net	0.37 647	0.26 651	0.56 588	0.32 697	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 699	0.42 643	0.68 696	0.65 707	0.49 693	0.57 589	0.44 654	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

Nwc_Net	0.37 647	0.25 640	0.68 641	0.31 691	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 710	0.50 641	0.37 583	0.69 700	0.58 685	0.45 677	0.60 606	0.40 635	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 706	0.14 611	0.13 595

WZ-Net	0.52 709	0.38 721	1.90 766	0.30 685	0.24 682	0.57 700	0.48 730	0.62 701	0.78 723	0.50 679	0.71 701	0.68 716	0.54 701	0.98 729	0.84 719	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 690

ADCL	0.47 691	0.22 621	1.00 713	0.27 641	0.19 617	0.74 723	0.64 748	0.54 628	0.69 710	0.56 703	0.71 701	0.55 673	0.60 714	0.60 606	1.43 764	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

ADCS	0.58 718	0.40 723	1.35 748	0.29 671	0.24 682	0.55 696	0.45 718	0.67 723	0.83 731	0.76 729	0.71 701	0.68 716	0.60 714	0.76 678	2.23 784	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 707

MDST_ROB	0.48 694	0.14 458	0.95 707	0.30 685	0.21 644	1.33 769	0.32 664	0.77 737	0.56 674	1.06 753	0.71 701	0.49 644	0.35 626	1.26 755	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

ACVNet-4b	0.72 735	0.81 768	1.33 747	0.72 768	0.50 750	0.80 733	0.31 655	0.71 731	0.80 725	0.50 679	0.72 705	0.95 735	0.43 672	0.96 725	1.20 755	1.13 790	0.21 727	0.76 772	0.45 756	0.65 764	0.46 754

MFN_U_SF_RVC	0.56 712	0.51 745	1.19 736	0.38 726	0.22 661	0.69 718	0.27 616	0.80 744	0.67 705	0.73 724	0.74 706	0.87 729	0.61 723	0.81 696	0.76 710	0.29 744	0.27 746	0.32 741	0.37 750	0.32 738	0.31 737

otaku	0.57 715	0.62 758	0.87 694	0.63 763	0.44 744	0.73 722	0.37 691	0.65 710	0.66 702	0.51 684	0.75 707	0.66 711	0.45 677	0.69 648	0.46 663	0.53 760	0.34 758	0.55 762	0.35 746	0.60 759	0.45 751

ACVNet_1	0.72 735	0.81 768	1.37 750	0.72 768	0.53 754	0.77 727	0.42 712	0.85 754	0.90 738	0.74 727	0.75 707	1.32 755	0.72 732	1.02 733	0.55 681	0.54 762	0.31 753	0.71 769	0.35 746	0.64 763	0.45 751

GANet	0.36 637	0.22 621	0.49 539	0.29 671	0.17 568	0.41 635	0.38 697	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 707	0.55 673	0.40 655	0.94 721	0.41 644	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

MADNet+	1.01 758	1.16 785	4.72 790	0.70 766	0.47 747	1.24 765	0.96 772	0.97 758	0.89 736	0.65 717	0.77 710	0.87 729	0.85 746	2.09 781	1.68 771	0.38 755	0.39 762	0.31 738	0.27 736	0.43 748	0.39 747

CSAN	0.50 701	0.35 706	0.78 662	0.36 718	0.23 674	0.56 697	0.59 744	0.61 692	0.70 712	0.64 715	0.78 711	0.65 707	0.60 714	1.38 764	0.62 695	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 701	0.18 666	0.18 670

RainbowNet	0.72 735	0.89 773	1.02 716	0.82 772	0.63 762	0.78 730	0.52 734	0.81 746	0.93 748	0.60 708	0.79 712	0.80 726	0.60 714	0.80 692	0.57 682	0.78 776	0.55 781	0.78 773	0.49 760	0.76 771	0.58 762

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 434	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 713	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

zh-sn7	0.48 694	0.51 745	1.43 751	0.29 671	0.20 636	0.47 668	0.39 702	0.57 664	0.62 694	0.52 692	0.81 714	0.52 662	0.56 705	1.05 735	0.87 724	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

SDNR	0.42 671	0.21 606	0.82 679	0.21 341	0.18 590	1.27 766	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 714	0.38 558	0.27 536	1.19 747	0.38 619	0.23 717	0.24 739	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 690

Consistency-Raft	0.55 711	0.48 738	1.02 716	0.45 741	0.49 749	0.49 679	0.47 726	0.72 732	0.72 715	0.45 660	0.82 716	0.47 631	0.60 714	0.50 546	0.63 698	0.39 756	0.39 762	0.44 756	0.51 763	0.52 754	0.37 745

aanetorigin	0.39 659	0.29 674	1.09 725	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 691	0.33 348	0.47 612	0.94 741	0.82 716	0.52 662	0.54 701	0.49 542	0.50 674	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

SGM_RVC	0.50 701	0.19 578	0.50 550	0.25 577	0.15 510	0.69 718	0.39 702	0.68 726	0.82 727	0.95 745	0.84 718	1.13 744	0.76 734	1.16 746	0.60 692	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 654	0.29 674	0.69 642	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 705	0.57 705	0.85 719	0.51 656	0.40 655	0.71 655	0.52 677	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 729	0.64 759	1.06 720	0.45 741	0.27 702	1.40 773	0.58 741	0.78 740	0.92 744	0.84 733	0.86 720	0.88 731	0.68 728	1.33 761	0.68 706	0.37 754	0.29 750	0.34 746	0.36 749	0.43 748	0.37 745

MFMNet_re	0.72 735	0.76 766	0.99 712	0.62 762	0.70 765	0.77 727	0.67 752	0.75 735	0.83 731	0.78 731	0.86 720	0.69 718	0.78 735	0.71 655	0.61 693	0.66 769	0.59 784	0.61 766	0.58 773	0.68 767	0.71 773

SPS-STEREO	0.69 732	0.61 757	0.98 711	0.52 757	0.57 756	0.74 723	0.50 733	0.78 740	0.62 694	0.95 745	0.86 720	0.94 733	0.70 730	1.01 732	0.87 724	0.58 766	0.51 775	0.50 759	0.50 762	0.55 756	0.58 762
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 724	0.37 716	2.40 774	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 732	0.41 465	1.06 756	1.38 763	0.87 723	0.62 696	0.95 749	0.65 637	1.65 770	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

RTS	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

RTSA	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

TARStereo(FT)	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

AANet	0.49 697	0.42 729	1.56 757	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 744	0.92 738	0.93 728	0.84 728	0.67 726	0.59 602	0.59 688	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

FTStereo	0.28 571	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 736	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 729	0.30 484	0.56 705	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 677

zh-mn7	0.46 688	0.45 733	1.48 753	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 727	0.65 717	0.96 730	0.49 644	0.38 643	0.88 710	0.63 698	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

z-mn7	0.44 683	0.40 723	1.09 725	0.25 577	0.18 590	0.61 708	0.34 678	0.56 654	0.93 748	0.43 649	0.96 730	0.53 667	0.39 650	0.94 721	0.59 688	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

AnyNet_C01	0.65 726	0.58 752	2.60 777	0.32 697	0.26 698	0.88 742	0.61 746	0.63 708	0.62 694	0.68 720	0.96 730	0.76 724	0.60 714	0.96 725	1.43 764	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 715

SANet	0.53 710	0.28 664	0.96 709	0.26 612	0.15 510	0.69 718	0.44 717	0.67 723	1.34 769	0.67 719	0.98 733	0.94 733	0.71 731	0.89 712	0.76 710	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

tt	4.71 796	0.10 177	3.94 783	2.06 795	1.53 791	10.14 807	16.88 809	9.27 811	4.98 798	1.39 764	1.02 734	4.68 791	4.90 798	3.35 790	5.86 804	5.76 809	9.15 817	2.24 804	2.53 803	3.10 797	1.32 791

EDNetEfficientorigin	7.51 803	0.52 749	140.47 836	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 753	1.28 760	1.02 734	0.83 727	0.84 744	0.75 672	0.99 733	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 707

PVD	0.58 718	0.34 704	0.84 687	0.39 728	0.31 723	0.59 704	0.47 726	0.80 744	1.25 766	0.92 738	1.09 736	0.79 725	0.82 740	0.85 704	0.76 710	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.18 692	0.27 722	0.35 744

JetBlue	1.14 764	0.76 766	2.36 772	0.59 760	0.75 769	3.04 785	1.78 790	1.11 762	0.90 738	0.94 741	1.10 737	1.66 763	1.28 767	2.09 781	1.72 775	0.43 759	0.36 760	0.38 751	0.38 752	0.58 758	0.56 759

1111	0.79 745	0.31 689	1.57 758	0.39 728	0.28 709	1.14 759	0.99 774	0.83 749	0.96 751	0.97 748	1.11 738	1.23 750	1.18 760	1.73 775	1.70 774	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.21 706	0.29 728	0.26 727

LSM	1.64 777	0.40 723	2.56 776	2.02 794	17.61 815	0.51 684	0.52 734	0.61 692	0.76 720	0.82 732	1.11 738	0.63 704	0.54 701	0.75 672	0.49 668	0.16 669	0.24 739	0.18 683	0.21 706	0.25 707	2.42 796

PWCK	1.00 755	1.17 786	1.70 764	0.91 775	0.41 738	1.19 762	0.92 770	1.10 761	1.14 762	1.16 758	1.14 740	1.25 752	0.88 747	1.75 777	1.04 737	0.87 781	0.50 773	0.87 776	0.53 766	0.96 780	0.52 757

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 741	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

UHP(FT)	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 741	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

mmmmmm	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 741	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

coex-ft	3.44 788	0.73 765	48.55 834	0.24 536	0.19 617	0.50 683	0.43 714	0.47 535	2.40 785	7.03 805	1.20 744	0.97 736	2.23 783	0.73 663	1.92 780	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 750

G-Net	0.46 688	0.25 640	0.86 692	0.34 707	0.28 709	0.90 746	0.35 682	0.47 535	0.45 589	0.68 720	1.22 745	0.64 706	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 677

pmcnn	0.50 701	0.20 591	0.78 662	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 700	1.23 746	2.52 777	0.37 639	0.77 684	0.95 731	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.10 483	0.08 375

PWCDC_ROB	0.38 654	0.30 681	0.60 604	0.33 703	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 736	0.42 643	1.26 747	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

MeshStereo	0.58 718	0.27 660	0.67 635	0.22 417	0.17 568	0.66 714	0.37 691	0.78 740	0.61 692	1.47 774	1.30 748	1.65 762	0.79 736	1.12 743	0.59 688	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
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
DStereoFS	0.84 747	0.66 761	0.80 672	0.53 758	0.50 750	1.23 764	0.55 738	0.94 756	1.32 768	0.89 735	1.32 749	1.04 739	2.32 785	1.29 759	1.14 747	0.31 747	0.35 759	0.30 736	0.39 753	0.34 739	0.60 765

UNDER WATER-64	1.55 775	1.19 787	2.52 775	1.31 788	0.95 781	2.12 779	1.21 783	1.45 774	3.19 788	1.43 769	1.32 749	2.64 780	2.04 781	1.63 772	1.83 777	1.11 788	0.67 792	1.28 788	0.92 788	1.19 786	1.02 785

ELAS_RVC	0.74 739	0.36 709	1.00 713	0.37 724	0.33 726	0.88 742	0.93 771	0.83 749	1.08 758	1.35 762	1.33 751	1.24 751	1.33 769	1.06 736	0.95 731	0.27 736	0.25 743	0.29 734	0.27 736	0.30 734	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 750	0.87 772	1.25 741	0.82 772	0.62 761	0.97 749	0.62 747	1.14 765	1.42 771	1.00 749	1.40 752	1.47 758	0.84 744	1.11 741	0.66 704	0.61 767	0.43 765	0.78 773	0.49 760	0.75 770	0.52 757

WCMA_ROB	0.51 705	0.21 606	0.65 629	0.25 577	0.21 644	0.58 701	0.32 664	0.54 628	0.55 671	0.95 745	1.40 752	1.28 753	0.81 739	0.73 663	0.62 695	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 677

IMH-64-1	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 735	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 765

IMH-64	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 735	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 765

UNDER WATER	1.59 776	1.22 788	2.36 772	1.38 789	1.03 782	1.67 776	1.10 779	1.54 779	3.63 790	1.44 770	1.47 756	2.85 783	2.25 784	1.67 773	1.94 781	1.06 786	0.62 788	1.31 789	0.93 789	1.21 788	1.02 785

MSMD_ROB	0.60 722	0.33 701	0.61 607	0.30 685	0.25 691	0.86 739	0.35 682	0.55 638	0.67 705	1.10 755	1.49 757	1.76 765	0.97 752	0.88 710	0.49 668	0.23 717	0.21 727	0.27 722	0.27 736	0.25 707	0.24 722

nnnnnnn	0.74 739	0.33 701	1.35 748	0.42 733	0.35 730	0.79 732	0.46 721	0.82 748	1.08 758	1.05 752	1.50 758	1.57 760	0.98 753	1.12 743	1.09 745	0.27 736	0.25 743	0.32 741	0.31 743	0.34 739	0.32 740

SGM+DAISY	0.87 748	0.66 761	1.30 746	0.51 754	0.60 759	1.03 751	0.84 768	0.76 736	0.73 718	1.39 764	1.51 759	1.31 754	1.22 763	1.11 741	1.08 740	0.57 765	0.53 778	0.51 761	0.51 763	0.54 755	0.61 769

ELAS	0.74 739	0.36 709	0.85 691	0.36 718	0.33 726	1.36 770	0.77 762	0.93 755	0.92 744	1.41 766	1.53 760	1.16 748	1.17 759	0.95 724	1.03 735	0.26 731	0.25 743	0.28 730	0.28 741	0.31 735	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 762	0.93 776	0.92 702	0.96 776	0.78 773	1.28 767	0.75 759	1.34 770	2.00 781	1.02 751	1.54 761	1.59 761	1.22 763	1.31 760	1.14 747	0.78 776	0.55 781	1.02 782	0.75 782	0.83 772	0.69 772

FCDSN-DC	0.63 724	0.31 689	0.61 607	0.36 718	0.30 720	0.65 712	0.37 691	0.66 716	0.68 708	1.14 757	1.54 761	1.71 764	1.26 765	0.92 717	0.64 701	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.27 722	0.27 732
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 733	0.30 681	0.69 642	0.32 697	0.27 702	0.81 734	0.39 702	0.79 743	0.82 727	1.41 766	1.58 763	1.98 767	1.26 765	1.02 733	0.77 713	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.26 727

FC-DCNN v2	0.71 734	0.30 681	0.67 635	0.32 697	0.27 702	0.84 736	0.39 702	0.84 751	0.85 735	1.44 770	1.64 764	2.09 769	1.28 767	1.06 736	0.80 717	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.25 725

DStereoSA	0.81 746	0.37 716	1.08 724	0.51 754	0.65 763	0.67 715	1.44 788	0.74 734	1.06 756	0.54 700	1.67 765	0.49 644	1.78 777	0.96 725	1.69 773	0.28 741	0.43 765	0.27 722	0.51 763	0.40 747	0.58 762

IMH	1.05 761	0.95 777	1.00 713	1.01 779	0.78 773	1.11 756	0.68 753	1.38 771	1.43 772	1.00 749	1.72 766	1.43 756	1.14 755	1.73 775	0.89 726	1.09 787	0.55 781	0.99 780	0.57 772	0.87 775	0.62 771

NVStereoNet_ROB	0.67 728	0.49 742	0.83 682	0.48 747	0.40 737	0.51 684	0.46 721	0.70 729	0.77 722	0.84 733	1.72 766	1.02 738	0.83 743	1.23 751	0.79 716	0.32 748	0.38 761	0.40 754	0.46 757	0.36 743	0.41 749
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 758	0.89 773	0.93 704	0.83 774	0.66 764	1.18 760	0.81 766	1.40 772	1.57 775	1.11 756	1.76 768	1.45 757	1.19 761	1.50 768	1.14 747	0.61 767	0.62 788	0.70 768	0.68 777	0.66 766	0.60 765

MonStereo1	0.93 754	0.56 751	0.82 679	0.69 765	0.58 757	1.37 771	0.35 682	0.94 756	1.25 766	0.93 740	1.90 769	1.52 759	2.10 782	1.27 756	0.77 713	0.69 770	0.33 757	0.75 771	0.47 759	0.70 768	0.57 761

LVE	1.13 763	1.02 778	1.28 744	1.01 779	0.80 776	1.29 768	0.81 766	1.47 775	1.96 779	1.07 754	1.90 769	1.90 766	1.01 754	1.48 767	0.91 728	0.93 784	0.61 787	0.94 777	0.69 778	0.87 775	0.75 777

JetRed	2.30 785	2.64 795	6.12 796	1.12 786	1.38 790	5.85 799	3.29 796	1.99 784	1.67 776	1.98 787	1.95 771	2.16 774	1.60 775	2.48 785	4.10 794	1.05 785	1.60 798	1.09 783	1.01 791	1.67 794	1.28 790

Dean	1.17 766	1.04 780	1.49 755	1.03 781	0.78 773	1.20 763	0.77 762	1.48 776	1.96 779	1.28 760	1.99 772	2.15 771	1.14 755	1.25 754	1.00 734	0.81 778	0.60 785	1.01 781	0.69 778	0.92 779	0.74 776

SGM-ForestM	1.36 768	0.28 664	0.79 669	0.26 612	0.16 543	2.26 782	1.00 775	1.42 773	1.46 774	2.38 791	2.05 773	5.95 797	2.66 787	2.95 786	2.46 786	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 670

LE_ROB	1.76 778	0.20 591	2.68 778	0.48 747	0.52 753	0.78 730	0.96 772	0.84 751	6.61 801	7.40 806	2.08 774	2.08 768	4.83 797	1.27 756	3.79 791	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

WAO-8	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 792	1.44 770	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 787	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 773

Venus	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 792	1.44 770	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 787	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 773

TorneroNet-64	1.43 771	1.03 779	1.20 737	1.10 783	0.86 779	2.26 782	0.73 757	1.84 781	3.84 794	1.25 759	2.25 777	2.69 781	1.42 770	1.76 778	1.43 764	0.76 775	0.50 773	1.09 783	0.66 776	1.23 789	0.76 778

TCMNet-wrong-test	4.29 791	5.57 802	4.65 787	11.33 811	10.39 803	5.73 798	4.48 803	4.13 797	1.02 752	1.91 786	2.39 778	6.16 801	3.62 793	3.84 797	4.50 796	1.99 796	0.47 769	1.97 797	1.69 795	5.69 803	4.31 802

noway4	4.32 794	5.81 805	4.75 791	11.39 814	10.47 808	5.70 797	4.50 804	4.14 798	0.90 738	1.83 781	2.44 779	6.16 801	3.63 794	3.66 795	4.60 801	2.00 799	0.47 769	2.03 801	1.73 796	5.80 808	4.40 806

zzzz4	4.31 792	5.77 803	4.85 794	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 799	0.91 743	1.87 783	2.47 780	6.11 799	3.60 791	3.65 793	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 804

noway2	4.26 789	5.26 800	4.63 786	11.29 810	10.43 804	5.62 793	4.46 799	4.09 795	0.90 738	1.87 783	2.47 780	6.20 804	3.67 796	3.62 792	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.02 798	1.74 797	5.72 805	4.32 803

noway1	4.31 792	5.77 803	4.81 793	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 799	0.90 738	1.87 783	2.48 782	6.11 799	3.60 791	3.65 793	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 804

noway3	4.27 790	5.33 801	4.61 785	11.26 809	10.44 805	5.62 793	4.46 799	4.12 796	0.92 744	1.86 782	2.49 783	6.19 803	3.66 795	3.74 796	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.03 801	1.74 797	5.69 803	4.21 801

MADNet++	2.26 784	1.80 793	2.06 768	2.13 796	1.97 792	2.61 784	1.79 791	2.38 790	2.16 782	2.75 793	2.65 784	2.38 775	2.43 786	3.17 787	3.21 788	2.17 800	1.95 801	1.94 796	1.63 794	2.06 795	2.01 795

xyz-stereo	1.40 769	0.10 177	17.09 816	0.18 125	0.07 8	4.78 790	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 785	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

PM Cens cmp D40	0.92 753	0.28 664	0.67 635	0.27 641	0.25 691	0.87 741	0.53 736	1.13 764	1.87 778	1.70 779	3.06 786	2.75 782	1.42 770	1.27 756	1.09 745	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.18 666	0.20 690

MANE	1.41 770	0.36 709	0.74 659	0.43 735	0.41 738	2.16 780	0.80 764	2.39 791	3.38 789	2.22 790	3.06 786	3.54 787	2.73 788	2.15 783	1.94 781	0.28 741	0.27 746	0.30 736	0.46 757	0.28 727	0.34 742

PM Graph cmp D40	0.87 748	0.32 697	0.71 653	0.29 671	0.33 726	0.86 739	0.58 741	0.98 759	1.71 777	1.59 776	3.40 788	2.11 770	1.16 758	1.24 752	0.90 727	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.21 700

notaker	1.45 772	1.34 789	1.48 753	1.40 790	1.07 783	1.18 760	0.85 769	1.48 776	1.40 770	1.51 775	3.46 789	2.40 776	1.81 778	1.76 778	1.45 767	1.11 788	0.69 793	1.38 790	0.87 787	1.31 791	0.97 784

PatchMatch Cens Cmp	1.16 765	0.27 660	0.62 615	0.26 612	0.24 682	1.06 752	0.64 748	1.33 769	2.62 786	1.67 778	3.54 790	4.92 792	1.75 776	1.52 769	1.62 769	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.17 651	0.19 677

DPSimNet_ROB	4.34 795	4.23 796	6.89 798	3.67 797	3.68 794	4.75 789	5.21 805	2.67 792	3.68 791	5.82 802	3.95 791	5.57 793	6.72 802	3.46 791	4.48 795	4.05 807	2.88 804	4.68 808	3.12 807	3.69 798	3.62 800

PatchMatch Graph Cmp	1.00 755	0.31 689	0.84 687	0.28 666	0.32 724	0.84 736	0.59 744	1.04 760	2.17 783	1.74 780	4.02 792	2.63 779	1.19 761	1.24 752	1.53 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.22 707

fsdfsdds	1.26 767	0.33 701	1.44 752	0.43 735	0.59 758	2.19 781	1.14 782	1.28 768	2.36 784	2.10 789	4.10 793	3.15 785	1.94 779	1.09 740	1.28 760	0.22 714	0.19 715	0.34 746	0.25 727	0.36 743	0.34 742

ktn	1.77 779	1.36 790	1.22 738	1.43 791	1.14 784	1.52 774	1.08 778	1.51 778	3.96 795	2.77 794	4.69 794	3.35 786	1.46 774	1.69 774	1.25 759	1.43 792	0.77 795	1.45 791	0.99 790	1.32 792	0.96 782

HanzoNet	2.97 787	1.69 792	2.29 771	1.74 793	1.33 789	1.53 775	1.03 776	1.99 784	2.64 787	5.51 801	5.16 795	5.90 796	6.82 803	4.32 800	3.29 789	3.16 803	2.02 803	1.92 794	2.87 805	2.24 796	1.89 794

TorneroNet	2.22 783	1.08 782	1.24 740	1.14 787	0.90 780	5.58 792	0.80 764	2.12 786	8.69 804	2.58 792	5.42 796	3.88 788	1.97 780	1.78 780	1.87 778	0.86 780	0.54 780	1.15 787	0.74 781	1.23 789	0.85 781

ASD4	7.23 802	6.65 806	7.69 801	5.24 800	5.62 797	11.85 808	20.36 810	7.57 807	7.14 802	6.55 803	5.47 797	5.99 798	5.78 799	7.22 806	9.24 808	4.85 808	4.44 807	6.40 815	5.19 808	6.53 809	4.89 807

KSHMR	1.89 780	1.36 790	1.60 760	1.47 792	1.22 786	1.38 772	1.06 777	1.79 780	5.97 800	1.42 768	5.65 798	2.98 784	1.14 755	2.23 784	1.20 755	1.27 791	1.12 797	1.46 792	1.10 792	1.32 792	1.15 787

light-stereo	2.37 786	0.69 763	3.61 782	3.84 798	3.41 793	4.04 788	0.31 655	2.13 787	1.45 773	3.61 797	6.33 799	6.90 806	0.63 724	4.83 801	1.28 760	0.71 772	0.74 794	0.32 741	0.39 753	1.20 787	0.96 782

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 788	4.84 796	3.25 795	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 788

TestStereooo	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 788	4.84 796	3.25 795	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 788

USTest	6.88 801	5.23 799	5.63 795	7.22 803	7.29 798	14.34 811	22.76 811	8.48 808	9.32 805	5.42 800	6.39 802	6.29 805	6.64 801	6.92 805	8.62 807	1.94 793	3.29 805	2.16 803	2.55 804	3.85 799	3.29 799

BEATNet-Init1	4.73 799	2.61 794	13.29 815	0.58 759	0.53 754	10.12 806	3.33 797	4.83 801	5.01 799	8.75 809	8.51 803	14.08 819	7.60 805	7.70 808	5.34 802	0.28 741	0.28 749	0.34 746	0.37 750	0.57 757	0.45 751

xxxxx1	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 815

tt_ll	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 815

ff	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 835	44.72 836	12.84 815	13.69 815

Selective-IGEV-i1pa	5.57 800	7.99 807	4.76 792	0.80 771	0.45 745	12.99 809	3.60 798	9.25 810	7.43 803	6.97 804	9.87 807	8.94 807	7.26 804	14.66 819	5.65 803	3.55 804	1.08 796	1.93 795	0.72 780	0.73 769	2.79 798

iinet-test	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 815	13.39 811	9.64 813	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 815	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 808

IINet	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 815	13.39 811	9.64 813	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 815	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 808

Anonymous_1	16.62 817	9.35 810	9.84 805	10.66 806	14.64 813	18.66 818	27.12 819	12.64 817	13.51 815	10.76 817	10.30 810	10.13 813	10.60 810	11.06 814	12.74 813	15.87 827	7.74 812	16.92 825	43.48 835	58.66 839	7.68 812

DGTPSM_ROB	8.34 804	5.10 797	10.37 813	5.31 801	10.18 801	8.33 801	23.60 815	6.06 805	13.41 813	4.90 798	10.87 811	5.65 794	10.44 808	6.17 803	12.59 809	3.74 805	7.55 810	3.69 805	7.26 813	4.14 800	7.46 810

DPSMNet_ROB	8.40 805	5.11 798	10.49 814	5.58 802	10.25 802	8.34 802	23.62 816	6.07 806	13.45 814	4.93 799	10.88 812	5.66 795	10.44 808	6.24 804	12.64 810	3.98 806	7.61 811	3.76 806	7.30 814	4.20 801	7.51 811

DPSM_ROB	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 818	14.21 818	10.31 815	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 817	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 813

DPSM	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 818	14.21 818	10.31 815	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 817	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 813

UHP(ZeroShot)	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 803	14.17 816	8.26 807	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 798	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 792

UHP	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 803	14.17 816	8.26 807	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 798	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 792

LRCNet_RVC	10.90 810	14.34 819	9.35 802	15.35 815	8.04 800	1.08 753	0.34 678	8.78 809	0.70 712	12.63 818	16.05 817	9.85 808	6.54 800	8.57 809	6.34 805	20.27 831	5.40 809	23.70 832	21.88 832	14.87 818	13.83 818

HaxPig	17.72 818	20.22 829	19.73 817	16.53 816	16.51 814	9.27 805	9.33 806	14.34 820	13.27 810	18.65 820	18.70 818	17.35 820	16.77 819	17.04 820	16.45 819	22.05 834	20.89 830	22.27 831	21.53 827	21.29 830	22.13 832

fast-reg	23.64 826	20.51 830	23.42 827	23.22 827	24.75 829	38.73 831	55.47 827	26.85 827	28.86 830	20.12 823	21.73 819	21.64 823	22.22 821	24.30 829	27.54 830	13.91 826	16.52 827	14.85 824	15.62 823	16.91 827	15.71 826

LSM0	24.24 827	19.98 828	22.32 826	24.22 828	40.14 834	38.48 828	55.20 824	26.95 830	28.57 824	20.49 824	21.83 820	22.26 830	22.75 825	24.22 828	27.30 823	13.66 824	16.32 821	12.19 822	14.15 815	16.10 826	17.66 827

MEDIAN_ROB	21.21 819	24.62 833	23.47 828	19.58 817	19.65 819	13.22 810	10.96 807	17.88 821	17.00 820	22.14 832	22.02 821	20.86 822	20.36 820	21.06 821	19.71 820	25.63 836	24.13 831	26.21 833	25.20 833	25.17 833	25.38 835

RAFT-FEzeroshot	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 829	26.84 825	28.66 825	20.60 826	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 824	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 822

RAFT-FE	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 829	26.84 825	28.66 825	20.60 826	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 824	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 822

CasAABBNet	23.10 820	19.86 822	20.64 822	22.47 821	22.73 820	38.41 827	55.50 829	26.89 828	28.70 827	20.61 828	22.15 824	22.08 828	22.75 825	23.99 822	27.36 825	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.27 816	15.95 819	15.53 821

Hybrid-DGEV	23.16 824	19.94 827	20.96 825	22.49 822	22.75 822	38.51 829	55.52 832	27.09 832	28.90 831	20.58 825	22.25 825	22.00 824	22.80 827	24.11 827	27.33 824	13.60 821	16.47 822	12.14 816	14.30 820	15.95 819	15.54 822

Selective-RAFT-Error	23.16 824	19.93 826	20.87 824	22.54 826	22.81 825	38.52 830	55.47 827	27.01 831	28.83 829	20.66 829	22.25 825	22.09 829	22.80 827	24.09 826	27.36 825	13.61 823	16.48 823	12.15 820	14.28 817	15.99 824	15.57 825

FlowAnything	23.14 823	19.87 823	20.79 823	22.50 825	22.74 821	38.39 826	55.46 826	26.89 828	28.72 828	20.77 830	22.29 827	22.07 827	22.72 822	23.99 822	27.41 829	13.60 821	16.55 829	12.15 820	14.36 821	15.97 823	15.52 820

RSGM-EC	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 822	17.74 821	18.92 821	23.36 828	30.14 833	23.59 830	41.87 836	45.99 836	59.56 838	34.38 837	33.25 838	20.37 825	34.97 835	19.60 830

acva	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 822	17.74 821	18.92 821	23.36 828	30.14 833	23.59 830	41.87 836	45.99 836	59.56 838	34.38 837	33.25 838	20.37 825	34.97 835	19.60 830

RAFTStereoReplicaGSO							55.43 825	27.33 833	29.43 832	20.86 831	24.21 830	22.72 831	23.17 829	24.65 830	28.47 831	13.68 825	16.54 828	12.29 823	14.47 822	16.02 825

AVERAGE_ROB	25.43 828	29.06 834	27.24 829	24.63 829	24.20 828	17.73 815	12.61 808	22.29 824	21.39 823	26.79 834	26.16 831	25.20 832	24.64 832	25.07 831	23.53 821	29.96 837	28.40 836	30.60 834	29.58 834	29.72 834	29.84 836

zzzzzz3	33.80 832	21.93 831	29.35 830	40.69 834	40.71 835	54.58 833	75.81 835	38.06 835	43.73 835	30.21 835	32.81 832	33.59 837	36.40 835	35.16 832	41.64 834	19.24 828	24.62 832	18.35 827	21.58 828	19.15 828	18.48 828

zzz1	33.83 833	21.95 832	29.58 831	40.69 834	40.71 835	54.57 832	75.77 834	38.08 836	43.79 836	30.23 836	32.84 833	33.61 838	36.40 835	35.19 833	41.64 834	19.25 829	24.62 832	18.36 828	21.58 828	19.16 829	18.49 829

zzzz2	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 836	40.88 837	43.54 833	31.10 837	33.46 834	32.70 835	33.88 833	35.86 834	41.00 832	20.48 832	24.86 834	18.45 829	21.67 830	24.07 831	23.42 833

noway5	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 836	40.88 837	43.54 833	31.10 837	33.46 834	32.70 835	33.88 833	35.86 834	41.00 832	20.48 832	24.86 834	18.45 829	21.67 830	24.07 831	23.42 833

Selective-IGEV-i16pa	30.47 831	41.93 837	4.02 784	0.49 752	0.37 734	96.94 837	0.74 758	60.26 839	58.76 837	17.24 819	64.39 836	38.26 839	49.53 837	106.11 839	26.15 822	19.96 830	3.42 806	4.39 807	1.81 801	0.39 746	14.22 819

PML	16.10 816	12.82 818	6.78 797	5.23 799	7.76 799	33.92 823	66.56 833	5.30 802	10.28 806	26.12 833	68.59 837	20.51 821	13.49 818	10.06 810	6.78 806	5.96 810	2.00 802	6.04 814	2.18 802	8.96 814	2.60 797

test_example2	101.33 836	108.28 838	68.15 835	98.43 836	106.93 837	89.75 836	102.43 838	36.80 834	97.65 838	129.04 839	130.15 838	65.26 840	66.62 838	92.11 838	80.24 838	144.10 840	199.48 839	81.81 840	103.01 839	125.01 840	101.27 837

ccccc	256.34 837	256.29 839	313.62 837	354.40 839	364.36 838	149.10 838	168.46 839	152.89 840	131.30 839	153.93 840	155.56 839	164.00 841	204.39 839	268.02 840	295.19 839	390.55 841	349.22 840	244.59 841	219.82 840	412.30 841	378.83 838

PatchMatch		0.31 689		0.28 666		0.81 734		1.12 763		1.59 776		2.59 778		1.44 766		0.19 699		0.19 692		0.18 666

FADE		1.06 781		0.71 767	0.76 772							1.17 749				24.23 835	4.70 808	17.35 826	17.61 824	0.49 752

Low-res two-view benchmark