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

monster-pro	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 43	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.11 64	0.11 58	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.07 1	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.15 188	0.12 149	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.16 228	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 85	0.05 43	0.06 5	0.14 70	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.13 115	0.15 252	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.14 305	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73
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
MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.05 2	0.08 85	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.08 186	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 161	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.07 180	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 440	0.07 11	0.20 540	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.12 85	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.13 115	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 115	0.16 291	0.05 2	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.11 248	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.05 2	0.13 366	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.11 266	0.11 248	0.11 291	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LACA1	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

NLMM1	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.22 590	0.10 469	0.12 310	0.20 560	0.18 302	0.20 397	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.04 73

NLSM1	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.10 197	0.06 42	0.10 314	0.10 124	0.11 291	0.07 343	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.06 6	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.12 310	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

GGEV	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

asd	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 302	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.10 35	0.15 252	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

2.5w	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.18 302	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

3.25w_new	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.06 1	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

MM-Stereo_test3	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.19 536	0.24 445	0.19 373	0.06 25	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

SCV_C0	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

AIO_test	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.07 7	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

trnet	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

LoS_RVC	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.06 42	0.09 270	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

raft_robust	0.13 404	0.10 503	0.07 11	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.24 615	0.28 523	0.33 556	0.20 515	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

GMOStereo	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-2	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

s12784h	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.05 2	0.16 462	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.11 291	0.11 351	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

XX-TBD	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.07 134	0.12 310	0.16 405	0.14 146	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

SE	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.11 256	0.11 64	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.16 339	0.09 223	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.04 73

quiztm	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.14 146	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.12 85	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.15 252	0.06 25	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.16 228	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.12 85	0.11 110	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LACA3	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.13 22	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.08 131	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.07 4	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 540	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

WQFJX1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.10 314	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

NLMM	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 540	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

NLSM3	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.07 393	0.03 1	0.03 2

GEAStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

BridgeDepth	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 65	0.10 260	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

MSCF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

water-stereo	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.08 186	0.09 270	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

asda	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 228	0.10 77	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.14 146	0.16 291	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 228	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.10 77	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.18 496	0.21 372	0.20 397	0.09 183	0.11 248	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.12 310	0.11 64	0.15 188	0.10 77	0.12 309	0.09 161	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

SCV	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.04 73

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 139	0.13 179	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.04 1	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

castereo++	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.14 403	0.12 100	0.11 58	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

mms	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 179	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

RAStereo	0.10 246	0.09 440	0.08 57	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.15 188	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

IGEV++	0.08 85	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

MaDis-Stereo	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.10 35	0.16 228	0.16 291	0.09 183	0.11 248	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

UniTT-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

AEACV	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.13 577	0.14 403	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.11 291	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.11 58	0.16 291	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

CroCo-Stereo Lap2	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

TestStereo1	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 663	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

test_5	0.14 441	0.12 548	0.08 57	0.20 540	0.10 469	0.14 403	0.29 663	0.21 372	0.24 456	0.18 475	0.28 540	0.11 291	0.15 468	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

SA-5K	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 663	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

Sa-1000	0.12 377	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.14 403	0.22 591	0.22 398	0.18 354	0.15 397	0.20 414	0.17 434	0.11 351	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.05 170	0.05 207

SA	0.12 377	0.09 440	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.23 421	0.18 354	0.17 445	0.27 526	0.14 368	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.05 170	0.04 73

test_4	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.22 591	0.15 188	0.17 321	0.12 309	0.18 391	0.12 313	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 176	0.08 358	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.15 188	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.07 1	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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
TANstereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.15 188	0.19 373	0.11 266	0.15 326	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

XX-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.12 100	0.20 345	0.10 77	0.10 230	0.14 305	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

CREStereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.06 310
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
S	0.12 377	0.08 358	0.09 123	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.19 536	0.17 267	0.16 291	0.13 343	0.11 248	0.13 346	0.10 314	0.11 199	0.13 402	0.09 488	0.07 503	0.13 607	0.15 643	0.06 293	0.04 73

SMOE	0.10 246	0.08 358	0.09 123	0.18 402	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.13 192	0.11 266	0.13 289	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.06 293	0.04 73

TS12	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.21 573	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.11 58	0.09 52	0.10 230	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.09 59	0.12 355	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DN	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.18 496	0.17 267	0.16 291	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.11 563	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.09 517

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.11 58	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.11 58	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.13 179	0.12 85	0.12 149	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.09 52	0.09 183	0.08 125	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.14 146	0.12 149	0.09 183	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.17 267	0.18 354	0.13 343	0.10 197	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.04 1	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.13 192	0.08 131	0.12 270	0.04 1	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Hybrid-DGEV-03	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.08 220	0.16 462	0.14 246	0.15 188	0.14 225	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.04 73

DispViT+	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.11 64	0.18 302	0.16 291	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.11 1	0.05 2	0.10 202	0.10 35	0.14 146	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.21 573	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.12 309	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.07 503	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

NLCSM	0.11 299	0.09 440	0.09 123	0.23 614	0.11 520	0.12 310	0.19 536	0.18 302	0.18 354	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.05 207

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.06 14	0.13 179	0.09 21	0.14 225	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.14 225	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 310

Zero-FE251	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 207

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.13 115	0.13 192	0.05 2	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

GASTEREO	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.07 43	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

depthmonostereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.11 351	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

MM-Stereo_test2	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.18 496	0.15 188	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

HART	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.22 590	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.04 73

ours_stereo	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 176	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.17 447	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

UGAM	0.13 404	0.10 503	0.09 123	0.22 590	0.08 220	0.12 310	0.20 560	0.17 267	0.23 439	0.21 530	0.16 339	0.13 346	0.13 426	0.19 519	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.13 607	0.11 590	0.07 381	0.05 207

WCG-NET	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.13 115	0.13 192	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

Pointernet	0.09 176	0.04 1	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.10 35	0.15 188	0.17 321	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

U	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.17 321	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.05 207

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.11 58	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

RSM	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

H2IRNET	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.18 402	0.09 355	0.12 310	0.15 334	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.10 260	0.10 314	0.10 124	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.05 207

MSKI-zero shot	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.13 192	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

StereoVision	0.13 404	0.12 548	0.09 123	0.24 623	0.10 469	0.15 430	0.21 581	0.21 372	0.20 397	0.12 309	0.24 472	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.10 208	0.09 488	0.11 603	0.12 592	0.12 611	0.06 293	0.05 207

CASnet	0.09 176	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.10 541	0.08 467	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.12 270	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

MC-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.12 270	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

RCA-Stereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.18 302	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.07 180	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

RAFT+CT+SA	0.13 404	0.11 530	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.28 653	0.22 398	0.22 427	0.15 397	0.26 517	0.10 260	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

test-3	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

LCNet	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.16 412	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.15 636

cross-raft	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.11 256	0.25 631	0.13 115	0.15 252	0.08 131	0.11 248	0.12 313	0.10 314	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

iRaftStereo_RVC	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.09 355	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.12 149	0.09 183	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

raft+_RVC	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.11 64	0.24 445	0.20 397	0.12 309	0.15 326	0.12 313	0.08 229	0.12 295	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

RALCasStereoNet	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.17 267	0.11 110	0.12 309	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

CFNet-RSSM	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.16 228	0.17 321	0.08 131	0.12 270	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PMTNet	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.12 7	0.06 28	0.12 310	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.09 183	0.13 289	0.10 260	0.07 180	0.13 351	0.10 208	0.15 632	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 381	0.06 310

SME	0.11 299	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.20 544	0.13 179	0.21 372	0.17 321	0.12 309	0.13 289	0.10 260	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.06 293	0.05 207

Anonymus	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.06 310

PhaseNet	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.20 345	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.09 223	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.07 7	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.11 291	0.10 531	0.09 568	0.04 1	0.05 192	0.04 48	0.09 517

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

qqai	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 207

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

aanet-new	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.08 131	0.13 289	0.05 5	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.15 188	0.14 225	0.08 131	0.11 248	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

LiteMatch	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.15 468	0.10 124	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

Foundation-i1	0.09 176	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.16 228	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

VMStereo-Base	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.10 202	0.10 35	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.15 326	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.10 35	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

3w_stereo	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.04 1	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.05 2	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

LG-Stereo	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.17 447	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.05 2	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

AIO-test2	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.23 614	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.23 421	0.23 439	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.09 514	0.05 170	0.05 207

AIO-test1	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.23 614	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.21 372	0.14 225	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.03 1	0.06 310

tg	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.20 345	0.12 149	0.08 131	0.11 248	0.11 291	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RAFT-Stereo-weight	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.19 333	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

MoCha-V2	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.20 540	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MyStereo07	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.07 180	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

MyStereo05	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.27 503	0.35 577	0.17 445	0.14 305	0.15 397	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

MyStereo04	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.29 537	0.38 596	0.17 445	0.14 305	0.16 412	0.10 314	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

AE-Stereo	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.19 373	0.09 183	0.14 305	0.12 313	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

plain	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.13 192	0.13 343	0.15 326	0.09 223	0.12 384	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

MIF-Stereo (partial)	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.11 64	0.17 267	0.18 354	0.14 370	0.16 339	0.09 223	0.11 351	0.12 295	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.07 400

testlalala	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

RAFT-Test	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

4D-IteraStereo	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.03 1	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.05 207

anonymousdsp2	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.14 385	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

ProNet	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.06 310

RAFT_CTSACE	0.12 377	0.09 440	0.10 189	0.22 590	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.18 302	0.16 291	0.20 515	0.27 526	0.13 346	0.07 180	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test_3	0.10 246	0.09 440	0.10 189	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.26 640	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

PSM-AAD	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.20 345	0.13 192	0.12 309	0.14 305	0.18 448	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.14 629

KYRaft	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.22 398	0.12 149	0.13 343	0.16 339	0.20 475	0.10 314	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.16 647

AnonymousM	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.14 225	0.13 343	0.11 248	0.09 223	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.05 192	0.05 170	0.05 207

GMM-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.11 266	0.15 326	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.09 517

Prome-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.22 398	0.13 192	0.12 309	0.17 363	0.13 346	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.09 517

rafts_anoy	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.09 492	0.11 590	0.07 381	0.06 310

raftrobust	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.10 35	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RALAANet	0.11 299	0.08 358	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.13 289	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.10 230	0.12 270	0.09 223	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.08 131	0.10 197	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

R-Stereo Train	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RAFT-Stereo	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 509	0.10 503	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.18 504	0.19 536	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.35 594	0.21 484	0.21 566	0.22 574	0.16 493	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310

depth_test_26	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.09 183	0.07 65	0.08 186	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.07 400

TestStereo_HL2	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.18 354	0.13 343	0.21 438	0.12 313	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

GGDA	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.14 246	0.19 333	0.19 373	0.13 343	0.20 414	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

TestStereo-Hl	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.15 430	0.14 246	0.20 345	0.17 321	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

DNS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.08 131	0.12 270	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.05 207

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

PSi22	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.14 146	0.08 25	0.08 131	0.06 23	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Lsterematch	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.15 334	0.14 146	0.17 321	0.16 426	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.12 295	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.14 70	0.07 134	0.11 256	0.11 64	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

DStereoRT	0.16 509	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.28 523	0.22 427	0.12 309	0.20 414	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.96 712	0.09 514	0.05 170	0.04 73

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

G2L-Stereo_test	0.14 441	0.07 239	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.16 405	0.30 551	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

S2M2_L	0.09 176	0.08 358	0.11 252	0.13 22	0.10 469	0.08 85	0.06 1	0.10 35	0.10 77	0.10 230	0.09 161	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.13 614	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.10 548	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fast-iter	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

CoSv	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.10 202	0.12 100	0.10 35	0.12 149	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

castereo	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.18 354	0.08 131	0.10 197	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.04 1	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

tt45	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.09 183	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

model_zeroshot	0.10 246	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.13 192	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

GCAP-BAT	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 299	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.13 577	0.13 366	0.16 405	0.23 421	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.08 471

CAS++	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.24 445	0.14 225	0.11 266	0.09 161	0.11 291	0.07 180	0.14 385	0.09 104	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

ff7	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IGEVStereo-DCA	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ffff	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

11t	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

MIM_Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.12 100	0.20 345	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.09 223	0.05 14	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

GCAPDPT-zeroshot	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

LL-Strereo	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.20 540	0.10 469	0.11 256	0.18 496	0.32 574	0.24 456	0.15 397	0.15 326	0.14 368	0.13 426	0.19 519	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.04 48	0.05 207

anonymousdsp	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

LoS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.14 403	0.11 64	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.09 270	0.15 412	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 404	0.12 548	0.11 252	0.23 614	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.17 445	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.14 385	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.09 515	0.07 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 299	0.10 503	0.11 252	0.21 573	0.08 220	0.16 462	0.13 179	0.20 345	0.22 427	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

ccc-4	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IGEV-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.24 456	0.12 309	0.13 289	0.12 313	0.08 229	0.18 504	0.11 291	0.06 168	0.08 535	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

THIR-Stereo	0.12 377	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.17 267	0.25 478	0.16 426	0.24 472	0.14 368	0.12 384	0.12 295	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

DRaft	0.12 377	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.14 403	0.17 447	0.21 372	0.30 534	0.17 445	0.28 540	0.10 260	0.15 468	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

GrayStereo	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.09 139	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.17 434	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.10 548

RAFT	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.24 615	0.20 345	0.19 373	0.21 530	0.21 438	0.17 434	0.12 384	0.16 447	0.09 104	0.06 168	0.07 503	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.05 207

TestStereo	0.13 404	0.14 588	0.11 252	0.23 614	0.08 220	0.15 430	0.21 581	0.20 345	0.23 439	0.14 370	0.24 472	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.05 207

EAI-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.16 228	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HSM-Net_RVC	0.14 441	0.08 358	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.15 334	0.27 503	0.29 524	0.19 492	0.21 438	0.29 577	0.14 450	0.17 481	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ManiGeoR	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

HLf10	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

TestStereo_HLe17	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

IGEV_i1	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.19 528	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.18 475	0.18 391	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

Selective-IGEV-i1	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.16 405	0.22 398	0.30 534	0.16 426	0.17 363	0.16 412	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

Hybrid-DGEV-2	0.11 299	0.06 117	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.09 139	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.12 384	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

IGEV-FE	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

S2M2_XL	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.09 139	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.06 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.15 334	0.26 482	0.29 524	0.18 475	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.16 447	0.18 526	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.09 515	0.08 471

FACV-RUCA	0.13 404	0.11 530	0.12 300	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.15 334	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.16 496	0.14 385	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

fffft	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.07 65	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.13 192	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test_sample2	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.18 496	0.21 372	0.16 291	0.14 370	0.20 414	0.19 463	0.15 468	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

MGS-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.15 430	0.16 405	0.18 302	0.18 354	0.10 230	0.09 161	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.06 310

MyStereo06	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.19 333	0.12 149	0.12 309	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

CoDeX	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.23 421	0.27 502	0.13 343	0.17 363	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

ACVNet-DCA	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

xx1	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.16 412	0.16 496	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

1test111	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.15 412	0.16 493	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

cc1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

rrr	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.16 405	0.16 228	0.15 252	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

tt1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.15 188	0.19 373	0.09 183	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

1111x	0.15 486	0.08 358	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.18 504	0.25 631	0.31 563	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.26 550	0.15 468	0.13 351	0.23 586	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

IGEV_Zeroshot_test	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

gwcnet-sp	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

scenet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

knoymous	0.11 299	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.15 430	0.14 246	0.19 333	0.13 192	0.11 266	0.17 363	0.13 346	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

ssnet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

DCANet-4	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.13 343	0.16 339	0.09 223	0.14 450	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

fff	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

ADStereo(finetuned)	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.12 384	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DisPM	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.17 321	0.14 370	0.20 414	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.11 575

iRaft-Stereo_5w	0.12 377	0.09 440	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.19 492	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.20 544	0.16 493	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.06 310

AASNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.19 472	0.09 355	0.18 504	0.15 334	0.37 632	0.37 589	0.19 492	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.20 545	0.10 531	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

CrosDoStereo	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

TRStereo	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.12 554	0.10 202	0.13 179	0.18 302	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

STrans-v2	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.11 110	0.11 266	0.15 326	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

DeepStereo_LL	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

Pruner-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.17 321	0.13 343	0.19 402	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.08 471

ICVP	0.15 486	0.09 440	0.12 300	0.22 590	0.09 355	0.17 485	0.21 581	0.25 464	0.23 439	0.18 475	0.30 559	0.26 550	0.18 534	0.17 481	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 509	0.24 654	0.12 300	0.35 675	0.11 520	0.15 430	0.17 447	0.26 482	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

DCANet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

csc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

cscssc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

111	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.23 439	0.11 266	0.12 270	0.14 368	0.11 351	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.05 207

test_xeample3	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

UPFNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.20 540	0.12 554	0.20 544	0.23 602	0.28 523	0.26 492	0.17 445	0.24 472	0.22 502	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.08 450	0.06 310

FENet	0.13 404	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.17 445	0.23 459	0.16 412	0.12 384	0.14 385	0.15 477	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

cf-r	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.19 536	0.20 345	0.25 478	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.16 496	0.14 385	0.14 445	0.10 531	0.05 276	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

GwcNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.20 560	0.21 372	0.27 502	0.18 475	0.27 526	0.22 502	0.16 496	0.14 385	0.15 477	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.07 381	0.07 400

HITNet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.06 28	0.11 256	0.10 35	0.18 302	0.18 354	0.13 343	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 293	0.05 207
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
HLF11	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.12 7	0.08 220	0.14 403	0.11 64	0.22 398	0.10 77	0.12 309	0.23 459	0.11 291	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

HLf8	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.11 1	0.08 220	0.15 430	0.12 100	0.22 398	0.15 252	0.13 343	0.17 363	0.12 313	0.10 314	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.08 450	0.08 471

RT-IGEV	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.24 445	0.27 502	0.16 426	0.17 363	0.17 434	0.10 314	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.07 381	0.07 400

Selective-IGEV-i16pc	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.11 520	0.38 663	0.16 405	0.23 421	0.16 291	0.10 230	0.15 326	0.09 223	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.10 531	0.08 535	0.06 200	0.07 393	0.09 515	0.09 517

G2L-ROB	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.18 354	0.19 492	0.18 391	0.20 475	0.14 450	0.17 481	0.16 493	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.09 517

xyz-stereo-finetune2	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.19 536	0.17 267	0.12 149	0.15 397	0.15 326	0.17 434	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.06 310

xyz-stereo-finetune	0.11 299	0.08 358	0.13 353	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.19 536	0.17 267	0.19 373	0.12 309	0.14 305	0.15 397	0.10 314	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

G2L-Stereo	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.12 100	0.27 503	0.22 427	0.16 426	0.27 526	0.21 484	0.13 426	0.17 481	0.18 526	0.09 488	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

999	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.08 125	0.08 186	0.08 229	0.16 447	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207

rvit_0105_5	0.14 441	0.09 440	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.23 602	0.24 445	0.27 502	0.14 370	0.15 326	0.18 448	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.14 628	0.11 603	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

rvit_stereo_ft	0.12 377	0.07 239	0.13 353	0.19 472	0.10 469	0.12 310	0.17 447	0.16 228	0.16 291	0.12 309	0.13 289	0.15 397	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

test_sample6	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.19 536	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.19 463	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

11t1	0.12 377	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.17 485	0.15 334	0.18 302	0.15 252	0.15 397	0.15 326	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

GCAP-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.07 3	0.13 115	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

HH	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

DCRE	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.16 222	0.11 520	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.11 266	0.18 391	0.10 260	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.04 73

anonymousa	0.13 404	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.17 447	0.19 333	0.29 524	0.15 397	0.24 472	0.15 397	0.14 450	0.14 385	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.05 170	0.06 310

riskmin	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.14 403	0.14 246	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.14 305	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.08 471

IER	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.26 492	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.20 562	0.16 447	0.14 445	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

hknet	0.15 486	0.11 530	0.13 353	0.22 590	0.11 520	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.25 478	0.17 445	0.22 450	0.22 502	0.18 534	0.17 481	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

iRaft-Stereo_20w	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.18 302	0.10 77	0.11 266	0.08 125	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

PSMNet-ADL	0.15 486	0.12 548	0.13 353	0.22 590	0.09 355	0.13 366	0.20 560	0.26 482	0.23 439	0.18 475	0.20 414	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.17 508	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.11 590	0.08 450	0.07 400

ADLNet2	0.16 509	0.09 440	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.20 544	0.16 405	0.31 563	0.39 600	0.16 426	0.20 414	0.20 475	0.18 534	0.21 561	0.22 574	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.07 400

PFNet+	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.05 4	0.12 100	0.17 267	0.21 413	0.16 426	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.11 575

TransformOpticalFlow	0.10 246	0.08 358	0.13 353	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.19 333	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.11 291	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

IIG-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.12 100	0.22 398	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.11 291	0.12 384	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

NF-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

OCTAStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

ASMatch	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.10 469	0.07 43	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.12 309	0.16 339	0.16 412	0.10 314	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.08 471

RE-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

TVStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

LMCR-Stereo	0.15 486	0.08 358	0.13 353	0.21 573	0.09 355	0.17 485	0.20 560	0.27 503	0.19 373	0.24 568	0.24 472	0.23 520	0.17 519	0.20 544	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

test_xeample	0.15 486	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.21 562	0.20 560	0.28 523	0.20 397	0.16 426	0.29 552	0.19 463	0.16 496	0.15 412	0.26 621	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

GANet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.17 447	0.22 398	0.21 413	0.17 445	0.24 472	0.23 520	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.10 531	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

PSMNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.24 445	0.24 456	0.16 426	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.06 430	0.09 492	0.12 611	0.08 450	0.07 400

TDLM	0.17 530	0.12 548	0.13 353	0.24 623	0.10 469	0.18 504	0.18 496	0.36 626	0.30 534	0.21 530	0.28 540	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.18 526	0.11 563	0.07 503	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.08 471

UCFNet_RVC	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.11 1	0.10 469	0.20 544	0.10 35	0.24 445	0.22 427	0.17 445	0.20 414	0.23 520	0.15 468	0.17 481	0.15 477	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.13 622	0.11 571	0.10 548

iResNet_ROB	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.14 70	0.07 134	0.18 504	0.14 246	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.25 500	0.23 520	0.15 468	0.15 412	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

FE-Mocha	0.09 176	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

MultiAttention	0.29 647	0.08 358	0.14 392	0.19 472	0.12 554	1.45 714	1.33 718	0.36 626	0.37 589	0.19 492	0.21 438	0.24 526	0.11 351	0.38 661	0.18 526	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.09 517

FlowAnything_test	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.14 246	0.20 345	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

rvit_0105_3	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.25 631	0.25 464	0.29 524	0.15 397	0.17 363	0.20 475	0.13 426	0.17 481	0.14 445	0.13 614	0.11 603	0.12 592	0.14 626	0.07 381	0.06 310

rvit_stereo_0081_aga	0.11 299	0.09 440	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.19 373	0.10 230	0.18 391	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.06 310

ITSA-stereo	0.15 486	0.10 503	0.14 392	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.30 551	0.49 643	0.17 445	0.19 402	0.22 502	0.15 468	0.17 481	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.08 471

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 299	0.05 43	0.14 392	0.15 124	0.20 658	0.09 139	0.17 447	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.10 260	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.09 517

rvit_stereo_0080	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

test_sample5	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

test_sample4	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.19 528	0.18 496	0.26 482	0.17 321	0.16 426	0.25 500	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

test_sample1	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.13 22	0.08 220	0.19 528	0.16 405	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.22 450	0.18 448	0.16 496	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.07 400

DualNet	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

ffm	0.12 377	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

ff1	0.13 404	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

mmx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

whm_eth	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

xxx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

EKT-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.21 413	0.11 266	0.08 125	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

x	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.19 402	0.19 463	0.17 519	0.18 504	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

BUS	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.22 590	0.10 469	0.19 528	0.14 246	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

CRFU-Net	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.19 528	0.14 246	0.26 482	0.20 397	0.28 608	0.27 526	0.29 577	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.08 471

BSDual-CNN	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.22 590	0.10 469	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

psmg	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.17 447	0.29 537	0.19 373	0.17 445	0.21 438	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

CSP-Net	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.25 464	0.32 549	0.25 581	0.30 559	0.24 526	0.15 468	0.21 561	0.18 526	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

CIPLG	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.11 248	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IPLGR_C	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

MIPNet	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.24 456	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

ACRE	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

SACVNet	0.18 544	0.12 548	0.14 392	0.17 309	0.13 577	0.22 571	0.18 496	0.31 563	0.30 534	0.23 559	0.31 568	0.30 587	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.11 563	0.08 535	0.10 541	0.10 556	0.12 586	0.14 629

AACVNet	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.23 421	0.24 456	0.27 593	0.27 526	0.28 568	0.17 519	0.19 519	0.16 493	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.07 393	0.10 548	0.09 517

GwcNet-ADL	0.13 404	0.08 358	0.14 392	0.20 540	0.09 355	0.11 256	0.20 560	0.30 551	0.24 456	0.13 343	0.14 305	0.18 448	0.14 450	0.13 351	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.06 310

OMP-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.13 343	0.14 305	0.11 291	0.12 384	0.11 199	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

NRIStereo	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.16 228	0.15 252	0.12 309	0.14 305	0.13 346	0.12 384	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.07 400

FTStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.21 372	0.18 354	0.12 309	0.24 472	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.10 548

DEmStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.14 70	0.10 469	0.16 462	0.15 334	0.16 228	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.13 346	0.14 450	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

RAFT_R40	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.16 291	0.14 370	0.18 391	0.15 397	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

RAFT-RH_RVC	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.41 634	0.11 291	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.05 192	0.04 48	0.06 310

222	0.16 509	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.24 592	0.18 496	0.30 551	0.20 397	0.17 445	0.28 540	0.17 434	0.16 496	0.15 412	0.40 677	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

xxxx	0.15 486	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.23 587	0.18 496	0.31 563	0.19 373	0.14 370	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.26 621	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

GMStereo	0.13 404	0.14 588	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.20 345	0.24 456	0.16 426	0.17 363	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.28 523	0.27 502	0.14 370	0.17 363	0.12 313	0.13 426	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.06 310

DSFCA	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.10 469	0.20 544	0.19 536	0.28 523	0.31 542	0.23 559	0.24 472	0.22 502	0.15 468	0.19 519	0.20 545	0.10 531	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

CCAANet	0.14 441	0.06 117	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.16 462	0.13 179	0.30 551	0.24 456	0.16 426	0.32 572	0.18 448	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

DIP-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.09 20	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 377	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.07 134	0.15 430	0.07 3	0.22 398	0.18 354	0.16 426	0.19 402	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

RASNet	0.14 441	0.07 239	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.29 537	0.20 397	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

CVANet_RVC	0.18 544	0.10 503	0.14 392	0.21 573	0.10 469	0.18 504	0.17 447	0.34 603	0.33 556	0.22 546	0.31 568	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.17 508	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.09 515	0.07 400

HSM	0.15 486	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.16 462	0.14 246	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.23 459	0.37 632	0.16 496	0.20 544	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

LE_ROB	0.50 682	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.24 592	0.16 405	0.22 398	1.81 717	4.63 723	0.67 679	0.47 667	0.44 676	0.20 544	0.29 641	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 117	0.15 441	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.13 179	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.07 43	0.12 100	0.10 35	0.05 4	0.09 183	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

UGAM-zero	0.09 176	0.05 43	0.15 441	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

rvit_stereo_0081	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_0082	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

test_sample3	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.14 70	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.26 482	0.18 354	0.16 426	0.22 450	0.19 463	0.15 468	0.17 481	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.08 471

MyStereo8	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.18 504	0.14 246	0.19 333	0.22 427	0.12 309	0.18 391	0.11 291	0.10 314	0.16 447	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.09 517

PCWNet_CMD	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 582	0.14 370	0.20 414	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

LL-Strereo2	0.10 246	0.10 503	0.15 441	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.09 20	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.16 447	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.06 293	0.05 207

qqq	0.13 404	0.09 440	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.15 397	0.19 402	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.16 493	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

NINENet	0.16 509	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.40 648	0.36 582	0.18 475	0.21 438	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.08 535	0.10 541	0.07 393	0.10 548	0.09 517

IPLG	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.20 345	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.07 124	0.07 180	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

GANet-ADL	0.13 404	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.30 551	0.20 397	0.13 343	0.18 391	0.19 463	0.12 384	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.08 471

PSM-softLoss	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

KMStereo	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

SST-Stereo	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.11 110	0.15 397	0.17 363	0.13 346	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

RAFT-345	0.11 299	0.07 239	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.10 77	0.11 266	0.36 597	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.05 207

GEStereo_RVC	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.22 590	0.11 520	0.19 528	0.17 447	0.32 574	0.48 636	0.20 515	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.08 471

CFNet_pseudo	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.07 400

ADLNet	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.32 574	0.27 502	0.22 546	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.21 565	0.10 531	0.06 430	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

ac_64	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.18 402	0.10 469	0.22 571	0.18 496	0.24 445	0.21 413	0.18 475	0.24 472	0.29 577	0.18 534	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

ACVNet	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.13 22	0.12 554	0.14 403	0.20 560	0.22 398	0.33 556	0.17 445	0.26 517	0.21 484	0.16 496	0.17 481	0.21 565	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

acv_ft	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.19 472	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.25 464	0.33 556	0.19 492	0.26 517	0.21 484	0.17 519	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

CFNet-ft	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

DMCA-RVC	0.17 530	0.10 503	0.15 441	0.24 623	0.11 520	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.24 456	0.21 530	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.18 504	0.20 545	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.10 556	0.10 548	0.08 471

MSMDNet	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 582	0.14 370	0.21 438	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

CFNet_RVC	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

ccs_rob	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

AdaStereo	0.15 486	0.11 530	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.20 544	0.11 64	0.32 574	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.13 426	0.19 519	0.14 445	0.12 588	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.09 515	0.07 400
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.19 556	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.15 618	0.28 630	0.23 602	0.44 665	0.42 617	0.15 397	0.27 526	0.25 540	0.19 550	0.22 574	0.17 508	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.15 636	0.09 517

DeepPruner_ROB	0.16 509	0.11 530	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.17 485	0.15 334	0.32 574	0.21 413	0.19 492	0.21 438	0.22 502	0.18 534	0.20 544	0.15 477	0.13 614	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.11 571	0.10 548

iResNetv2_ROB	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.16 462	0.12 100	0.25 464	0.35 577	0.21 530	0.29 552	0.24 526	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.09 515	0.08 471

StereoDRNet-Refined	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.20 540	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.26 482	0.23 439	0.26 587	0.40 623	0.22 502	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.07 400
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 544	0.10 503	0.15 441	0.23 614	0.11 520	0.24 592	0.18 496	0.29 537	0.28 517	0.27 593	0.28 540	0.28 568	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.07 381	0.07 400

PSMNet_ROB	0.21 581	0.11 530	0.15 441	0.27 653	0.15 618	0.24 592	0.35 680	0.43 663	0.37 589	0.27 593	0.32 572	0.32 610	0.22 575	0.21 561	0.26 621	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.11 590	0.09 515	0.09 517

SGM_RVC	0.23 606	0.12 548	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.33 647	0.18 496	0.34 603	0.31 542	0.44 667	0.37 603	0.53 675	0.35 655	0.35 648	0.24 599	0.13 614	0.13 634	0.13 607	0.13 622	0.10 548	0.11 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TestStereo_HL3	0.11 299	0.05 43	0.16 477	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.20 345	0.09 52	0.15 397	0.30 559	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

BStereo	0.08 85	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.07 43	0.09 20	0.15 188	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

Anonymus123	0.09 176	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.11 256	0.09 20	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

PAM	0.10 246	0.05 43	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.16 405	0.15 188	0.16 291	0.12 309	0.09 161	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

DCVSM-stereo	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.16 222	0.10 469	0.15 430	0.09 20	0.19 333	0.23 439	0.20 515	0.23 459	0.26 550	0.15 468	0.18 504	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.08 467	0.10 548	0.12 588

test_sample7	0.15 486	0.10 503	0.16 477	0.14 70	0.11 520	0.16 462	0.16 405	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.12 588	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.10 548

CFNet_ucs	0.15 486	0.08 358	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.14 403	0.14 246	0.30 551	0.34 568	0.16 426	0.24 472	0.23 520	0.14 450	0.18 504	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

HBP-ISP	0.18 544	0.13 576	0.16 477	0.15 124	0.11 520	0.08 85	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.22 546	0.33 585	0.21 484	0.25 598	0.23 585	0.17 508	0.14 628	0.16 654	0.21 659	0.17 655	0.10 548	0.08 471

UDGNet	0.14 441	0.13 576	0.16 477	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.16 405	0.21 372	0.27 502	0.20 515	0.20 414	0.16 412	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.06 293	0.07 400

dd	0.15 486	0.16 606	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.18 496	0.21 372	0.25 478	0.23 559	0.20 414	0.21 484	0.09 270	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.06 310

IPLGR	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.17 447	0.21 372	0.24 456	0.11 266	0.12 270	0.11 291	0.08 229	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

HHNet	0.11 299	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.14 598	0.07 43	0.13 179	0.20 345	0.17 321	0.14 370	0.25 500	0.11 291	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.09 517

Patchmatch Stereo++	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400
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
AAGNet	0.11 299	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.18 302	0.13 192	0.16 426	0.21 438	0.13 346	0.14 450	0.11 199	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

PSM-adaLoss	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo_v2	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

HUI-Stereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

DeepStereo_RVC	0.11 299	0.08 358	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

iGMRVC	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

IRAFT_RVC	0.12 377	0.08 358	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.07 43	0.15 334	0.24 445	0.23 439	0.14 370	0.14 305	0.15 397	0.12 384	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

iRAFT	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

CRE-IMP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.18 302	0.10 77	0.14 370	0.13 289	0.13 346	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

test-1	0.10 246	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.24 615	0.14 146	0.18 354	0.09 183	0.07 65	0.09 223	0.08 229	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

RAFT-IKP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

GES	0.14 441	0.08 358	0.16 477	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.13 179	0.28 523	0.25 478	0.16 426	0.23 459	0.18 448	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.09 517

MMNet	0.17 530	0.09 440	0.16 477	0.20 540	0.11 520	0.27 623	0.20 560	0.25 464	0.41 609	0.22 546	0.30 559	0.21 484	0.20 562	0.17 481	0.20 545	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

DMCA	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.19 402	0.17 434	0.18 534	0.15 412	0.17 508	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.10 548

SGM-ForestM	0.32 657	0.12 548	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.39 665	0.19 536	0.41 654	0.50 646	0.52 674	0.54 661	1.32 707	0.42 674	0.40 670	0.27 629	0.14 628	0.16 654	0.16 641	0.16 648	0.12 586	0.12 588

MLCV	0.12 377	0.07 239	0.16 477	0.18 402	0.06 28	0.15 430	0.17 447	0.19 333	0.21 413	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.14 385	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DN-CSS_ROB	0.13 404	0.13 576	0.16 477	0.18 402	0.10 469	0.16 462	0.08 7	0.22 398	0.18 354	0.17 445	0.22 450	0.13 346	0.13 426	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 117	0.17 508	0.15 124	0.06 28	0.06 14	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.15 124	0.11 520	0.41 668	0.16 405	0.28 523	0.23 439	0.11 266	0.20 414	0.10 260	0.07 180	0.17 481	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.06 200	0.08 467	0.09 515	0.10 548

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 598	0.17 508	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PAM_32	0.09 176	0.05 43	0.17 508	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.09 223	0.07 180	0.14 385	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

rvit_0105_4	0.14 441	0.09 440	0.17 508	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.19 536	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.20 414	0.17 434	0.13 426	0.17 481	0.13 402	0.15 632	0.11 603	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.06 310

rvit_stereo_0083	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.26 492	0.11 266	0.14 305	0.13 346	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.05 207

DispNO	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.12 554	0.11 256	0.21 581	0.23 421	0.29 524	0.17 445	0.23 459	0.18 448	0.17 519	0.15 412	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

SMFormer	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

tta	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.06 310

qqq1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

fff1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

mmm	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.17 309	0.09 355	0.17 485	0.18 496	0.21 372	0.15 252	0.15 397	0.23 459	0.21 484	0.16 496	0.16 447	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

ssnet_v2	0.17 530	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.11 520	0.21 562	0.21 581	0.33 594	0.25 478	0.22 546	0.22 450	0.27 558	0.18 534	0.22 574	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

PFNet	0.12 377	0.06 117	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.26 482	0.20 397	0.16 426	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

ARAFT	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.20 345	0.12 149	0.12 309	0.13 289	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.04 73

delet	0.17 530	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.11 520	0.20 544	0.21 581	0.30 551	0.37 589	0.17 445	0.26 517	0.19 463	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.11 590	0.06 293	0.06 310

hitnet-ft	0.18 544	0.09 440	0.17 508	0.14 70	0.09 355	0.26 613	0.20 560	0.25 464	0.26 492	0.24 568	0.32 572	0.31 600	0.22 575	0.24 595	0.21 565	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.08 467	0.12 586	0.11 575

AF-Net	0.22 590	0.17 617	0.17 508	0.26 640	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.32 574	0.50 646	0.25 581	0.33 585	0.38 636	0.26 604	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.16 641	0.11 590	0.11 571	0.10 548

CFNet	0.15 486	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.18 504	0.09 20	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.24 472	0.24 526	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.06 310

StereoDRNet	0.18 544	0.11 530	0.17 508	0.22 590	0.11 520	0.21 562	0.22 591	0.37 632	0.33 556	0.24 568	0.28 540	0.30 587	0.19 550	0.20 544	0.20 545	0.09 488	0.08 535	0.11 572	0.09 514	0.09 515	0.07 400

NCCL2	0.23 606	0.15 598	0.17 508	0.34 673	0.18 651	0.24 592	0.23 602	0.34 603	0.28 517	0.31 628	0.38 609	0.38 636	0.28 623	0.23 585	0.24 599	0.15 632	0.12 619	0.18 654	0.21 663	0.13 606	0.13 612

MDST_ROB	0.22 590	0.10 503	0.17 508	0.18 402	0.11 520	0.37 660	0.19 536	0.43 663	0.41 609	0.39 652	0.39 617	0.29 577	0.21 566	0.26 603	0.18 526	0.11 563	0.10 590	0.14 621	0.11 590	0.10 548	0.08 471

CBMV_ROB	0.19 556	0.13 576	0.17 508	0.16 222	0.11 520	0.15 430	0.13 179	0.26 482	0.28 517	0.27 593	0.30 559	0.27 558	0.24 589	0.23 585	0.16 493	0.15 632	0.17 659	0.22 663	0.20 661	0.10 548	0.11 575

CBMV	0.19 556	0.14 588	0.17 508	0.18 402	0.10 469	0.20 544	0.11 64	0.29 537	0.30 534	0.29 617	0.30 559	0.30 587	0.23 583	0.27 606	0.19 539	0.13 614	0.15 650	0.17 645	0.16 648	0.10 548	0.10 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 613	0.18 628	0.18 532	0.20 540	0.14 598	0.21 562	0.19 536	0.32 574	0.41 609	0.29 617	0.21 438	0.32 610	0.27 612	0.41 673	0.27 629	0.46 695	0.12 619	0.31 682	0.11 590	0.15 636	0.12 588

DFGA-Net	0.13 404	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.13 179	0.22 398	0.25 478	0.16 426	0.16 339	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

rvit_0105_6	0.14 441	0.09 440	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.10 202	0.16 405	0.19 333	0.26 492	0.12 309	0.18 391	0.17 434	0.12 384	0.18 504	0.12 355	0.15 632	0.11 603	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.06 310

ToySt	0.17 530	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.11 520	0.16 462	0.25 631	0.24 445	0.33 556	0.19 492	0.24 472	0.26 550	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.07 343	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.09 515	0.08 471

DAS	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.16 447	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

SepStereo	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.25 601	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

psm_up	0.18 544	0.10 503	0.18 532	0.20 540	0.11 520	0.17 485	0.19 536	0.37 632	0.34 568	0.21 530	0.28 540	0.29 577	0.24 589	0.20 544	0.22 574	0.09 488	0.10 590	0.11 572	0.11 590	0.08 450	0.08 471

UNet	0.17 530	0.09 440	0.18 532	0.19 472	0.12 554	0.27 623	0.19 536	0.33 594	0.29 524	0.21 530	0.24 472	0.23 520	0.19 550	0.19 519	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.06 310

iResNet	0.13 404	0.10 503	0.18 532	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.20 345	0.26 492	0.15 397	0.23 459	0.15 397	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

NOSS_ROB	0.19 556	0.12 548	0.18 532	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.20 515	0.22 450	0.27 558	0.23 583	0.21 561	0.16 493	0.16 648	0.18 661	0.23 664	0.21 663	0.12 586	0.13 612

SGM-Forest	0.20 568	0.14 588	0.18 532	0.19 472	0.13 577	0.20 544	0.22 591	0.33 594	0.30 534	0.24 568	0.29 552	0.28 568	0.19 550	0.23 585	0.17 508	0.15 632	0.16 654	0.15 633	0.14 626	0.12 586	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 638	0.13 576	0.18 532	0.15 124	0.11 520	0.32 640	0.24 615	0.40 648	0.36 582	0.52 674	0.57 671	0.67 686	0.40 666	0.35 648	0.26 621	0.14 628	0.13 634	0.13 607	0.11 590	0.11 571	0.10 548
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
TCMNet	0.19 556	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.18 651	0.20 544	0.24 615	0.27 503	0.36 582	0.23 559	0.26 517	0.25 540	0.19 550	0.19 519	0.23 586	0.13 614	0.11 603	0.11 572	0.12 611	0.13 606	0.12 588

YMNet	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 634	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

YMNet_1	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 634	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

ISRNet	0.18 544	0.08 358	0.19 544	0.19 472	0.13 577	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.21 530	0.25 500	0.27 558	0.17 519	0.17 481	0.20 545	0.20 664	0.08 535	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.17 656

SDNR	0.19 556	0.08 358	0.19 544	0.16 222	0.12 554	0.77 699	0.14 246	0.25 464	0.32 549	0.19 492	0.24 472	0.19 463	0.13 426	0.19 519	0.15 477	0.16 648	0.18 661	0.14 621	0.11 590	0.08 450	0.11 575

fast-acv-ft	0.18 544	0.11 530	0.19 544	0.19 472	0.12 554	0.24 592	0.21 581	0.25 464	0.34 568	0.22 546	0.34 589	0.27 558	0.20 562	0.21 561	0.23 586	0.09 488	0.09 568	0.08 406	0.10 556	0.08 450	0.07 400

UDG	0.21 581	0.17 617	0.19 544	0.23 614	0.15 618	0.30 637	0.20 560	0.33 594	0.35 577	0.23 559	0.28 540	0.31 600	0.27 612	0.20 544	0.22 574	0.15 632	0.12 619	0.13 607	0.09 514	0.14 620	0.14 629

APVNet	0.22 590	0.12 548	0.19 544	0.18 402	0.14 598	0.32 640	0.31 676	0.39 644	0.32 549	0.27 593	0.40 623	0.30 587	0.29 631	0.26 603	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.11 572	0.14 626	0.12 586	0.12 588

GwcNet	0.20 568	0.13 576	0.19 544	0.18 402	0.12 554	0.24 592	0.19 536	0.35 619	0.43 622	0.20 515	0.32 572	0.33 614	0.20 562	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.10 548

HGLStereo	0.17 530	0.08 358	0.19 544	0.17 309	0.12 554	0.18 504	0.18 496	0.31 563	0.32 549	0.21 530	0.32 572	0.25 540	0.18 534	0.19 519	0.20 545	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.10 548

XPNet_ROB	0.22 590	0.11 530	0.19 544	0.22 590	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.34 603	0.40 606	0.30 622	0.39 617	0.39 644	0.26 604	0.26 603	0.28 637	0.15 632	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.12 588

pmcnn	0.15 486	0.07 239	0.19 544	0.15 124	0.07 134	0.20 544	0.15 334	0.24 445	0.26 492	0.21 530	0.34 589	0.28 568	0.18 534	0.18 504	0.17 508	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

PStereo	0.20 568	0.22 648	0.20 556	0.17 309	0.10 469	0.13 366	0.20 560	0.27 503	0.38 596	0.20 515	0.14 305	0.28 568	0.31 639	0.24 595	0.31 655	0.18 655	0.13 634	0.15 633	0.11 590	0.12 586	0.12 588

Select-FE	0.11 299	0.06 117	0.20 556	0.15 124	0.11 520	0.11 256	0.13 179	0.21 372	0.18 354	0.09 183	0.11 248	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.06 293	0.08 471

xyz-stereo	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.15 124	0.05 2	0.20 544	0.15 334	0.17 267	0.31 542	0.15 397	0.29 552	0.26 550	0.16 496	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

DualNet (step1)	0.16 509	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.15 632	0.06 430	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample9	0.18 544	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 687	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample8	0.19 556	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.31 563	0.21 413	0.27 593	0.22 450	0.36 627	0.25 598	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 687	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

dad	0.17 530	0.20 638	0.20 556	0.16 222	0.11 520	0.20 544	0.18 496	0.21 372	0.28 517	0.30 622	0.24 472	0.29 577	0.13 426	0.19 519	0.16 493	0.18 655	0.09 568	0.11 572	0.09 514	0.11 571	0.07 400

RAFT + AFF	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.20 540	0.10 469	0.14 403	0.24 615	0.26 482	0.20 397	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.08 471

edge stereo	0.22 590	0.13 576	0.20 556	0.21 573	0.13 577	0.23 587	0.16 405	0.32 574	0.42 617	0.32 634	0.40 623	0.38 636	0.35 655	0.25 601	0.24 599	0.13 614	0.11 603	0.14 621	0.11 590	0.12 586	0.13 612

DRN-Test	0.19 556	0.11 530	0.20 556	0.22 590	0.10 469	0.22 571	0.22 591	0.39 644	0.37 589	0.24 568	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

DDVS	0.15 486	0.10 503	0.21 566	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.14 246	0.25 464	0.19 373	0.18 475	0.29 552	0.27 558	0.12 384	0.19 519	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.11 571	0.11 575

DDUNet	0.22 590	0.17 617	0.21 566	0.22 590	0.15 618	0.25 603	0.24 615	0.29 537	0.30 534	0.31 628	0.36 597	0.33 614	0.25 598	0.24 595	0.20 545	0.18 655	0.13 634	0.17 645	0.11 590	0.16 645	0.16 647

RP	0.21 581	0.13 576	0.21 566	0.23 614	0.11 520	0.21 562	0.20 560	0.25 464	0.44 627	0.21 530	0.38 609	0.36 627	0.24 589	0.27 606	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.13 607	0.12 611	0.12 586	0.14 629

stereogan	0.22 590	0.11 530	0.21 566	0.20 540	0.12 554	0.31 639	0.19 536	0.35 619	0.44 627	0.22 546	0.39 617	0.35 625	0.27 612	0.33 639	0.22 574	0.10 531	0.12 619	0.10 541	0.10 556	0.14 620	0.13 612

Nwc_Net	0.23 606	0.16 606	0.21 566	0.25 635	0.14 598	0.24 592	0.26 640	0.37 632	0.38 596	0.22 546	0.41 634	0.30 587	0.28 623	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.17 645	0.20 661	0.10 548	0.10 548

GANet	0.21 581	0.12 548	0.21 566	0.24 623	0.13 577	0.22 571	0.22 591	0.41 654	0.26 492	0.31 628	0.42 640	0.37 632	0.28 623	0.23 585	0.22 574	0.10 531	0.12 619	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.08 471

FAT-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.22 572	0.21 573	0.12 554	0.17 485	0.18 496	0.34 603	0.39 600	0.27 593	0.37 603	0.34 621	0.32 645	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.11 603	0.10 541	0.09 514	0.11 571	0.14 629

RYNet	0.22 590	0.12 548	0.22 572	0.19 472	0.17 644	0.46 670	0.26 640	0.38 640	0.48 636	0.24 568	0.28 540	0.34 621	0.23 583	0.20 544	0.30 648	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.13 606	0.15 636

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 530	0.10 503	0.22 572	0.20 540	0.10 469	0.15 430	0.18 496	0.31 563	0.25 478	0.21 530	0.30 559	0.25 540	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.08 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 556	0.09 440	0.22 572	0.17 309	0.10 469	0.25 603	0.18 496	0.27 503	0.44 627	0.22 546	0.31 568	0.33 614	0.26 604	0.28 618	0.28 637	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.09 517

FBW_ROB	0.24 613	0.17 617	0.22 572	0.26 640	0.14 598	0.25 603	0.22 591	0.41 654	0.41 609	0.41 659	0.41 634	0.42 651	0.27 612	0.31 629	0.23 586	0.09 488	0.14 644	0.14 621	0.12 611	0.11 571	0.09 517

ETE_ROB	0.23 606	0.17 617	0.22 572	0.25 635	0.13 577	0.26 613	0.29 663	0.31 563	0.36 582	0.28 608	0.36 597	0.45 659	0.26 604	0.27 606	0.26 621	0.11 563	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 612

LALA_ROB	0.25 625	0.16 606	0.22 572	0.26 640	0.17 644	0.27 623	0.27 647	0.42 659	0.37 589	0.33 638	0.38 609	0.51 671	0.26 604	0.28 618	0.27 629	0.16 648	0.09 568	0.12 592	0.11 590	0.13 606	0.12 588

PWCDC_ROB	0.20 568	0.13 576	0.22 572	0.24 623	0.11 520	0.19 528	0.15 334	0.33 594	0.54 656	0.29 617	0.50 656	0.21 484	0.15 468	0.27 606	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.10 541	0.08 467	0.11 571	0.09 517

WCMA_ROB	0.24 613	0.11 530	0.22 572	0.17 309	0.14 598	0.32 640	0.15 334	0.32 574	0.32 549	0.38 650	0.53 659	0.40 648	0.34 652	0.34 642	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.12 592	0.10 556	0.14 620	0.14 629

MSAF-DinoV2	0.22 590	0.11 530	0.23 581	0.17 309	0.10 469	0.27 623	0.16 405	0.37 632	0.55 657	0.21 530	0.27 526	0.47 667	0.27 612	0.35 648	0.39 674	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.09 514	0.12 586	0.10 548

sCroCo_RVC	0.12 377	0.09 440	0.23 581	0.24 623	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.10 230	0.13 289	0.12 313	0.07 180	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.05 170	0.07 400

ccnet	0.29 647	0.28 669	0.23 581	0.20 540	0.28 678	0.41 668	0.21 581	0.45 668	0.33 556	0.36 644	0.46 648	0.36 627	0.30 635	0.39 665	0.42 681	0.23 677	0.14 644	0.21 659	0.17 655	0.23 666	0.18 659

PS-NSSS	0.20 568	0.21 644	0.23 581	0.20 540	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.36 626	0.25 478	0.27 593	0.33 585	0.27 558	0.24 589	0.20 544	0.20 545	0.15 632	0.12 619	0.17 645	0.14 626	0.10 548	0.08 471

GMStereo_Zeroshot	0.16 509	0.13 576	0.24 585	0.20 540	0.10 469	0.17 485	0.13 179	0.29 537	0.25 478	0.23 559	0.32 572	0.25 540	0.11 351	0.19 519	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.11 572	0.06 293	0.12 586	0.08 471

sAnonymous2	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 540	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

CroCo_RVC	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 540	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 590	0.21 644	0.24 585	0.26 640	0.11 520	0.23 587	0.14 246	0.39 644	0.24 456	0.32 634	0.36 597	0.30 587	0.21 566	0.19 519	0.21 565	0.17 653	0.14 644	0.21 659	0.16 648	0.12 586	0.12 588

NaN_ROB	0.22 590	0.19 632	0.24 585	0.25 635	0.13 577	0.29 634	0.26 640	0.33 594	0.41 609	0.31 628	0.31 568	0.32 610	0.23 583	0.30 628	0.21 565	0.11 563	0.17 659	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

rvit_105_1	0.19 556	0.11 530	0.25 590	0.21 573	0.16 629	0.21 562	0.27 647	0.31 563	0.41 609	0.19 492	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.12 588	0.12 619	0.13 607	0.15 643	0.08 450	0.07 400

rvit_stereo_0075_2	0.17 530	0.12 548	0.25 590	0.23 614	0.16 629	0.13 366	0.10 35	0.30 551	0.27 502	0.20 515	0.28 540	0.22 502	0.15 468	0.18 504	0.13 402	0.16 648	0.10 590	0.17 645	0.10 556	0.10 548	0.09 517

S-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.25 590	0.21 573	0.13 577	0.20 544	0.18 496	0.32 574	0.43 622	0.23 559	0.36 597	0.28 568	0.30 635	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.12 619	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.13 612

FSD	0.25 625	0.27 664	0.26 593	0.24 623	0.22 664	0.25 603	0.25 631	0.27 503	0.26 492	0.25 581	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.27 606	0.24 599	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

GCST	0.37 665	0.42 685	0.26 593	1.02 711	0.39 685	0.18 504	0.08 7	0.20 345	0.17 321	0.28 608	0.25 500	0.15 397	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.64 706	0.43 695	0.75 702	0.65 706	0.63 699	0.46 698

CBFPSM	0.14 441	0.06 117	0.26 593	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.20 515	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.16 447	0.18 526	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.07 393	0.07 381	0.07 400

pcwnet_v2	0.19 556	0.10 503	0.26 593	0.17 309	0.14 598	0.18 504	0.15 334	0.37 632	0.46 634	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.19 550	0.20 544	0.19 539	0.13 614	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.11 571	0.13 612

FINET	0.21 581	0.18 628	0.26 593	0.18 402	0.16 629	0.23 587	0.23 602	0.32 574	0.48 636	0.25 581	0.32 572	0.22 502	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.18 655	0.16 654	0.11 572	0.10 556	0.15 636	0.13 612

PDISCO_ROB	0.27 638	0.16 606	0.26 593	0.28 656	0.20 658	0.32 640	0.26 640	0.44 665	0.57 662	0.28 608	0.40 623	0.45 659	0.29 631	0.33 639	0.34 664	0.12 588	0.09 568	0.17 645	0.16 648	0.17 653	0.13 612

MSMD_ROB	0.31 655	0.26 660	0.26 593	0.24 623	0.21 662	0.34 650	0.25 631	0.34 603	0.39 600	0.40 655	0.69 681	0.45 659	0.40 666	0.34 642	0.27 629	0.20 664	0.19 664	0.26 667	0.25 672	0.23 666	0.22 669

PWC_ROB	0.21 581	0.16 606	0.26 593	0.18 402	0.11 520	0.22 571	0.13 179	0.32 574	0.49 643	0.30 622	0.40 623	0.32 610	0.24 589	0.31 629	0.22 574	0.10 531	0.07 503	0.11 572	0.08 467	0.11 571	0.10 548

Syn2CoEx	0.21 581	0.16 606	0.27 601	0.29 665	0.14 598	0.26 613	0.20 560	0.33 594	0.31 542	0.28 608	0.36 597	0.27 558	0.25 598	0.19 519	0.24 599	0.16 648	0.12 619	0.14 621	0.11 590	0.09 515	0.08 471

STTStereo	0.18 544	0.12 548	0.27 601	0.20 540	0.11 520	0.16 462	0.21 581	0.29 537	0.23 439	0.21 530	0.30 559	0.29 577	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.12 588	0.11 603	0.11 572	0.14 626	0.09 515	0.08 471

MANE	0.45 677	0.27 664	0.27 601	0.27 653	0.24 669	0.47 672	0.31 676	0.55 686	0.59 666	0.72 690	1.13 708	1.15 701	0.61 691	0.52 683	0.37 670	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.31 684	0.25 674	0.24 672

GANetREF_RVC	0.31 655	0.34 678	0.27 601	0.35 675	0.16 629	0.32 640	0.41 686	0.48 673	0.51 653	0.35 641	0.35 594	0.34 621	0.33 647	0.39 665	0.32 657	0.27 681	0.20 667	0.29 679	0.15 643	0.18 657	0.17 656
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
CSAN	0.29 647	0.24 654	0.27 601	0.34 673	0.19 655	0.33 647	0.42 689	0.37 632	0.50 646	0.38 650	0.40 623	0.44 657	0.33 647	0.28 618	0.30 648	0.20 664	0.16 654	0.19 656	0.19 660	0.14 620	0.15 636

FC-DCNN v2	0.33 660	0.27 664	0.28 606	0.26 640	0.23 667	0.37 660	0.28 653	0.40 648	0.43 622	0.45 668	0.56 668	0.51 671	0.40 666	0.37 659	0.29 641	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

ACV-stereo	0.15 486	0.10 503	0.28 606	0.18 402	0.12 554	0.14 403	0.12 100	0.23 421	0.21 413	0.19 492	0.23 459	0.22 502	0.15 468	0.23 585	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

Anonymous_2	0.22 590	0.17 617	0.28 606	0.15 124	0.16 629	0.32 640	0.22 591	0.22 398	0.17 321	0.23 559	0.24 472	0.26 550	0.27 612	0.27 606	0.23 586	0.22 673	0.25 683	0.17 645	0.17 655	0.17 653	0.17 656

FCDSN-DC	0.33 660	0.28 669	0.28 606	0.30 667	0.24 669	0.39 665	0.28 653	0.42 659	0.42 617	0.43 665	0.53 659	0.51 671	0.41 671	0.36 654	0.30 648	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 606	0.12 548	0.28 606	0.21 573	0.13 577	0.28 630	0.16 405	0.35 619	0.66 682	0.27 593	0.33 585	0.30 587	0.21 566	0.31 629	0.29 641	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.13 606	0.13 612

DANet	0.21 581	0.15 598	0.28 606	0.25 635	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.27 503	0.27 502	0.28 608	0.32 572	0.35 625	0.31 639	0.31 629	0.23 586	0.11 563	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.11 575
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 660	0.27 664	0.28 606	0.26 640	0.23 667	0.37 660	0.28 653	0.40 648	0.43 622	0.45 668	0.55 663	0.51 671	0.40 666	0.37 659	0.30 648	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

SANet	0.24 613	0.14 588	0.28 606	0.21 573	0.11 520	0.27 623	0.24 615	0.38 640	0.64 678	0.36 644	0.40 623	0.43 655	0.26 604	0.27 606	0.24 599	0.12 588	0.09 568	0.10 541	0.09 514	0.13 606	0.11 575

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 544	0.09 440	0.29 614	0.15 124	0.10 469	0.22 571	0.20 560	0.26 482	0.39 600	0.25 581	0.42 640	0.24 526	0.15 468	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.10 548	0.09 517

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 653	0.24 654	0.29 614	0.36 677	0.16 629	0.34 650	0.30 670	0.32 574	0.42 617	0.40 655	0.46 648	0.38 636	0.31 639	0.34 642	0.28 637	0.19 662	0.20 667	0.26 667	0.29 680	0.18 657	0.19 664

RGC	0.25 625	0.20 638	0.29 614	0.28 656	0.16 629	0.22 571	0.23 602	0.32 574	0.44 627	0.27 593	0.40 623	0.38 636	0.27 612	0.36 654	0.22 574	0.11 563	0.13 634	0.17 645	0.17 655	0.14 620	0.16 647

SQANet	0.23 606	0.23 651	0.30 617	0.30 667	0.19 655	0.27 623	0.13 179	0.29 537	0.33 556	0.24 568	0.37 603	0.31 600	0.22 575	0.27 606	0.23 586	0.15 632	0.10 590	0.21 659	0.16 648	0.21 662	0.15 636

SHD	0.26 636	0.15 598	0.30 617	0.24 623	0.18 651	0.22 571	0.15 334	0.38 640	0.71 686	0.32 634	0.41 634	0.36 627	0.28 623	0.32 636	0.29 641	0.12 588	0.11 603	0.14 621	0.13 622	0.16 645	0.20 665

DStereoFS	0.27 638	0.22 648	0.31 619	0.22 590	0.15 618	0.22 571	0.20 560	0.50 679	0.48 636	0.28 608	0.44 645	0.33 614	0.34 652	0.52 683	0.29 641	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.13 622	0.16 645	0.16 647

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 176	0.10 503	0.31 619	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.11 199	0.07 1	0.12 588	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

Wz-Net-MNSev	0.22 590	0.13 576	0.31 619	0.20 540	0.14 598	0.36 659	0.24 615	0.33 594	0.44 627	0.28 608	0.40 623	0.38 636	0.19 550	0.24 595	0.25 609	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.12 586	0.10 548

FADNet-RVC-Resample	0.16 509	0.11 530	0.31 619	0.22 590	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.25 464	0.24 456	0.24 568	0.27 526	0.20 475	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.08 535	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.10 548

NCC-stereo	0.24 613	0.15 598	0.31 619	0.26 640	0.16 629	0.20 544	0.30 670	0.40 648	0.40 606	0.24 568	0.38 609	0.33 614	0.28 623	0.36 654	0.27 629	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.22 666	0.13 606	0.13 612

Abc-Net	0.24 613	0.15 598	0.31 619	0.26 640	0.16 629	0.20 544	0.30 670	0.40 648	0.40 606	0.24 568	0.38 609	0.33 614	0.28 623	0.36 654	0.27 629	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.22 666	0.13 606	0.13 612
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 643	0.16 606	0.31 619	0.18 402	0.13 577	0.54 678	0.42 689	0.51 681	0.67 683	0.29 617	0.38 609	0.38 636	0.29 631	0.31 629	0.23 586	0.11 563	0.10 590	0.11 572	0.08 467	0.20 661	0.16 647

GASNet	0.22 590	0.23 651	0.33 626	0.26 640	0.17 644	0.26 613	0.16 405	0.44 665	0.42 617	0.27 593	0.24 472	0.30 587	0.15 468	0.27 606	0.18 526	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.16 645	0.07 400

Anonymous3	0.16 509	0.13 576	0.33 626	0.26 640	0.14 598	0.27 623	0.17 447	0.28 523	0.28 517	0.15 397	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.11 575

DGSMNet	0.24 613	0.19 632	0.33 626	0.21 573	0.24 669	0.24 592	0.20 560	0.35 619	0.41 609	0.24 568	0.32 572	0.38 636	0.21 566	0.29 625	0.23 586	0.12 588	0.11 603	0.14 621	0.16 648	0.23 666	0.23 671

SAMSARA	0.40 669	0.28 669	0.33 626	0.55 691	0.39 685	0.82 700	1.23 717	0.47 672	0.51 653	0.36 644	0.35 594	0.55 677	0.39 663	0.38 661	0.39 674	0.15 632	0.20 667	0.15 633	0.14 626	0.23 666	0.20 665

ADCP+	0.20 568	0.10 503	0.33 626	0.20 540	0.12 554	0.22 571	0.26 640	0.31 563	0.34 568	0.26 587	0.37 603	0.22 502	0.22 575	0.27 606	0.27 629	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.09 515	0.10 548

PA-Net	0.23 606	0.18 628	0.33 626	0.28 656	0.22 664	0.21 562	0.38 685	0.29 537	0.39 600	0.22 546	0.32 572	0.25 540	0.26 604	0.20 544	0.25 609	0.09 488	0.23 680	0.15 633	0.22 666	0.09 515	0.13 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 671	0.29 672	0.33 626	0.28 656	0.24 669	0.54 678	0.36 681	0.49 675	0.59 666	0.72 690	0.74 687	0.65 684	0.54 683	0.54 688	0.40 677	0.22 673	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.26 679	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 671	0.29 672	0.33 626	0.27 653	0.24 669	0.60 683	0.36 681	0.50 679	0.50 646	0.71 688	0.79 691	0.67 686	0.54 683	0.51 681	0.42 681	0.22 673	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.26 679	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 625	0.15 598	0.34 634	0.17 309	0.13 577	0.23 587	0.14 246	0.34 603	0.33 556	0.41 659	0.55 663	0.41 650	0.37 659	0.34 642	0.27 629	0.11 563	0.15 650	0.11 572	0.11 590	0.12 586	0.16 647

FADNet	0.21 581	0.22 648	0.36 635	0.18 402	0.17 644	0.24 592	0.13 179	0.31 563	0.31 542	0.23 559	0.25 500	0.27 558	0.21 566	0.19 519	0.15 477	0.13 614	0.15 650	0.12 592	0.15 643	0.16 645	0.18 659

G-Net	0.24 613	0.16 606	0.36 635	0.22 590	0.16 629	0.51 676	0.23 602	0.29 537	0.34 568	0.36 644	0.38 609	0.31 600	0.29 631	0.27 606	0.26 621	0.11 563	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.16 645	0.13 612

AnyNet_C32	0.26 636	0.16 606	0.36 635	0.20 540	0.16 629	0.25 603	0.30 670	0.32 574	0.44 627	0.31 628	0.49 652	0.30 587	0.33 647	0.40 670	0.33 662	0.12 588	0.12 619	0.12 592	0.14 626	0.14 620	0.15 636

CC-Net-ROB	0.28 643	0.31 674	0.36 635	0.29 665	0.15 618	0.25 603	0.19 536	0.45 668	0.33 556	0.39 652	0.37 603	0.39 644	0.31 639	0.27 606	0.26 621	0.24 679	0.19 664	0.30 681	0.23 670	0.18 657	0.15 636

DStereoSA	0.25 625	0.19 632	0.37 639	0.26 640	0.17 644	0.22 571	0.20 560	0.49 675	0.59 666	0.22 546	0.29 552	0.29 577	0.33 647	0.39 665	0.28 637	0.12 588	0.11 603	0.16 641	0.14 626	0.14 620	0.12 588

w-ln-seven-2	0.20 568	0.14 588	0.37 639	0.22 590	0.12 554	0.20 544	0.21 581	0.28 523	0.37 589	0.25 581	0.37 603	0.27 558	0.22 575	0.21 561	0.23 586	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.09 517

Wz-Net-LNSev	0.22 590	0.16 606	0.38 641	0.21 573	0.13 577	0.25 603	0.23 602	0.32 574	0.43 622	0.30 622	0.41 634	0.31 600	0.18 534	0.22 574	0.25 609	0.10 531	0.09 568	0.08 406	0.08 467	0.12 586	0.11 575

FADNet-RVC	0.20 568	0.20 638	0.38 641	0.21 573	0.16 629	0.20 544	0.15 334	0.26 482	0.26 492	0.26 587	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.19 539	0.12 588	0.13 634	0.12 592	0.14 626	0.13 606	0.18 659

PVD	0.39 666	0.20 638	0.39 643	0.31 671	0.22 664	0.29 634	0.43 691	0.52 682	0.96 700	0.55 678	0.79 691	0.53 675	0.59 690	0.52 683	0.38 672	0.19 662	0.14 644	0.17 645	0.14 626	0.24 673	0.31 685

STTRV1_RVC	0.25 625	0.26 660	0.39 643	0.19 472	0.26 676	0.30 637	0.24 615	0.34 603	0.35 577	0.36 644	0.34 589	0.31 600	0.31 639	0.28 618	0.25 609	0.17 653	0.10 590	0.16 641	0.14 626	0.17 653	0.12 588

z-ln-s-r	0.17 530	0.10 503	0.40 645	0.19 472	0.08 220	0.17 485	0.18 496	0.22 398	0.33 556	0.18 475	0.40 623	0.22 502	0.17 519	0.20 544	0.23 586	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.05 207

FADNet_RVC	0.16 509	0.14 588	0.40 645	0.20 540	0.11 520	0.13 366	0.13 179	0.26 482	0.22 427	0.21 530	0.23 459	0.20 475	0.17 519	0.14 385	0.16 493	0.08 426	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.11 571	0.10 548

ADCMid	0.25 625	0.15 598	0.40 645	0.20 540	0.14 598	0.25 603	0.26 640	0.34 603	0.38 596	0.36 644	0.44 645	0.34 621	0.40 666	0.35 648	0.33 662	0.10 531	0.09 568	0.11 572	0.11 590	0.13 606	0.12 588

PSMNet-RUCA	0.27 638	0.33 676	0.41 648	0.36 677	0.32 684	0.18 504	0.19 536	0.42 659	0.30 534	0.33 638	0.41 634	0.39 644	0.25 598	0.31 629	0.20 545	0.18 655	0.10 590	0.25 666	0.15 643	0.21 662	0.16 647

ADCRef	0.19 556	0.12 548	0.41 648	0.20 540	0.12 554	0.22 571	0.18 496	0.32 574	0.36 582	0.26 587	0.32 572	0.17 434	0.23 583	0.24 595	0.24 599	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

DeepPrunerF	0.24 613	0.17 617	0.42 650	0.26 640	0.16 629	0.22 571	0.28 653	0.37 632	0.50 646	0.26 587	0.29 552	0.24 526	0.28 623	0.21 561	0.22 574	0.15 632	0.11 603	0.20 658	0.18 659	0.12 586	0.13 612

Wz-Net-SNSev	0.25 625	0.17 617	0.44 651	0.25 635	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.38 640	0.56 660	0.30 622	0.55 663	0.39 644	0.26 604	0.23 585	0.30 648	0.10 531	0.09 568	0.09 492	0.10 556	0.11 571	0.11 575

z-mn7	0.24 613	0.14 588	0.45 652	0.19 472	0.13 577	0.28 630	0.25 631	0.34 603	0.62 673	0.27 593	0.56 668	0.29 577	0.24 589	0.32 636	0.25 609	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.10 548

iinet-f	0.16 509	0.06 117	0.45 652	0.14 70	0.10 469	0.21 562	0.14 246	0.27 503	0.23 439	0.21 530	0.24 472	0.21 484	0.15 468	0.18 504	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.10 548

Consistency-Raft	0.44 675	0.40 683	0.45 652	0.37 679	0.43 689	0.46 670	0.41 686	0.57 689	0.55 657	0.32 634	0.73 685	0.33 614	0.48 679	0.42 674	0.49 688	0.39 689	0.35 692	0.45 689	0.51 699	0.42 689	0.29 682

ADCS	0.29 647	0.18 628	0.45 652	0.21 573	0.17 644	0.28 630	0.23 602	0.41 654	0.63 677	0.40 655	0.49 652	0.40 648	0.36 657	0.39 665	0.40 677	0.13 614	0.12 619	0.13 607	0.14 626	0.16 645	0.16 647

NVStereoNet_ROB	0.46 680	0.36 680	0.46 656	0.41 682	0.28 678	0.34 650	0.34 679	0.48 673	0.60 670	0.72 690	0.93 697	0.70 689	0.66 694	0.47 676	0.60 696	0.22 673	0.33 691	0.34 684	0.34 688	0.30 682	0.30 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 613	0.11 530	0.47 657	0.22 590	0.12 554	0.34 650	0.29 663	0.29 537	0.56 660	0.24 568	0.46 648	0.30 587	0.30 635	0.29 625	0.29 641	0.08 426	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.10 548

PASM	0.32 657	0.24 654	0.48 658	0.28 656	0.27 677	0.29 634	0.30 670	0.34 603	0.49 643	0.35 641	0.39 617	0.46 663	0.34 652	0.34 642	0.35 665	0.23 677	0.25 683	0.26 667	0.28 679	0.23 666	0.21 667

zh-sn7	0.25 625	0.17 617	0.50 659	0.24 623	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.34 603	0.48 636	0.28 608	0.54 661	0.28 568	0.31 639	0.36 654	0.32 657	0.10 531	0.10 590	0.11 572	0.10 556	0.12 586	0.12 588

XQC	0.28 643	0.23 651	0.51 660	0.28 656	0.19 655	0.34 650	0.27 647	0.36 626	0.57 662	0.31 628	0.30 559	0.37 632	0.30 635	0.38 661	0.38 672	0.13 614	0.09 568	0.15 633	0.12 611	0.17 653	0.18 659

otaku	0.39 666	0.37 681	0.52 661	0.44 684	0.28 678	0.58 680	0.24 615	0.41 654	0.62 673	0.40 655	0.49 652	0.46 663	0.33 647	0.40 670	0.32 657	0.30 682	0.30 687	0.39 686	0.33 685	0.29 681	0.28 681

Ntro	0.40 669	0.40 683	0.53 662	0.46 688	0.30 682	0.65 686	0.24 615	0.46 670	0.68 684	0.41 659	0.49 652	0.48 669	0.42 674	0.39 665	0.31 655	0.32 684	0.28 685	0.37 685	0.30 682	0.32 686	0.29 682

WAO-7	0.79 697	0.78 701	0.54 663	0.85 704	0.67 706	0.74 693	0.68 708	1.05 710	1.32 708	0.90 701	1.20 711	1.04 697	0.92 705	0.69 695	0.66 699	0.60 704	0.62 715	0.67 698	0.68 708	0.64 700	0.58 702

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 674	0.39 682	0.54 663	0.40 680	0.20 658	0.64 685	0.32 678	0.53 684	0.72 687	0.71 688	0.72 684	0.61 680	0.54 683	0.51 681	0.46 685	0.20 664	0.19 664	0.29 679	0.30 682	0.23 666	0.18 659

w-ln-seven	0.24 613	0.14 588	0.55 665	0.19 472	0.14 598	0.26 613	0.22 591	0.35 619	0.60 670	0.29 617	0.39 617	0.30 587	0.22 575	0.21 561	0.26 621	0.09 488	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.11 571	0.10 548

ACVNet-4b	0.39 666	0.53 688	0.55 665	0.45 685	0.24 669	0.47 672	0.18 496	0.49 675	0.64 678	0.42 662	0.45 647	0.60 679	0.27 612	0.34 642	0.24 599	0.33 686	0.14 644	0.48 690	0.42 692	0.30 682	0.26 680

MFN_U_SF_RVC	0.32 657	0.21 644	0.55 665	0.30 667	0.15 618	0.34 650	0.17 447	0.52 682	0.46 634	0.46 671	0.55 663	0.59 678	0.39 663	0.35 648	0.37 670	0.15 632	0.14 644	0.18 654	0.21 663	0.16 645	0.15 636

zh-mn7	0.25 625	0.14 588	0.56 668	0.19 472	0.14 598	0.24 592	0.22 591	0.34 603	0.62 673	0.35 641	0.65 677	0.31 600	0.25 598	0.31 629	0.25 609	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.11 575

aanetorigin	0.22 590	0.17 617	0.56 668	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.19 536	0.20 345	0.33 556	0.49 672	0.48 651	0.29 577	0.27 612	0.20 544	0.23 586	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.10 548	0.09 517

SuperB	0.20 568	0.10 503	0.56 668	0.16 222	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.24 445	0.50 646	0.26 587	0.39 617	0.17 434	0.21 566	0.22 574	0.21 565	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.12 586	0.10 548

MonStereo1	0.47 681	0.26 660	0.58 671	0.28 656	0.20 658	0.39 665	0.18 496	0.49 675	0.64 678	0.52 674	0.87 694	1.01 696	0.57 688	0.50 679	0.56 693	0.53 699	0.31 690	0.54 696	0.40 690	0.33 687	0.34 688

LSM	0.33 660	0.20 638	0.58 671	0.26 640	0.60 702	0.34 650	0.25 631	0.42 659	0.48 636	0.45 668	0.58 673	0.42 651	0.36 657	0.35 648	0.25 609	0.12 588	0.20 667	0.14 621	0.16 648	0.19 660	0.33 687

light-stereo	0.42 673	0.26 660	0.59 673	0.60 693	0.49 692	0.32 640	0.23 602	0.46 670	0.52 655	0.56 680	0.58 673	0.76 691	0.32 645	0.48 677	0.29 641	0.32 684	0.24 681	0.27 670	0.33 685	0.46 690	0.39 692

ACVNet_1	0.44 675	0.49 687	0.60 674	0.45 685	0.28 678	0.49 675	0.27 647	0.57 689	0.72 687	0.62 683	0.58 673	0.74 690	0.49 680	0.50 679	0.35 665	0.26 680	0.24 681	0.39 686	0.29 680	0.31 685	0.24 672

ADCPNet	0.25 625	0.16 606	0.61 675	0.21 573	0.15 618	0.35 658	0.25 631	0.32 574	0.35 577	0.30 622	0.40 623	0.36 627	0.28 623	0.28 618	0.32 657	0.12 588	0.10 590	0.11 572	0.12 611	0.14 620	0.13 612

WAO-6	0.81 698	0.80 702	0.62 676	0.86 705	0.63 704	0.76 697	0.58 701	0.98 707	1.54 715	0.90 701	0.96 700	1.07 699	1.03 709	0.70 696	0.66 699	0.72 708	0.49 703	0.90 710	0.71 709	0.68 704	0.58 702

BEATNet-Init1	0.52 683	0.27 664	0.62 676	0.30 667	0.21 662	0.76 697	0.29 663	0.54 685	0.65 681	0.86 699	0.95 699	2.07 717	0.62 693	0.56 690	0.42 681	0.18 655	0.18 661	0.23 664	0.22 666	0.22 665	0.21 667

WAO-8	0.91 702	0.81 703	0.65 678	0.94 708	0.69 707	0.90 701	0.67 706	1.07 713	1.83 718	1.06 708	1.45 714	1.30 704	1.07 710	0.84 702	0.78 705	0.74 710	0.53 708	0.86 708	0.75 710	0.69 706	0.62 708

Venus	0.91 702	0.81 703	0.65 678	0.94 708	0.69 707	0.90 701	0.67 706	1.07 713	1.83 718	1.06 708	1.45 714	1.30 704	1.07 710	0.84 702	0.78 705	0.74 710	0.53 708	0.86 708	0.75 710	0.69 706	0.62 708

Wz-Net-TNSev	0.29 647	0.20 638	0.65 678	0.19 472	0.15 618	0.38 663	0.27 647	0.35 619	0.55 657	0.34 640	0.42 640	0.45 659	0.38 660	0.32 636	0.30 648	0.12 588	0.13 634	0.10 541	0.12 611	0.15 636	0.14 629

anonymity	0.53 684	0.58 690	0.65 678	0.41 682	0.61 703	0.53 677	0.41 686	0.56 687	0.41 609	0.55 678	0.50 656	0.49 670	0.55 686	0.58 691	0.50 691	0.58 702	0.50 705	0.51 692	0.51 699	0.51 692	0.57 701

MFMNet_re	0.64 688	0.66 696	0.65 678	0.51 689	0.69 707	0.69 689	0.57 700	0.64 693	0.73 691	0.60 681	0.73 685	0.62 681	0.67 695	0.65 694	0.60 696	0.66 707	0.58 714	0.63 697	0.59 702	0.68 704	0.69 711

DispFullNet	0.27 638	0.21 644	0.65 678	0.28 656	0.16 629	0.26 613	0.17 447	0.33 594	0.58 665	0.27 593	0.38 609	0.43 655	0.23 583	0.38 661	0.23 586	0.12 588	0.06 430	0.19 656	0.11 590	0.21 662	0.15 636

SPS-STEREO	0.57 687	0.58 690	0.65 678	0.45 685	0.55 697	0.62 684	0.44 693	0.62 692	0.50 646	0.68 686	0.64 676	0.66 685	0.57 688	0.61 692	0.60 696	0.62 705	0.47 700	0.51 692	0.49 696	0.55 697	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 686	0.57 689	0.65 678	0.40 680	0.54 695	0.66 688	0.49 694	0.56 687	0.45 633	0.66 684	0.69 681	0.67 686	0.56 687	0.63 693	0.56 693	0.59 703	0.48 701	0.50 691	0.50 698	0.52 693	0.58 702

Selective-IGEV-i1pa	2.80 713	3.51 722	0.67 686	0.28 656	0.14 598	10.22 723	0.43 691	4.36 721	3.63 721	3.53 721	6.92 722	3.47 720	1.97 718	13.41 735	2.26 717	0.36 688	0.15 650	0.13 607	0.10 556	0.15 636	0.35 690

RSGM-EC	20.36 736	4.73 725	0.68 687	16.76 733	16.92 737	21.28 737	27.18 739	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 737	22.24 747	21.82 738	22.57 738	17.63 737	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 745

acva	20.36 736	4.73 725	0.68 687	16.76 733	16.92 737	21.28 737	27.18 739	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 737	22.24 747	21.82 738	22.57 738	17.63 737	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 745

IMH-64-1	0.65 689	0.61 692	0.68 687	0.71 696	0.51 693	0.59 681	0.49 694	0.91 701	0.85 695	0.74 694	1.02 701	0.81 692	0.78 699	0.79 698	0.49 688	0.42 691	0.46 696	0.71 699	0.47 694	0.52 693	0.39 692

IMH-64	0.65 689	0.61 692	0.68 687	0.71 696	0.51 693	0.59 681	0.49 694	0.91 701	0.85 695	0.74 694	1.02 701	0.81 692	0.78 699	0.79 698	0.49 688	0.42 691	0.46 696	0.71 699	0.47 694	0.52 693	0.39 692

IMH	0.71 692	0.64 695	0.68 687	0.76 698	0.54 695	0.69 689	0.54 698	0.98 707	1.10 703	0.82 698	1.09 704	0.89 694	0.88 704	0.87 706	0.52 692	0.44 694	0.50 705	0.75 702	0.51 699	0.56 698	0.41 696

ACVNet_2	0.66 691	0.66 696	0.68 687	0.63 694	0.41 687	0.71 691	0.49 694	0.96 705	1.39 710	0.89 700	1.09 704	1.04 697	0.73 697	0.54 688	0.47 686	0.43 693	0.40 694	0.53 695	0.44 693	0.47 691	0.35 690

RainbowNet	0.54 685	0.61 692	0.70 693	0.57 692	0.43 689	0.65 686	0.37 684	0.60 691	0.87 697	0.50 673	0.66 678	0.64 682	0.47 678	0.49 678	0.43 684	0.47 696	0.48 701	0.52 694	0.41 691	0.52 693	0.40 695

TorneroNet-64	0.76 696	0.72 699	0.74 694	0.78 700	0.58 701	0.91 704	0.56 699	0.84 699	1.29 707	0.66 684	0.90 695	1.40 709	0.75 698	0.85 704	0.67 702	0.49 697	0.46 696	0.72 701	0.59 702	0.67 703	0.53 700

WZ-Net	0.28 643	0.17 617	0.78 695	0.22 590	0.16 629	0.34 650	0.29 663	0.39 644	0.57 662	0.24 568	0.55 663	0.37 632	0.24 589	0.33 639	0.35 665	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.14 620	0.16 647

DPSimNet_ROB	1.11 709	1.23 713	0.78 695	1.13 713	0.88 714	1.10 711	1.13 716	1.16 717	1.23 706	1.43 715	1.02 701	1.41 710	1.10 713	0.90 708	1.60 714	1.46 721	0.51 707	1.21 718	1.03 718	0.90 712	1.01 719

Dean	0.87 701	0.86 706	0.79 697	0.81 702	0.56 698	0.90 701	0.63 702	1.15 716	1.73 716	1.15 711	1.15 709	1.31 706	0.99 708	0.81 700	0.81 708	0.57 701	0.56 712	0.77 706	0.64 705	0.66 702	0.58 702

ktn	1.01 707	1.21 712	0.80 698	1.23 715	0.86 713	1.01 708	0.87 712	0.94 704	1.39 710	1.04 706	1.12 707	1.15 701	1.07 710	0.94 710	0.59 695	1.28 720	0.71 717	1.38 720	0.83 713	1.02 715	0.75 714

TorneroNet	0.82 699	0.74 700	0.81 699	0.84 703	0.63 704	0.99 706	0.63 702	0.96 705	1.16 704	0.80 697	1.11 706	1.36 708	0.86 703	0.93 709	0.80 707	0.56 700	0.49 703	0.78 707	0.66 707	0.73 709	0.63 710

LVE	0.83 700	0.85 705	0.85 700	0.80 701	0.56 698	1.04 710	0.65 705	1.05 710	1.47 713	0.96 703	1.22 712	1.10 700	0.85 702	0.83 701	0.71 704	0.49 697	0.55 711	0.76 705	0.60 704	0.65 701	0.59 707

KSHMR	1.09 708	1.17 711	0.88 701	1.25 716	1.00 715	0.99 706	0.96 714	1.13 715	1.37 709	1.16 712	1.29 713	1.41 710	0.96 707	1.01 712	0.92 709	1.03 717	1.08 719	1.20 717	1.03 718	1.01 714	0.97 717

PWCK	0.71 692	0.94 707	0.95 702	0.76 698	0.31 683	0.74 693	0.36 681	0.90 700	0.90 698	0.96 703	0.75 689	0.95 695	0.61 691	0.87 706	0.66 699	0.72 708	0.46 696	0.75 702	0.49 696	0.69 706	0.44 697

notaker	0.97 705	1.11 710	0.98 703	1.13 713	0.81 711	0.73 692	0.68 708	0.93 703	1.16 704	1.18 713	1.18 710	1.41 710	1.16 714	1.08 715	0.69 703	0.81 713	0.64 716	1.17 716	0.79 712	0.98 713	0.80 715

AANet	0.30 653	0.19 632	1.03 704	0.16 222	0.13 577	0.22 571	0.16 405	0.30 551	0.62 673	0.60 681	0.52 658	0.46 663	0.38 660	0.23 585	0.32 657	0.12 588	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.12 588

Selective-IGEV-i16pa	18.58 735	3.30 720	1.09 705	0.21 573	0.18 651	103.68 748	0.28 653	19.87 740	40.73 749	4.16 722	56.45 748	8.07 727	2.59 720	123.95 750	5.89 724	0.18 655	0.12 619	0.09 492	0.12 611	0.12 586	0.51 699

EDNetEfficient	0.29 647	0.24 654	1.13 706	0.18 402	0.10 469	0.19 528	0.20 560	0.20 345	0.60 670	0.74 694	0.56 668	0.31 600	0.39 663	0.22 574	0.30 648	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.11 571	0.09 517

JetBlue	0.71 692	0.45 686	1.14 707	0.51 689	0.47 691	2.02 715	0.64 704	0.75 696	0.70 685	0.69 687	0.77 690	1.22 703	0.83 701	1.03 713	1.01 712	0.40 690	0.28 685	0.33 683	0.33 685	0.30 682	0.34 688

HanzoNet	1.29 710	1.26 714	1.19 708	1.12 712	0.85 712	1.02 709	0.83 710	1.03 709	1.48 714	1.64 716	1.61 716	2.50 719	1.72 717	1.61 717	1.61 715	1.26 719	0.80 718	1.31 719	1.01 717	1.02 715	0.86 716

AnyNet_C01	0.36 664	0.25 659	1.37 709	0.22 590	0.17 644	0.48 674	0.27 647	0.35 619	0.39 600	0.39 652	0.74 687	0.46 663	0.38 660	0.45 675	0.47 686	0.13 614	0.13 634	0.13 607	0.14 626	0.14 620	0.15 636

UNDER WATER	0.97 705	0.97 709	1.42 710	0.99 710	0.70 710	1.12 712	0.84 711	0.80 698	1.08 702	1.01 705	0.90 695	1.55 713	1.22 716	1.03 713	1.00 711	0.78 712	0.53 708	1.02 713	0.87 714	0.80 711	0.74 713

UNDER WATER-64	0.95 704	0.94 707	1.43 711	0.87 706	0.56 698	1.18 713	0.87 712	0.77 697	0.94 699	1.04 706	0.85 693	1.58 714	1.21 715	0.94 710	0.96 710	0.87 714	0.57 713	1.03 714	0.88 715	0.78 710	0.73 712

MADNet++	1.95 712	1.75 716	1.59 712	1.82 718	1.69 718	2.33 716	1.40 719	2.35 720	2.09 720	2.57 720	2.36 719	2.24 718	2.17 719	2.28 718	2.34 718	1.87 722	1.66 722	1.54 721	1.34 721	1.92 719	1.77 722

ASD4	3.54 715	3.38 721	2.05 713	1.72 717	2.51 720	9.03 722	17.71 726	2.25 719	5.51 723	2.46 719	2.81 720	2.03 716	3.36 721	2.73 719	5.06 721	1.22 718	1.34 720	1.13 715	1.33 720	1.68 718	1.49 721

JetRed	1.62 711	1.46 715	2.98 714	0.92 707	1.21 716	4.99 718	1.53 720	1.27 718	1.39 710	1.83 717	1.74 717	1.60 715	0.95 706	1.41 716	2.45 720	0.90 716	1.60 721	0.93 711	0.90 716	1.35 717	0.99 718

USTest	6.22 718	2.73 719	3.00 715	6.57 726	7.29 725	14.37 726	21.57 727	7.00 729	9.56 728	5.34 726	6.10 721	5.72 724	7.64 725	6.41 725	6.96 725	1.97 723	3.42 728	1.64 722	2.15 725	2.66 720	2.36 723

RTS	0.45 677	0.19 632	3.26 716	0.24 623	0.15 618	0.74 693	0.20 560	0.36 626	0.76 693	0.42 662	0.43 643	0.31 600	0.41 671	0.53 686	0.35 665	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 636

RTSA	0.45 677	0.19 632	3.26 716	0.24 623	0.15 618	0.74 693	0.20 560	0.36 626	0.76 693	0.42 662	0.43 643	0.31 600	0.41 671	0.53 686	0.35 665	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 636

tt	4.67 717	0.06 117	3.55 718	2.02 719	1.55 717	10.25 724	16.71 725	8.91 730	5.03 722	1.31 714	0.94 698	4.71 721	4.76 722	3.33 720	5.87 723	6.06 730	10.30 736	1.88 724	2.11 724	2.75 721	1.21 720

MADNet+	0.75 695	0.71 698	3.70 719	0.66 695	0.41 687	0.98 705	0.97 715	0.69 695	0.73 691	0.52 674	0.57 671	0.64 682	0.68 696	0.86 705	1.01 712	0.34 687	0.36 693	0.28 678	0.23 670	0.36 688	0.31 685

TCMNet-wrong-test	3.67 716	5.48 730	3.89 720	12.18 732	11.75 733	4.65 717	3.88 721	1.06 712	0.72 687	1.09 710	2.15 718	6.30 725	0.53 682	3.43 721	2.36 719	0.89 715	0.20 667	1.87 723	1.69 722	5.57 727	3.62 728

PML	8.91 725	9.34 736	6.13 721	5.35 723	6.41 724	14.99 727	23.38 733	5.27 722	6.83 724	18.04 739	28.19 747	7.67 726	6.83 724	7.85 726	5.75 722	5.35 729	1.83 723	5.95 735	1.93 723	8.64 732	2.52 724

LRCNet_RVC	10.62 730	13.42 737	7.30 722	18.92 736	2.07 719	0.33 647	0.30 670	5.59 725	0.48 636	13.03 735	17.94 734	8.87 728	5.65 723	4.79 722	1.89 716	23.51 745	2.73 727	27.55 748	25.71 748	16.07 742	16.33 744

xxxxx1	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

tt_ll	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

ff	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

Anonymous_1	10.96 731	7.92 731	7.46 726	10.33 729	10.06 726	18.65 734	26.34 736	11.06 733	13.44 734	9.40 730	10.05 730	9.67 734	11.23 733	10.73 730	12.72 731	6.42 731	8.38 733	5.77 732	10.61 732	12.12 733	6.77 729

iinet-test	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 727	10.94 729	18.00 732	25.26 734	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 726	9.42 732	11.17 731	11.02 731	12.78 732	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 730

IINet	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 727	10.94 729	18.00 732	25.26 734	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 726	9.42 732	11.17 731	11.02 731	12.78 732	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 730

DPSM_ROB	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 730	11.58 731	19.10 735	26.71 737	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 731	10.33 735	11.86 734	11.70 733	13.54 734	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 734

DPSM	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 730	11.58 731	19.10 735	26.71 737	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 731	10.33 735	11.86 734	11.70 733	13.54 734	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 734

DPSMNet_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.37 725	10.74 728	8.32 720	22.98 732	5.46 723	13.36 733	5.12 724	9.92 728	5.08 722	10.40 729	5.53 724	12.58 729	3.80 728	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 732

DGTPSM_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.35 723	10.72 727	8.32 720	22.97 731	5.46 723	13.35 732	5.12 724	9.92 728	5.08 722	10.40 729	5.52 723	12.58 729	3.79 727	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 732

RAFT-FEzeroshot	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 740	23.31 743	38.34 740	53.82 746	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 739	20.88 742	23.92 745	23.41 741	27.42 745	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 741

RAFT-FE	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 740	23.31 743	38.34 740	53.82 746	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 739	20.88 742	23.92 745	23.41 741	27.42 745	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 741

CasAABBNet	22.42 739	17.33 739	16.01 735	22.01 739	23.28 741	38.32 739	53.80 744	24.14 744	28.41 744	20.60 743	21.77 741	20.89 745	23.91 743	23.43 743	27.36 743	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.01 737	14.67 736	14.95 740

Selective-RAFT-Error	22.47 743	17.37 743	16.09 736	22.06 742	23.34 745	38.39 744	53.83 748	24.29 748	28.47 746	20.74 746	21.83 744	20.81 741	23.90 742	23.54 747	27.53 748	14.08 740	17.69 740	11.82 737	14.00 736	14.69 737	15.00 743

Hybrid-DGEV	22.47 743	17.40 744	16.14 737	22.00 738	23.29 742	38.36 742	53.80 744	24.43 749	28.63 748	20.59 742	21.81 742	20.88 742	23.91 743	23.45 744	27.42 745	14.08 740	17.69 740	11.83 738	14.06 741	14.65 734	14.93 739

FlowAnything	22.44 742	17.35 742	16.14 737	22.07 743	23.23 740	38.39 744	53.77 742	24.25 746	28.44 745	20.96 748	21.82 743	20.70 740	23.84 741	23.49 745	27.14 741	14.04 736	17.79 745	11.75 736	14.15 742	14.65 734	14.89 737

LSM0	22.87 746	17.28 738	18.96 739	22.19 744	29.04 748	38.42 746	53.71 741	24.28 747	28.31 741	20.78 747	21.00 736	21.43 746	24.16 747	23.50 746	27.39 744	14.09 742	17.38 738	11.84 742	14.04 740	14.73 740	14.89 737

fast-reg	22.85 745	17.43 745	19.15 740	22.22 745	24.34 746	38.36 742	53.78 743	24.23 745	28.52 747	20.55 741	22.05 745	20.54 739	23.77 740	23.21 740	27.31 742	14.18 743	17.47 739	14.33 743	14.96 743	15.81 741	14.81 736

HaxPig	15.71 734	18.52 746	19.18 741	16.89 735	15.89 736	7.73 719	7.60 722	13.31 738	10.82 729	15.42 736	14.91 733	15.98 737	14.92 736	15.58 736	15.98 736	18.95 744	16.73 737	19.46 744	18.08 744	19.26 743	19.05 747

DLNR_Zeroshot_test	10.40 726	1.82 717	19.49 742	120.77 749	13.11 735	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	51.54 748	0.04 73

DLNR-FE	10.43 727	1.83 718	19.53 743	120.75 748	13.06 734	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	52.01 749	0.04 73

MEDIAN_ROB	20.38 738	24.04 747	23.31 744	21.23 737	21.71 739	10.40 725	7.92 723	17.64 739	15.50 739	20.12 740	19.70 735	20.34 738	20.32 737	21.19 737	21.13 739	23.81 746	21.81 746	24.98 747	23.76 747	24.71 746	23.93 748

AVERAGE_ROB	24.90 747	29.20 748	28.14 745	24.89 746	24.64 747	17.75 731	11.12 724	21.45 741	19.93 740	25.12 749	24.46 746	25.12 749	25.46 748	24.69 748	22.83 740	29.76 747	27.13 747	28.97 749	27.95 749	29.91 747	29.47 749

test_example2	98.32 748	94.13 749	45.89 746	96.35 747	109.85 749	88.61 747	95.45 749	25.75 750	94.37 750	130.00 751	126.06 750	58.17 750	74.63 749	88.51 749	79.96 749	150.23 750	221.02 750	77.62 750	99.10 750	113.75 750	96.94 750

coex-ft	3.30 714	0.34 678	59.09 747	0.18 402	0.13 577	0.26 613	0.22 591	0.27 503	0.72 687	1.90 718	0.70 683	0.44 657	0.45 677	0.29 625	0.41 680	0.09 488	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 612

EDNetEfficientorigin	7.91 722	0.31 674	153.02 748	0.19 472	0.09 355	0.21 562	0.16 405	0.22 398	0.59 666	0.72 690	0.67 679	0.42 651	0.50 681	0.24 595	0.39 674	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.12 586	0.10 548

ccccc	245.47 749	285.66 750	306.18 749	368.85 750	370.60 750	123.16 749	145.33 750	115.05 751	110.08 751	126.68 750	110.87 749	122.83 751	165.88 750	252.94 751	276.56 750	384.56 751	353.86 751	254.69 751	223.00 751	425.87 751	386.83 751

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

FADE		0.33 676		0.33 672	0.25 675			0.64 693	1.07 701	0.43 665		0.42 651		0.70 696		0.30 682	0.21 679	0.41 688	0.38 689	0.23 666	0.22 669

Low-res two-view benchmark