Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 238	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 107	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 54	0.19 180	0.09 63	0.08 2	0.14 127	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.09 4	0.14 127	0.10 2	0.14 57	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

3w_stereo	0.12 95	0.11 242	0.18 100	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.07 2	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 145	0.37 685	0.36 357	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 221	0.10 7	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 676	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 242	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 159	0.16 54	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 95	0.08 45	0.40 410	0.27 616	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 480	0.08 501	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 226	0.18 537	0.40 410	0.27 616	0.26 671	0.46 637	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.11 204	0.06 1	0.13 90	0.13 10	0.15 76	0.10 45	0.11 62	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.05 37

small-0shot	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 238	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 90	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.13 90	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 705	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 25	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 161

asda	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.08 6	0.11 138	0.16 116	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.13 107	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.12 46	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.14 147	0.08 6	0.11 138	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 95	0.08 45	0.14 9	0.18 116	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.12 285	0.14 49	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 58	0.09 97	0.13 1	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.11 28	0.23 143	0.15 76	0.14 179	0.12 87	0.08 6	0.09 45	0.21 248	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 116	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 135	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.14 57	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 306	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 85	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

anonymous	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.10 140	0.08 2	0.14 127	0.16 27	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 140	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LiteMatch*	0.11 58	0.07 4	0.22 165	0.16 26	0.10 140	0.13 35	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

aanet-new-90k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.11 62	0.09 36	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 95	0.13 380	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.09 36	0.13 227	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

aanet-new-12k	0.12 95	0.11 242	0.23 181	0.22 393	0.09 63	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.19 163	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.13 227	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 95	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.08 30	0.13 35	0.14 127	0.25 185	0.21 217	0.12 110	0.15 163	0.09 36	0.14 265	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new	0.13 145	0.11 242	0.30 270	0.20 259	0.13 370	0.20 269	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.15 285	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 58	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.15 71	0.16 238	0.23 143	0.15 76	0.10 45	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 351

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 95	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.13 35	0.16 238	0.25 185	0.21 217	0.11 75	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.04 1	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 148	0.15 7	0.11 204	0.10 19	0.13 90	0.15 18	0.08 1	0.12 110	0.10 48	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 159	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 95	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.24 163	0.20 195	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.13 90	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.09 36	0.09 45	0.19 197	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.09 36	0.10 95	0.18 165	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.17 162	0.09 4	0.22 120	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.09 36	0.11 138	0.19 197	0.13 194	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 58	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.16 89	0.11 75	0.15 163	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.18 341	0.21 102	0.18 143	0.11 75	0.17 203	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.25 206	0.16 26	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.17 36	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 486
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.14 12	0.16 89	0.11 75	0.10 48	0.09 36	0.08 19	0.21 248	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.08 30	0.09 4	0.13 90	0.24 163	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 361	0.72 731	0.70 622	0.17 59	0.08 30	0.15 71	0.15 184	0.18 49	0.16 89	0.13 148	0.12 87	0.09 36	0.08 19	0.16 116	0.13 194	0.35 719	0.04 2	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.23 686

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 95	0.12 306	0.17 80	0.22 393	0.10 140	0.15 71	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.20 221	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

over-6	0.12 95	0.13 380	0.19 116	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.11 28	0.26 207	0.16 89	0.10 45	0.10 48	0.10 70	0.13 227	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 116	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 95	0.10 159	0.27 228	0.19 180	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.21 102	0.15 76	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 145	0.11 242	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.16 89	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.13 227	0.18 165	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 95	0.12 306	0.28 245	0.19 180	0.08 30	0.17 162	0.15 184	0.22 120	0.18 143	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 58	0.10 159	0.26 216	0.18 116	0.09 63	0.14 49	0.14 127	0.20 85	0.13 36	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 95	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.15 184	0.26 207	0.20 195	0.11 75	0.12 87	0.10 70	0.13 227	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.23 143	0.21 217	0.16 231	0.22 282	0.10 70	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 188	0.19 554	0.70 622	0.17 59	0.12 285	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.10 45	0.12 87	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.05 7	0.07 263

LACA3	0.10 11	0.10 159	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.14 12	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.10 70	0.10 95	0.16 116	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 95	0.07 4	0.19 116	0.15 7	0.16 519	0.10 19	0.12 46	0.26 207	0.23 263	0.13 148	0.11 62	0.10 70	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.11 14	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GS-Stereo							0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

gasm-f	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.19 236	0.10 70	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 383	0.08 351

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.18 116	0.10 140	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 95	0.10 159	0.32 296	0.16 26	0.08 30	0.17 162	0.10 12	0.22 120	0.19 163	0.11 75	0.10 48	0.10 70	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 351

2.5w	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.20 85	0.15 76	0.12 110	0.13 107	0.10 70	0.09 45	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 54	0.17 59	0.08 30	0.16 119	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 135	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.07 3	0.15 71	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 145	0.14 434	0.19 116	0.26 588	0.09 63	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.18 143	0.12 110	0.11 62	0.10 70	0.13 227	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 90	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 58	0.08 45	0.15 25	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.10 12	0.22 120	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

U	1.00 727	0.09 97	0.21 148	0.21 319	3.68 762	6.12 768	0.14 127	0.21 102	0.21 217	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	5.42 776	2.90 774	0.07 202	0.06 161

IGEV-Stereo+	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.18 116	0.13 370	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 248	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 610	0.24 692

gcap-zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

UniTT-Stereo	0.14 188	0.10 159	0.30 270	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.13 90	0.19 63	0.18 143	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.11 138	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.06 161

testlalala	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 145	0.09 97	0.16 54	0.20 259	0.14 422	0.14 49	0.15 184	0.33 324	0.23 263	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

flow	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.17 135	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 145	0.11 242	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.19 63	0.17 120	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.08 351

over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-8	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.20 259	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-9	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.20 85	0.11 14	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

depth_test_26	0.11 58	0.07 4	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.12 110	0.16 184	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

LGCAT	0.11 58	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.12 131	0.11 528	0.11 601	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 551

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 116	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 95	0.11 242	0.32 296	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.11 108	0.11 138	0.19 197	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.15 76	0.13 148	0.16 184	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 95	0.12 306	0.27 228	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 95	0.10 159	0.21 148	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.21 102	0.17 120	0.12 110	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 95	0.09 97	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.21 102	0.20 195	0.10 45	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 95	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.21 410	0.14 39	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.13 90	0.17 36	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 76	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.18 49	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.11 108	0.10 95	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 95	0.12 306	0.21 148	0.18 116	0.11 204	0.24 384	0.12 46	0.19 63	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.11 108	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.23 454	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.19 197	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

MSCF	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.22 393	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

LG-G_1	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-G	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

RAStereo	0.13 145	0.12 306	0.27 228	0.22 393	0.11 204	0.15 71	0.18 341	0.23 143	0.23 263	0.13 148	0.17 203	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

CAS	0.15 226	0.07 4	0.21 148	0.41 702	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.15 202	0.19 236	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 194	0.29 712	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.14 595

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 80	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.08 15	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

FAST (zero-shot)	0.14 188	0.10 159	0.22 165	0.23 454	0.26 671	0.14 49	0.15 184	0.23 143	0.15 76	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.09 540	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.09 426

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.17 36	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.12 144	0.08 19	0.15 85	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.14 179	0.19 236	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 95	0.11 242	0.35 337	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.07 202	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.08 30	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.19 163	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.20 259	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.12 144	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 188	0.21 582	0.47 498	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 263

BStereo	0.13 145	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

Anonymus123	0.14 188	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.36 577	0.14 127	0.28 246	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

NLSM3	0.13 145	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.24 281	0.11 75	0.15 163	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 58	0.07 4	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.13 35	0.11 28	0.22 120	0.15 76	0.11 75	0.12 87	0.12 144	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.06 161

SMoEStereo_RVC	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.19 63	0.19 163	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.11 138	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

IGEV++	0.13 145	0.10 159	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

MyStereo07	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.29 263	0.21 217	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.13 227	0.25 325	0.13 194	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

ff7	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ffff	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

11t	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

LoS_RVC	0.13 145	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.19 236	0.12 144	0.15 285	0.17 135	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 551

anonymousdsp	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

ccc-4	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNSM	0.28 547	0.28 638	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.13 168	0.11 138	0.75 648	0.63 674	0.08 318	0.13 633	0.06 59	0.05 81	1.14 752	0.81 750

DNS	0.26 514	0.30 654	0.18 100	0.17 59	0.10 140	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.12 110	0.17 203	0.13 168	0.10 95	0.70 627	0.37 591	0.08 318	0.14 644	0.08 283	0.05 81	1.01 750	0.80 749

aanet-new-32k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 145	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.23 143	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

NLMM1	0.19 340	0.12 306	0.16 54	0.23 454	0.18 566	0.24 384	0.20 443	0.59 655	0.65 675	0.18 270	0.17 203	0.13 168	0.14 265	0.25 325	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NLSM1	0.17 265	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.18 566	0.25 404	0.17 290	0.47 511	0.40 509	0.16 231	0.21 268	0.13 168	0.15 285	0.21 248	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

Zero-FE251	0.14 188	0.09 97	0.24 192	0.17 59	0.09 63	0.20 269	0.13 90	0.20 85	0.14 57	0.61 685	0.13 107	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

zero-FE	0.16 243	0.08 45	0.81 648	0.19 180	0.18 566	0.12 28	0.15 184	0.19 63	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.21 248	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.19 650	0.06 161

MM-Stereo_test2	0.15 226	0.10 159	0.44 469	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.21 474	0.27 223	0.22 237	0.15 202	0.16 184	0.13 168	0.11 138	0.20 221	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.05 37

SCV_C0	0.14 188	0.11 242	0.25 206	0.19 180	0.12 285	0.15 71	0.16 238	0.30 284	0.22 237	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.09 45	0.24 294	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.06 161

SCV	0.14 188	0.14 434	0.24 192	0.21 319	0.11 204	0.15 71	0.16 238	0.31 296	0.18 143	0.11 75	0.15 163	0.13 168	0.10 95	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161

AIO_rvc	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.13 168	0.08 19	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

GIP-stereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.29 263	0.18 143	0.11 75	0.16 184	0.13 168	0.09 45	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
Pointernet	0.13 145	0.07 4	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.12 46	0.31 296	0.24 281	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.16 89	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

CAS++	0.16 243	0.12 306	0.27 228	0.18 116	0.12 285	0.17 162	0.15 184	0.42 455	0.24 281	0.19 278	0.18 227	0.13 168	0.10 95	0.21 248	0.12 131	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.08 345	0.10 459	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.13 145	0.08 45	0.26 216	0.23 454	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.16 89	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.14 265	0.20 221	0.11 53	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 265	0.13 380	0.24 192	0.19 180	0.13 370	0.24 384	0.17 290	0.30 284	0.37 466	0.43 625	0.17 203	0.13 168	0.12 175	0.19 197	0.15 269	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

ACVNet-DCA	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

1test111	0.19 340	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

cc1	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

tt1	0.18 291	0.14 434	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.30 500	0.19 390	0.35 361	0.44 553	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

plain	0.17 265	0.13 380	0.43 459	0.21 319	0.13 370	0.16 119	0.17 290	0.27 223	0.22 237	0.16 231	0.26 331	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.07 263

AEACV	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.17 203	0.13 168	0.16 310	0.16 116	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

Selective-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

ProNet	0.14 188	0.12 306	0.25 206	0.19 180	0.11 204	0.19 226	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.13 107	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.07 263

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
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
test_xeample3	0.16 243	0.11 242	0.56 564	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.20 195	0.16 231	0.12 87	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.07 263

Anonymus	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.19 180	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.09 19	0.14 202	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

quiztm	0.15 226	0.15 473	0.25 206	0.22 393	0.14 422	0.17 162	0.17 290	0.33 324	0.21 217	0.18 270	0.21 268	0.14 202	0.10 95	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 95	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.13 370	0.20 269	0.16 238	0.23 143	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.13 227	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

WQFJX1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.23 454	0.17 544	0.24 384	0.19 390	0.58 649	0.52 630	0.16 231	0.16 184	0.14 202	0.15 285	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161

WQFJX	0.18 291	0.10 159	0.17 80	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.18 341	0.53 594	0.45 565	0.17 251	0.16 184	0.14 202	0.16 310	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.08 501	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

NLCSM	0.19 340	0.12 306	0.18 100	0.24 512	0.19 593	0.24 384	0.21 474	0.42 455	0.40 509	0.19 278	0.18 227	0.14 202	0.16 310	0.47 509	0.19 392	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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
depthmonostereo	0.14 188	0.09 97	0.19 116	0.19 180	0.08 30	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.23 263	0.16 231	0.18 227	0.14 202	0.17 342	0.19 197	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.05 37

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 226	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.20 195	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.11 138	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.20 695	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 595

AIO_test	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.15 71	0.17 290	0.19 63	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

999	0.14 188	0.08 45	0.24 192	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.24 163	0.18 143	0.13 148	0.16 184	0.14 202	0.11 138	0.36 464	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

mms	0.13 145	0.11 242	0.19 116	0.19 180	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.17 203	0.14 202	0.09 45	0.24 294	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

ours_stereo	0.13 145	0.11 242	0.23 181	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.18 341	0.20 85	0.19 163	0.13 148	0.18 227	0.14 202	0.10 95	0.23 278	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.05 37

RSM++	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.20 259	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

IGEVStereo-DCA	0.14 188	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

rrr	0.17 265	0.11 242	0.57 567	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.22 237	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

MaDis-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.26 216	0.19 180	0.14 422	0.16 119	0.13 90	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.14 147	0.14 202	0.11 138	0.17 135	0.17 329	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

CES	0.14 188	0.08 45	0.19 116	0.17 59	0.22 637	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.14 179	0.17 203	0.14 202	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.18 645

XX-TBD	0.15 226	0.18 537	0.28 245	0.22 393	0.10 140	0.22 336	0.15 184	0.22 120	0.27 320	0.22 311	0.26 331	0.14 202	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
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
EE1	0.14 188	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.32 308	0.21 217	0.16 231	0.14 147	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

SE	0.16 243	0.14 434	0.19 116	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.20 287	0.27 340	0.15 224	0.17 342	0.15 85	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.08 351

WQFJA1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NLMM	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

FlowAnything_test	0.14 188	0.11 242	0.21 148	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.15 202	0.13 107	0.15 224	0.14 265	0.18 165	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.09 426

water-stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.14 127	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.23 293	0.15 224	0.15 285	0.12 9	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

DVStereo	0.14 188	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.14 127	0.24 163	0.21 217	0.21 301	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.12 110	0.19 236	0.15 224	0.11 138	0.13 17	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.06 161

MM-Stereo_test1	0.17 265	0.10 159	0.39 402	0.23 454	0.11 204	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.06 161

AIO-test2	0.20 361	0.20 567	0.36 357	0.26 588	0.15 486	0.22 336	0.16 238	0.42 455	0.42 529	0.16 231	0.29 362	0.15 224	0.11 138	0.26 345	0.13 194	0.18 668	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.07 202	0.07 263

fffy	0.14 188	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

WCG-NET	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.08 30	0.18 190	0.17 290	0.21 102	0.28 339	0.18 270	0.21 268	0.15 224	0.12 175	0.18 165	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

GCAP-BAT	0.21 382	0.08 45	1.22 708	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RSM	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.23 143	0.18 143	0.13 148	0.13 107	0.15 224	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

trnet	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.15 7	0.07 3	0.21 303	0.12 46	0.24 163	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.15 224	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 188	0.11 242	0.32 296	0.19 180	0.11 204	0.18 190	0.17 290	0.20 85	0.22 237	0.14 179	0.24 307	0.15 224	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

MIF-Stereo (partial)	0.16 243	0.10 159	0.34 326	0.21 319	0.15 486	0.15 71	0.13 90	0.28 246	0.25 297	0.17 251	0.26 331	0.15 224	0.16 310	0.25 325	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.08 351

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 703	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 314	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

EGLCR-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.13 90	0.27 223	0.21 217	0.13 148	0.10 48	0.15 224	0.09 45	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

CroCo-Stereo Lap2	0.15 226	0.15 473	0.28 245	0.25 553	0.18 566	0.11 21	0.19 390	0.28 246	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

IPLG	0.21 382	0.15 473	0.53 547	0.21 319	0.12 285	0.28 459	0.17 290	0.42 455	0.30 375	0.33 497	0.32 403	0.15 224	0.17 342	0.50 522	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

PhaseNet	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.16 247	0.12 175	0.19 197	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

Foundation-i1c-attn	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.17 120	0.13 148	0.15 163	0.16 247	0.13 227	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 775	12.13 784	19.94 787	106.10 805	23.12 794	0.14 49	0.13 90	3.28 762	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.41 769	0.06 266	0.07 176	0.07 258	40.22 804	0.06 161

DA	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

GGEV	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

castereo++	0.13 145	0.10 159	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.27 439	0.13 90	0.23 143	0.23 263	0.11 75	0.13 107	0.16 247	0.10 95	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 188	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.10 140	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.13 148	0.18 227	0.16 247	0.16 310	0.15 85	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

DLNR_Zeroshot_test	10.44 774	12.10 783	19.93 786	106.08 804	23.66 795	0.14 49	0.13 90	3.22 761	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.36 768	0.06 266	0.07 176	0.07 258	39.70 803	0.06 161

MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 410	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 712	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

TestStereo_HLe17	0.19 340	0.17 522	0.64 602	0.16 26	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.40 426	0.30 375	0.19 278	0.25 319	0.17 259	0.15 285	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

RT-Monster	0.15 226	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.14 422	0.20 269	0.11 28	0.29 263	0.32 401	0.24 335	0.22 282	0.17 259	0.13 227	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

Foundation-i1b	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.15 163	0.17 259	0.12 175	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 145	0.08 45	0.22 165	0.15 7	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.24 163	0.25 297	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

HART	0.15 226	0.11 242	0.30 270	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.16 238	0.30 284	0.19 163	0.15 202	0.25 319	0.17 259	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.07 409	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.06 161

RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

DCANet-4	0.19 340	0.10 159	0.52 543	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.36 380	0.39 491	0.29 410	0.30 378	0.17 259	0.22 428	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

GLC_STEREO	0.15 226	0.10 159	0.24 192	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.23 143	0.27 320	0.17 251	0.20 253	0.17 259	0.11 138	0.23 278	0.16 296	0.07 142	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

sAnonymous2	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

CroCo_RVC	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

sCroCo_RVC	0.18 291	0.14 434	0.49 515	0.27 616	0.18 566	0.22 336	0.17 290	0.27 223	0.23 263	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.14 265	0.21 248	0.15 269	0.10 480	0.11 601	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 314	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 697	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

ManiGeoR	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 550	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

HLf10	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLf8	0.19 340	0.16 502	0.55 557	0.15 7	0.12 285	0.24 384	0.14 127	0.40 426	0.31 389	0.20 287	0.26 331	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.17 329	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

DN	0.15 226	0.08 45	0.27 228	0.19 180	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.24 281	0.14 179	0.16 184	0.18 272	0.10 95	0.21 248	0.13 194	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.10 486

Foundation-i1a	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 190	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.16 231	0.16 184	0.18 272	0.13 227	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO-test1	0.19 340	0.14 434	0.41 435	0.27 616	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.39 412	0.36 455	0.17 251	0.26 331	0.18 272	0.13 227	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.06 114	0.09 426

rvit_stereo_0081	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0082	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ADStereo(finetuned)	0.19 340	0.13 380	0.49 515	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.31 576	0.21 248	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

RAFT+CT+SA	0.21 382	0.18 537	0.33 314	0.25 553	0.18 566	0.23 361	0.29 615	0.40 426	0.36 455	0.24 335	0.38 482	0.18 272	0.16 310	0.32 430	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.12 585	0.09 383	0.09 426

AnonymousM	0.17 265	0.19 554	0.24 192	0.18 116	0.10 140	0.18 190	0.17 290	0.30 284	0.23 263	0.26 358	0.20 253	0.18 272	0.14 265	0.19 197	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.38 718	0.15 639	0.06 114	0.05 37

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
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
iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

s12784h	0.17 265	0.09 97	0.26 216	0.18 116	0.07 3	0.32 530	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.23 320	0.25 319	0.18 272	0.17 342	0.25 325	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

DCANet	0.18 291	0.13 380	0.40 410	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.23 442	0.20 221	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

csc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

cscssc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

Weightmod_eth	0.16 243	0.11 242	0.20 134	0.21 319	0.13 370	0.20 269	0.18 341	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.25 319	0.19 292	0.17 342	0.25 325	0.14 233	0.16 645	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.05 37

Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

SME	0.21 382	0.20 567	0.29 259	0.23 454	0.11 204	0.36 577	0.17 290	0.37 392	0.29 358	0.24 335	0.28 348	0.19 292	0.21 410	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.08 351

TestStereo_HL2	0.18 291	0.14 434	0.34 326	0.17 59	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.29 362	0.19 292	0.17 342	0.39 478	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

GGDA	0.18 291	0.14 434	0.33 314	0.17 59	0.10 140	0.20 269	0.16 238	0.33 324	0.31 389	0.22 311	0.28 348	0.19 292	0.16 310	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

DF	0.13 145	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.10 140	0.17 162	0.15 184	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.22 282	0.19 292	0.11 138	0.20 221	0.14 233	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

xyz-stereo-finetune	0.16 243	0.12 306	0.23 181	0.16 26	0.08 30	0.23 361	0.20 443	0.29 263	0.31 389	0.19 278	0.22 282	0.19 292	0.15 285	0.29 400	0.20 415	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.06 161

tg	0.16 243	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.15 184	0.34 337	0.24 281	0.20 287	0.25 319	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

rvit_stereo_0083	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.17 290	0.22 120	0.34 425	0.16 231	0.21 268	0.19 292	0.16 310	0.21 248	0.16 296	0.11 528	0.10 575	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081_aga	0.16 243	0.14 434	0.28 245	0.21 319	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.23 143	0.24 281	0.17 251	0.21 268	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.14 233	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0080	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

RAFT-Stereo-weight	0.15 226	0.09 97	0.26 216	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.29 358	0.24 335	0.20 253	0.19 292	0.10 95	0.18 165	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

whm_eth	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

MIPNet	0.21 382	0.15 473	0.52 543	0.21 319	0.12 285	0.27 439	0.20 443	0.45 490	0.37 466	0.30 442	0.23 293	0.19 292	0.24 460	0.27 365	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

S0	0.18 291	0.13 380	0.21 148	0.23 454	0.11 204	0.33 541	0.26 585	0.27 223	0.21 217	0.21 301	0.26 331	0.20 308	0.16 310	0.19 197	0.17 329	0.12 568	0.11 601	0.14 616	0.14 629	0.10 459	0.07 263

S	0.19 340	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.31 393	0.20 308	0.20 400	0.18 165	0.17 329	0.12 568	0.09 540	0.15 632	0.16 651	0.11 510	0.12 551

Foundation-i1	0.13 145	0.07 4	0.16 54	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.16 238	0.32 308	0.22 237	0.15 202	0.17 203	0.20 308	0.13 227	0.14 39	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

FE-Mocha	0.16 243	0.10 159	0.33 314	0.19 180	0.13 370	0.19 226	0.15 184	0.35 361	0.22 237	0.24 335	0.24 307	0.20 308	0.14 265	0.17 135	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

rvit_stereo_ft	0.17 265	0.14 434	0.30 270	0.25 553	0.14 422	0.17 162	0.21 474	0.28 246	0.26 309	0.16 231	0.19 236	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.17 329	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.07 263

WCG-NET（raft）	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.17 59	0.08 30	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.26 309	0.18 270	0.19 236	0.20 308	0.12 175	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

4D-IteraStereo	0.17 265	0.16 502	0.50 526	0.21 319	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.28 246	0.28 339	0.23 320	0.20 253	0.20 308	0.11 138	0.19 197	0.14 233	0.06 53	0.04 2	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.06 161

HHNet	0.22 418	0.12 306	0.52 543	0.18 116	0.18 566	0.20 269	0.20 443	0.34 337	0.31 389	0.32 482	0.59 645	0.20 308	0.21 410	0.24 294	0.31 562	0.08 318	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.11 527

rafts_anoy	0.18 291	0.15 473	0.35 337	0.22 393	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.23 320	0.25 319	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.08 351

Anonymous3	0.23 436	0.18 537	0.63 594	0.27 616	0.18 566	0.41 611	0.23 531	0.43 469	0.35 442	0.23 320	0.27 340	0.20 308	0.18 373	0.27 365	0.18 358	0.12 568	0.11 601	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.12 551

raft+_RVC	0.18 291	0.14 434	0.32 296	0.21 319	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.38 400	0.34 425	0.21 301	0.28 348	0.20 308	0.15 285	0.24 294	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 265	0.14 434	0.32 296	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.25 345	0.33 426	0.20 308	0.17 342	0.19 197	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

R-Stereo Train	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.17 265	0.11 242	0.21 148	0.20 259	0.09 63	0.26 428	0.21 474	0.30 284	0.23 263	0.21 301	0.27 340	0.21 322	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.12 567	0.07 258	0.11 510	0.07 263

xyz-stereo-finetune2	0.17 265	0.11 242	0.26 216	0.16 26	0.09 63	0.27 439	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.22 311	0.28 348	0.21 322	0.22 428	0.37 467	0.22 464	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.07 263

DFGA-Net	0.23 436	0.24 611	0.49 515	0.22 393	0.15 486	0.25 404	0.17 290	0.39 412	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.21 322	0.17 342	0.59 578	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

FACV-RUCA	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.23 454	0.23 650	0.26 428	0.19 390	0.39 412	0.34 425	0.25 345	0.32 403	0.21 322	0.24 460	0.24 294	0.19 392	0.10 480	0.07 409	0.15 632	0.08 345	0.16 610	0.13 571

Occ-G	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.19 390	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.19 236	0.21 322	0.11 138	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161

AE-Stereo	0.17 265	0.11 242	0.31 286	0.24 512	0.14 422	0.23 361	0.18 341	0.34 337	0.29 358	0.15 202	0.25 319	0.21 322	0.13 227	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

Selective-RAFT	0.17 265	0.12 306	0.30 270	0.24 512	0.10 140	0.29 481	0.15 184	0.32 308	0.31 389	0.17 251	0.17 203	0.21 322	0.18 373	0.28 380	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.06 161

IPLGR	0.21 382	0.13 380	0.61 583	0.21 319	0.11 204	0.25 404	0.18 341	0.41 441	0.37 466	0.28 381	0.27 340	0.21 322	0.19 389	0.37 467	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

TRStereo	0.19 340	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.52 582	0.28 339	0.20 287	0.19 236	0.21 322	0.13 227	0.24 294	0.13 194	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.06 114	0.06 161

DRaft	0.24 467	0.10 159	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.28 459	0.23 531	0.33 324	0.39 491	0.38 574	0.61 657	0.21 322	0.41 635	0.48 513	0.42 623	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.08 351

RAFT-345	0.21 382	0.10 159	0.46 490	0.22 393	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.26 207	0.25 297	0.27 368	0.66 668	0.21 322	0.16 310	0.55 550	0.21 442	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 314	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.18 291	0.11 242	0.31 286	0.17 59	0.10 140	0.22 336	0.16 238	0.36 380	0.29 358	0.23 320	0.26 331	0.22 334	0.19 389	0.38 473	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.07 263

PSi22	0.14 188	0.13 380	0.29 259	0.19 180	0.09 63	0.17 162	0.12 46	0.28 246	0.23 263	0.13 148	0.14 147	0.22 334	0.13 227	0.29 400	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 161

model_zeroshot	0.17 265	0.11 242	0.39 402	0.20 259	0.12 285	0.24 384	0.15 184	0.34 337	0.22 237	0.30 442	0.20 253	0.22 334	0.12 175	0.24 294	0.14 233	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

StereoVision	0.22 418	0.18 537	0.37 366	0.27 616	0.17 544	0.23 361	0.22 504	0.38 400	0.31 389	0.20 287	0.51 606	0.22 334	0.16 310	0.28 380	0.18 358	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.13 614	0.10 459	0.07 263

anonymousdsp2	0.17 265	0.10 159	0.28 245	0.20 259	0.11 204	0.25 404	0.17 290	0.41 441	0.31 389	0.23 320	0.23 293	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.07 263

TestStereo1	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

SA-5K	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

test_4	0.18 291	0.12 306	0.34 326	0.23 454	0.12 285	0.18 190	0.22 504	0.26 207	0.24 281	0.24 335	0.47 588	0.22 334	0.13 227	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.07 202	0.05 37

CIPLG	0.21 382	0.21 582	0.55 557	0.23 454	0.15 486	0.25 404	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.33 426	0.22 334	0.15 285	0.26 345	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

iRaft-Stereo_20w	0.19 340	0.10 159	0.46 490	0.19 180	0.13 370	0.25 404	0.19 390	0.52 582	0.19 163	0.29 410	0.21 268	0.22 334	0.20 400	0.28 380	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.08 294	0.08 351

IPLGR_C	0.21 382	0.22 597	0.60 580	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_1	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

ACRE	0.21 382	0.20 567	0.62 591	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

NF-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

OCTAStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

RE-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

TVStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

test-1	0.17 265	0.11 242	0.40 410	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.34 337	0.26 309	0.20 287	0.24 307	0.22 334	0.14 265	0.16 116	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.08 351

TestStereo	0.21 382	0.19 554	0.40 410	0.25 553	0.10 140	0.22 336	0.21 474	0.31 296	0.31 389	0.23 320	0.34 437	0.22 334	0.18 373	0.62 597	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.11 510	0.06 161

RALCasStereoNet	0.18 291	0.15 473	0.33 314	0.21 319	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.31 296	0.25 297	0.21 301	0.29 362	0.22 334	0.15 285	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.10 575	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

DN-CSS_ROB	0.22 418	0.25 616	0.47 498	0.24 512	0.14 422	0.25 404	0.12 46	0.40 426	0.33 415	0.29 410	0.42 533	0.22 334	0.20 400	0.33 437	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.07 263

TestStereo_HL3	0.21 382	0.13 380	0.77 634	0.17 59	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.34 337	0.20 195	0.27 368	0.38 482	0.23 356	0.19 389	0.41 489	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

Hybrid-DGEV-03	0.20 361	0.14 434	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.26 428	0.16 238	0.31 296	0.27 320	0.32 482	0.58 642	0.23 356	0.15 285	0.23 278	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.06 161

WQFJA1++	0.44 659	0.07 4	0.63 594	0.18 116	0.13 370	0.15 71	0.11 28	0.20 85	0.11 14	2.05 757	0.12 87	0.23 356	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 768	0.07 263

rvit_0105_6	0.19 340	0.14 434	0.34 326	0.23 454	0.14 422	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.37 466	0.18 270	0.22 282	0.23 356	0.17 342	0.26 345	0.17 329	0.15 629	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

11t1	0.18 291	0.10 159	0.30 270	0.20 259	0.11 204	0.27 439	0.17 290	0.35 361	0.23 263	0.25 345	0.23 293	0.23 356	0.23 442	0.25 325	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

MSKI-zero shot	0.17 265	0.09 97	0.43 459	0.20 259	0.11 204	0.21 303	0.15 184	0.32 308	0.21 217	0.23 320	0.24 307	0.23 356	0.10 95	0.31 423	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

EKT-Stereo	0.38 630	0.12 306	0.38 386	0.42 703	3.88 764	0.21 303	0.17 290	0.35 361	0.28 339	0.20 287	0.20 253	0.23 356	0.15 285	0.28 380	0.16 296	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

MIM_Stereo	0.18 291	0.12 306	0.38 386	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.35 361	0.25 297	0.27 368	0.35 448	0.23 356	0.13 227	0.27 365	0.16 296	0.06 53	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.06 161

DCRE	0.20 361	0.13 380	0.40 410	0.21 319	0.15 486	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.22 311	0.80 689	0.23 356	0.16 310	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.07 409	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

DisPM	0.19 340	0.10 159	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.29 358	0.33 497	0.34 437	0.23 356	0.16 310	0.33 437	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 527

SA	0.22 418	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.23 531	0.45 490	0.40 509	0.27 368	0.44 558	0.23 356	0.23 442	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

test_3	0.18 291	0.11 242	0.32 296	0.24 512	0.11 204	0.22 336	0.25 571	0.31 296	0.31 389	0.25 345	0.18 227	0.23 356	0.13 227	0.25 325	0.19 392	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

DeepStereo_RVC	0.18 291	0.11 242	0.40 410	0.21 319	0.11 204	0.19 226	0.16 238	0.28 246	0.22 237	0.27 368	0.27 340	0.23 356	0.28 529	0.24 294	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.10 486

RAFT-RH_RVC	0.25 495	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.25 404	0.14 127	0.27 223	0.27 320	0.38 574	1.15 716	0.23 356	0.17 342	0.57 565	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.06 114	0.07 263

SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 536	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

noway7	0.27 525	0.51 713	1.61 732	0.24 512	0.12 285	0.22 336	0.18 341	0.44 477	0.31 389	0.21 301	0.22 282	0.24 371	0.20 400	0.20 221	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Lsterematch	0.18 291	0.13 380	0.33 314	0.19 180	0.10 140	0.23 361	0.17 290	0.25 185	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.24 371	0.21 410	0.23 278	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DStereoRT	0.35 608	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 760	0.41 725	0.08 294	0.11 527

Reg-Stereo(zero)	0.16 243	0.07 4	0.36 357	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.14 127	0.28 246	0.24 281	0.22 311	0.20 253	0.24 371	0.18 373	0.21 248	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

LL-Strereo2	0.18 291	0.18 537	0.39 402	0.22 393	0.12 285	0.24 384	0.13 90	0.31 296	0.23 263	0.24 335	0.20 253	0.24 371	0.12 175	0.26 345	0.15 269	0.06 53	0.06 266	0.12 567	0.09 457	0.08 294	0.07 263

UDGNet	0.23 436	0.31 662	0.38 386	0.24 512	0.14 422	0.24 384	0.18 341	0.32 308	0.43 537	0.29 410	0.28 348	0.24 371	0.19 389	0.29 400	0.20 415	0.15 629	0.07 409	0.21 675	0.11 546	0.14 587	0.10 486

PFNet+	0.20 361	0.10 159	0.37 366	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.19 390	0.29 263	0.34 425	0.33 497	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.32 430	0.17 329	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.12 551

PSM-softLoss	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

KMStereo	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

CRE-IMP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.11 204	0.24 384	0.17 290	0.29 263	0.21 217	0.27 368	0.26 331	0.24 371	0.17 342	0.23 278	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.10 486

Prome-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.36 380	0.25 297	0.33 497	0.59 645	0.24 371	0.28 529	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.20 664

Hybrid-DGEV-2	0.21 382	0.15 473	0.34 326	0.24 512	0.13 370	0.28 459	0.14 127	0.48 524	0.44 553	0.27 368	0.24 307	0.25 383	0.25 482	0.28 380	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 263

rvit_0105_4	0.20 361	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.14 422	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.39 491	0.19 278	0.24 307	0.25 383	0.19 389	0.27 365	0.17 329	0.16 645	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

H2IRNET	0.18 291	0.13 380	0.35 337	0.21 319	0.12 285	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.30 375	0.17 251	0.31 393	0.25 383	0.20 400	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.06 161

MyStereo8	0.22 418	0.15 473	0.63 594	0.21 319	0.17 544	0.31 516	0.16 238	0.36 380	0.32 401	0.28 381	0.36 458	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.28 534	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.12 551

MyStereo05	0.23 436	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.48 524	0.52 630	0.31 460	0.23 293	0.25 383	0.22 428	0.30 416	0.21 442	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 436	0.19 554	0.38 386	0.26 588	0.18 566	0.25 404	0.29 615	0.40 426	0.37 466	0.29 410	0.40 507	0.25 383	0.22 428	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.10 486

dd	0.22 418	0.26 627	0.40 410	0.22 393	0.12 285	0.25 404	0.21 474	0.32 308	0.44 553	0.29 410	0.28 348	0.25 383	0.16 310	0.30 416	0.25 508	0.12 568	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
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
NRIStereo	0.18 291	0.11 242	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.24 384	0.20 443	0.29 263	0.26 309	0.26 358	0.25 319	0.25 383	0.18 373	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo_v2	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HUI-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.22 268	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

DEmStereo	0.26 514	0.09 97	0.47 498	0.19 180	0.12 285	0.30 500	0.25 571	0.28 246	0.36 455	0.36 551	0.58 642	0.25 383	0.48 668	0.53 540	0.44 630	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.07 263

Pruner-Stereo	0.19 340	0.11 242	0.34 326	0.29 643	0.12 285	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.32 403	0.25 383	0.15 285	0.24 294	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.09 426

iGMRVC	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

iRAFT	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

RAFT-IKP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

RALAANet	0.19 340	0.18 537	0.37 366	0.23 454	0.14 422	0.23 361	0.13 90	0.37 392	0.29 358	0.28 381	0.26 331	0.25 383	0.15 285	0.26 345	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.06 161

GES	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.14 422	0.27 439	0.19 390	0.49 534	0.33 415	0.30 442	0.36 458	0.25 383	0.23 442	0.29 400	0.22 464	0.10 480	0.08 501	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.11 527

AFF-stereo	0.18 291	0.15 473	0.32 296	0.21 319	0.10 140	0.18 190	0.18 341	0.33 324	0.27 320	0.25 345	0.37 467	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

zzzzzzz1	0.28 547	0.51 713	1.51 726	0.24 512	0.16 519	0.22 336	0.21 474	0.39 412	0.34 425	0.22 311	0.25 319	0.26 405	0.21 410	0.34 444	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351

Selective-IGEV-i16pc	0.33 594	0.10 159	1.71 735	0.21 319	0.14 422	0.74 699	0.31 631	0.42 455	0.41 521	0.21 301	0.32 403	0.26 405	0.14 265	0.71 631	0.19 392	0.14 614	0.10 575	0.08 283	0.09 457	0.11 510	0.11 527

rvit_0105_5	0.21 382	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.24 553	0.36 380	0.39 491	0.21 301	0.23 293	0.26 405	0.19 389	0.26 345	0.19 392	0.15 629	0.13 633	0.12 567	0.12 585	0.10 459	0.09 426

raft_robust	0.22 418	0.17 522	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.23 361	0.22 504	0.49 534	0.48 600	0.32 482	0.32 403	0.26 405	0.23 442	0.53 540	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.06 161

Sa-1000	0.22 418	0.15 473	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.47 511	0.39 491	0.30 442	0.50 600	0.26 405	0.19 389	0.33 437	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

error version	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-v	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

LCNet	0.21 382	0.11 242	0.29 259	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.19 390	0.34 337	0.26 309	0.28 381	0.35 448	0.26 405	0.30 559	0.35 455	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.13 569	0.22 679

test-2	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 410	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

IGEV-FE	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

MyStereo04	0.23 436	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.49 534	0.52 630	0.28 381	0.23 293	0.27 416	0.23 442	0.30 416	0.22 464	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

IGEV_Zeroshot_test	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

Any-RAFT	0.17 265	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.42 455	0.30 375	0.24 335	0.27 340	0.27 416	0.16 310	0.21 248	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

RAFT-Test	0.17 265	0.10 159	0.38 386	0.19 180	0.12 285	0.25 404	0.17 290	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.29 362	0.27 416	0.14 265	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

gwcnet-sp	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

scenet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

knoymous	0.17 265	0.09 97	0.32 296	0.17 59	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.27 416	0.16 310	0.23 278	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.09 383	0.09 426

ssnet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

AAGNet	0.33 594	0.11 242	0.37 366	0.25 553	0.16 519	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.35 534	0.35 448	0.27 416	0.30 559	0.44 499	2.66 756	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.08 294	0.06 161

ASMatch	0.23 436	0.11 242	0.51 536	0.24 512	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.28 339	0.28 381	0.68 672	0.27 416	0.26 493	0.50 522	0.22 464	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.11 527

PFNet	0.23 436	0.10 159	0.57 567	0.24 512	0.14 422	0.22 336	0.19 390	0.39 412	0.33 415	0.35 534	0.32 403	0.27 416	0.19 389	0.64 606	0.22 464	0.09 425	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.07 263

GMM-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.25 571	0.37 392	0.27 320	0.30 442	0.45 571	0.27 416	0.21 410	0.31 423	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.19 652

Gwc-CoAtRS	0.17 265	0.10 159	0.37 366	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.32 308	0.28 339	0.23 320	0.23 293	0.27 416	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 459	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
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
iResNet	0.24 467	0.18 537	0.61 583	0.25 553	0.11 204	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.43 537	0.33 497	0.43 547	0.27 416	0.22 428	0.34 444	0.26 522	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

FSD	0.27 525	0.28 638	0.32 296	0.27 616	0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.25 678	0.24 692

IGEV-RUCA	0.21 382	0.08 45	0.23 181	0.19 180	0.19 593	0.28 459	0.24 553	0.23 143	0.21 217	0.20 287	0.23 293	0.28 432	0.49 669	0.26 345	0.18 358	0.09 425	0.08 501	0.18 659	0.13 614	0.17 627	0.17 631

rvit_0105_3	0.23 436	0.17 522	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.24 384	0.28 608	0.38 400	0.41 521	0.25 345	0.25 319	0.28 432	0.21 410	0.28 380	0.20 415	0.15 629	0.13 633	0.14 616	0.15 639	0.10 459	0.09 426

test_sample4	0.24 467	0.13 380	0.43 459	0.20 259	0.12 285	0.32 530	0.21 474	0.51 563	0.34 425	0.31 460	0.37 467	0.28 432	0.23 442	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

xx1	0.20 361	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.28 432	0.24 460	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

qqq	0.20 361	0.12 306	0.31 286	0.20 259	0.11 204	0.23 361	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.24 335	0.28 348	0.28 432	0.24 460	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

x	0.19 340	0.11 242	0.29 259	0.20 259	0.11 204	0.26 428	0.18 341	0.41 441	0.29 358	0.25 345	0.29 362	0.28 432	0.24 460	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

CrosDoStereo	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

PSM-AAD	0.25 495	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.26 428	0.38 673	0.34 337	0.28 339	0.35 534	0.39 496	0.28 432	0.79 711	0.30 416	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.08 294	0.21 673

DeepStereo_LL	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

ARAFT	0.24 467	0.21 582	0.78 635	0.22 393	0.12 285	0.29 481	0.24 553	0.43 469	0.32 401	0.33 497	0.28 348	0.28 432	0.19 389	0.49 518	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.09 383	0.06 161

PStereo	0.26 514	0.37 685	0.34 326	0.21 319	0.13 370	0.25 404	0.25 571	0.33 324	0.47 588	0.26 358	0.17 203	0.29 443	0.34 596	0.35 455	0.37 591	0.23 686	0.15 660	0.17 650	0.13 614	0.23 672	0.21 673

rvit_stereo_0075_2	0.24 467	0.17 522	0.50 526	0.26 588	0.22 637	0.22 336	0.15 184	0.40 426	0.35 442	0.27 368	0.37 467	0.29 443	0.20 400	0.28 380	0.19 392	0.17 657	0.12 621	0.19 668	0.12 585	0.13 569	0.13 571

GCST	0.47 667	0.60 722	0.57 567	1.04 749	0.48 718	0.38 592	0.11 28	0.40 426	0.32 401	0.41 609	0.34 437	0.29 443	0.17 342	0.46 505	0.19 392	0.69 737	0.42 732	0.79 742	0.62 744	0.62 728	0.46 724

test_sample5	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.32 482	0.41 516	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample3	0.23 436	0.12 306	0.43 459	0.19 180	0.12 285	0.32 530	0.20 443	0.50 545	0.34 425	0.31 460	0.33 426	0.29 443	0.22 428	0.53 540	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

test_sample1	0.20 361	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.12 285	0.28 459	0.19 390	0.41 441	0.25 297	0.26 358	0.31 393	0.29 443	0.26 493	0.44 499	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

CoDeX	0.23 436	0.12 306	0.46 490	0.21 319	0.14 422	0.29 481	0.21 474	0.53 594	0.41 521	0.29 410	0.35 448	0.29 443	0.22 428	0.48 513	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

mmm	0.21 382	0.12 306	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.28 459	0.21 474	0.41 441	0.27 320	0.29 410	0.38 482	0.29 443	0.24 460	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.10 459	0.09 426

DualNet	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.33 497	0.43 547	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

RAFT_CTSACE	0.21 382	0.16 502	0.41 435	0.25 553	0.15 486	0.22 336	0.24 553	0.32 308	0.28 339	0.33 497	0.51 606	0.29 443	0.17 342	0.32 430	0.13 194	0.06 53	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.06 161

SST-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.24 281	0.34 517	0.33 426	0.29 443	0.25 482	0.56 561	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

IRAFT_RVC	0.22 418	0.12 306	0.39 402	0.26 588	0.11 204	0.18 190	0.24 553	0.40 426	0.37 466	0.31 460	0.30 378	0.29 443	0.24 460	0.55 550	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

cross-raft	0.17 265	0.12 306	0.41 435	0.23 454	0.10 140	0.20 269	0.24 553	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.29 443	0.15 285	0.17 135	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

LMCR-Stereo	0.26 514	0.18 537	0.49 515	0.28 640	0.14 422	0.36 577	0.23 531	0.54 604	0.34 425	0.39 590	0.40 507	0.29 443	0.29 544	0.37 467	0.27 528	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.13 569	0.09 426

111	0.20 361	0.17 522	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.24 384	0.17 290	0.41 441	0.45 565	0.23 320	0.29 362	0.29 443	0.21 410	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

test_xeample	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.33 541	0.23 531	0.55 614	0.38 481	0.32 482	0.45 571	0.29 443	0.26 493	0.57 565	2.24 754	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

FENet	0.21 382	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.26 428	0.17 290	0.41 441	0.35 442	0.30 442	0.31 393	0.29 443	0.23 442	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

SCION-MonSter(vits)	0.22 418	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 477	0.53 635	0.09 18	0.44 558	0.30 460	0.25 482	0.34 444	0.42 623	0.10 480	0.08 501	0.18 659	0.17 661	0.14 587	0.12 551

test_sample6	0.25 495	0.13 380	0.41 435	0.21 319	0.11 204	0.30 500	0.22 504	0.51 563	0.35 442	0.33 497	0.43 547	0.30 460	0.24 460	0.57 565	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.10 486

test_sample2	0.21 382	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.11 204	0.27 439	0.21 474	0.43 469	0.29 358	0.26 358	0.31 393	0.30 460	0.24 460	0.45 502	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

GwcNet-ADL	0.22 418	0.14 434	0.58 572	0.24 512	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.49 534	0.40 509	0.27 368	0.29 362	0.30 460	0.20 400	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

FTStereo	0.28 547	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.53 712	0.34 337	0.26 309	0.38 574	0.95 704	0.30 460	0.56 681	0.32 430	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 652

RAFT_R40	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.18 190	0.18 341	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.33 426	0.30 460	0.24 460	0.55 550	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

GrayStereo	0.25 495	0.09 97	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.23 361	0.47 702	0.34 337	0.30 375	0.39 590	0.47 588	0.30 460	0.79 711	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.13 571

222	0.41 644	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.36 577	0.20 443	0.57 640	0.39 491	0.35 534	0.44 558	0.30 460	0.27 512	0.55 550	3.56 759	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

RAFT + AFF	0.27 525	0.23 607	0.50 526	0.25 553	0.17 544	0.30 500	0.33 652	0.52 582	0.40 509	0.28 381	0.30 378	0.30 460	0.31 576	0.62 597	0.24 498	0.09 425	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.11 527

FADNet_RVC	0.30 568	0.28 638	0.83 655	0.23 454	0.15 486	0.30 500	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.30 442	0.38 482	0.30 460	0.27 512	0.52 533	0.31 562	0.14 614	0.14 644	0.14 616	0.16 651	0.21 662	0.23 686

IGEV_i1	0.21 382	0.11 242	0.43 459	0.22 393	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.43 469	0.30 375	0.29 410	0.30 378	0.31 470	0.20 400	0.33 437	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.08 351

rvit_105_1	0.27 525	0.19 554	0.46 490	0.27 616	0.19 593	0.30 500	0.35 658	0.44 477	0.51 621	0.31 460	0.31 393	0.31 470	0.26 493	0.35 455	0.25 508	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.11 510	0.10 486

SMFormer	0.25 495	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

tta	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

qqq1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

fff1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

MyStereo06	0.20 361	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.40 426	0.21 217	0.30 442	0.24 307	0.31 470	0.18 373	0.22 268	0.18 358	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

XX-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.83 655	0.26 588	0.17 544	0.23 361	0.13 90	0.40 426	0.18 143	0.20 287	0.41 516	0.31 470	0.10 95	0.32 430	0.12 131	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

BEATNet_4x	0.22 418	0.18 537	0.47 498	0.22 393	0.10 140	0.28 459	0.14 127	0.46 501	0.32 401	0.31 460	0.34 437	0.31 470	0.25 482	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.10 459	0.08 351

MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

SCION-MonSter	0.32 584	0.22 597	0.44 469	0.29 643	0.28 681	0.54 671	0.21 474	0.46 501	0.57 653	0.32 482	0.54 624	0.32 480	0.29 544	0.39 478	0.52 653	0.10 480	0.10 575	0.25 689	0.22 688	0.18 641	0.14 595

BUS	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.43 627	0.17 290	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.32 480	0.20 400	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

IER	0.23 436	0.12 306	0.39 402	0.20 259	0.14 422	0.31 516	0.19 390	0.42 455	0.36 455	0.33 497	0.40 507	0.32 480	0.33 587	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

NINENet	0.25 495	0.15 473	0.37 366	0.23 454	0.16 519	0.43 627	0.17 290	0.60 664	0.46 583	0.32 482	0.37 467	0.32 480	0.20 400	0.42 493	0.21 442	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.08 345	0.11 510	0.10 486

AASNet	0.27 525	0.19 554	0.49 515	0.26 588	0.17 544	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.48 600	0.35 534	0.40 507	0.32 480	0.25 482	0.28 380	0.34 580	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.13 569	0.11 527

GANet-ADL	0.21 382	0.12 306	0.45 482	0.23 454	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.46 501	0.35 442	0.25 345	0.32 403	0.32 480	0.19 389	0.24 294	0.20 415	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

HCRNet	0.24 467	0.25 616	0.33 314	0.34 677	0.16 519	0.27 439	0.18 341	0.43 469	0.35 442	0.30 442	0.35 448	0.32 480	0.22 428	0.44 499	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.10 459	0.09 426

FINET	0.34 603	0.27 635	0.80 645	0.24 512	0.24 658	0.36 577	0.34 654	0.54 604	0.72 690	0.39 590	0.47 588	0.32 480	0.30 559	0.51 527	0.32 568	0.19 674	0.17 676	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

CCAANet	0.25 495	0.13 380	0.51 536	0.22 393	0.15 486	0.29 481	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.26 358	0.49 596	0.32 480	0.24 460	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.10 486

MWDA-net	0.29 560	0.21 582	0.47 498	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 640	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 611	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

Selective-IGEV-i16pb	0.39 635	0.12 306	2.18 739	0.21 319	0.15 486	0.68 693	0.32 640	0.56 630	0.57 653	0.25 345	0.44 558	0.33 489	0.21 410	0.80 668	0.25 508	0.14 614	0.10 575	0.09 385	0.10 505	0.12 551	0.13 571

Selective-IGEV-i1	0.21 382	0.10 159	0.31 286	0.23 454	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.46 501	0.42 529	0.27 368	0.32 403	0.33 489	0.17 342	0.25 325	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.09 426

ITSA-stereo	0.25 495	0.15 473	0.33 314	0.23 454	0.11 204	0.27 439	0.18 341	0.56 630	0.59 658	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.28 529	0.49 518	0.30 554	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.13 571

riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

HBP-ISP	0.33 594	0.30 654	0.72 627	0.22 393	0.16 519	0.32 530	0.22 504	0.54 604	0.44 553	0.41 609	0.49 596	0.33 489	0.38 619	0.73 639	0.25 508	0.18 668	0.19 689	0.24 685	0.20 676	0.16 610	0.13 571

IIG-Stereo	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.29 643	0.12 285	0.23 361	0.14 127	0.38 400	0.31 389	0.34 517	0.37 467	0.33 489	0.21 410	0.70 627	0.26 522	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

DMCA	0.22 418	0.14 434	0.36 357	0.22 393	0.14 422	0.27 439	0.20 443	0.43 469	0.38 481	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.24 460	0.24 294	0.28 534	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.11 527

FADNet-RVC-Resample	0.29 560	0.25 616	0.93 676	0.26 588	0.16 519	0.32 530	0.21 474	0.47 511	0.39 491	0.35 534	0.38 482	0.33 489	0.27 512	0.53 540	0.24 498	0.10 480	0.10 575	0.14 616	0.13 614	0.13 569	0.16 618

SuperB	0.49 673	0.28 638	2.23 740	0.23 454	0.15 486	0.41 611	0.32 640	0.47 511	0.82 702	0.43 625	0.50 600	0.33 489	0.45 653	0.68 622	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.98 749	0.14 595

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 495	0.14 434	0.95 679	0.21 319	0.27 675	0.20 269	0.19 390	0.48 524	0.25 297	0.26 358	0.55 629	0.34 499	0.18 373	0.25 325	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.12 585	0.12 551	0.12 551

ffm	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ff1	0.29 560	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

mmx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

xxx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

HH	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

HanStereo	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

iRaft-Stereo_5w	0.23 436	0.18 537	0.44 469	0.22 393	0.13 370	0.19 226	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.34 499	0.23 442	0.65 613	0.27 528	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

DAS	0.27 525	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.75 648	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SepStereo	0.26 514	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.64 606	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

OMP-Stereo	0.23 436	0.14 434	0.35 337	0.29 643	0.13 370	0.21 303	0.16 238	0.37 392	0.33 415	0.34 517	0.30 378	0.34 499	0.19 389	0.70 627	0.24 498	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

KYRaft	0.22 418	0.10 159	0.30 270	0.23 454	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.35 361	0.24 281	0.35 534	0.54 624	0.34 499	0.26 493	0.29 400	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.08 294	0.31 707

THIR-Stereo	0.29 560	0.12 306	0.41 435	0.19 180	0.11 204	0.28 459	0.72 727	0.32 308	0.35 442	0.37 559	0.65 666	0.34 499	0.50 671	0.57 565	0.45 633	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 641	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 469	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 584	0.15 473	1.26 712	0.23 454	0.18 566	0.32 530	0.18 341	0.59 655	0.60 663	0.36 551	0.45 571	0.35 513	0.29 544	0.36 464	0.25 508	0.14 614	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.15 608

ADCRef	0.38 630	0.24 611	0.88 667	0.26 588	0.21 620	0.49 655	0.27 592	0.52 582	0.48 600	0.50 655	0.58 642	0.35 513	0.47 662	0.48 513	1.29 733	0.09 425	0.08 501	0.12 567	0.12 585	0.11 510	0.11 527

AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 366	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
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.
PS-NSSS	0.32 584	0.30 654	0.46 490	0.23 454	0.17 544	0.33 541	0.24 553	0.57 640	0.41 521	0.37 559	0.52 614	0.35 513	0.30 559	0.80 668	0.30 554	0.17 657	0.14 644	0.21 675	0.15 639	0.15 602	0.13 571

MWSP-net	0.25 495	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.40 684	0.50 545	0.43 537	0.32 482	0.33 426	0.36 518	0.31 576	0.28 380	0.31 562	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

MEA-ACV	0.26 514	0.11 242	0.42 445	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.24 553	0.53 594	0.47 588	0.35 534	0.42 533	0.36 518	0.34 596	0.47 509	0.27 528	0.09 425	0.09 540	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.10 486

FLISNet	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

CoSv	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

STrans-v2	0.24 467	0.13 380	0.54 550	0.21 319	0.12 285	0.23 361	0.21 474	0.47 511	0.28 339	0.31 460	0.42 533	0.36 518	0.35 602	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

TransformOpticalFlow	0.24 467	0.13 380	0.56 564	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.32 401	0.30 442	0.43 547	0.36 518	0.31 576	0.61 589	0.20 415	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.07 263

MMNet	0.27 525	0.14 434	0.49 515	0.24 512	0.17 544	0.47 644	0.22 504	0.45 490	0.51 621	0.39 590	0.41 516	0.36 518	0.33 587	0.39 478	0.34 580	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

PWCDC_ROB	0.38 630	0.30 654	0.60 580	0.33 674	0.20 612	0.42 618	0.19 390	0.58 649	0.89 711	0.42 619	1.26 721	0.36 518	0.34 596	0.50 522	0.38 595	0.18 668	0.11 601	0.11 528	0.09 457	0.19 650	0.13 571

DualNet (step1)	0.28 547	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.23 686	0.09 540	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample9	0.42 647	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample7	0.25 495	0.15 473	0.35 337	0.20 259	0.14 422	0.28 459	0.21 474	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.14 614	0.09 540	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

PCWNet_CMD	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

delet	0.27 525	0.14 434	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.41 611	0.29 615	0.49 534	0.48 600	0.33 497	0.41 516	0.37 526	0.30 559	0.48 513	0.34 580	0.09 425	0.09 540	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.08 351

UPFNet	0.25 495	0.12 306	0.38 386	0.24 512	0.19 593	0.37 584	0.28 608	0.48 524	0.38 481	0.34 517	0.37 467	0.37 526	0.28 529	0.39 478	0.33 575	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.08 351

MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 410	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

DispNO	0.27 525	0.18 537	0.62 591	0.23 454	0.17 544	0.25 404	0.22 504	0.45 490	0.41 521	0.32 482	0.39 496	0.38 534	0.27 512	0.77 660	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.08 351

SDNR	0.42 647	0.21 582	0.82 652	0.21 319	0.18 566	1.27 735	0.17 290	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.81 690	0.38 534	0.27 512	1.19 721	0.38 595	0.23 686	0.24 709	0.17 650	0.13 614	0.17 627	0.20 664

BSDual-CNN	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

psmg	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.23 531	0.51 563	0.34 425	0.35 534	0.38 482	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

RAFT	0.21 382	0.17 522	0.32 296	0.24 512	0.12 285	0.25 404	0.27 592	0.35 361	0.28 339	0.33 497	0.33 426	0.38 534	0.22 428	0.29 400	0.17 329	0.08 318	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.10 459	0.06 161

CFNet_pseudo	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.19 180	0.13 370	0.26 428	0.16 238	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

xxxx	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.37 584	0.20 443	0.58 649	0.38 481	0.29 410	0.42 533	0.38 534	0.24 460	0.46 505	2.20 752	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

ACVNet	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.27 439	0.23 531	0.39 412	0.44 553	0.28 381	0.41 516	0.38 534	0.26 493	0.27 365	0.32 568	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.07 263

acv_ft	0.25 495	0.13 380	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.21 474	0.45 490	0.44 553	0.38 574	0.41 516	0.38 534	0.27 512	0.27 365	0.35 584	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.07 263

PSMNet-RSSM	0.24 467	0.15 473	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.20 443	0.48 524	0.37 466	0.30 442	0.44 558	0.38 534	0.26 493	0.52 533	0.22 464	0.12 568	0.07 409	0.11 528	0.13 614	0.10 459	0.09 426

CFNet	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.22 393	0.14 422	0.33 541	0.14 127	0.51 563	0.45 565	0.30 442	0.40 507	0.38 534	0.27 512	0.76 654	0.25 508	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.08 351

ccs_rob	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.20 259	0.13 370	0.26 428	0.17 290	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

Select-FE	0.23 436	0.14 434	0.78 635	0.22 393	0.18 566	0.22 336	0.13 90	0.43 469	0.26 309	0.28 381	0.33 426	0.39 546	0.29 544	0.27 365	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.13 614	0.08 294	0.12 551

z-ln-s-r	0.32 584	0.21 582	0.82 652	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.26 585	0.43 469	0.50 617	0.32 482	0.60 650	0.39 546	0.29 544	0.73 639	0.66 680	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.08 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 436	0.13 380	0.83 655	0.20 259	0.21 620	0.23 361	0.17 290	0.48 524	0.27 320	0.23 320	0.29 362	0.39 546	0.23 442	0.25 325	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.11 546	0.11 510	0.10 486

1111x	0.32 584	0.11 242	0.40 410	0.22 393	0.11 204	0.32 530	0.26 585	0.59 655	0.43 537	0.31 460	0.41 516	0.39 546	0.28 529	0.76 654	1.37 734	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

CFNet_ucs	0.24 467	0.13 380	0.50 526	0.20 259	0.15 486	0.28 459	0.17 290	0.49 534	0.45 565	0.32 482	0.42 533	0.39 546	0.22 428	0.31 423	0.21 442	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.09 457	0.12 551	0.11 527

ToySt	0.24 467	0.16 502	0.48 509	0.21 319	0.13 370	0.29 481	0.29 615	0.39 412	0.39 491	0.27 368	0.35 448	0.39 546	0.31 576	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 526	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

GANet-RSSM	0.24 467	0.14 434	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.21 474	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.39 496	0.39 546	0.28 529	0.58 572	0.23 485	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.09 426

DSFCA	0.27 525	0.13 380	0.36 357	0.20 259	0.17 544	0.38 592	0.31 631	0.47 511	0.43 537	0.43 625	0.37 467	0.39 546	0.29 544	0.52 533	0.32 568	0.12 568	0.10 575	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

DMCA-RVC	0.27 525	0.21 582	0.61 583	0.28 640	0.17 544	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.35 442	0.40 600	0.37 467	0.39 546	0.36 606	0.43 495	0.30 554	0.13 589	0.10 575	0.15 632	0.11 546	0.13 569	0.10 486

DeepPrunerF	0.44 659	0.29 647	1.29 715	0.33 674	0.30 692	0.35 570	0.36 663	0.62 677	1.15 738	0.40 600	0.44 558	0.39 546	0.41 635	0.80 668	0.52 653	0.18 668	0.14 644	0.23 683	0.21 679	0.17 627	0.17 631

TDLM	0.30 568	0.21 582	0.38 386	0.28 640	0.15 486	0.33 541	0.32 640	0.52 582	0.47 588	0.38 574	0.43 547	0.39 546	0.29 544	0.91 691	0.28 534	0.14 614	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.12 551	0.10 486

UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 326	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 469	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

iResNetv2_ROB	0.27 525	0.26 627	0.72 627	0.23 454	0.13 370	0.29 481	0.18 341	0.52 582	0.49 609	0.37 559	0.45 571	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.12 551	0.09 426

xyz-stereo	1.40 739	0.10 159	17.09 784	0.18 116	0.07 3	4.78 758	0.18 341	0.29 263	0.34 425	0.36 551	2.81 759	0.40 561	0.29 544	0.56 561	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.06 172	0.06 114	0.05 37

G2L-Stereo_test	0.24 467	0.16 502	0.38 386	0.19 180	0.13 370	0.27 439	0.24 553	0.49 534	0.38 481	0.37 559	0.37 467	0.40 561	0.24 460	0.52 533	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.08 351

G2L-Stereo	0.25 495	0.16 502	0.47 498	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.18 341	0.46 501	0.35 442	0.33 497	0.37 467	0.40 561	0.22 428	0.60 582	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.09 426

TCMNet	0.33 594	0.23 607	0.72 627	0.29 643	0.30 692	0.40 607	0.28 608	0.50 545	0.47 588	0.37 559	0.45 571	0.40 561	0.29 544	0.60 582	0.39 603	0.14 614	0.13 633	0.15 632	0.14 629	0.17 627	0.15 608

GMStereo_Zeroshot	0.24 467	0.21 582	0.45 482	0.26 588	0.13 370	0.28 459	0.15 184	0.39 412	0.35 442	0.37 559	0.43 547	0.40 561	0.17 342	0.34 444	0.20 415	0.12 568	0.07 409	0.13 589	0.07 258	0.16 610	0.09 426

GwcNet-RSSM	0.26 514	0.17 522	0.46 490	0.21 319	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.44 477	0.42 529	0.31 460	0.45 571	0.40 561	0.26 493	0.55 550	0.28 534	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

NVstereo2D	0.31 575	0.16 502	0.54 550	0.24 512	0.22 637	0.42 618	0.28 608	0.58 649	0.56 650	0.28 381	0.38 482	0.40 561	0.30 559	0.71 631	0.28 534	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.10 505	0.19 650	0.16 618

G2L-ROB	0.23 436	0.15 473	0.41 435	0.19 180	0.12 285	0.27 439	0.21 474	0.47 511	0.33 415	0.34 517	0.31 393	0.41 568	0.22 428	0.49 518	0.26 522	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

UGAM	0.26 514	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.25 571	0.32 308	0.41 521	0.31 460	0.42 533	0.41 568	0.22 428	0.92 692	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.14 616	0.12 585	0.10 459	0.07 263

LL-Strereo	0.29 560	0.25 616	0.58 572	0.25 553	0.21 620	0.23 361	0.24 553	0.55 614	0.42 529	0.34 517	0.32 403	0.41 568	0.40 631	0.94 696	0.23 485	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.09 426

iinet-f	0.30 568	0.18 537	1.03 690	0.20 259	0.15 486	0.44 629	0.22 504	0.45 490	0.37 466	0.35 534	0.44 558	0.41 568	0.34 596	0.34 444	0.40 611	0.10 480	0.09 540	0.08 283	0.08 345	0.13 569	0.11 527

PSMNet-ADL	0.25 495	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.14 422	0.31 516	0.22 504	0.44 477	0.36 455	0.27 368	0.33 426	0.41 568	0.28 529	0.61 589	0.29 546	0.11 528	0.09 540	0.09 385	0.11 546	0.10 459	0.10 486

HGLStereo	0.27 525	0.14 434	0.46 490	0.24 512	0.21 620	0.33 541	0.23 531	0.50 545	0.42 529	0.35 534	0.48 594	0.41 568	0.33 587	0.45 502	0.33 575	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.12 551

FADNet-RVC	0.31 575	0.35 676	0.78 635	0.25 553	0.20 612	0.33 541	0.20 443	0.49 534	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.41 568	0.29 544	0.63 604	0.31 562	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.15 639	0.19 650	0.19 652

PA-Net	0.37 623	0.28 638	0.83 655	0.31 662	0.28 681	0.39 601	0.42 688	0.51 563	0.55 647	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 644	0.12 568	0.23 707	0.16 644	0.23 691	0.12 551	0.18 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 337	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 525	0.13 380	0.45 482	0.26 588	0.19 593	0.24 384	0.14 127	0.45 490	0.43 537	0.39 590	0.48 594	0.42 577	0.27 512	0.32 430	0.29 546	0.20 677	0.12 621	0.17 650	0.16 651	0.16 610	0.20 664

CSP-Net	0.27 525	0.15 473	0.30 270	0.21 319	0.14 422	0.44 629	0.24 553	0.50 545	0.40 509	0.41 609	0.43 547	0.42 577	0.26 493	0.66 617	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.09 426

cf-r	0.24 467	0.15 473	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.22 504	0.42 455	0.40 509	0.30 442	0.42 533	0.42 577	0.26 493	0.43 495	0.25 508	0.11 528	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.08 351

NOSS_ROB	0.31 575	0.20 567	0.35 337	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 685	0.22 688	0.17 627	0.17 631

PSMNet-RUCA	0.37 623	0.41 696	0.66 609	0.46 713	0.41 708	0.34 555	0.25 571	0.57 640	0.45 565	0.39 590	0.52 614	0.43 581	0.33 587	0.41 489	0.29 546	0.25 698	0.14 644	0.33 713	0.21 679	0.31 703	0.22 679

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 568	0.20 567	0.70 622	0.21 319	0.17 544	0.46 637	0.27 592	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.55 629	0.43 581	0.30 559	0.46 505	0.38 595	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.11 510	0.10 486

hknet	0.25 495	0.14 434	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.37 466	0.34 517	0.35 448	0.43 581	0.27 512	0.37 467	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

AACVNet	0.26 514	0.16 502	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.41 441	0.31 389	0.38 574	0.42 533	0.43 581	0.28 529	0.73 639	0.25 508	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.11 527

UNet	0.28 547	0.14 434	0.69 616	0.23 454	0.20 612	0.44 629	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.43 581	0.33 587	0.40 487	0.31 562	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CFNet-ft	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

FADNet	0.32 584	0.36 679	0.74 632	0.23 454	0.22 637	0.37 584	0.19 390	0.53 594	0.48 600	0.32 482	0.36 458	0.43 581	0.32 584	0.64 606	0.25 508	0.16 645	0.16 669	0.14 616	0.16 651	0.24 676	0.19 652

CFNet_RVC	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

CVANet_RVC	0.30 568	0.19 554	0.41 435	0.26 588	0.16 519	0.33 541	0.26 585	0.52 582	0.47 588	0.40 600	0.46 581	0.43 581	0.31 576	0.89 687	0.26 522	0.14 614	0.09 540	0.14 616	0.13 614	0.14 587	0.10 486

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 578	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 575	0.22 597	0.50 526	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.24 553	0.47 511	0.54 641	0.38 574	0.60 650	0.43 581	0.29 544	0.87 682	0.40 611	0.11 528	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

RT-IGEV	0.25 495	0.10 159	0.48 509	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.28 608	0.53 594	0.39 491	0.36 551	0.41 516	0.44 592	0.30 559	0.28 380	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.10 486

Anonymous_2	0.37 623	0.21 582	0.47 498	0.20 259	0.21 620	0.42 618	0.26 585	0.38 400	0.29 358	0.33 497	0.30 378	0.44 592	0.38 619	0.36 464	0.29 546	0.26 699	0.29 719	0.44 723	1.41 761	0.34 707	0.21 673

ADLNet	0.28 547	0.15 473	0.42 445	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.23 531	0.53 594	0.43 537	0.42 619	0.41 516	0.44 592	0.27 512	0.55 550	0.35 584	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.12 551

STTStereo	0.28 547	0.20 567	0.61 583	0.25 553	0.17 544	0.29 481	0.24 553	0.47 511	0.39 491	0.39 590	0.41 516	0.44 592	0.28 529	0.40 487	0.28 534	0.13 589	0.12 621	0.13 589	0.16 651	0.12 551	0.11 527

DRN-Test	0.33 594	0.17 522	0.61 583	0.27 616	0.19 593	0.46 637	0.29 615	0.65 686	0.51 621	0.47 648	0.46 581	0.44 592	0.34 596	0.62 597	0.41 620	0.12 568	0.08 501	0.13 589	0.12 585	0.12 551	0.10 486

w-ln-seven-2	0.36 613	0.29 647	1.06 692	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.30 626	0.50 545	0.54 641	0.45 636	0.55 629	0.45 597	0.41 635	0.62 597	0.49 644	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.11 527

coex_refinement	0.26 514	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.15 486	0.31 516	0.20 443	0.49 534	0.42 529	0.35 534	0.42 533	0.45 597	0.27 512	0.55 550	0.33 575	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.10 459	0.10 486

GASNet	0.36 613	0.46 702	0.88 667	0.34 677	0.23 650	0.35 570	0.22 504	0.60 664	0.53 635	0.40 600	0.37 467	0.45 597	0.30 559	0.79 664	0.35 584	0.15 629	0.10 575	0.14 616	0.14 629	0.22 669	0.12 551

dad	0.28 547	0.31 662	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.30 500	0.20 443	0.33 324	0.49 609	0.44 632	0.44 558	0.45 597	0.21 410	0.41 489	0.26 522	0.20 677	0.11 601	0.20 672	0.11 546	0.14 587	0.10 486

ADLNet2	0.30 568	0.17 522	0.72 627	0.23 454	0.17 544	0.36 577	0.24 553	0.52 582	0.51 621	0.32 482	0.38 482	0.45 597	0.30 559	0.69 624	0.35 584	0.10 480	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.12 551	0.10 486

Syn2CoEx	0.36 613	0.31 662	0.78 635	0.34 677	0.21 620	0.41 611	0.28 608	0.61 668	0.49 609	0.42 619	0.56 636	0.45 597	0.44 650	0.69 624	0.38 595	0.17 657	0.14 644	0.15 632	0.12 585	0.13 569	0.12 551

psm_up	0.29 560	0.16 502	0.41 435	0.26 588	0.17 544	0.32 530	0.26 585	0.55 614	0.43 537	0.36 551	0.40 507	0.45 597	0.37 615	0.58 572	0.30 554	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.10 459	0.10 486

CBMV_ROB	0.33 594	0.18 537	0.53 547	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.20 443	0.51 563	0.45 565	0.51 660	0.55 629	0.45 597	0.42 644	0.71 631	0.32 568	0.18 668	0.19 689	0.23 683	0.21 679	0.14 587	0.15 608

SACVNet	0.30 568	0.20 567	0.41 435	0.25 553	0.18 566	0.34 555	0.25 571	0.52 582	0.40 509	0.41 609	0.44 558	0.46 605	0.32 584	0.71 631	0.25 508	0.13 589	0.10 575	0.12 567	0.12 585	0.16 610	0.17 631

ADCP+	0.45 662	0.24 611	1.15 704	0.25 553	0.22 637	0.56 673	0.39 678	0.54 604	0.51 621	0.44 632	0.51 606	0.46 605	0.52 676	0.56 561	1.89 748	0.10 480	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.14 587	0.13 571

DCVSM-stereo	0.24 467	0.13 380	0.52 543	0.20 259	0.14 422	0.26 428	0.13 90	0.34 337	0.34 425	0.41 609	0.33 426	0.47 607	0.29 544	0.30 416	0.22 464	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.12 551	0.15 608

SQANet	0.40 642	0.48 706	0.67 610	0.48 715	0.39 705	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 720	0.15 660	0.40 721	0.21 679	0.45 718	0.31 707

ssnet_v2	0.28 547	0.16 502	0.44 469	0.22 393	0.15 486	0.40 607	0.30 626	0.57 640	0.46 583	0.38 574	0.36 458	0.47 607	0.29 544	0.38 473	0.39 603	0.13 589	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.11 527

Consistency-Raft	0.55 687	0.48 706	1.02 688	0.45 710	0.49 719	0.49 655	0.47 702	0.72 707	0.72 690	0.45 636	0.82 692	0.47 607	0.60 689	0.50 522	0.63 674	0.39 724	0.39 730	0.44 723	0.51 733	0.52 722	0.37 715

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 613	0.36 679	0.53 547	0.34 677	0.19 593	0.51 660	0.24 553	0.55 614	0.38 481	0.41 609	0.47 588	0.47 607	0.27 512	0.73 639	0.30 554	0.36 720	0.19 689	0.27 691	0.17 661	0.26 687	0.23 686

RASNet	0.28 547	0.14 434	0.44 469	0.22 393	0.18 566	0.32 530	0.19 390	0.48 524	0.38 481	0.29 410	0.43 547	0.47 607	0.37 615	0.79 664	0.36 590	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.07 263

STTRV1_RVC	0.42 647	0.32 668	0.89 670	0.29 643	0.36 702	0.49 655	0.31 631	0.61 668	0.53 635	0.46 640	0.56 636	0.47 607	0.43 648	1.00 705	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.20 672	0.18 668	0.25 678	0.17 631

DStereoO	0.46 664	0.32 668	0.51 536	0.36 688	0.29 691	0.38 592	0.45 694	0.55 614	0.60 663	0.47 648	0.49 596	0.48 614	0.73 708	0.59 578	0.69 683	0.81 745	0.18 682	0.38 718	0.19 674	0.46 719	0.20 664

DDVS	0.25 495	0.15 473	0.39 402	0.24 512	0.17 544	0.34 555	0.21 474	0.41 441	0.30 375	0.33 497	0.41 516	0.48 614	0.21 410	0.52 533	0.27 528	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.14 595

CRFU-Net	0.28 547	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.15 486	0.45 635	0.23 531	0.50 545	0.30 375	0.43 625	0.41 516	0.48 614	0.46 659	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

APVNet	0.36 613	0.20 567	0.70 622	0.26 588	0.22 637	0.52 669	0.35 658	0.61 668	0.44 553	0.38 574	0.52 614	0.48 614	0.38 619	0.84 677	0.46 639	0.13 589	0.14 644	0.15 632	0.16 651	0.16 610	0.15 608

CC-Net-ROB	0.43 653	0.47 704	0.65 604	0.37 694	0.23 650	0.51 660	0.29 615	0.66 692	0.49 609	0.46 640	0.51 606	0.48 614	0.38 619	0.96 700	0.35 584	0.34 718	0.23 707	0.55 729	0.25 698	0.31 703	0.20 664

StereoDRNet	0.32 584	0.22 597	0.61 583	0.27 616	0.21 620	0.42 618	0.30 626	0.61 668	0.48 600	0.46 640	0.39 496	0.48 614	0.30 559	0.57 565	0.40 611	0.11 528	0.09 540	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.10 486

DStereoSA	0.81 720	0.37 685	1.08 695	0.51 721	0.65 733	0.67 691	1.44 758	0.74 709	1.06 731	0.54 675	1.67 739	0.49 620	1.78 747	0.96 700	1.69 742	0.28 709	0.43 733	0.27 691	0.51 733	0.40 715	0.58 732

zh-mn7	0.46 664	0.45 701	1.48 723	0.25 553	0.19 593	0.44 629	0.29 615	0.56 630	0.82 702	0.65 692	0.96 705	0.49 620	0.38 619	0.88 685	0.63 674	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.13 569	0.14 595

fast-acv-ft	0.31 575	0.20 567	0.81 648	0.24 512	0.18 566	0.46 637	0.27 592	0.41 441	0.49 609	0.39 590	0.55 629	0.49 620	0.35 602	0.37 467	0.38 595	0.11 528	0.11 601	0.11 528	0.12 585	0.12 551	0.09 426

S-Stereo	0.38 630	0.20 567	1.05 691	0.27 616	0.22 637	0.38 592	0.32 640	0.55 614	0.66 677	0.39 590	0.59 645	0.49 620	0.41 635	0.75 648	0.40 611	0.12 568	0.15 660	0.13 589	0.13 614	0.16 610	0.21 673

RTSC	0.39 635	0.28 638	0.78 635	0.27 616	0.18 566	0.49 655	0.22 504	0.59 655	0.84 709	0.55 677	0.53 621	0.49 620	0.36 606	0.67 621	0.82 694	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.17 627	0.17 631

NaN_ROB	0.41 644	0.28 638	0.62 591	0.30 656	0.19 593	0.51 660	0.47 702	0.58 649	0.59 658	0.56 678	0.47 588	0.49 620	0.41 635	1.21 724	0.64 677	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

MDST_ROB	0.48 670	0.14 434	0.95 679	0.30 656	0.21 620	1.33 738	0.32 640	0.77 712	0.56 650	1.06 727	0.71 677	0.49 620	0.35 602	1.26 727	0.38 595	0.13 589	0.11 601	0.16 644	0.13 614	0.12 551	0.12 551

PSMNet_ROB	0.33 594	0.24 611	0.54 550	0.31 662	0.21 620	0.42 618	0.43 690	0.59 655	0.47 588	0.37 559	0.44 558	0.49 620	0.31 576	0.64 606	0.43 625	0.14 614	0.10 575	0.15 632	0.14 629	0.13 569	0.11 527

Wz-Net-LNSev	0.34 603	0.29 647	0.91 672	0.26 588	0.21 620	0.47 644	0.31 631	0.54 604	0.54 641	0.44 632	0.52 614	0.50 628	0.35 602	0.39 478	0.39 603	0.11 528	0.11 601	0.10 469	0.09 457	0.14 587	0.13 571

HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 445	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 628	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 653	0.47 704	0.69 616	0.38 696	0.20 612	0.51 660	0.48 706	0.66 692	0.66 677	0.46 640	0.46 581	0.50 628	0.44 650	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 709	0.18 668	0.27 692	0.22 679
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
CBMV	0.33 594	0.21 582	0.54 550	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 652	0.53 594	0.48 600	0.52 667	0.49 596	0.50 628	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

YMNet_1	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

UGAM-zero	0.23 436	0.10 159	0.54 550	0.19 180	0.13 370	0.21 303	0.14 127	0.44 477	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.51 632	0.33 587	0.65 613	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.06 114	0.07 263

GwcNet	0.35 608	0.23 607	0.88 667	0.25 553	0.24 658	0.48 650	0.27 592	0.55 614	0.57 653	0.38 574	0.52 614	0.51 632	0.32 584	0.60 582	0.41 620	0.13 589	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.13 569	0.14 595

DLCB_ROB	0.28 547	0.16 502	0.34 326	0.27 616	0.16 519	0.38 592	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.46 640	0.46 581	0.51 632	0.33 587	0.53 540	0.33 575	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.09 426

PWC_ROB	0.38 630	0.29 647	0.69 616	0.25 553	0.20 612	0.38 592	0.19 390	0.58 649	0.67 680	0.57 680	0.85 695	0.51 632	0.40 631	0.71 631	0.52 653	0.13 589	0.09 540	0.14 616	0.10 505	0.17 627	0.14 595

zh-sn7	0.48 670	0.51 713	1.43 721	0.29 643	0.20 612	0.47 644	0.39 678	0.57 640	0.62 669	0.52 667	0.81 690	0.52 638	0.56 681	1.05 710	0.87 699	0.12 568	0.13 633	0.13 589	0.13 614	0.17 627	0.16 618

DGSMNet	0.61 698	0.29 647	0.91 672	0.51 721	0.70 735	0.62 686	1.38 757	0.59 655	0.55 647	0.37 559	0.61 657	0.52 638	0.33 587	0.65 613	0.43 625	0.53 727	0.60 753	0.67 734	0.61 743	0.63 729	0.61 739

aanetorigin	0.39 635	0.29 647	1.09 696	0.24 512	0.19 593	0.28 459	0.37 667	0.33 324	0.47 588	0.94 716	0.82 692	0.52 638	0.54 677	0.49 518	0.50 650	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.16 610	0.15 608

ac_64	0.27 525	0.13 380	0.41 435	0.24 512	0.17 544	0.36 577	0.22 504	0.46 501	0.33 415	0.35 534	0.36 458	0.52 638	0.30 559	0.62 597	0.32 568	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

SGM-Forest	0.36 613	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 685	0.55 614	0.48 600	0.52 667	0.60 650	0.52 638	0.41 635	0.85 679	0.50 650	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 659	0.40 692	1.09 696	0.25 553	0.18 566	0.61 684	0.34 654	0.56 630	0.93 723	0.43 625	0.96 705	0.53 643	0.39 626	0.94 696	0.59 664	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.14 587	0.13 571

w-ln-seven	0.42 647	0.30 654	1.18 705	0.26 588	0.22 637	0.58 677	0.31 631	0.62 677	0.81 701	0.58 681	0.61 657	0.53 643	0.36 606	0.57 565	0.65 679	0.11 528	0.10 575	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.13 571

Wz-Net-MNSev	0.36 613	0.26 627	0.79 642	0.26 588	0.21 620	0.59 680	0.38 673	0.55 614	0.56 650	0.48 652	0.54 624	0.53 643	0.36 606	0.60 582	0.44 630	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.11 546	0.15 602	0.13 571

hitnet-ft	0.29 560	0.17 522	0.40 410	0.19 180	0.14 422	0.39 601	0.23 531	0.44 477	0.41 521	0.36 551	0.46 581	0.53 643	0.34 596	0.76 654	0.32 568	0.14 614	0.10 575	0.13 589	0.10 505	0.15 602	0.13 571

anonymity	0.56 688	0.54 718	0.70 622	0.47 714	0.61 730	0.56 673	0.43 690	0.69 702	0.49 609	0.63 688	0.55 629	0.54 647	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.55 730	0.53 746	0.50 726	0.54 737	0.51 721	0.56 729

AnyNet_C32	0.51 681	0.40 692	1.10 700	0.29 643	0.28 681	0.59 680	0.58 716	0.54 604	0.60 663	0.62 686	0.66 668	0.54 647	0.54 677	0.78 662	1.74 745	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.20 659	0.20 664

MultiAttention	1.02 731	0.13 380	0.43 459	0.35 686	0.43 711	5.36 759	1.71 759	0.69 702	0.53 635	0.36 551	0.63 663	0.55 649	0.22 428	7.60 774	0.43 625	0.09 425	0.06 266	0.14 616	0.24 693	0.26 687	0.30 704

PAM	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.22 393	0.15 486	0.34 555	0.21 474	0.37 392	0.22 237	0.31 460	0.27 340	0.55 649	0.26 493	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.09 426

ADCL	0.47 667	0.22 597	1.00 685	0.27 616	0.19 593	0.74 699	0.64 721	0.54 604	0.69 685	0.56 678	0.71 677	0.55 649	0.60 689	0.60 582	1.43 735	0.11 528	0.09 540	0.13 589	0.13 614	0.14 587	0.14 595

GANet	0.36 613	0.22 597	0.49 515	0.29 643	0.17 544	0.41 611	0.38 673	0.57 640	0.45 565	0.46 640	0.75 683	0.55 649	0.40 631	0.94 696	0.41 620	0.13 589	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.14 587	0.11 527

PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 653	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

CBFPSM	0.27 525	0.16 502	0.67 610	0.20 259	0.14 422	0.38 592	0.25 571	0.40 426	0.36 455	0.33 497	0.36 458	0.56 653	0.38 619	0.32 430	0.38 595	0.08 318	0.08 501	0.07 176	0.08 345	0.09 383	0.11 527

ccnet	0.42 647	0.31 662	0.48 509	0.27 616	0.32 696	0.60 683	0.32 640	0.65 686	0.46 583	0.53 673	0.66 668	0.56 653	0.45 653	0.72 637	0.61 669	0.26 699	0.19 689	0.24 685	0.21 679	0.26 687	0.22 679

NCC-stereo	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618

Abc-Net	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 644	0.50 711	0.48 509	0.44 709	0.39 705	0.46 637	0.32 640	0.50 545	0.43 537	0.45 636	0.52 614	0.57 658	0.36 606	0.48 513	0.33 575	0.33 717	0.21 697	0.55 729	0.25 698	0.37 713	0.32 710

XQC	0.43 653	0.37 685	0.96 681	0.34 677	0.25 666	0.53 670	0.34 654	0.60 664	0.73 693	0.51 660	0.46 581	0.57 658	0.47 662	0.70 627	0.72 685	0.17 657	0.12 621	0.18 659	0.15 639	0.25 678	0.23 686

RYNet	0.37 623	0.18 537	0.59 578	0.25 553	0.28 681	0.61 684	0.32 640	0.59 655	0.59 658	0.41 609	0.38 482	0.57 658	0.39 626	0.87 682	0.53 656	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.18 641	0.18 645

Nwc_Net	0.37 623	0.25 616	0.68 615	0.31 662	0.24 658	0.44 629	0.30 626	0.65 686	0.50 617	0.37 559	0.69 676	0.58 661	0.45 653	0.60 582	0.40 611	0.15 629	0.12 621	0.19 668	0.21 679	0.14 587	0.13 571

XPNet_ROB	0.33 594	0.20 567	0.43 459	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 660	0.53 621	0.58 661	0.37 615	0.63 604	0.45 633	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

UDG	0.40 642	0.46 702	0.49 515	0.40 701	0.35 700	0.47 644	0.27 592	0.54 604	0.47 588	0.39 590	0.45 571	0.59 663	0.44 650	0.46 505	0.39 603	0.26 699	0.19 689	0.48 725	0.22 688	0.34 707	0.26 697

SHD	0.42 647	0.27 635	0.81 648	0.31 662	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 692	0.94 725	0.63 688	0.60 650	0.59 663	0.47 662	0.59 578	0.58 663	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 679

DANet	0.35 608	0.23 607	0.60 580	0.36 688	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 667	0.50 600	0.59 663	0.41 635	0.76 654	0.49 644	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 613	0.18 537	0.73 631	0.26 588	0.18 566	0.33 541	0.29 615	0.60 664	0.59 658	0.46 640	0.60 650	0.60 666	0.50 671	0.61 589	0.34 580	0.13 589	0.14 644	0.13 589	0.12 585	0.14 587	0.18 645

RTS	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

RTSA	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

DPSNet	0.47 667	0.24 611	0.93 676	0.27 616	0.20 612	0.75 702	0.57 715	0.84 725	0.79 699	0.47 648	0.51 606	0.60 666	0.69 704	0.87 682	0.71 684	0.16 645	0.13 633	0.12 567	0.10 505	0.25 678	0.21 673

RP	0.35 608	0.22 597	0.51 536	0.31 662	0.24 658	0.37 584	0.28 608	0.50 545	0.58 657	0.40 600	0.63 663	0.61 670	0.47 662	0.61 589	0.39 603	0.16 645	0.15 660	0.17 650	0.15 639	0.17 627	0.17 631

NCCL2	0.35 608	0.26 627	0.49 515	0.36 688	0.22 637	0.41 611	0.41 685	0.53 594	0.42 529	0.47 648	0.46 581	0.61 670	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 675	0.21 679	0.16 610	0.16 618

Wz-Net-SNSev	0.43 653	0.41 696	1.27 713	0.30 656	0.21 620	0.44 629	0.41 685	0.61 668	0.65 675	0.46 640	0.65 666	0.62 672	0.39 626	0.74 647	0.59 664	0.12 568	0.11 601	0.12 567	0.13 614	0.16 610	0.14 595

EDNetEfficient	0.63 699	0.37 685	2.40 744	0.26 588	0.25 666	0.38 592	0.49 708	0.41 441	1.06 731	1.38 737	0.87 699	0.62 672	0.95 723	0.65 613	1.65 739	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.19 650	0.17 631

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 681	0.50 711	0.86 664	0.39 698	0.24 658	0.84 711	0.55 713	0.56 630	0.62 669	0.60 683	0.68 672	0.62 672	0.42 644	1.13 719	0.43 625	0.23 686	0.27 715	0.27 691	0.35 716	0.25 678	0.29 703

RGC	0.39 635	0.32 668	0.64 602	0.34 677	0.27 675	0.40 607	0.29 615	0.57 640	0.53 635	0.45 636	0.64 665	0.62 672	0.45 653	0.72 637	0.39 603	0.15 629	0.15 660	0.21 675	0.20 676	0.18 641	0.19 652

ADCMid	0.49 673	0.34 674	1.13 702	0.26 588	0.21 620	0.51 660	0.37 667	0.57 640	0.54 641	0.75 703	0.66 668	0.62 672	0.64 700	0.64 606	1.68 740	0.13 589	0.12 621	0.17 650	0.17 661	0.20 659	0.17 631

PASM	0.45 662	0.35 676	0.90 671	0.35 686	0.33 697	0.39 601	0.38 673	0.50 545	0.61 667	0.52 667	0.51 606	0.62 672	0.45 653	0.93 694	0.48 642	0.26 699	0.29 719	0.29 703	0.33 714	0.29 698	0.26 697

DISCO	0.32 584	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 653	0.37 559	0.45 571	0.62 672	0.36 606	0.64 606	0.49 644	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

ETE_ROB	0.34 603	0.26 627	0.45 482	0.29 643	0.18 566	0.40 607	0.37 667	0.57 640	0.47 588	0.50 655	0.50 600	0.62 672	0.36 606	0.55 550	0.38 595	0.13 589	0.10 575	0.14 616	0.12 585	0.16 610	0.16 618

LSM	1.64 747	0.40 692	2.56 746	2.02 761	17.61 783	0.51 660	0.52 710	0.61 668	0.76 695	0.82 707	1.11 713	0.63 680	0.54 677	0.75 648	0.49 644	0.16 645	0.24 709	0.18 659	0.21 679	0.25 678	2.42 764

PDISCO_ROB	0.43 653	0.30 654	0.67 610	0.43 705	0.36 702	0.67 691	0.32 640	0.72 707	0.76 695	0.43 625	0.53 621	0.63 680	0.40 631	0.66 617	0.47 641	0.21 679	0.12 621	0.21 675	0.19 674	0.25 678	0.20 664

G-Net	0.46 664	0.25 616	0.86 664	0.34 677	0.28 681	0.90 717	0.35 658	0.47 511	0.45 565	0.68 695	1.22 719	0.64 682	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.16 645	0.14 644	0.17 650	0.13 614	0.22 669	0.19 652

Ntro	0.58 693	0.64 726	0.92 674	0.66 731	0.50 720	0.77 703	0.36 663	0.66 692	0.70 687	0.50 655	0.59 645	0.65 683	0.51 674	0.75 648	0.45 633	0.56 731	0.32 724	0.56 732	0.34 715	0.63 729	0.46 724

AF-Net	0.37 623	0.26 627	0.56 564	0.32 668	0.23 650	0.41 611	0.29 615	0.61 668	0.64 674	0.42 619	0.68 672	0.65 683	0.49 669	0.57 565	0.44 630	0.15 629	0.11 601	0.19 668	0.14 629	0.15 602	0.13 571

FBW_ROB	0.43 653	0.26 627	0.54 550	0.31 662	0.20 612	0.51 660	0.32 640	0.70 704	0.60 663	0.59 682	0.55 629	0.65 683	0.41 635	1.40 735	0.51 652	0.13 589	0.17 676	0.21 675	0.16 651	0.17 627	0.18 645

CSAN	0.50 677	0.35 676	0.78 635	0.36 688	0.23 650	0.56 673	0.59 718	0.61 668	0.70 687	0.64 690	0.78 687	0.65 683	0.60 689	1.38 734	0.62 671	0.21 679	0.17 676	0.20 672	0.20 676	0.18 641	0.18 645

otaku	0.57 691	0.62 725	0.87 666	0.63 730	0.44 714	0.73 698	0.37 667	0.65 686	0.66 677	0.51 660	0.75 683	0.66 687	0.45 653	0.69 624	0.46 639	0.53 727	0.34 726	0.55 729	0.35 716	0.60 727	0.45 721

ACV-stereo	0.29 560	0.18 537	0.79 642	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 688	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

stereogan	0.37 623	0.17 522	0.65 604	0.27 616	0.22 637	0.62 686	0.26 585	0.59 655	0.63 673	0.43 625	0.60 650	0.67 688	0.42 644	0.68 622	0.35 584	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.12 585	0.19 650	0.17 631

ADCPNet	0.48 670	0.29 647	1.60 730	0.27 616	0.23 650	0.70 697	0.38 673	0.53 594	0.51 621	0.51 660	0.59 645	0.67 688	0.56 681	0.60 582	1.14 719	0.15 629	0.18 682	0.14 616	0.23 691	0.19 650	0.19 652

HSM	0.28 547	0.16 502	0.35 337	0.20 259	0.15 486	0.33 541	0.19 390	0.53 594	0.37 466	0.36 551	0.38 482	0.67 688	0.31 576	0.89 687	0.23 485	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.08 351

WZ-Net	0.52 685	0.38 690	1.90 736	0.30 656	0.24 658	0.57 676	0.48 706	0.62 677	0.78 698	0.50 655	0.71 677	0.68 692	0.54 677	0.98 704	0.84 695	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.19 650	0.20 664

ADCS	0.58 693	0.40 692	1.35 718	0.29 643	0.24 658	0.55 672	0.45 694	0.67 698	0.83 706	0.76 704	0.71 677	0.68 692	0.60 689	0.76 654	2.23 753	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.17 661	0.22 669	0.22 679

MFMNet_re	0.72 709	0.76 733	0.99 684	0.62 729	0.70 735	0.77 703	0.67 723	0.75 710	0.83 706	0.78 706	0.86 696	0.69 694	0.78 710	0.71 631	0.61 669	0.66 736	0.59 752	0.61 733	0.58 742	0.68 735	0.71 743

DispFullNet	0.66 702	0.89 740	1.59 729	0.77 737	1.21 754	0.51 660	0.23 531	0.59 655	0.72 690	0.69 697	0.61 657	0.69 694	0.91 722	0.79 664	0.48 642	0.27 704	0.12 621	0.73 737	0.30 712	0.65 732	0.40 718

LALA_ROB	0.36 613	0.25 616	0.46 490	0.30 656	0.21 620	0.47 644	0.39 678	0.61 668	0.51 621	0.52 667	0.51 606	0.69 694	0.36 606	0.50 522	0.43 625	0.17 657	0.11 601	0.16 644	0.14 629	0.17 627	0.15 608

Wz-Net-TNSev	0.51 681	0.58 720	1.61 732	0.25 553	0.21 620	0.65 688	0.45 694	0.63 684	0.69 685	0.51 660	0.54 624	0.71 697	0.60 689	1.00 705	0.77 689	0.15 629	0.15 660	0.13 589	0.15 639	0.21 662	0.20 664

psmorigin	0.50 677	0.25 616	3.03 750	0.24 512	0.19 593	0.38 592	0.22 504	0.50 545	0.44 553	0.64 690	0.68 672	0.71 697	0.51 674	0.85 679	0.45 633	0.14 614	0.17 676	0.13 589	0.14 629	0.16 610	0.21 673

edge stereo	0.39 635	0.22 597	0.81 648	0.27 616	0.22 637	0.37 584	0.24 553	0.56 630	0.54 641	0.53 673	0.60 650	0.71 697	0.50 671	0.78 662	0.40 611	0.16 645	0.14 644	0.19 668	0.14 629	0.16 610	0.17 631

AnyNet_C01	0.65 701	0.58 720	2.60 747	0.32 668	0.26 671	0.88 714	0.61 719	0.63 684	0.62 669	0.68 695	0.96 705	0.76 700	0.60 689	0.96 700	1.43 735	0.16 645	0.16 669	0.17 650	0.17 661	0.23 672	0.23 686

PVD	0.58 693	0.34 674	0.84 660	0.39 698	0.31 695	0.59 680	0.47 702	0.80 718	1.25 740	0.92 713	1.09 711	0.79 701	0.82 715	0.85 679	0.76 686	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.18 668	0.27 692	0.35 714

RainbowNet	0.72 709	0.89 740	1.02 688	0.82 739	0.63 732	0.78 706	0.52 710	0.81 720	0.93 723	0.60 683	0.79 688	0.80 702	0.60 689	0.80 668	0.57 658	0.78 743	0.55 749	0.78 740	0.49 730	0.76 739	0.58 732

EDNetEfficientorigin	7.51 771	0.52 717	140.47 804	0.25 553	0.17 544	0.42 618	0.29 615	0.47 511	1.03 728	1.28 734	1.02 709	0.83 703	0.84 718	0.75 648	0.99 707	0.10 480	0.09 540	0.12 567	0.10 505	0.21 662	0.22 679

AANet	0.49 673	0.42 698	1.56 727	0.22 393	0.19 593	0.39 601	0.25 571	0.52 582	0.92 719	0.92 713	0.93 703	0.84 704	0.67 701	0.59 578	0.59 664	0.15 629	0.11 601	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

MFN_U_SF_RVC	0.56 688	0.51 713	1.19 706	0.38 696	0.22 637	0.69 694	0.27 592	0.80 718	0.67 680	0.73 699	0.74 682	0.87 705	0.61 698	0.81 672	0.76 686	0.29 712	0.27 715	0.32 709	0.37 720	0.32 706	0.31 707

MADNet+	1.01 729	1.16 752	4.72 759	0.70 733	0.47 717	1.24 734	0.96 743	0.97 732	0.89 711	0.65 692	0.77 686	0.87 705	0.85 720	2.09 749	1.68 740	0.38 723	0.39 730	0.31 707	0.27 707	0.43 716	0.39 717

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 704	0.64 726	1.06 692	0.45 710	0.27 675	1.40 742	0.58 716	0.78 714	0.92 719	0.84 708	0.86 696	0.88 707	0.68 703	1.33 732	0.68 682	0.37 722	0.29 719	0.34 714	0.36 719	0.43 716	0.37 715

SAMSARA	0.56 688	0.39 691	0.80 645	0.60 728	0.46 716	1.00 721	1.23 755	0.67 698	0.68 683	0.71 698	0.54 624	0.89 708	0.57 684	0.81 672	0.62 671	0.19 674	0.22 702	0.18 659	0.18 668	0.27 692	0.25 695

SANet	0.53 686	0.28 638	0.96 681	0.26 588	0.15 486	0.69 694	0.44 693	0.67 698	1.34 743	0.67 694	0.98 708	0.94 709	0.71 706	0.89 687	0.76 686	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

SPS-STEREO	0.69 706	0.61 724	0.98 683	0.52 724	0.57 726	0.74 699	0.50 709	0.78 714	0.62 669	0.95 719	0.86 696	0.94 709	0.70 705	1.01 707	0.87 699	0.58 733	0.51 743	0.50 726	0.50 732	0.55 724	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 709	0.81 735	1.33 717	0.72 735	0.50 720	0.80 709	0.31 631	0.71 706	0.80 700	0.50 655	0.72 681	0.95 711	0.43 648	0.96 700	1.20 727	1.13 757	0.21 697	0.76 739	0.45 726	0.65 732	0.46 724

coex-ft	3.44 757	0.73 732	48.55 802	0.24 512	0.19 593	0.50 659	0.43 690	0.47 511	2.40 756	7.03 773	1.20 718	0.97 712	2.23 753	0.73 639	1.92 749	0.12 568	0.15 660	0.14 616	0.12 585	0.21 662	0.43 720

MSAF-DinoV2	0.76 716	0.44 700	1.98 737	0.49 719	0.16 519	0.58 677	0.31 631	0.81 720	0.83 706	0.41 609	0.52 614	0.98 713	0.58 686	4.97 769	1.03 709	0.11 528	0.07 409	0.10 469	0.24 693	0.27 692	0.26 697

NVStereoNet_ROB	0.67 703	0.49 710	0.83 655	0.48 715	0.40 707	0.51 660	0.46 697	0.70 704	0.77 697	0.84 708	1.72 740	1.02 714	0.83 717	1.23 725	0.79 692	0.32 716	0.38 729	0.40 721	0.46 727	0.36 711	0.41 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 721	0.66 728	0.80 645	0.53 725	0.50 720	1.23 733	0.55 713	0.94 730	1.32 742	0.89 710	1.32 723	1.04 715	2.32 755	1.29 730	1.14 719	0.31 715	0.35 727	0.30 705	0.39 723	0.34 707	0.60 735

2222	0.57 691	0.36 679	1.06 692	0.45 710	0.25 666	0.89 716	1.27 756	0.66 692	0.59 658	0.51 660	0.91 702	1.08 716	0.57 684	0.84 677	0.84 695	0.21 679	0.15 660	0.25 689	0.18 668	0.25 678	0.15 608

mmmmmm	0.68 704	0.42 698	1.12 701	0.43 705	0.27 675	1.09 724	0.64 721	0.77 712	1.20 739	0.94 716	1.17 717	1.08 716	0.82 715	1.06 711	1.04 711	0.22 684	0.24 709	0.31 707	0.27 707	0.29 698	0.23 686

SGM_RVC	0.50 677	0.19 554	0.50 526	0.25 553	0.15 486	0.69 694	0.39 678	0.68 701	0.82 702	0.95 719	0.84 694	1.13 718	0.76 709	1.16 720	0.60 668	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

IMH-64	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

test_sample8	0.49 673	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.55 614	0.34 425	0.62 686	0.38 482	1.15 721	0.67 701	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

ELAS	0.74 713	0.36 679	0.85 663	0.36 688	0.33 697	1.36 739	0.77 733	0.93 729	0.92 719	1.41 740	1.53 734	1.16 722	1.17 732	0.95 699	1.03 709	0.26 699	0.25 712	0.28 699	0.28 711	0.31 703	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		1.06 748		0.71 734	0.76 741							1.17 723				24.23 801	4.70 776	17.35 792	17.61 791	0.49 720

1111	0.79 719	0.31 662	1.57 728	0.39 698	0.28 681	1.14 728	0.99 745	0.83 723	0.96 726	0.97 722	1.11 713	1.23 724	1.18 733	1.73 743	1.70 743	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.21 679	0.29 698	0.26 697

ELAS_RVC	0.74 713	0.36 679	1.00 685	0.37 694	0.33 697	0.88 714	0.93 742	0.83 723	1.08 733	1.35 736	1.33 725	1.24 725	1.33 741	1.06 711	0.95 705	0.27 704	0.25 712	0.29 703	0.27 707	0.30 702	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 727	1.17 753	1.70 734	0.91 742	0.41 708	1.19 731	0.92 741	1.10 733	1.14 737	1.16 732	1.14 715	1.25 726	0.88 721	1.75 745	1.04 711	0.87 748	0.50 741	0.87 743	0.53 736	0.96 748	0.52 727

WCMA_ROB	0.51 681	0.21 582	0.65 604	0.25 553	0.21 620	0.58 677	0.32 640	0.54 604	0.55 647	0.95 719	1.40 726	1.28 727	0.81 714	0.73 639	0.62 671	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 652

SGM+DAISY	0.87 722	0.66 728	1.30 716	0.51 721	0.60 729	1.03 722	0.84 739	0.76 711	0.73 693	1.39 738	1.51 733	1.31 728	1.22 735	1.11 715	1.08 713	0.57 732	0.53 746	0.51 728	0.51 733	0.54 723	0.61 739

ACVNet_1	0.72 709	0.81 735	1.37 720	0.72 735	0.53 724	0.77 703	0.42 688	0.85 728	0.90 713	0.74 702	0.75 683	1.32 729	0.72 707	1.02 708	0.55 657	0.54 729	0.31 722	0.71 736	0.35 716	0.64 731	0.45 721

IMH	1.05 732	0.95 744	1.00 685	1.01 746	0.78 742	1.11 725	0.68 724	1.38 740	1.43 746	1.00 723	1.72 740	1.43 730	1.14 729	1.73 743	0.89 701	1.09 754	0.55 749	0.99 747	0.57 741	0.87 743	0.62 741

WAO-7	1.01 729	0.89 740	0.93 676	0.83 741	0.66 734	1.18 729	0.81 737	1.40 741	1.57 749	1.11 730	1.76 742	1.45 731	1.19 734	1.50 737	1.14 719	0.61 734	0.62 756	0.70 735	0.68 746	0.66 734	0.60 735

ACVNet_2	0.89 723	0.87 739	1.25 711	0.82 739	0.62 731	0.97 720	0.62 720	1.14 735	1.42 745	1.00 723	1.40 726	1.47 732	0.84 718	1.11 715	0.66 680	0.61 734	0.43 733	0.78 740	0.49 730	0.75 738	0.52 727

MonStereo1	0.93 726	0.56 719	0.82 652	0.69 732	0.58 727	1.37 740	0.35 658	0.94 730	1.25 740	0.93 715	1.90 743	1.52 733	2.10 752	1.27 728	0.77 689	0.69 737	0.33 725	0.75 738	0.47 729	0.70 736	0.57 731

nnnnnnn	0.74 713	0.33 671	1.35 718	0.42 703	0.35 700	0.79 708	0.46 697	0.82 722	1.08 733	1.05 726	1.50 732	1.57 734	0.98 727	1.12 717	1.09 718	0.27 704	0.25 712	0.32 709	0.31 713	0.34 707	0.32 710

WAO-6	1.07 733	0.93 743	0.92 674	0.96 743	0.78 742	1.28 736	0.75 730	1.34 739	2.00 753	1.02 725	1.54 735	1.59 735	1.22 735	1.31 731	1.14 719	0.78 743	0.55 749	1.02 749	0.75 751	0.83 740	0.69 742

MeshStereo	0.58 693	0.27 635	0.67 610	0.22 393	0.17 544	0.66 690	0.37 667	0.78 714	0.61 667	1.47 748	1.30 722	1.65 736	0.79 711	1.12 717	0.59 664	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
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
JetBlue	1.14 735	0.76 733	2.36 742	0.59 727	0.75 738	3.04 754	1.78 760	1.11 734	0.90 713	0.94 716	1.10 712	1.66 737	1.28 739	2.09 749	1.72 744	0.43 726	0.36 728	0.38 718	0.38 722	0.58 726	0.56 729

FCDSN-DC	0.63 699	0.31 662	0.61 583	0.36 688	0.30 692	0.65 688	0.37 667	0.66 692	0.68 683	1.14 731	1.54 735	1.71 738	1.26 737	0.92 692	0.64 677	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.27 692	0.27 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 697	0.33 671	0.61 583	0.30 656	0.25 666	0.86 713	0.35 658	0.55 614	0.67 680	1.10 729	1.49 731	1.76 739	0.97 726	0.88 685	0.49 644	0.23 686	0.21 697	0.27 691	0.27 707	0.25 678	0.24 692

LVE	1.13 734	1.02 745	1.28 714	1.01 746	0.80 745	1.29 737	0.81 737	1.47 744	1.96 751	1.07 728	1.90 743	1.90 740	1.01 728	1.48 736	0.91 702	0.93 751	0.61 755	0.94 744	0.69 747	0.87 743	0.75 747

FC-DCNN	0.70 707	0.30 654	0.69 616	0.32 668	0.27 675	0.81 710	0.39 678	0.79 717	0.82 702	1.41 740	1.58 737	1.98 741	1.26 737	1.02 708	0.77 689	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.26 697

LE_ROB	1.76 748	0.20 567	2.68 748	0.48 715	0.52 723	0.78 706	0.96 743	0.84 725	6.61 770	7.40 774	2.08 748	2.08 742	4.83 766	1.27 728	3.79 760	0.10 480	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.11 510	0.10 486

FC-DCNN v2	0.71 708	0.30 654	0.67 610	0.32 668	0.27 675	0.84 711	0.39 678	0.84 725	0.85 710	1.44 744	1.64 738	2.09 743	1.28 739	1.06 711	0.80 693	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.25 695

WAO-8	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

Venus	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

Dean	1.17 736	1.04 747	1.49 725	1.03 748	0.78 742	1.20 732	0.77 733	1.48 745	1.96 751	1.28 734	1.99 746	2.15 744	1.14 729	1.25 726	1.00 708	0.81 745	0.60 753	1.01 748	0.69 747	0.92 747	0.74 746

JetRed	2.30 754	2.64 762	6.12 765	1.12 753	1.38 758	5.85 767	3.29 764	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 745	2.16 747	1.60 746	2.48 753	4.10 762	1.05 752	1.60 766	1.09 750	1.01 759	1.67 761	1.28 759

MADNet++	2.26 753	1.80 760	2.06 738	2.13 763	1.97 760	2.61 753	1.79 761	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 758	2.38 748	2.43 756	3.17 755	3.21 757	2.17 767	1.95 769	1.94 763	1.63 762	2.06 762	2.01 763

notaker	1.45 742	1.34 756	1.48 723	1.40 757	1.07 752	1.18 729	0.85 740	1.48 745	1.40 744	1.51 749	3.46 761	2.40 749	1.81 748	1.76 746	1.45 738	1.11 755	0.69 761	1.38 757	0.87 755	1.31 758	0.97 754

pmcnn	0.50 677	0.20 567	0.78 635	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 675	1.23 720	2.52 750	0.37 615	0.77 660	0.95 705	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

UNDER WATER-64	1.55 745	1.19 754	2.52 745	1.31 755	0.95 750	2.12 748	1.21 754	1.45 743	3.19 758	1.43 743	1.32 723	2.64 751	2.04 751	1.63 740	1.83 746	1.11 755	0.67 760	1.28 755	0.92 756	1.19 753	1.02 755

TorneroNet-64	1.43 741	1.03 746	1.20 707	1.10 750	0.86 748	2.26 751	0.73 728	1.84 750	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 752	1.42 742	1.76 746	1.43 735	0.76 742	0.50 741	1.09 750	0.66 745	1.23 756	0.76 748

UNDER WATER	1.59 746	1.22 755	2.36 742	1.38 756	1.03 751	1.67 745	1.10 750	1.54 748	3.63 760	1.44 744	1.47 730	2.85 753	2.25 754	1.67 741	1.94 750	1.06 753	0.62 756	1.31 756	0.93 757	1.21 755	1.02 755

KSHMR	1.89 750	1.36 757	1.60 730	1.47 759	1.22 755	1.38 741	1.06 748	1.79 749	5.97 769	1.42 742	5.65 768	2.98 754	1.14 729	2.23 752	1.20 727	1.27 758	1.12 765	1.46 759	1.10 760	1.32 759	1.15 757

fsdfsdds	1.26 737	0.33 671	1.44 722	0.43 705	0.59 728	2.19 750	1.14 753	1.28 738	2.36 755	2.10 758	4.10 763	3.15 755	1.94 749	1.09 714	1.28 731	0.22 684	0.19 689	0.34 714	0.25 698	0.36 711	0.34 712

ktn	1.77 749	1.36 757	1.22 708	1.43 758	1.14 753	1.52 743	1.08 749	1.51 747	3.96 765	2.77 763	4.69 764	3.35 756	1.46 745	1.69 742	1.25 730	1.43 759	0.77 763	1.45 758	0.99 758	1.32 759	0.96 752

MANE	1.41 740	0.36 679	0.74 632	0.43 705	0.41 708	2.16 749	0.80 735	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 760	3.54 757	2.73 758	2.15 751	1.94 750	0.28 709	0.27 715	0.30 705	0.46 727	0.28 697	0.34 712

TorneroNet	2.22 752	1.08 749	1.24 710	1.14 754	0.90 749	5.58 760	0.80 735	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 766	3.88 758	1.97 750	1.78 748	1.87 747	0.86 747	0.54 748	1.15 754	0.74 750	1.23 756	0.85 751

TARStereo	1.99 751	0.26 627	2.90 749	0.33 674	1.30 756	3.07 755	2.37 762	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 770	4.33 759	3.05 759	1.33 732	1.21 729	0.23 686	0.18 682	0.24 685	0.81 754	0.29 698	1.26 758

tt	4.71 765	0.10 159	3.94 752	2.06 762	1.53 759	10.14 774	16.88 777	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 709	4.68 760	4.90 767	3.35 758	5.86 772	5.76 776	9.15 785	2.24 771	2.53 771	3.10 764	1.32 760

DPSimNet_ROB	4.34 764	4.23 763	6.89 767	3.67 764	3.68 762	4.75 757	5.21 773	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 762	5.57 761	6.72 771	3.46 759	4.48 763	4.05 774	2.88 772	4.68 775	3.12 775	3.69 765	3.62 768

DGTPSM_ROB	8.34 772	5.10 764	10.37 781	5.31 768	10.18 769	8.33 769	23.60 783	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 780	5.65 762	10.44 776	6.17 770	12.59 777	3.74 772	7.55 778	3.69 772	7.26 781	4.14 767	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 773	5.11 765	10.49 782	5.58 769	10.25 770	8.34 770	23.62 784	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 781	5.66 763	10.44 776	6.24 771	12.64 778	3.98 773	7.61 779	3.76 773	7.30 782	4.20 768	7.51 779

HanzoNet	2.97 756	1.69 759	2.29 741	1.74 760	1.33 757	1.53 744	1.03 747	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 765	5.90 764	6.82 772	4.32 767	3.29 758	3.16 770	2.02 771	1.92 761	2.87 773	2.24 763	1.89 762

SGM-ForestM	1.36 738	0.28 638	0.79 642	0.26 588	0.16 519	2.26 751	1.00 746	1.42 742	1.46 748	2.38 760	2.05 747	5.95 765	2.66 757	2.95 754	2.46 755	0.17 657	0.18 682	0.18 659	0.18 668	0.15 602	0.18 645

ASD4	7.23 770	6.65 773	7.69 769	5.24 767	5.62 765	11.85 775	20.36 778	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 767	5.99 766	5.78 768	7.22 773	9.24 776	4.85 775	4.44 775	6.40 782	5.19 776	6.53 776	4.89 775

zzzz4	4.31 761	5.77 770	4.85 763	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.91 718	1.87 752	2.47 754	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway1	4.31 761	5.77 770	4.81 762	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.90 713	1.87 752	2.48 756	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway4	4.32 763	5.81 772	4.75 760	11.39 781	10.47 776	5.70 765	4.50 772	4.14 766	0.90 713	1.83 750	2.44 753	6.16 769	3.63 763	3.66 763	4.60 769	2.00 766	0.47 737	2.03 768	1.73 764	5.80 775	4.40 774

TCMNet-wrong-test	4.29 760	5.57 769	4.65 756	11.33 778	10.39 771	5.73 766	4.48 771	4.13 765	1.02 727	1.91 755	2.39 752	6.16 769	3.62 762	3.84 765	4.50 764	1.99 763	0.47 737	1.97 764	1.69 763	5.69 770	4.31 770

noway3	4.27 759	5.33 768	4.61 754	11.26 776	10.44 773	5.62 761	4.46 767	4.12 764	0.92 719	1.86 751	2.49 757	6.19 771	3.66 764	3.74 764	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.03 768	1.74 765	5.69 770	4.21 769

noway2	4.26 758	5.26 767	4.63 755	11.29 777	10.43 772	5.62 761	4.46 767	4.09 763	0.90 713	1.87 752	2.47 754	6.20 772	3.67 765	3.62 760	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.02 765	1.74 765	5.72 772	4.32 771

USTest	6.88 769	5.23 766	5.63 764	7.22 770	7.29 766	14.34 778	22.76 779	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 771	6.29 773	6.64 770	6.92 772	8.62 775	1.94 760	3.29 773	2.16 770	2.55 772	3.85 766	3.29 767

light-stereo	2.37 755	0.69 730	3.61 751	3.84 765	3.41 761	4.04 756	0.31 631	2.13 756	1.45 747	3.61 765	6.33 769	6.90 774	0.63 699	4.83 768	1.28 731	0.71 739	0.74 762	0.32 709	0.39 723	1.20 754	0.96 752

Selective-IGEV-i1pa	5.57 768	7.99 774	4.76 761	0.80 738	0.45 715	12.99 776	3.60 766	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 776	8.94 775	7.26 773	14.66 786	5.65 771	3.55 771	1.08 764	1.93 762	0.72 749	0.73 737	2.79 766

LRCNet_RVC	10.90 778	14.34 786	9.35 770	15.35 782	8.04 768	1.08 723	0.34 654	8.78 776	0.70 687	12.63 785	16.05 785	9.85 776	6.54 769	8.57 776	6.34 773	20.27 797	5.40 777	23.70 798	21.88 799	14.87 785	13.83 786

UHP	4.71 765	0.60 722	7.05 768	0.48 715	0.70 735	9.17 771	2.53 763	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 784	9.91 777	8.72 775	4.02 766	3.96 761	0.41 725	0.31 722	0.37 717	0.56 740	1.09 751	1.78 761

iinet-test	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

IINet	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

Anonymous_1	16.62 785	9.35 777	9.84 773	10.66 773	14.64 781	18.66 785	27.12 787	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 779	10.13 780	10.60 778	11.06 781	12.74 781	15.87 793	7.74 780	16.92 791	43.48 802	58.66 805	7.68 780

xxxxx1	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

tt_ll	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

ff	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

DPSM_ROB	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

DPSM	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

BEATNet-Init1	4.73 767	2.61 761	13.29 783	0.58 726	0.53 724	10.12 773	3.33 765	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 772	14.08 786	7.60 774	7.70 775	5.34 770	0.28 709	0.28 718	0.34 714	0.37 720	0.57 725	0.45 721

HaxPig	17.72 786	20.22 796	19.73 785	16.53 783	16.51 782	9.27 772	9.33 774	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 786	17.35 787	16.77 787	17.04 787	16.45 787	22.05 800	20.89 797	22.27 797	21.53 794	21.29 796	22.13 800

PML	16.10 784	12.82 785	6.78 766	5.23 766	7.76 767	33.92 790	66.56 800	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 804	20.51 788	13.49 786	10.06 777	6.78 774	5.96 777	2.00 770	6.04 781	2.18 770	8.96 781	2.60 765

MEDIAN_ROB	21.21 787	24.62 800	23.47 796	19.58 784	19.65 787	13.22 777	10.96 775	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 789	20.86 789	20.36 788	21.06 788	19.71 788	25.63 802	24.13 798	26.21 799	25.20 800	25.17 799	25.38 803

fast-reg	23.64 794	20.51 797	23.42 795	23.22 794	24.75 797	38.73 798	55.47 794	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 787	21.64 790	22.22 789	24.30 796	27.54 798	13.91 792	16.52 795	14.85 790	15.62 790	16.91 793	15.71 794

Hybrid-DGEV	23.16 792	19.94 794	20.96 793	22.49 789	22.75 790	38.51 796	55.52 799	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 793	22.00 791	22.80 795	24.11 794	27.33 792	13.60 788	16.47 790	12.14 783	14.30 788	15.95 786	15.54 790

RAFT-FEzeroshot	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

RAFT-FE	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

FlowAnything	23.14 791	19.87 790	20.79 791	22.50 792	22.74 789	38.39 793	55.46 793	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 795	22.07 794	22.72 790	23.99 789	27.41 797	13.60 788	16.55 796	12.15 787	14.36 789	15.97 790	15.52 788

CasAABBNet	23.10 788	19.86 789	20.64 790	22.47 788	22.73 788	38.41 794	55.50 796	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 792	22.08 795	22.75 793	23.99 789	27.36 793	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.27 784	15.95 786	15.53 789

Selective-RAFT-Error	23.16 792	19.93 793	20.87 792	22.54 793	22.81 793	38.52 797	55.47 794	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 793	22.09 796	22.80 795	24.09 793	27.36 793	13.61 790	16.48 791	12.15 787	14.28 785	15.99 791	15.57 793

LSM0	24.24 795	19.98 795	22.32 794	24.22 795	40.14 802	38.48 795	55.20 792	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 788	22.26 797	22.75 793	24.22 795	27.30 791	13.66 791	16.32 789	12.19 789	14.15 783	16.10 792	17.66 795

AVERAGE_ROB	25.43 796	29.06 801	27.24 797	24.63 796	24.20 796	17.73 782	12.61 776	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 798	25.20 798	24.64 799	25.07 797	23.53 789	29.96 803	28.40 803	30.60 800	29.58 801	29.72 800	29.84 804

RSGM-EC	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

acva	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

zzzz2	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

noway5	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

zzzzzz3	33.80 800	21.93 798	29.35 798	40.69 801	40.71 803	54.58 800	75.81 802	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 799	33.59 803	36.40 802	35.16 798	41.64 801	19.24 794	24.62 799	18.35 793	21.58 795	19.15 794	18.48 796

zzz1	33.83 801	21.95 799	29.58 799	40.69 801	40.71 803	54.57 799	75.77 801	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 800	33.61 804	36.40 802	35.19 799	41.64 801	19.25 795	24.62 799	18.36 794	21.58 795	19.16 795	18.49 797

Selective-IGEV-i16pa	30.47 799	41.93 804	4.02 753	0.49 719	0.37 704	96.94 804	0.74 729	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 803	38.26 805	49.53 804	106.11 805	26.15 790	19.96 796	3.42 774	4.39 774	1.81 769	0.39 714	14.22 787

test_example2	101.33 804	108.28 805	68.15 803	98.43 803	106.93 805	89.75 803	102.43 805	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 805	65.26 806	66.62 805	92.11 804	80.24 805	144.10 806	199.48 806	81.81 806	103.01 806	125.01 806	101.27 805

ccccc	256.34 805	256.29 806	313.62 805	354.40 806	364.36 806	149.10 805	168.46 806	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 806	164.00 807	204.39 806	268.02 806	295.19 806	390.55 807	349.22 807	244.59 807	219.82 807	412.30 807	378.83 806

Low-res two-view benchmark