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

BridgeDepth	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.06 14	0.04 1	0.07 119	0.10 359	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	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
vfm_20000	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

ww3	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.08 19	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGE	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.20 642	0.05 5	0.05 7	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

tt7	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 13	0.08 456	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.08 39	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TYNG	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CR-Stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.05 1	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.05 1	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

300	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.7	0.07 13	0.08 456	0.05 2	0.20 642	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

F4.4	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.15 277	0.04 2	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.6	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.06 7	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

F5.5	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.19 566	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

F8.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_9	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

F7	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.05 6	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

TT111	0.08 145	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

FORCE_5	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.04 2	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

Codiref-stereo	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.24 740	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 254	0.13 692	0.12 402	0.24 740	0.16 756	0.25 726	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 556	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 621	0.41 738	0.05 2	0.33 711	0.14 482	0.16 619	0.20 669	0.19 664	0.08 533	0.06 542	0.17 775	0.15 775	0.07 488	0.08 585

LACA_dic	0.07 13	0.10 615	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

small-0shot	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.08 58	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

derf	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.05 2	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

qqai	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.05 285

MGA	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

CAR	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MSE-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

monster-pro	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

LiteMatch*	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.14 328	0.13 183	0.16 404	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

LACA2	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.11 98	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

LACA1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.10 64	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

BLMT-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.07 11	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 96	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.13 183	0.13 291	0.05 2	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo_L1	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.07 35	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 39	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.08 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LGtest1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.08 19	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 13	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.04 3	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

LG-Stereo	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.17 561	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.12 9	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.06 3	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

MonSter	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

vfmstereo	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test_c	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.05 285

ww2	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGW-Stereo-1	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.08 19	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.11 273	0.10 287	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ACC-I	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.09 39	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

ACC	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.11 98	0.14 329	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

tt4	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.14 226	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGW-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GFORCE	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.20 642	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.08 39	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

low	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

100	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.05 7	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Last	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.13 183	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

DDDD	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.15 277	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

FORCE_8	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.19 566	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_4	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.12 135	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_6	0.07 13	0.07 311	0.04 1	0.18 478	0.05 5	0.09 203	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

NBS	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.05 2	0.07 35	0.06 51	0.09 241	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

test410_97500	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

over-6	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.10 284	0.09 29	0.17 369	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.05 285

over v1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.05 6	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-8	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.06 4	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

mm2	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

canet-new	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.12 135	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

LWStereo	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

LMStereo	0.07 13	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.11 98	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

ACMStereo	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.15 361	0.06 51	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.11 346	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

LiteMatch	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.15 590	0.10 178	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

GeoVLM	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

Test_v1	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.15 277	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Pro-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

BStereo	0.08 145	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.07 56	0.09 29	0.15 277	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

Anonymus123	0.09 254	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.11 350	0.09 29	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

BridgeDepth_RVC	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.14 226	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.07 496	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

HiDET	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LCMNet	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

VIP-Stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.12 411	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DDF-Stereo	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.14 329	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

252Zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.14 329	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.06 418

Wavelet-MonSter	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.09 29	0.11 98	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

AdaDepth	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.09 39	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

asda	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.10 51	0.16 324	0.10 149	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5_new	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

3w_stereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

IGEV	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.10 149	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

111111	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.05 7	0.10 51	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

LG-Stereo_L2	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.04 2	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

LG-G_1	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

LG-G	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

MM-Stereo_test3	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.19 657	0.24 559	0.19 490	0.06 51	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

GREAT-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 13	0.15 720	0.17 629	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

IGEV-RUCA	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.10 284	0.12 153	0.10 64	0.12 234	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

DEFOM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.07 11	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

WCG-NET	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.13 183	0.13 291	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.04 3	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

IGEV-Stereo+	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.04 3	0.09 29	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

EGLCR-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.11 98	0.16 404	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

L4000	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.11 350	0.18 615	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.07 11	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.16 510	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

WiStereo	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single-S	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.05 7	0.15 429	0.08 19	0.13 291	0.07 129	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

tt3	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.09 29	0.11 98	0.05 6	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt5	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.11 98	0.06 14	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

tt6	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

E$^{3}$Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLLLL	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLL	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

rgla	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test1013	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DF_test	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.08 305	0.04 3	0.13 246	0.08 19	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.21 681	0.09 445	0.08 124	0.11 96	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.10 287	0.05 5	0.06 85	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

anonymous	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.05 7	0.13 246	0.10 64	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.07 11	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

testmc14	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.08 19	0.08 58	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.06 418

PhaseNet	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.09 315	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

MCSU-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

quiztm	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.14 226	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

bcnet-new	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

CR7Stereo	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

BARStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

FCBStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

PSGStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

RMAStereo	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

KABStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.16 324	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.12 135	0.11 188	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.13 183	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 145	0.06 164	0.15 559	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.13 246	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 145	0.06 164	0.17 629	0.15 151	0.06 68	0.06 20	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

WQFJA1++	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.14 86	0.07 193	0.11 350	0.11 96	0.11 98	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

CSFM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.06 14	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DLNR-FE	10.43 877	1.83 865	19.53 896	120.75 904	13.06 885	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	52.01 911	0.04 105

Zero-FE251	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.05 7	0.14 328	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

asd	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

qwe	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.18 405	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.25_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5w_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.5w	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.18 405	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

3.75w	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.07 56	0.09 29	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.06 1	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

monsterstereo	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.16 324	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.18 615	0.15 277	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

SCV	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.04 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.22 701	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.04 105

AIO_rvc	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

HUF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AIO_test	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo++	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.14 521	0.12 153	0.11 98	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GIP-stereo	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

dual_stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.05 7	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

GCAP-BAT	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

Occ-G	0.08 145	0.05 59	0.06 16	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.13 183	0.15 361	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

U	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.17 436	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 254	0.10 615	0.31 749	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.11 273	0.07 16	0.12 712	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

MGS-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

MoCha-V2	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.20 642	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

DLNR_Zeroshot_test	10.40 876	1.82 864	19.49 895	120.77 905	13.11 886	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	51.54 910	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

AEACV	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.13 696	0.14 521	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CroCo-Stereo	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.15 277	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.07 16	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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
L400	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.17 561	0.13 183	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

CEFStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.15 429	0.09 39	0.08 58	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

EE1	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.07 56	0.10 51	0.16 324	0.12 234	0.08 202	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

AnonStereo	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.19 437	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GEAR-Net	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GELT-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.21 479	0.17 436	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.13 696	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.05 241	0.08 585

Weightmod_eth	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.07 496	0.04 64	0.03 2

DNS	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.17 601	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.03 1	0.13 737	0.09 634

DN	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.18 615	0.17 369	0.16 404	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.11 687	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.09 634

ARStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.11 98	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

ATMStereo	0.08 145	0.09 550	0.07 34	0.20 642	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.12 135	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

KMOStereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.08 202	0.13 394	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.15 277	0.14 329	0.08 202	0.11 346	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

LACA3	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.08 202	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.14 226	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Selective-IGEV-i32	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.13 291	0.08 202	0.12 370	0.04 1	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GEAStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GSStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GS-Stereo							0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

gasm-f	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

DA	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GGEV	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

S2M2_XL	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.09 203	0.09 29	0.07 11	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.06 418
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.15 361	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

3.25w_new	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 145	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105

SCV_C0	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

AIO-test2	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.23 730	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.23 532	0.23 560	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.09 634	0.05 241	0.05 285

castereo	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.18 470	0.08 202	0.10 287	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

fffft	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.07 119	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285
1: 1. 1
mms	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.03 2

ours_stereo	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

fffy	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.17 561	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

tg	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.20 451	0.12 234	0.08 202	0.11 346	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

AIO-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

WCG-NET（raft）	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RSM++	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

RSM	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

test_for_model	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

trnet	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

IGEV++	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

testlalala	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

HH	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HanStereo	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

LoS_RVC	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

CES	0.08 145	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.11 396	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

Selective-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

cross-raft	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.11 350	0.25 769	0.13 183	0.15 361	0.08 202	0.11 346	0.12 421	0.10 425	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

EAI-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.16 324	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CFNet-RSSM	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.16 324	0.17 436	0.08 202	0.12 370	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Gwc-CoAtRS	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.08 202	0.10 287	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CREStereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.11 1	0.06 68	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.06 418
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
L500	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

FETCStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

FETStereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CGFBStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.06 14	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GIO	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

DNSM	0.09 254	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.13 737	0.10 668

VeloStereo	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 738

flow	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 738

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.19 566	0.07 193	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.07 488	0.05 285

depth_test_26	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.07 119	0.08 259	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.07 512

LGCAT	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.11 1	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.07 11	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.10 652	0.09 694	0.04 1	0.05 261	0.04 64	0.09 634

DF	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

ARStereo-new	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

MUNStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.09 109	0.09 264	0.08 199	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CHEStereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TOTStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.14 226	0.12 234	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 145	0.04 3	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.05 6	0.09 264	0.05 8	0.07 180	0.04 1	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

DispViT+	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.11 96	0.18 405	0.16 404	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 642	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

NLMM	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 642	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

Select-FE	0.11 403	0.06 164	0.20 681	0.15 151	0.11 630	0.11 350	0.13 246	0.21 479	0.18 470	0.09 264	0.11 346	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.06 395	0.08 585

FlowAnything_test	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.14 328	0.20 451	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

monsters	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.18 615	0.21 479	0.20 515	0.09 264	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

SMoEStereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.13 291	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

tt45	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

PAM_32	0.09 254	0.05 59	0.17 629	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.14 493	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

Pointernet	0.09 254	0.04 3	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.10 51	0.15 277	0.17 436	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

MyStereo07	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

AE-Stereo	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.19 490	0.09 264	0.14 414	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

ACVNet-DCA	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

xx1	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.16 529	0.16 619	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

1test111	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.15 525	0.16 617	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

cc1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

tt1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.15 277	0.19 490	0.09 264	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

MaDis-Stereo	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.10 51	0.16 324	0.16 404	0.09 264	0.11 346	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

MSKI-zero shot	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.13 291	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.07 5	0.13 183	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

RAFT-Test	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

CAS	0.08 145	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

anonymousdsp	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

LoS	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.14 521	0.11 96	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.06 418

MC-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.12 370	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

RCA-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.18 405	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CroCo-Stereo Lap2	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

IGEV-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_1	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

TRStereo	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.12 670	0.10 284	0.13 246	0.18 405	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-1	0.10 343	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.24 750	0.14 226	0.18 470	0.09 264	0.07 119	0.09 315	0.08 311	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

iRaftStereo_RVC	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.12 234	0.09 264	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

PMTNet	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.06 68	0.12 411	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.09 264	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.13 448	0.10 287	0.15 761	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.07 488	0.06 418

AROF-Stereo_1	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

AROF-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_500_lr5e5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

G2	0.11 403	0.11 644	0.11 347	0.24 740	0.11 630	0.13 480	0.15 429	0.24 559	0.12 234	0.10 320	0.12 370	0.11 396	0.09 371	0.14 493	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.11 691	0.05 261	0.07 488	0.06 418

S0	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.20 642	0.07 193	0.18 623	0.23 735	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.10 287	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.09 604	0.10 719	0.14 742	0.14 753	0.05 241	0.04 105

SE	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.11 350	0.11 96	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.16 457	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.04 105

TS12	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.21 681	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.11 98	0.09 109	0.10 320	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.09 85	0.12 462	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Selective-IGEV-i16pc	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.11 630	0.38 793	0.16 510	0.23 532	0.16 404	0.10 320	0.15 442	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.10 652	0.08 655	0.06 269	0.07 496	0.09 632	0.09 634

Foundation-i1	0.09 254	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.16 324	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

VMStereo-Base	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.15 442	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

WQFJX1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

FE-Mocha	0.09 254	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

IGEV-FE	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GASTEREO	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.07 56	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

MSCF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

depthmonostereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.11 466	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

S2M2_L	0.09 254	0.08 456	0.11 347	0.13 29	0.10 569	0.08 124	0.06 1	0.10 64	0.10 149	0.10 320	0.09 241	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.13 740	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.10 666	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.08 199	0.08 259	0.08 311	0.16 564	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

rvit_stereo_0081_aga	0.11 403	0.09 550	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.19 490	0.10 320	0.18 513	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.06 418

RAStereo	0.10 343	0.09 550	0.08 96	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.15 277	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 403	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.13 696	0.13 480	0.16 510	0.23 532	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.08 585

H2IRNET	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.18 478	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.10 359	0.10 425	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.05 285

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.15 548	0.16 510	0.18 405	0.18 470	0.10 320	0.09 241	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.06 418

ff7	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEVStereo-DCA	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffff	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rrr	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.16 510	0.16 324	0.15 361	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

11t	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEV_Zeroshot_test	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

UniTT-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

4D-IteraStereo	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.03 1	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.05 285

Selective-RAFT	0.11 403	0.10 615	0.11 347	0.21 681	0.08 305	0.16 580	0.13 246	0.20 451	0.22 548	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

ccc-4	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

test_3	0.10 343	0.09 550	0.10 271	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.26 780	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

CREStereo++_RVC	0.08 145	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.14 414	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105
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
s12784h	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.05 5	0.16 580	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.11 396	0.11 466	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

raftrobust	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.10 51	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

sCroCo_RVC	0.12 489	0.09 550	0.23 707	0.24 740	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.10 320	0.13 394	0.12 421	0.07 226	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.05 241	0.07 512

XX-Stereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.12 153	0.20 451	0.10 149	0.10 320	0.14 414	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

test_xeample3	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

AFF-stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.09 109	0.10 320	0.12 370	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

AROF-Stereo-S	0.10 343	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.19 437	0.12 234	0.11 362	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.05 285

base_1k_lr1e5	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.23 730	0.10 569	0.12 411	0.15 429	0.16 324	0.08 58	0.11 362	0.14 414	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

StereoNetSlim	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.15 361	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GStereo	0.10 343	0.05 59	0.11 347	0.12 9	0.13 696	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.09 634

TADF							0.16 510	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64

RSGM							0.14 328	0.16 324	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64

MCPF							0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.11 362	0.14 414	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241

noway7	0.10 343	0.07 311	0.13 466	0.20 642	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.28 644	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.07 180	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

Weightmod	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

SMOE	0.10 343	0.08 456	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.13 291	0.11 362	0.13 394	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.06 395	0.04 105

TestStereo_HLe17	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

Foundation-i1a	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.05 5	0.13 480	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.11 346	0.11 396	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Selective-IGEV-i16pb	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.15 151	0.11 630	0.41 799	0.16 510	0.28 644	0.23 560	0.11 362	0.20 537	0.10 359	0.07 226	0.17 601	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.06 269	0.08 584	0.09 632	0.10 668

Hybrid-DGEV-2	0.11 403	0.06 164	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.09 203	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.12 502	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

NLSM1	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.10 287	0.06 62	0.10 425	0.10 178	0.11 387	0.07 436	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

water-stereo	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.08 259	0.09 371	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DVStereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.14 226	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.23 730	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.21 479	0.14 329	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.03 1	0.06 418

UGAM-zero	0.09 254	0.05 59	0.15 559	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rvit_stereo_0083	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.26 614	0.11 362	0.14 414	0.13 457	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0081	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

model_zeroshot	0.10 343	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.13 291	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

rvit_stereo_0082	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 403	0.05 59	0.14 507	0.15 151	0.20 792	0.09 203	0.17 561	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.10 359	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.09 634

rvit_stereo_0080	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

RAFT-Stereo-weight	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.19 437	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CAS++	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.24 559	0.14 329	0.11 362	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

EKT-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.08 199	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

CASnet	0.09 254	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.10 657	0.08 584	0.05 241	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

DCRE	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.16 261	0.11 630	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.11 362	0.18 513	0.10 359	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.04 105

knoymous	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.15 548	0.14 328	0.19 437	0.13 291	0.11 362	0.17 484	0.13 457	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

riskmin	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.14 521	0.14 328	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.14 414	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.08 585

iRaft-Stereo_20w	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.18 405	0.10 149	0.11 362	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

MIPNet	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.24 577	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

IPLGR	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.21 479	0.24 577	0.11 362	0.12 370	0.11 396	0.08 311	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

GMOStereo	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

error version	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-v	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

LCNet	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.15 767

STrans-v2	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.11 188	0.11 362	0.15 442	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

RAFT-345	0.11 403	0.07 311	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.11 362	0.36 726	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.05 285

test-2	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

GMM-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.11 362	0.15 442	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.09 634

TANstereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.15 277	0.19 490	0.11 362	0.15 442	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

XX-TBD	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.07 193	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

sAnonymous2	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 642	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

CroCo_RVC	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 642	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

111	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.23 560	0.11 362	0.12 370	0.14 482	0.11 466	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

RAFT + AFF	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.20 642	0.10 569	0.14 521	0.24 750	0.26 598	0.20 515	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.08 585

DIP-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.09 29	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ww1	0.10 343	0.08 456	0.07 34	0.19 566	0.12 670	0.12 411	0.24 750	0.04 1	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.07 180	0.12 502	0.07 11	0.14 561	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.04 64	0.04 105

AROF-StereoT2	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.25 758	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.23 532	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

arf4	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.24 740	0.10 569	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

CMRA-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.16 457	0.13 457	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

StereoNetSlim22	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.06 20	0.14 328	0.16 324	0.07 35	0.12 414	0.07 119	0.10 359	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

G4	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.24 740	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.21 479	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.10 359	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.05 241	0.05 285

Cross2Single Stereo	0.09 254	0.10 615	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.24 577	0.12 414	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.10 652	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.09 632	0.04 105

monster_256*512	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.21 681	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.12 414	0.12 370	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

SME	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.20 664	0.13 246	0.21 479	0.17 436	0.12 414	0.13 394	0.10 359	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.06 395	0.05 285

ManiGeoR	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

HLF11	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.12 9	0.08 305	0.14 521	0.11 96	0.22 507	0.10 149	0.12 414	0.23 582	0.11 396	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

HLf10	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

DStereoRT	0.16 631	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.28 644	0.22 548	0.12 414	0.20 537	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.96 861	0.09 634	0.05 241	0.04 105

WQFJX	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.21 681	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.12 414	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

NLMM1	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.22 701	0.10 569	0.12 411	0.20 684	0.18 405	0.20 515	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

NLCSM	0.11 403	0.09 550	0.09 187	0.23 730	0.11 630	0.12 411	0.19 657	0.18 405	0.18 470	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.05 285

xyz-stereo-finetune	0.11 403	0.08 456	0.13 466	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.19 657	0.17 369	0.19 490	0.12 414	0.14 414	0.15 513	0.10 425	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

Reg-Stereo(zero)	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.12 411	0.11 96	0.15 277	0.10 149	0.12 414	0.09 241	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

PAM	0.10 343	0.05 59	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.16 510	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.09 241	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

rvit_0105_6	0.14 556	0.09 550	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.10 284	0.16 510	0.19 437	0.26 614	0.12 414	0.18 513	0.17 554	0.12 502	0.18 626	0.12 462	0.15 761	0.11 733	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_stereo_ft	0.12 489	0.07 311	0.13 466	0.19 566	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.16 324	0.16 404	0.12 414	0.13 394	0.15 513	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

MyStereo8	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.18 623	0.14 328	0.19 437	0.22 548	0.12 414	0.18 513	0.11 396	0.10 425	0.16 564	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.09 634

MyStereo06	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.19 437	0.12 234	0.12 414	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

StereoVision	0.13 517	0.12 663	0.09 187	0.24 740	0.10 569	0.15 548	0.21 708	0.21 479	0.20 515	0.12 414	0.24 595	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.10 287	0.09 604	0.11 733	0.12 712	0.12 737	0.06 395	0.05 285

test_4	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.22 722	0.15 277	0.17 436	0.12 414	0.18 513	0.12 421	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.24 577	0.12 414	0.13 394	0.12 421	0.08 311	0.18 626	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

IPLG	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.20 451	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.07 180	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

TransformOpticalFlow	0.10 343	0.08 456	0.13 466	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.19 437	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.11 396	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

NF-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

OCTAStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

NRIStereo	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.16 324	0.15 361	0.12 414	0.14 414	0.13 457	0.12 502	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.07 512

PSM-AAD	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.20 451	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.18 570	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.14 760

FTStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.21 479	0.18 470	0.12 414	0.24 595	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.10 668

ASMatch	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.10 569	0.07 56	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.12 414	0.16 457	0.16 529	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.08 585

RE-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

TVStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

Prome-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.22 507	0.13 291	0.12 414	0.17 484	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.09 634

raft+_RVC	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.11 96	0.24 559	0.20 515	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.12 384	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

RALCasStereoNet	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.17 369	0.11 188	0.12 414	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

ARAFT	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.13 394	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.04 105

R-Stereo Train	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
arf3	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.24 740	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.22 507	0.09 109	0.13 456	0.16 457	0.13 457	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.08 533	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

valid	0.10 343	0.19 764	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.07 16	0.15 761	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.04 105

zzzzzzz1	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.21 681	0.10 569	0.12 411	0.18 615	0.22 507	0.20 515	0.13 456	0.12 370	0.08 259	0.08 311	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

S	0.12 489	0.08 456	0.09 187	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.19 657	0.17 369	0.16 404	0.13 456	0.11 346	0.13 457	0.10 425	0.11 273	0.13 514	0.09 604	0.07 621	0.13 727	0.15 775	0.06 395	0.04 105

HLf8	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.11 1	0.08 305	0.15 548	0.12 153	0.22 507	0.15 361	0.13 456	0.17 484	0.12 421	0.10 425	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.08 564	0.08 585

TestStereo_HL2	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.18 470	0.13 456	0.21 561	0.12 421	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

GGDA	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.14 328	0.19 437	0.19 490	0.13 456	0.20 537	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

TestStereo-Hl	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.15 548	0.14 328	0.20 451	0.17 436	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RT-Monster	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.17 369	0.18 470	0.13 456	0.10 287	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

Hybrid-DGEV-03	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.08 305	0.16 580	0.14 328	0.15 277	0.14 329	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

CoDeX	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.23 532	0.27 624	0.13 456	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

plain	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.13 291	0.13 456	0.15 442	0.09 315	0.12 502	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

MIM_Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.12 153	0.20 451	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.09 315	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

anonymousdsp2	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

DCANet-4	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.13 456	0.16 457	0.09 315	0.14 572	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

fff	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

ADStereo(finetuned)	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.12 502	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GwcNet-ADL	0.13 517	0.08 456	0.14 507	0.20 642	0.09 445	0.11 350	0.20 684	0.30 677	0.24 577	0.13 456	0.14 414	0.18 570	0.14 572	0.13 448	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.06 418

GANet-ADL	0.13 517	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.30 677	0.20 515	0.13 456	0.18 513	0.19 586	0.12 502	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.08 585

OMP-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.13 456	0.14 414	0.11 396	0.12 502	0.11 273	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

KYRaft	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.22 507	0.12 234	0.13 456	0.16 457	0.20 600	0.10 425	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.16 779

Pruner-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.17 436	0.13 456	0.19 524	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.08 585

DeepStereo_RVC	0.11 403	0.08 456	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

RAFT-RH_RVC	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.41 764	0.11 396	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.05 261	0.04 64	0.06 418

AnonymousM	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.14 329	0.13 456	0.11 346	0.09 315	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.05 261	0.05 241	0.05 285

rafts_anoy	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.06 418

DCANet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

csc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

cscssc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

HITNet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.06 68	0.11 350	0.10 51	0.18 405	0.18 470	0.13 456	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.06 395	0.05 285
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
GeoMambaStereo_RVC	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.11 1	0.14 723	0.12 411	0.09 29	0.12 135	0.13 291	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.15 600	0.09 604	0.08 655	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.13 738

G3	0.13 517	0.14 707	0.12 402	0.32 801	0.13 696	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.08 58	0.14 486	0.12 370	0.19 586	0.09 371	0.15 525	0.13 514	0.10 652	0.05 372	0.16 767	0.10 680	0.10 666	0.06 418

AHVO							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 721	0.25 668	0.20 690	0.38 793	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

DSFM							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 721	0.25 668	0.20 690	0.38 793	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

rvit_0105_5	0.14 556	0.09 550	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.23 735	0.24 559	0.27 624	0.14 486	0.15 442	0.18 570	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.14 755	0.11 733	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

rvit_0105_4	0.14 556	0.09 550	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.20 537	0.17 554	0.13 547	0.17 601	0.13 514	0.15 761	0.11 733	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.06 418

test_sample2	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.18 615	0.21 479	0.16 404	0.14 486	0.20 537	0.19 586	0.15 590	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_sample1	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.13 29	0.08 305	0.19 648	0.16 510	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.22 573	0.18 570	0.16 619	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.07 512

MIF-Stereo (partial)	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.11 96	0.17 369	0.18 470	0.14 486	0.16 457	0.09 315	0.11 466	0.12 384	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.07 512

PCWNet_CMD	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 709	0.14 486	0.20 537	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

LL-Strereo2	0.10 343	0.10 615	0.15 559	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.09 29	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.16 564	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.06 395	0.05 285

DisPM	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.17 436	0.14 486	0.20 537	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.11 696

CIPLG	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.11 346	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IPLGR_C	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ACRE	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

HHNet	0.11 403	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.14 723	0.07 56	0.13 246	0.20 451	0.17 436	0.14 486	0.25 624	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.09 634

IIG-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.12 153	0.22 507	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.11 396	0.12 502	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

PSM-softLoss	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

KMStereo	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

RAFT_R40	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.16 404	0.14 486	0.18 513	0.15 513	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

GrayStereo	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.09 203	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.17 554	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.10 668

IRAFT_RVC	0.12 489	0.08 456	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.24 559	0.23 560	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

CRE-IMP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.18 405	0.10 149	0.14 486	0.13 394	0.13 457	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

TestStereo	0.13 517	0.14 707	0.11 347	0.23 730	0.08 305	0.15 548	0.21 708	0.20 451	0.23 560	0.14 486	0.24 595	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.05 285

CFNet_pseudo	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.07 512

RALAANet	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.13 394	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

xxxx	0.15 603	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.23 709	0.18 615	0.31 690	0.19 490	0.14 486	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.26 752	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

SFCPSM	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.28 644	0.27 624	0.14 486	0.17 484	0.12 421	0.13 547	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.06 418

DMCA	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.19 524	0.17 554	0.18 660	0.15 525	0.17 633	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.10 668

MSMDNet	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 709	0.14 486	0.21 561	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

ccs_rob	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

arf2	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.30 794	0.11 630	0.12 411	0.15 429	0.27 621	0.12 234	0.15 517	0.16 457	0.17 554	0.12 502	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.04 30	0.13 727	0.08 584	0.08 564	0.04 105

arf1	0.15 603	0.16 729	0.14 507	0.34 808	0.11 630	0.13 480	0.17 561	0.29 661	0.14 329	0.15 517	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.16 564	0.12 462	0.12 712	0.05 372	0.17 775	0.08 584	0.11 691	0.05 285

TestStereo_HL3	0.11 403	0.05 59	0.16 596	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.20 451	0.09 109	0.15 517	0.30 685	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

xyz-stereo-finetune2	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.19 657	0.17 369	0.12 234	0.15 517	0.15 442	0.17 554	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.06 418

xyz-stereo	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.15 151	0.05 5	0.20 664	0.15 429	0.17 369	0.31 665	0.15 517	0.29 677	0.26 680	0.16 619	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

FACV-RUCA	0.13 517	0.11 644	0.12 402	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.15 429	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.16 619	0.14 493	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

rvit_0105_3	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.25 769	0.25 579	0.29 647	0.15 517	0.17 484	0.20 600	0.13 547	0.17 601	0.14 561	0.13 740	0.11 733	0.12 712	0.14 753	0.07 488	0.06 418

mmm	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.09 445	0.17 604	0.18 615	0.21 479	0.15 361	0.15 517	0.23 582	0.21 610	0.16 619	0.16 564	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

11t1	0.12 489	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.17 604	0.15 429	0.18 405	0.15 361	0.15 517	0.15 442	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

ffm	0.12 489	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

ff1	0.13 517	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

mmx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

xxx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

LL-Strereo	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.20 642	0.10 569	0.11 350	0.18 615	0.32 702	0.24 577	0.15 517	0.15 442	0.14 482	0.13 547	0.19 643	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.04 64	0.05 285

anonymousa	0.13 517	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.17 561	0.19 437	0.29 647	0.15 517	0.24 595	0.15 513	0.14 572	0.14 493	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.05 241	0.06 418

qqq	0.13 517	0.09 550	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.15 517	0.19 524	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.16 617	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

x	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.19 524	0.19 586	0.17 643	0.18 626	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

RAFT+CT+SA	0.13 517	0.11 644	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.28 793	0.22 507	0.22 548	0.15 517	0.26 641	0.10 359	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

Sa-1000	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.14 521	0.22 722	0.22 507	0.18 470	0.15 517	0.20 537	0.17 554	0.11 466	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.05 241	0.05 285

Patchmatch Stereo++	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo_v2	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

HUI-Stereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

SST-Stereo	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.11 188	0.15 517	0.17 484	0.13 457	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

iGMRVC	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

iRAFT	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

RAFT-IKP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

Anonymous3	0.16 631	0.13 692	0.33 758	0.26 765	0.14 723	0.27 747	0.17 561	0.28 644	0.28 640	0.15 517	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.11 696

NVstereo2D	0.19 680	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.15 745	0.28 754	0.23 735	0.44 801	0.42 749	0.15 517	0.27 650	0.25 668	0.19 677	0.22 700	0.17 633	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.15 772	0.09 634

iResNet	0.13 517	0.10 615	0.18 655	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.20 451	0.26 614	0.15 517	0.23 582	0.15 513	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

AROF3	0.15 603	0.16 729	0.19 667	0.32 801	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.27 621	0.19 490	0.16 548	0.12 370	0.19 586	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.14 755	0.04 30	0.32 829	0.07 496	0.10 666	0.06 418

GOStereo-base	0.14 556	0.16 729	0.14 507	0.31 799	0.13 696	0.12 411	0.16 510	0.26 598	0.12 234	0.16 548	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.13 448	0.13 514	0.12 712	0.05 372	0.16 767	0.09 634	0.12 712	0.06 418

RT-IGEV	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.24 559	0.27 624	0.16 548	0.17 484	0.17 554	0.10 425	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.07 512

Lsterematch	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.15 429	0.14 226	0.17 436	0.16 548	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.12 384	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Selective-IGEV-i1	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.16 510	0.22 507	0.30 657	0.16 548	0.17 484	0.16 529	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

DFGA-Net	0.13 517	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.13 246	0.22 507	0.25 600	0.16 548	0.16 457	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

G2L-Stereo	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.12 153	0.27 621	0.22 548	0.16 548	0.27 650	0.21 610	0.13 547	0.17 601	0.18 651	0.09 604	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

test_sample4	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.19 648	0.18 615	0.26 598	0.17 436	0.16 548	0.25 624	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

test_sample3	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.14 86	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.16 548	0.22 573	0.19 586	0.15 590	0.17 601	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.08 585

CFNet_ucs	0.15 603	0.08 456	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.14 521	0.14 328	0.30 677	0.34 694	0.16 548	0.24 595	0.23 648	0.14 572	0.18 626	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

ADLNet2	0.16 631	0.09 550	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.20 664	0.16 510	0.31 690	0.39 729	0.16 548	0.20 537	0.20 600	0.18 660	0.21 687	0.22 701	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.07 512

PFNet+	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.05 7	0.12 153	0.17 369	0.21 533	0.16 548	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.11 696

AAGNet	0.11 403	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.18 405	0.13 291	0.16 548	0.21 561	0.13 457	0.14 572	0.11 273	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

THIR-Stereo	0.12 489	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.17 369	0.25 600	0.16 548	0.24 595	0.14 482	0.12 502	0.12 384	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

PFNet	0.12 489	0.06 164	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.26 598	0.20 515	0.16 548	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GES	0.14 556	0.08 456	0.16 596	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.28 644	0.25 600	0.16 548	0.23 582	0.18 570	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.09 634

test_xeample	0.15 603	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.21 684	0.20 684	0.28 644	0.20 515	0.16 548	0.29 677	0.19 586	0.16 619	0.15 525	0.26 752	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

GMStereo	0.13 517	0.14 707	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.20 451	0.24 577	0.16 548	0.17 484	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.24 559	0.24 577	0.16 548	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.06 542	0.09 603	0.12 737	0.08 564	0.07 512

CCAANet	0.14 556	0.06 164	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.16 580	0.13 246	0.30 677	0.24 577	0.16 548	0.32 698	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

BEATNet_4x	0.12 489	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.07 193	0.15 548	0.07 5	0.22 507	0.18 470	0.16 548	0.19 524	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

ITSA-stereo	0.15 603	0.10 615	0.14 507	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.30 677	0.49 781	0.17 569	0.19 524	0.22 628	0.15 590	0.17 601	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.08 585

test_sample6	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.19 657	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.19 586	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample5	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

DispNO	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.12 670	0.11 350	0.21 708	0.23 532	0.29 647	0.17 569	0.23 582	0.18 570	0.17 643	0.15 525	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

MyStereo05	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.27 621	0.35 703	0.17 569	0.14 414	0.15 513	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo04	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.29 661	0.38 724	0.17 569	0.14 414	0.16 529	0.10 425	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

DualNet	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

1111x	0.15 603	0.08 456	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.18 623	0.25 769	0.31 690	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.26 680	0.15 590	0.13 448	0.23 714	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

CASS	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.23 730	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.17 569	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.14 493	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.09 632	0.07 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 803	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

BUS	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.22 701	0.10 569	0.19 648	0.14 328	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

BSDual-CNN	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.22 701	0.10 569	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

hknet	0.15 603	0.11 644	0.13 466	0.22 701	0.11 630	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.25 600	0.17 569	0.22 573	0.22 628	0.18 660	0.17 601	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

SA-5K	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 803	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

SA	0.12 489	0.09 550	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.23 532	0.18 470	0.17 569	0.27 650	0.14 482	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.05 241	0.04 105

psmg	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.17 561	0.29 661	0.19 490	0.17 569	0.21 561	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

DEmStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.14 86	0.10 569	0.16 580	0.15 429	0.16 324	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.13 457	0.14 572	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DRaft	0.12 489	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.14 521	0.17 561	0.21 479	0.30 657	0.17 569	0.28 664	0.10 359	0.15 590	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

222	0.16 631	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.24 714	0.18 615	0.30 677	0.20 515	0.17 569	0.28 664	0.17 554	0.16 619	0.15 525	0.40 819	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

delet	0.17 653	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.37 717	0.17 569	0.26 641	0.19 586	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.11 715	0.06 395	0.06 418

UPFNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.20 642	0.12 670	0.20 664	0.23 735	0.28 644	0.26 614	0.17 569	0.24 595	0.22 628	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.08 564	0.06 418

FENet	0.13 517	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.17 569	0.23 582	0.16 529	0.12 502	0.14 493	0.15 600	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

ACVNet	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.13 29	0.12 670	0.14 521	0.20 684	0.22 507	0.33 682	0.17 569	0.26 641	0.21 610	0.16 619	0.17 601	0.21 692	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

cf-r	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.19 657	0.20 451	0.25 600	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.16 619	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.05 372	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

GANet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.17 561	0.22 507	0.21 533	0.17 569	0.24 595	0.23 648	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.10 652	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

CFNet-ft	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

RASNet	0.14 556	0.07 311	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.29 661	0.20 515	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

CFNet_RVC	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

UCFNet_RVC	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.11 1	0.10 569	0.20 664	0.10 51	0.24 559	0.22 548	0.17 569	0.20 537	0.23 648	0.15 590	0.17 601	0.15 600	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.13 749	0.11 691	0.10 668

DN-CSS_ROB	0.13 517	0.13 692	0.16 596	0.18 478	0.10 569	0.16 580	0.08 9	0.22 507	0.18 470	0.17 569	0.22 573	0.13 457	0.13 547	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

MWDA-net	0.15 603	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.22 722	0.25 579	0.35 703	0.18 599	0.24 595	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

MWSP-net	0.15 603	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.16 580	0.23 735	0.29 661	0.32 672	0.18 599	0.19 524	0.17 554	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.08 585

IGEV_i1	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.19 648	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.18 599	0.18 513	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

z-ln-s-r	0.17 653	0.10 615	0.40 779	0.19 566	0.08 305	0.17 604	0.18 615	0.22 507	0.33 682	0.18 599	0.40 753	0.22 628	0.17 643	0.20 669	0.23 714	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.05 285

coex_refinement	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.15 429	0.26 598	0.29 647	0.18 599	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.16 564	0.18 651	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.09 632	0.08 585

DDVS	0.15 603	0.10 615	0.21 692	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.14 328	0.25 579	0.19 490	0.18 599	0.29 677	0.27 688	0.12 502	0.19 643	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.11 691	0.11 696

gwcnet-sp	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

scenet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

ssnet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

IER	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.26 614	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.20 690	0.16 564	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_5	0.14 556	0.12 663	0.08 96	0.20 642	0.10 569	0.14 521	0.29 803	0.21 479	0.24 577	0.18 599	0.28 664	0.11 396	0.15 590	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

NINENet	0.16 631	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.40 779	0.36 709	0.18 599	0.21 561	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.08 655	0.10 657	0.07 496	0.10 666	0.09 634

DAS	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.16 564	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

SepStereo	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.25 727	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

PSMNet-ADL	0.15 603	0.12 663	0.13 466	0.22 701	0.09 445	0.13 480	0.20 684	0.26 598	0.23 560	0.18 599	0.20 537	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.17 633	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.11 715	0.08 564	0.07 512

ICVP	0.15 603	0.09 550	0.12 402	0.22 701	0.09 445	0.17 604	0.21 708	0.25 579	0.23 560	0.18 599	0.30 685	0.26 680	0.18 660	0.17 601	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.18 478	0.10 569	0.22 693	0.18 615	0.24 559	0.21 533	0.18 599	0.24 595	0.29 707	0.18 660	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

GwcNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.20 684	0.21 479	0.27 624	0.18 599	0.27 650	0.22 628	0.16 619	0.14 493	0.15 600	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.07 488	0.07 512

MLCV	0.12 489	0.07 311	0.16 596	0.18 478	0.06 68	0.15 548	0.17 561	0.19 437	0.21 533	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AROF2	0.15 603	0.13 692	0.16 596	0.32 801	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.28 644	0.14 329	0.19 618	0.14 414	0.22 628	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.14 755	0.04 30	0.27 814	0.07 496	0.12 712	0.05 285

MultiAttention	0.29 773	0.08 456	0.14 507	0.19 566	0.12 670	1.45 857	1.33 868	0.36 757	0.37 717	0.19 618	0.21 561	0.24 654	0.11 466	0.38 793	0.18 651	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.09 634

G2L-ROB	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.18 470	0.19 618	0.18 513	0.20 600	0.14 572	0.17 601	0.16 617	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.09 634

FLISNet	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CoSv	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

rvit_105_1	0.19 680	0.11 644	0.25 717	0.21 681	0.16 756	0.21 684	0.27 787	0.31 690	0.41 738	0.19 618	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.12 712	0.12 749	0.13 727	0.15 775	0.08 564	0.07 512

ACV-stereo	0.15 603	0.10 615	0.28 735	0.18 478	0.12 670	0.14 521	0.12 153	0.23 532	0.21 533	0.19 618	0.23 582	0.22 628	0.15 590	0.23 711	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

SMFormer	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

tta	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.06 418

qqq1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

fff1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

SDNR	0.19 680	0.08 456	0.19 667	0.16 261	0.12 670	0.77 837	0.14 328	0.25 579	0.32 672	0.19 618	0.24 595	0.19 586	0.13 547	0.19 643	0.15 600	0.16 783	0.18 809	0.14 742	0.11 715	0.08 564	0.11 696

ToySt	0.17 653	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.11 630	0.16 580	0.25 769	0.24 559	0.33 682	0.19 618	0.24 595	0.26 680	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.07 436	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.09 632	0.08 585

iRaft-Stereo_5w	0.12 489	0.09 550	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.19 618	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.20 669	0.16 617	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.06 418

AASNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.19 566	0.09 445	0.18 623	0.15 429	0.37 763	0.37 717	0.19 618	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.20 671	0.10 652	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

CrosDoStereo	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

DeepStereo_LL	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

pcwnet_v2	0.19 680	0.10 615	0.26 720	0.17 364	0.14 723	0.18 623	0.15 429	0.37 763	0.46 769	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.19 677	0.20 669	0.19 664	0.13 740	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.11 691	0.13 738

HCRNet	0.16 631	0.24 789	0.12 402	0.35 813	0.11 630	0.15 548	0.17 561	0.26 598	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

acv_ft	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.19 566	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.25 579	0.33 682	0.19 618	0.26 641	0.21 610	0.17 643	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

HSM-Net_RVC	0.14 556	0.08 456	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.15 429	0.27 621	0.29 647	0.19 618	0.21 561	0.29 707	0.14 572	0.17 601	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 603	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.18 623	0.09 29	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.24 595	0.24 654	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.06 418

DeepPruner_ROB	0.16 631	0.11 644	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.17 604	0.15 429	0.32 702	0.21 533	0.19 618	0.21 561	0.22 628	0.18 660	0.20 669	0.15 600	0.13 740	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.11 691	0.10 668

HSM	0.15 603	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.16 580	0.14 328	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.23 582	0.37 762	0.16 619	0.20 669	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

MEA-ACV	0.16 631	0.07 311	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.38 724	0.20 642	0.29 677	0.14 482	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.07 512

PStereo	0.20 692	0.22 782	0.20 681	0.17 364	0.10 569	0.13 480	0.20 684	0.27 621	0.38 724	0.20 642	0.14 414	0.28 698	0.31 770	0.24 721	0.31 788	0.18 797	0.13 764	0.15 755	0.11 715	0.12 712	0.12 712

G2L-Stereo_test	0.14 556	0.07 311	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.16 510	0.30 677	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

DCVSM-stereo	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.16 261	0.10 569	0.15 548	0.09 29	0.19 437	0.23 560	0.20 642	0.23 582	0.26 680	0.15 590	0.18 626	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.08 584	0.10 666	0.12 712

rvit_stereo_0075_2	0.17 653	0.12 663	0.25 717	0.23 730	0.16 756	0.13 480	0.10 51	0.30 677	0.27 624	0.20 642	0.28 664	0.22 628	0.15 590	0.18 626	0.13 514	0.16 783	0.10 719	0.17 775	0.10 680	0.10 666	0.09 634

DualNet (step1)	0.16 631	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.15 761	0.06 542	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample9	0.18 667	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample7	0.15 603	0.10 615	0.16 596	0.14 86	0.11 630	0.16 580	0.16 510	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.12 712	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.10 668

CBFPSM	0.14 556	0.06 164	0.26 720	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.20 642	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.16 564	0.18 651	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.07 488	0.07 512

raft_robust	0.13 517	0.10 615	0.07 34	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.24 750	0.28 644	0.33 682	0.20 642	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

RAFT_CTSACE	0.12 489	0.09 550	0.10 271	0.22 701	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.18 405	0.16 404	0.20 642	0.27 650	0.13 457	0.07 226	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

UDGNet	0.14 556	0.13 692	0.16 596	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.21 479	0.27 624	0.20 642	0.20 537	0.16 529	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.06 395	0.07 512

GEStereo_RVC	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.22 701	0.11 630	0.19 648	0.17 561	0.32 702	0.48 772	0.20 642	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.08 585

GwcNet	0.20 692	0.13 692	0.19 667	0.18 478	0.12 670	0.24 714	0.19 657	0.35 750	0.43 756	0.20 642	0.32 698	0.33 744	0.20 690	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.10 668

AdaStereo	0.15 603	0.11 644	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.20 664	0.11 96	0.32 702	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.13 547	0.19 643	0.14 561	0.12 712	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.09 632	0.07 512
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.
NOSS_ROB	0.19 680	0.12 663	0.18 655	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.20 642	0.22 573	0.27 688	0.23 713	0.21 687	0.16 617	0.16 783	0.18 809	0.23 805	0.21 807	0.12 712	0.13 738

MSAF-DinoV2	0.22 714	0.11 644	0.23 707	0.17 364	0.10 569	0.27 747	0.16 510	0.37 763	0.55 797	0.21 658	0.27 650	0.47 798	0.27 743	0.35 780	0.39 816	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.09 634	0.12 712	0.10 668

ISRNet	0.18 667	0.08 456	0.19 667	0.19 566	0.13 696	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.21 658	0.25 624	0.27 688	0.17 643	0.17 601	0.20 671	0.20 810	0.08 655	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.17 790

UGAM	0.13 517	0.10 615	0.09 187	0.22 701	0.08 305	0.12 411	0.20 684	0.17 369	0.23 560	0.21 658	0.16 457	0.13 457	0.13 547	0.19 643	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.13 727	0.11 715	0.07 488	0.05 285

iinet-f	0.16 631	0.06 164	0.45 788	0.14 86	0.10 569	0.21 684	0.14 328	0.27 621	0.23 560	0.21 658	0.24 595	0.21 610	0.15 590	0.18 626	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.10 668

RAFT	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.24 750	0.20 451	0.19 490	0.21 658	0.21 561	0.17 554	0.12 502	0.16 564	0.09 160	0.06 230	0.07 621	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.05 285

psm_up	0.18 667	0.10 615	0.18 655	0.20 642	0.11 630	0.17 604	0.19 657	0.37 763	0.34 694	0.21 658	0.28 664	0.29 707	0.24 719	0.20 669	0.22 701	0.09 604	0.10 719	0.11 691	0.11 715	0.08 564	0.08 585

UNet	0.17 653	0.09 550	0.18 655	0.19 566	0.12 670	0.27 747	0.19 657	0.33 724	0.29 647	0.21 658	0.24 595	0.23 648	0.19 677	0.19 643	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.06 418

HGLStereo	0.17 653	0.08 456	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.18 623	0.18 615	0.31 690	0.32 672	0.21 658	0.32 698	0.25 668	0.18 660	0.19 643	0.20 671	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.10 668

DMCA-RVC	0.17 653	0.10 615	0.15 559	0.24 740	0.11 630	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.24 577	0.21 658	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.18 626	0.20 671	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.10 680	0.10 666	0.08 585

FADNet_RVC	0.16 631	0.14 707	0.40 779	0.20 642	0.11 630	0.13 480	0.13 246	0.26 598	0.22 548	0.21 658	0.23 582	0.20 600	0.17 643	0.14 493	0.16 617	0.08 533	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.11 691	0.10 668

STTStereo	0.18 667	0.12 663	0.27 730	0.20 642	0.11 630	0.16 580	0.21 708	0.29 661	0.23 560	0.21 658	0.30 685	0.29 707	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.12 712	0.11 733	0.11 691	0.14 753	0.09 632	0.08 585

RP	0.21 705	0.13 692	0.21 692	0.23 730	0.11 630	0.21 684	0.20 684	0.25 579	0.44 761	0.21 658	0.38 739	0.36 757	0.24 719	0.27 735	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.13 727	0.12 737	0.12 712	0.14 760

TDLM	0.17 653	0.12 663	0.13 466	0.24 740	0.10 569	0.18 623	0.18 615	0.36 757	0.30 657	0.21 658	0.28 664	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.18 651	0.11 687	0.07 621	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.08 585

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 653	0.10 615	0.22 698	0.20 642	0.10 569	0.15 548	0.18 615	0.31 690	0.25 600	0.21 658	0.30 685	0.25 668	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.08 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.16 580	0.12 153	0.25 579	0.35 703	0.21 658	0.29 677	0.24 654	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.09 632	0.08 585

pmcnn	0.15 603	0.07 311	0.19 667	0.15 151	0.07 193	0.20 664	0.15 429	0.24 559	0.26 614	0.21 658	0.34 716	0.28 698	0.18 660	0.18 626	0.17 633	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

DStereoSA	0.25 751	0.19 764	0.37 773	0.26 765	0.17 772	0.22 693	0.20 684	0.49 812	0.59 807	0.22 674	0.29 677	0.29 707	0.33 778	0.39 802	0.28 768	0.12 712	0.11 733	0.16 767	0.14 753	0.14 755	0.12 712

fast-acv-ft	0.18 667	0.11 644	0.19 667	0.19 566	0.12 670	0.24 714	0.21 708	0.25 579	0.34 694	0.22 674	0.34 716	0.27 688	0.20 690	0.21 687	0.23 714	0.09 604	0.09 694	0.08 512	0.10 680	0.08 564	0.07 512

ssnet_v2	0.17 653	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.11 630	0.21 684	0.21 708	0.33 724	0.25 600	0.22 674	0.22 573	0.27 688	0.18 660	0.22 700	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

HBP-ISP	0.18 667	0.13 692	0.16 596	0.15 151	0.11 630	0.08 124	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.22 674	0.33 711	0.21 610	0.25 729	0.23 711	0.17 633	0.14 755	0.16 801	0.21 796	0.17 790	0.10 666	0.08 585

ADLNet	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.32 702	0.27 624	0.22 674	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.21 692	0.10 652	0.06 542	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

MMNet	0.17 653	0.09 550	0.16 596	0.20 642	0.11 630	0.27 747	0.20 684	0.25 579	0.41 738	0.22 674	0.30 685	0.21 610	0.20 690	0.17 601	0.20 671	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

stereogan	0.22 714	0.11 644	0.21 692	0.20 642	0.12 670	0.31 765	0.19 657	0.35 750	0.44 761	0.22 674	0.39 747	0.35 755	0.27 743	0.33 770	0.22 701	0.10 652	0.12 749	0.10 657	0.10 680	0.14 755	0.13 738

Nwc_Net	0.23 731	0.16 729	0.21 692	0.25 758	0.14 723	0.24 714	0.26 780	0.37 763	0.38 724	0.22 674	0.41 764	0.30 717	0.28 754	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.17 775	0.20 803	0.10 666	0.10 668

PA-Net	0.23 731	0.18 758	0.33 758	0.28 783	0.22 804	0.21 684	0.38 828	0.29 661	0.39 729	0.22 674	0.32 698	0.25 668	0.26 735	0.20 669	0.25 737	0.09 604	0.23 831	0.15 755	0.22 810	0.09 632	0.13 738
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 667	0.10 615	0.14 507	0.21 681	0.10 569	0.18 623	0.17 561	0.34 734	0.33 682	0.22 674	0.31 694	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.17 633	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.09 632	0.07 512

AANet_RVC	0.16 631	0.10 615	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.18 623	0.19 657	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.35 721	0.21 610	0.21 696	0.22 700	0.16 617	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418

DISCO	0.19 680	0.09 550	0.22 698	0.17 364	0.10 569	0.25 726	0.18 615	0.27 621	0.44 761	0.22 674	0.31 694	0.33 744	0.26 735	0.28 747	0.28 768	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.09 634

iResNet_ROB	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.14 86	0.07 193	0.18 623	0.14 328	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.25 624	0.23 648	0.15 590	0.15 525	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

SCION-MonSter	0.22 714	0.17 746	0.16 596	0.25 758	0.18 779	0.34 778	0.17 561	0.28 644	0.47 771	0.23 687	0.46 778	0.20 600	0.18 660	0.25 727	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.23 805	0.19 798	0.11 691	0.11 696

TCMNet	0.19 680	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.18 779	0.20 664	0.24 750	0.27 621	0.36 709	0.23 687	0.26 641	0.25 668	0.19 677	0.19 643	0.23 714	0.13 740	0.11 733	0.11 691	0.12 737	0.13 737	0.12 712

GMStereo_Zeroshot	0.16 631	0.13 692	0.24 711	0.20 642	0.10 569	0.17 604	0.13 246	0.29 661	0.25 600	0.23 687	0.32 698	0.25 668	0.11 466	0.19 643	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.11 691	0.06 383	0.12 712	0.08 585

Anonymous_2	0.22 714	0.17 746	0.28 735	0.15 151	0.16 756	0.32 768	0.22 722	0.22 507	0.17 436	0.23 687	0.24 595	0.26 680	0.27 743	0.27 735	0.23 714	0.22 819	0.25 834	0.17 775	0.17 790	0.17 790	0.17 790

dd	0.15 603	0.16 729	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.18 615	0.21 479	0.25 600	0.23 687	0.20 537	0.21 610	0.09 371	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.06 418

UDG	0.21 705	0.17 746	0.19 667	0.23 730	0.15 745	0.30 762	0.20 684	0.33 724	0.35 703	0.23 687	0.28 664	0.31 730	0.27 743	0.20 669	0.22 701	0.15 761	0.12 749	0.13 727	0.09 634	0.14 755	0.14 760

SACVNet	0.18 667	0.12 663	0.14 507	0.17 364	0.13 696	0.22 693	0.18 615	0.31 690	0.30 657	0.23 687	0.31 694	0.30 717	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.11 687	0.08 655	0.10 657	0.10 680	0.12 712	0.14 760

DSFCA	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.19 657	0.28 644	0.31 665	0.23 687	0.24 595	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.20 671	0.10 652	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

FADNet	0.21 705	0.22 782	0.36 769	0.18 478	0.17 772	0.24 714	0.13 246	0.31 690	0.31 665	0.23 687	0.25 624	0.27 688	0.21 696	0.19 643	0.15 600	0.13 740	0.15 786	0.12 712	0.15 775	0.16 781	0.18 796

S-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.25 717	0.21 681	0.13 696	0.20 664	0.18 615	0.32 702	0.43 756	0.23 687	0.36 726	0.28 698	0.30 766	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.12 749	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.13 738

Light-Stereo-hy	0.23 731	0.14 707	0.30 746	0.22 701	0.20 792	0.29 758	0.16 510	0.33 724	0.36 709	0.24 697	0.28 664	0.42 781	0.24 719	0.25 727	0.20 671	0.13 740	0.13 764	0.23 805	0.23 814	0.16 781	0.18 796

SQANet	0.23 731	0.23 785	0.30 746	0.30 794	0.19 787	0.27 747	0.13 246	0.29 661	0.33 682	0.24 697	0.37 732	0.31 730	0.22 705	0.27 735	0.23 714	0.15 761	0.10 719	0.21 796	0.16 783	0.21 803	0.15 767

WZ-Net	0.28 769	0.17 746	0.78 837	0.22 701	0.16 756	0.34 778	0.29 803	0.39 775	0.57 803	0.24 697	0.55 796	0.37 762	0.24 719	0.33 770	0.35 800	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.14 755	0.16 779

LMCR-Stereo	0.15 603	0.08 456	0.13 466	0.21 681	0.09 445	0.17 604	0.20 684	0.27 621	0.19 490	0.24 697	0.24 595	0.23 648	0.17 643	0.20 669	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

DGSMNet	0.24 739	0.19 764	0.33 758	0.21 681	0.24 809	0.24 714	0.20 684	0.35 750	0.41 738	0.24 697	0.32 698	0.38 766	0.21 696	0.29 754	0.23 714	0.12 712	0.11 733	0.14 742	0.16 783	0.23 812	0.23 809

hitnet-ft	0.18 667	0.09 550	0.17 629	0.14 86	0.09 445	0.26 737	0.20 684	0.25 579	0.26 614	0.24 697	0.32 698	0.31 730	0.22 705	0.24 721	0.21 692	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.08 584	0.12 712	0.11 696

FADNet-RVC-Resample	0.16 631	0.11 644	0.31 749	0.22 701	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.25 579	0.24 577	0.24 697	0.27 650	0.20 600	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.08 655	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.10 668

NCC-stereo	0.24 739	0.15 720	0.31 749	0.26 765	0.16 756	0.20 664	0.30 811	0.40 779	0.40 735	0.24 697	0.38 739	0.33 744	0.28 754	0.36 786	0.27 760	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.22 810	0.13 737	0.13 738

Abc-Net	0.24 739	0.15 720	0.31 749	0.26 765	0.16 756	0.20 664	0.30 811	0.40 779	0.40 735	0.24 697	0.38 739	0.33 744	0.28 754	0.36 786	0.27 760	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.22 810	0.13 737	0.13 738
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 739	0.11 644	0.47 793	0.22 701	0.12 670	0.34 778	0.29 803	0.29 661	0.56 801	0.24 697	0.46 778	0.30 717	0.30 766	0.29 754	0.29 772	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.10 668

RYNet	0.22 714	0.12 663	0.22 698	0.19 566	0.17 772	0.46 801	0.26 780	0.38 771	0.48 772	0.24 697	0.28 664	0.34 751	0.23 713	0.20 669	0.30 779	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.13 737	0.15 767

DRN-Test	0.19 680	0.11 644	0.20 681	0.22 701	0.10 569	0.22 693	0.22 722	0.39 775	0.37 717	0.24 697	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

StereoDRNet	0.18 667	0.11 644	0.17 629	0.22 701	0.11 630	0.21 684	0.22 722	0.37 763	0.33 682	0.24 697	0.28 664	0.30 717	0.19 677	0.20 669	0.20 671	0.09 604	0.08 655	0.11 691	0.09 634	0.09 632	0.07 512

SGM-Forest	0.20 692	0.14 707	0.18 655	0.19 566	0.13 696	0.20 664	0.22 722	0.33 724	0.30 657	0.24 697	0.29 677	0.28 698	0.19 677	0.23 711	0.17 633	0.15 761	0.16 801	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.12 712
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
base	0.18 667	0.13 692	0.24 711	0.20 642	0.14 723	0.24 714	0.10 51	0.31 690	0.20 515	0.25 711	0.37 732	0.16 529	0.17 643	0.25 727	0.22 701	0.16 783	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.06 395	0.09 634

FSD	0.25 751	0.27 806	0.26 720	0.24 740	0.22 804	0.25 726	0.25 769	0.27 621	0.26 614	0.25 711	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.27 735	0.24 727	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

w-ln-seven-2	0.20 692	0.14 707	0.37 773	0.22 701	0.12 670	0.20 664	0.21 708	0.28 644	0.37 717	0.25 711	0.37 732	0.27 688	0.22 705	0.21 687	0.23 714	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.09 634

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 667	0.09 550	0.29 743	0.15 151	0.10 569	0.22 693	0.20 684	0.26 598	0.39 729	0.25 711	0.42 770	0.24 654	0.15 590	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.10 666	0.09 634

CSP-Net	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.25 579	0.32 672	0.25 711	0.30 685	0.24 654	0.15 590	0.21 687	0.18 651	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

FINET	0.21 705	0.18 758	0.26 720	0.18 478	0.16 756	0.23 709	0.23 735	0.32 702	0.48 772	0.25 711	0.32 698	0.22 628	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.18 797	0.16 801	0.11 691	0.10 680	0.15 772	0.13 738

AF-Net	0.22 714	0.17 746	0.17 629	0.26 765	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.32 702	0.50 784	0.25 711	0.33 711	0.38 766	0.26 735	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.16 767	0.11 715	0.11 691	0.10 668

FADNet-RVC	0.20 692	0.20 772	0.38 775	0.21 681	0.16 756	0.20 664	0.15 429	0.26 598	0.26 614	0.26 718	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.19 664	0.12 712	0.13 764	0.12 712	0.14 753	0.13 737	0.18 796

SuperB	0.20 692	0.10 615	0.56 806	0.16 261	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.24 559	0.50 784	0.26 718	0.39 747	0.17 554	0.21 696	0.22 700	0.21 692	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.12 712	0.10 668

ADCRef	0.19 680	0.12 663	0.41 782	0.20 642	0.12 670	0.22 693	0.18 615	0.32 702	0.36 709	0.26 718	0.32 698	0.17 554	0.23 713	0.24 721	0.24 727	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

DeepPrunerF	0.24 739	0.17 746	0.42 784	0.26 765	0.16 756	0.22 693	0.28 793	0.37 763	0.50 784	0.26 718	0.29 677	0.24 654	0.28 754	0.21 687	0.22 701	0.15 761	0.11 733	0.20 793	0.18 796	0.12 712	0.13 738

ADCP+	0.20 692	0.10 615	0.33 758	0.20 642	0.12 670	0.22 693	0.26 780	0.31 690	0.34 694	0.26 718	0.37 732	0.22 628	0.22 705	0.27 735	0.27 760	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.09 632	0.10 668

StereoDRNet-Refined	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.20 642	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.26 598	0.23 560	0.26 718	0.40 753	0.22 628	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.07 512
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.24 739	0.14 707	0.45 788	0.19 566	0.13 696	0.28 754	0.25 769	0.34 734	0.62 815	0.27 724	0.56 801	0.29 707	0.24 719	0.32 765	0.25 737	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.10 668

YMNet	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 764	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

YMNet_1	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 764	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

test_sample8	0.19 680	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.31 690	0.21 533	0.27 724	0.22 573	0.36 757	0.25 729	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

GASNet	0.22 714	0.23 785	0.33 758	0.26 765	0.17 772	0.26 737	0.16 510	0.44 801	0.42 749	0.27 724	0.24 595	0.30 717	0.15 590	0.27 735	0.18 651	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.16 781	0.07 512

AACVNet	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.23 532	0.24 577	0.27 724	0.27 650	0.28 698	0.17 643	0.19 643	0.16 617	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.07 496	0.10 666	0.09 634

APVNet	0.22 714	0.12 663	0.19 667	0.18 478	0.14 723	0.32 768	0.31 817	0.39 775	0.32 672	0.27 724	0.40 753	0.30 717	0.29 762	0.26 732	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.11 691	0.14 753	0.12 712	0.12 712

FAT-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.22 698	0.21 681	0.12 670	0.17 604	0.18 615	0.34 734	0.39 729	0.27 724	0.37 732	0.34 751	0.32 776	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.11 733	0.10 657	0.09 634	0.11 691	0.14 760

RGC	0.25 751	0.20 772	0.29 743	0.28 783	0.16 756	0.22 693	0.23 735	0.32 702	0.44 761	0.27 724	0.40 753	0.38 766	0.27 743	0.36 786	0.22 701	0.11 687	0.13 764	0.17 775	0.17 790	0.14 755	0.16 779

RTSC	0.23 731	0.12 663	0.28 735	0.21 681	0.13 696	0.28 754	0.16 510	0.35 750	0.66 826	0.27 724	0.33 711	0.30 717	0.21 696	0.31 758	0.29 772	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.13 737	0.13 738

PS-NSSS	0.20 692	0.21 778	0.23 707	0.20 642	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.36 757	0.25 600	0.27 724	0.33 711	0.27 688	0.24 719	0.20 669	0.20 671	0.15 761	0.12 749	0.17 775	0.14 753	0.10 666	0.08 585

CBMV_ROB	0.19 680	0.13 692	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.15 548	0.13 246	0.26 598	0.28 640	0.27 724	0.30 685	0.27 688	0.24 719	0.23 711	0.16 617	0.15 761	0.17 807	0.22 802	0.20 803	0.10 666	0.11 696

DLCB_ROB	0.18 667	0.10 615	0.15 559	0.23 730	0.11 630	0.24 714	0.18 615	0.29 661	0.28 640	0.27 724	0.28 664	0.28 698	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.07 488	0.07 512

DispFullNet	0.27 764	0.21 778	0.65 818	0.28 783	0.16 756	0.26 737	0.17 561	0.33 724	0.58 806	0.27 724	0.38 739	0.43 786	0.23 713	0.38 793	0.23 714	0.12 712	0.06 542	0.19 788	0.11 715	0.21 803	0.15 767

PSMNet_ROB	0.21 705	0.11 644	0.15 559	0.27 778	0.15 745	0.24 714	0.35 822	0.43 799	0.37 717	0.27 724	0.32 698	0.32 740	0.22 705	0.21 687	0.26 752	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.11 715	0.09 632	0.09 634

DStereoFS	0.27 764	0.22 782	0.31 749	0.22 701	0.15 745	0.22 693	0.20 684	0.50 817	0.48 772	0.28 739	0.44 775	0.33 744	0.34 783	0.52 827	0.29 772	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.13 749	0.16 781	0.16 779

zh-sn7	0.25 751	0.17 746	0.50 795	0.24 740	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.34 734	0.48 772	0.28 739	0.54 794	0.28 698	0.31 770	0.36 786	0.32 792	0.10 652	0.10 719	0.11 691	0.10 680	0.12 712	0.12 712

GCST	0.37 795	0.42 827	0.26 720	1.02 857	0.39 826	0.18 623	0.08 9	0.20 451	0.17 436	0.28 739	0.25 624	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.64 853	0.43 846	0.75 851	0.65 852	0.63 846	0.46 839

Wz-Net-MNSev	0.22 714	0.13 692	0.31 749	0.20 642	0.14 723	0.36 788	0.24 750	0.33 724	0.44 761	0.28 739	0.40 753	0.38 766	0.19 677	0.24 721	0.25 737	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.12 712	0.10 668

CRFU-Net	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.19 648	0.14 328	0.26 598	0.20 515	0.28 739	0.27 650	0.29 707	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.08 585

Syn2CoEx	0.21 705	0.16 729	0.27 730	0.29 792	0.14 723	0.26 737	0.20 684	0.33 724	0.31 665	0.28 739	0.36 726	0.27 688	0.25 729	0.19 643	0.24 727	0.16 783	0.12 749	0.14 742	0.11 715	0.09 632	0.08 585

DANet	0.21 705	0.15 720	0.28 735	0.25 758	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.27 621	0.27 624	0.28 739	0.32 698	0.35 755	0.31 770	0.31 758	0.23 714	0.11 687	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.11 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 731	0.17 746	0.22 698	0.25 758	0.13 696	0.26 737	0.29 803	0.31 690	0.36 709	0.28 739	0.36 726	0.45 790	0.26 735	0.27 735	0.26 752	0.11 687	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 738

PDISCO_ROB	0.27 764	0.16 729	0.26 720	0.28 783	0.20 792	0.32 768	0.26 780	0.44 801	0.57 803	0.28 739	0.40 753	0.45 790	0.29 762	0.33 770	0.34 799	0.12 712	0.09 694	0.17 775	0.16 783	0.17 790	0.13 738

DStereoO	0.24 739	0.18 758	0.18 655	0.20 642	0.14 723	0.21 684	0.19 657	0.32 702	0.41 738	0.29 748	0.21 561	0.32 740	0.27 743	0.41 812	0.27 760	0.46 842	0.12 749	0.31 828	0.11 715	0.15 772	0.12 712

w-ln-seven	0.24 739	0.14 707	0.55 803	0.19 566	0.14 723	0.26 737	0.22 722	0.35 750	0.60 811	0.29 748	0.39 747	0.30 717	0.22 705	0.21 687	0.26 752	0.09 604	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.11 691	0.10 668

DPSNet	0.28 769	0.16 729	0.31 749	0.18 478	0.13 696	0.54 812	0.42 832	0.51 820	0.67 827	0.29 748	0.38 739	0.38 766	0.29 762	0.31 758	0.23 714	0.11 687	0.10 719	0.11 691	0.08 584	0.20 800	0.16 779

PWCDC_ROB	0.20 692	0.13 692	0.22 698	0.24 740	0.11 630	0.19 648	0.15 429	0.33 724	0.54 796	0.29 748	0.50 787	0.21 610	0.15 590	0.27 735	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.10 657	0.08 584	0.11 691	0.09 634

CBMV	0.19 680	0.14 707	0.17 629	0.18 478	0.10 569	0.20 664	0.11 96	0.29 661	0.30 657	0.29 748	0.30 685	0.30 717	0.23 713	0.27 735	0.19 664	0.13 740	0.15 786	0.17 775	0.16 783	0.10 666	0.10 668
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 751	0.17 746	0.44 787	0.25 758	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.38 771	0.56 801	0.30 753	0.55 796	0.39 774	0.26 735	0.23 711	0.30 779	0.10 652	0.09 694	0.09 603	0.10 680	0.11 691	0.11 696

Wz-Net-LNSev	0.22 714	0.16 729	0.38 775	0.21 681	0.13 696	0.25 726	0.23 735	0.32 702	0.43 756	0.30 753	0.41 764	0.31 730	0.18 660	0.22 700	0.25 737	0.10 652	0.09 694	0.08 512	0.08 584	0.12 712	0.11 696

dad	0.17 653	0.20 772	0.20 681	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.18 615	0.21 479	0.28 640	0.30 753	0.24 595	0.29 707	0.13 547	0.19 643	0.16 617	0.18 797	0.09 694	0.11 691	0.09 634	0.11 691	0.07 512

ADCPNet	0.25 751	0.16 729	0.61 815	0.21 681	0.15 745	0.35 787	0.25 769	0.32 702	0.35 703	0.30 753	0.40 753	0.36 757	0.28 754	0.28 747	0.32 792	0.12 712	0.10 719	0.11 691	0.12 737	0.14 755	0.13 738

XPNet_ROB	0.22 714	0.11 644	0.19 667	0.22 701	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.34 734	0.40 735	0.30 753	0.39 747	0.39 774	0.26 735	0.26 732	0.28 768	0.15 761	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.12 712

PWC_ROB	0.21 705	0.16 729	0.26 720	0.18 478	0.11 630	0.22 693	0.13 246	0.32 702	0.49 781	0.30 753	0.40 753	0.32 740	0.24 719	0.31 758	0.22 701	0.10 652	0.07 621	0.11 691	0.08 584	0.11 691	0.10 668

ply	1.66 853	0.65 839	0.35 767	0.53 833	0.59 843	0.49 807	0.44 836	1.80 874	0.64 820	0.31 759	2.01 863	2.59 867	3.25 875	3.70 876	5.39 876	1.22 872	0.79 872	1.96 879	1.63 870	3.82 874	1.11 863

DDUNet	0.22 714	0.17 746	0.21 692	0.22 701	0.15 745	0.25 726	0.24 750	0.29 661	0.30 657	0.31 759	0.36 726	0.33 744	0.25 729	0.24 721	0.20 671	0.18 797	0.13 764	0.17 775	0.11 715	0.16 781	0.16 779

XQC	0.28 769	0.23 785	0.51 796	0.28 783	0.19 787	0.34 778	0.27 787	0.36 757	0.57 803	0.31 759	0.30 685	0.37 762	0.30 766	0.38 793	0.38 812	0.13 740	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.17 790	0.18 796

AnyNet_C32	0.26 762	0.16 729	0.36 769	0.20 642	0.16 756	0.25 726	0.30 811	0.32 702	0.44 761	0.31 759	0.49 783	0.30 717	0.33 778	0.40 808	0.33 797	0.12 712	0.12 749	0.12 712	0.14 753	0.14 755	0.15 767

GANet	0.21 705	0.12 663	0.21 692	0.24 740	0.13 696	0.22 693	0.22 722	0.41 785	0.26 614	0.31 759	0.42 770	0.37 762	0.28 754	0.23 711	0.22 701	0.10 652	0.12 749	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.08 585

NCCL2	0.23 731	0.15 720	0.17 629	0.34 808	0.18 779	0.24 714	0.23 735	0.34 734	0.28 640	0.31 759	0.38 739	0.38 766	0.28 754	0.23 711	0.24 727	0.15 761	0.12 749	0.18 786	0.21 807	0.13 737	0.13 738

NaN_ROB	0.22 714	0.19 764	0.24 711	0.25 758	0.13 696	0.29 758	0.26 780	0.33 724	0.41 738	0.31 759	0.31 694	0.32 740	0.23 713	0.30 757	0.21 692	0.11 687	0.17 807	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

Consistency-Raft	0.44 811	0.40 825	0.45 788	0.37 817	0.43 830	0.46 801	0.41 829	0.57 832	0.55 797	0.32 766	0.73 822	0.33 744	0.48 819	0.42 813	0.49 832	0.39 836	0.35 843	0.45 836	0.51 845	0.42 836	0.29 823

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 714	0.21 778	0.24 711	0.26 765	0.11 630	0.23 709	0.14 328	0.39 775	0.24 577	0.32 766	0.36 726	0.30 717	0.21 696	0.19 643	0.21 692	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.16 783	0.12 712	0.12 712

edge stereo	0.22 714	0.13 692	0.20 681	0.21 681	0.13 696	0.23 709	0.16 510	0.32 702	0.42 749	0.32 766	0.40 753	0.38 766	0.35 786	0.25 727	0.24 727	0.13 740	0.11 733	0.14 742	0.11 715	0.12 712	0.13 738

SHD	0.26 762	0.15 720	0.30 746	0.24 740	0.18 779	0.22 693	0.15 429	0.38 771	0.71 830	0.32 766	0.41 764	0.36 757	0.28 754	0.32 765	0.29 772	0.12 712	0.11 733	0.14 742	0.13 749	0.16 781	0.20 803

TARStereo(FT)	0.37 795	0.26 800	0.31 749	0.42 824	0.19 787	0.77 837	1.20 865	0.42 791	0.41 738	0.33 770	0.52 789	0.48 800	0.37 790	0.32 765	0.31 788	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.15 775	0.22 809	0.11 696

2222	0.37 795	0.26 800	0.31 749	0.42 824	0.19 787	0.77 837	1.20 865	0.42 791	0.41 738	0.33 770	0.52 789	0.48 800	0.37 790	0.32 765	0.31 788	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.15 775	0.22 809	0.11 696

PSMNet-RUCA	0.27 764	0.33 818	0.41 782	0.36 815	0.32 825	0.18 623	0.19 657	0.42 791	0.30 657	0.33 770	0.41 764	0.39 774	0.25 729	0.31 758	0.20 671	0.18 797	0.10 719	0.25 809	0.15 775	0.21 803	0.16 779

LALA_ROB	0.25 751	0.16 729	0.22 698	0.26 765	0.17 772	0.27 747	0.27 787	0.42 791	0.37 717	0.33 770	0.38 739	0.51 804	0.26 735	0.28 747	0.27 760	0.16 783	0.09 694	0.12 712	0.11 715	0.13 737	0.12 712

Wz-Net-TNSev	0.29 773	0.20 772	0.65 818	0.19 566	0.15 745	0.38 793	0.27 787	0.35 750	0.55 797	0.34 774	0.42 770	0.45 790	0.38 793	0.32 765	0.30 779	0.12 712	0.13 764	0.10 657	0.12 737	0.15 772	0.14 760

zh-mn7	0.25 751	0.14 707	0.56 806	0.19 566	0.14 723	0.24 714	0.22 722	0.34 734	0.62 815	0.35 775	0.65 810	0.31 730	0.25 729	0.31 758	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.11 696

GANetREF_RVC	0.31 781	0.34 820	0.27 730	0.35 813	0.16 756	0.32 768	0.41 829	0.48 810	0.51 792	0.35 775	0.35 721	0.34 751	0.33 778	0.39 802	0.32 792	0.27 828	0.20 815	0.29 825	0.15 775	0.18 796	0.17 790
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
PASM	0.32 784	0.24 789	0.48 794	0.28 783	0.27 817	0.29 758	0.30 811	0.34 734	0.49 781	0.35 775	0.39 747	0.46 794	0.34 783	0.34 773	0.35 800	0.23 824	0.25 834	0.26 810	0.28 825	0.23 812	0.21 805

ccnet	0.29 773	0.28 811	0.23 707	0.20 642	0.28 819	0.41 799	0.21 708	0.45 804	0.33 682	0.36 778	0.46 778	0.36 757	0.30 766	0.39 802	0.42 823	0.23 824	0.14 776	0.21 796	0.17 790	0.23 812	0.18 796

G-Net	0.24 739	0.16 729	0.36 769	0.22 701	0.16 756	0.51 810	0.23 735	0.29 661	0.34 694	0.36 778	0.38 739	0.31 730	0.29 762	0.27 735	0.26 752	0.11 687	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.16 781	0.13 738

SAMSARA	0.40 801	0.28 811	0.33 758	0.55 835	0.39 826	0.82 840	1.23 867	0.47 808	0.51 792	0.36 778	0.35 721	0.55 810	0.39 796	0.38 793	0.39 816	0.15 761	0.20 815	0.15 755	0.14 753	0.23 812	0.20 803

ADCMid	0.25 751	0.15 720	0.40 779	0.20 642	0.14 723	0.25 726	0.26 780	0.34 734	0.38 724	0.36 778	0.44 775	0.34 751	0.40 799	0.35 780	0.33 797	0.10 652	0.09 694	0.11 691	0.11 715	0.13 737	0.12 712

STTRV1_RVC	0.25 751	0.26 800	0.39 777	0.19 566	0.26 816	0.30 762	0.24 750	0.34 734	0.35 703	0.36 778	0.34 716	0.31 730	0.31 770	0.28 747	0.25 737	0.17 790	0.10 719	0.16 767	0.14 753	0.17 790	0.12 712

SANet	0.24 739	0.14 707	0.28 735	0.21 681	0.11 630	0.27 747	0.24 750	0.38 771	0.64 820	0.36 778	0.40 753	0.43 786	0.26 735	0.27 735	0.24 727	0.12 712	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.13 737	0.11 696

CSAN	0.29 773	0.24 789	0.27 730	0.34 808	0.19 787	0.33 775	0.42 832	0.37 763	0.50 784	0.38 784	0.40 753	0.44 788	0.33 778	0.28 747	0.30 779	0.20 810	0.16 801	0.19 788	0.19 798	0.14 755	0.15 767

WCMA_ROB	0.24 739	0.11 644	0.22 698	0.17 364	0.14 723	0.32 768	0.15 429	0.32 702	0.32 672	0.38 784	0.53 792	0.40 778	0.34 783	0.34 773	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.12 712	0.10 680	0.14 755	0.14 760

AnyNet_C01	0.36 794	0.25 796	1.37 854	0.22 701	0.17 772	0.48 805	0.27 787	0.35 750	0.39 729	0.39 786	0.74 825	0.46 794	0.38 793	0.45 816	0.47 830	0.13 740	0.13 764	0.13 727	0.14 753	0.14 755	0.15 767

CC-Net-ROB	0.28 769	0.31 816	0.36 769	0.29 792	0.15 745	0.25 726	0.19 657	0.45 804	0.33 682	0.39 786	0.37 732	0.39 774	0.31 770	0.27 735	0.26 752	0.24 826	0.19 812	0.30 827	0.23 814	0.18 796	0.15 767

MDST_ROB	0.22 714	0.10 615	0.17 629	0.18 478	0.11 630	0.37 789	0.19 657	0.43 799	0.41 738	0.39 786	0.39 747	0.29 707	0.21 696	0.26 732	0.18 651	0.11 687	0.10 719	0.14 742	0.11 715	0.10 666	0.08 585

otaku	0.39 798	0.37 823	0.52 797	0.44 826	0.28 819	0.58 814	0.24 750	0.41 785	0.62 815	0.40 789	0.49 783	0.46 794	0.33 778	0.40 808	0.32 792	0.30 829	0.30 838	0.39 833	0.33 831	0.29 828	0.28 822

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 779	0.24 789	0.29 743	0.36 815	0.16 756	0.34 778	0.30 811	0.32 702	0.42 749	0.40 789	0.46 778	0.38 766	0.31 770	0.34 773	0.28 768	0.19 808	0.20 815	0.26 810	0.29 826	0.18 796	0.19 802

ADCS	0.29 773	0.18 758	0.45 788	0.21 681	0.17 772	0.28 754	0.23 735	0.41 785	0.63 819	0.40 789	0.49 783	0.40 778	0.36 788	0.39 802	0.40 819	0.13 740	0.12 749	0.13 727	0.14 753	0.16 781	0.16 779

MSMD_ROB	0.31 781	0.26 800	0.26 720	0.24 740	0.21 800	0.34 778	0.25 769	0.34 734	0.39 729	0.40 789	0.69 816	0.45 790	0.40 799	0.34 773	0.27 760	0.20 810	0.19 812	0.26 810	0.25 817	0.23 812	0.22 807

Ntro	0.40 801	0.40 825	0.53 799	0.46 830	0.30 823	0.65 823	0.24 750	0.46 806	0.68 828	0.41 793	0.49 783	0.48 800	0.42 808	0.39 802	0.31 788	0.32 831	0.28 836	0.37 832	0.30 828	0.32 833	0.29 823

psmorigin	0.25 751	0.15 720	0.34 766	0.17 364	0.13 696	0.23 709	0.14 328	0.34 734	0.33 682	0.41 793	0.55 796	0.41 780	0.37 790	0.34 773	0.27 760	0.11 687	0.15 786	0.11 691	0.11 715	0.12 712	0.16 779

FBW_ROB	0.24 739	0.17 746	0.22 698	0.26 765	0.14 723	0.25 726	0.22 722	0.41 785	0.41 738	0.41 793	0.41 764	0.42 781	0.27 743	0.31 758	0.23 714	0.09 604	0.14 776	0.14 742	0.12 737	0.11 691	0.09 634

ACVNet-4b	0.39 798	0.53 830	0.55 803	0.45 827	0.24 809	0.47 803	0.18 615	0.49 812	0.64 820	0.42 796	0.45 777	0.60 812	0.27 743	0.34 773	0.24 727	0.33 833	0.14 776	0.48 837	0.42 838	0.30 829	0.26 821

RTS	0.45 813	0.19 764	3.26 861	0.24 740	0.15 745	0.74 831	0.20 684	0.36 757	0.76 841	0.42 796	0.43 773	0.31 730	0.41 804	0.53 830	0.35 800	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 767

RTSA	0.45 813	0.19 764	3.26 861	0.24 740	0.15 745	0.74 831	0.20 684	0.36 757	0.76 841	0.42 796	0.43 773	0.31 730	0.41 804	0.53 830	0.35 800	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 767

FCDSN-DC	0.33 788	0.28 811	0.28 735	0.30 794	0.24 809	0.39 795	0.28 793	0.42 791	0.42 749	0.43 799	0.53 792	0.51 804	0.41 804	0.36 786	0.30 779	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADE		0.33 818		0.33 804	0.25 815			0.64 839	1.07 853	0.43 799		0.42 781		0.70 842		0.30 829	0.21 827	0.41 835	0.38 835	0.23 812	0.22 807

SGM_RVC	0.23 731	0.12 663	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.33 775	0.18 615	0.34 734	0.31 665	0.44 801	0.37 732	0.53 808	0.35 786	0.35 780	0.24 727	0.13 740	0.13 764	0.13 727	0.13 749	0.10 666	0.11 696
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 788	0.27 806	0.28 735	0.26 765	0.23 807	0.37 789	0.28 793	0.40 779	0.43 756	0.45 802	0.56 801	0.51 804	0.40 799	0.37 791	0.29 772	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

FC-DCNN	0.33 788	0.27 806	0.28 735	0.26 765	0.23 807	0.37 789	0.28 793	0.40 779	0.43 756	0.45 802	0.55 796	0.51 804	0.40 799	0.37 791	0.30 779	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

LSM	0.33 788	0.20 772	0.58 811	0.26 765	0.60 845	0.34 778	0.25 769	0.42 791	0.48 772	0.45 802	0.58 806	0.42 781	0.36 788	0.35 780	0.25 737	0.12 712	0.20 815	0.14 742	0.16 783	0.19 799	0.33 828

MFN_U_SF_RVC	0.32 784	0.21 778	0.55 803	0.30 794	0.15 745	0.34 778	0.17 561	0.52 823	0.46 769	0.46 805	0.55 796	0.59 811	0.39 796	0.35 780	0.37 809	0.15 761	0.14 776	0.18 786	0.21 807	0.16 781	0.15 767

aanetorigin	0.22 714	0.17 746	0.56 806	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.19 657	0.20 451	0.33 682	0.49 806	0.48 782	0.29 707	0.27 743	0.20 669	0.23 714	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.10 666	0.09 634

RainbowNet	0.54 822	0.61 835	0.70 834	0.57 836	0.43 830	0.65 823	0.37 827	0.60 837	0.87 847	0.50 807	0.66 811	0.64 815	0.47 818	0.49 820	0.43 826	0.47 843	0.48 852	0.52 841	0.41 837	0.52 840	0.40 836

MonStereo1	0.47 817	0.26 800	0.58 811	0.28 783	0.20 792	0.39 795	0.18 615	0.49 812	0.64 820	0.52 808	0.87 837	1.01 840	0.57 833	0.50 821	0.56 837	0.53 846	0.31 841	0.54 843	0.40 836	0.33 834	0.34 829

MADNet+	0.75 836	0.71 842	3.70 864	0.66 839	0.41 828	0.98 846	0.97 863	0.69 841	0.73 835	0.52 808	0.57 804	0.64 815	0.68 841	0.86 852	1.01 860	0.34 834	0.36 844	0.28 824	0.23 814	0.36 835	0.31 826

SGM-ForestM	0.32 784	0.12 663	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.39 795	0.19 657	0.41 785	0.50 784	0.52 808	0.54 794	1.32 854	0.42 808	0.40 808	0.27 760	0.14 755	0.16 801	0.16 767	0.16 783	0.12 712	0.12 712

MeshStereo	0.27 764	0.13 692	0.18 655	0.15 151	0.11 630	0.32 768	0.24 750	0.40 779	0.36 709	0.52 808	0.57 804	0.67 821	0.40 799	0.35 780	0.26 752	0.14 755	0.13 764	0.13 727	0.11 715	0.11 691	0.10 668
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
UHP(FT)	0.41 803	0.25 796	0.42 784	0.37 817	0.20 792	0.59 815	0.44 836	0.51 820	0.73 835	0.54 812	0.76 829	0.70 828	0.56 829	0.50 821	0.38 812	0.18 797	0.22 829	0.22 802	0.20 803	0.20 800	0.17 790

mmmmmm	0.41 803	0.25 796	0.42 784	0.37 817	0.20 792	0.59 815	0.44 836	0.51 820	0.73 835	0.54 812	0.76 829	0.70 828	0.56 829	0.50 821	0.38 812	0.18 797	0.22 829	0.22 802	0.20 803	0.20 800	0.17 790

PM Graph cmp D40	0.31 781	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 765	0.20 684	0.42 791	0.55 797	0.55 814	0.70 819	0.69 825	0.45 815	0.39 802	0.36 807	0.15 761	0.15 786	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 738

PatchMatch Graph Cmp	0.32 784	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 765	0.20 684	0.42 791	0.60 811	0.55 814	0.81 835	0.67 821	0.44 811	0.38 793	0.36 807	0.15 761	0.15 786	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 738

PatchMatch		0.16 729		0.19 566		0.30 762		0.41 785		0.55 814		0.64 815		0.40 808		0.15 761		0.15 755		0.12 712

anonymity	0.53 821	0.58 833	0.65 818	0.41 822	0.61 846	0.53 811	0.41 829	0.56 830	0.41 738	0.55 814	0.50 787	0.49 803	0.55 828	0.58 835	0.50 835	0.58 849	0.50 857	0.51 839	0.51 845	0.51 839	0.57 842

PVD	0.39 798	0.20 772	0.39 777	0.31 799	0.22 804	0.29 758	0.43 834	0.52 823	0.96 851	0.55 814	0.79 833	0.53 808	0.59 835	0.52 827	0.38 812	0.19 808	0.14 776	0.17 775	0.14 753	0.24 819	0.31 826

light-stereo	0.42 807	0.26 800	0.59 813	0.60 837	0.49 833	0.32 768	0.23 735	0.46 806	0.52 795	0.56 819	0.58 806	0.76 833	0.32 776	0.48 819	0.29 772	0.32 831	0.24 832	0.27 814	0.33 831	0.46 837	0.39 833

AANet	0.30 779	0.19 764	1.03 847	0.16 261	0.13 696	0.22 693	0.16 510	0.30 677	0.62 815	0.60 820	0.52 789	0.46 794	0.38 793	0.23 711	0.32 792	0.12 712	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.12 712

MFMNet_re	0.64 825	0.66 840	0.65 818	0.51 831	0.69 850	0.69 826	0.57 846	0.64 839	0.73 835	0.60 820	0.73 822	0.62 814	0.67 840	0.65 839	0.60 840	0.66 854	0.58 866	0.63 844	0.59 848	0.68 851	0.69 854

ACVNet_1	0.44 811	0.49 829	0.60 814	0.45 827	0.28 819	0.49 807	0.27 787	0.57 832	0.72 831	0.62 822	0.58 806	0.74 831	0.49 821	0.50 821	0.35 800	0.26 827	0.24 832	0.39 833	0.29 826	0.31 832	0.24 812

PM Cens cmp D40	0.33 788	0.14 707	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.37 789	0.20 684	0.49 812	0.50 784	0.63 823	0.73 822	0.82 836	0.48 819	0.44 815	0.37 809	0.15 761	0.15 786	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

1111	0.43 809	0.23 785	0.54 800	0.33 804	0.20 792	0.83 841	0.35 822	0.50 817	0.82 844	0.63 823	0.68 814	0.69 825	0.68 841	0.77 844	0.35 800	0.17 790	0.15 786	0.19 788	0.19 798	0.21 803	0.17 790

nnnnnnn	0.42 807	0.25 796	0.52 797	0.33 804	0.27 817	0.49 807	0.29 803	0.53 825	0.77 843	0.63 823	0.68 814	0.74 831	0.56 829	0.46 817	0.43 826	0.22 819	0.21 827	0.27 814	0.26 818	0.28 827	0.25 818

TorneroNet-64	0.76 837	0.72 843	0.74 835	0.78 844	0.58 842	0.91 845	0.56 845	0.84 846	1.29 859	0.66 826	0.90 838	1.40 856	0.75 845	0.85 851	0.67 848	0.49 844	0.46 847	0.72 850	0.59 848	0.67 850	0.53 841

SGM+DAISY	0.56 823	0.57 832	0.65 818	0.40 820	0.54 836	0.66 825	0.49 840	0.56 830	0.45 767	0.66 826	0.69 816	0.67 821	0.56 829	0.63 837	0.56 837	0.59 850	0.48 852	0.50 838	0.50 844	0.52 840	0.58 843

PatchMatch Cens Cmp	0.33 788	0.15 720	0.20 681	0.17 364	0.12 670	0.39 795	0.21 708	0.47 808	0.51 792	0.68 828	0.78 832	0.87 837	0.51 823	0.43 814	0.35 800	0.15 761	0.15 786	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 833	0.18 758	0.56 806	0.27 778	0.21 800	1.35 855	0.25 769	0.59 834	1.65 868	0.68 828	5.01 873	1.08 845	0.81 848	0.38 793	0.30 779	0.18 797	0.15 786	0.20 793	0.19 798	0.17 790	0.23 809

TestStereooo	0.72 833	0.18 758	0.56 806	0.27 778	0.21 800	1.35 855	0.25 769	0.59 834	1.65 868	0.68 828	5.01 873	1.08 845	0.81 848	0.38 793	0.30 779	0.18 797	0.15 786	0.20 793	0.19 798	0.17 790	0.23 809

SPS-STEREO	0.57 824	0.58 833	0.65 818	0.45 827	0.55 838	0.62 820	0.44 836	0.62 838	0.50 784	0.68 828	0.64 809	0.66 819	0.57 833	0.61 836	0.60 840	0.62 852	0.47 851	0.51 839	0.49 842	0.55 844	0.58 843
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 830	0.45 828	1.14 852	0.51 831	0.47 832	2.02 859	0.64 850	0.75 843	0.70 829	0.69 832	0.77 831	1.22 850	0.83 851	1.03 862	1.01 860	0.40 837	0.28 836	0.33 830	0.33 831	0.30 829	0.34 829

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 809	0.39 824	0.54 800	0.40 820	0.20 792	0.64 822	0.32 819	0.53 825	0.72 831	0.71 833	0.72 821	0.61 813	0.54 825	0.51 825	0.46 829	0.20 810	0.19 812	0.29 825	0.30 828	0.23 812	0.18 796

ELAS	0.41 803	0.29 814	0.33 758	0.27 778	0.24 809	0.60 819	0.36 824	0.50 817	0.50 784	0.71 833	0.79 833	0.67 821	0.54 825	0.51 825	0.42 823	0.22 819	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.26 825	0.25 818
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 872	0.31 816	153.02 903	0.19 566	0.09 445	0.21 684	0.16 510	0.22 507	0.59 807	0.72 835	0.67 812	0.42 781	0.50 822	0.24 721	0.39 816	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.12 712	0.10 668

MANE	0.45 813	0.27 806	0.27 730	0.27 778	0.24 809	0.47 803	0.31 817	0.55 829	0.59 807	0.72 835	1.13 851	1.15 848	0.61 836	0.52 827	0.37 809	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.31 830	0.25 820	0.24 812

NVStereoNet_ROB	0.46 816	0.36 822	0.46 792	0.41 822	0.28 819	0.34 778	0.34 821	0.48 810	0.60 811	0.72 835	0.93 840	0.70 828	0.66 839	0.47 818	0.60 840	0.22 819	0.33 842	0.34 831	0.34 834	0.30 829	0.30 825
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 803	0.29 814	0.33 758	0.28 783	0.24 809	0.54 812	0.36 824	0.49 812	0.59 807	0.72 835	0.74 825	0.65 818	0.54 825	0.54 832	0.40 819	0.22 819	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.26 825	0.25 818
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
fsdfsdds	0.52 819	0.19 764	0.67 826	0.33 804	0.18 779	0.48 805	0.32 819	0.53 825	1.00 852	0.73 839	2.21 869	1.03 841	0.86 853	0.34 773	0.45 828	0.16 783	0.16 801	0.26 810	0.18 796	0.14 755	0.15 767

IMH-64-1	0.65 826	0.61 835	0.68 828	0.71 840	0.51 834	0.59 815	0.49 840	0.91 850	0.85 845	0.74 840	1.02 844	0.81 834	0.78 846	0.79 845	0.49 832	0.42 838	0.46 847	0.71 848	0.47 840	0.52 840	0.39 833

IMH-64	0.65 826	0.61 835	0.68 828	0.71 840	0.51 834	0.59 815	0.49 840	0.91 850	0.85 845	0.74 840	1.02 844	0.81 834	0.78 846	0.79 845	0.49 832	0.42 838	0.46 847	0.71 848	0.47 840	0.52 840	0.39 833

EDNetEfficient	0.29 773	0.24 789	1.13 851	0.18 478	0.10 569	0.19 648	0.20 684	0.20 451	0.60 811	0.74 840	0.56 801	0.31 730	0.39 796	0.22 700	0.30 779	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.09 634

relurobot	0.70 829	0.79 846	0.75 836	0.85 848	0.72 854	0.62 820	0.77 856	0.59 834	0.73 835	0.75 843	0.69 816	0.66 819	0.73 843	0.63 837	0.67 848	0.73 857	0.65 869	0.69 847	0.65 852	0.69 853	0.66 852

TorneroNet	0.82 840	0.74 844	0.81 842	0.84 847	0.63 847	0.99 847	0.63 848	0.96 854	1.16 856	0.80 844	1.11 849	1.36 855	0.86 853	0.93 858	0.80 855	0.56 847	0.49 854	0.78 856	0.66 855	0.73 858	0.63 851

noway4	3.64 864	5.53 880	3.97 868	12.24 880	11.84 880	4.58 865	3.96 876	1.14 869	0.45 767	0.82 845	2.01 863	6.19 875	0.43 810	3.04 872	2.29 869	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.75 883	3.71 878

IMH	0.71 830	0.64 838	0.68 828	0.76 842	0.54 836	0.69 826	0.54 844	0.98 856	1.10 855	0.82 845	1.09 847	0.89 838	0.88 855	0.87 853	0.52 836	0.44 841	0.50 857	0.75 851	0.51 845	0.56 845	0.41 837

relubot	0.74 835	0.83 850	0.78 837	0.91 852	0.79 855	0.69 826	0.78 857	0.70 842	0.75 840	0.83 847	0.74 825	0.69 825	0.81 848	0.65 839	0.74 852	0.74 858	0.71 870	0.68 846	0.65 852	0.69 853	0.66 852

zzzz4	3.62 862	5.55 881	4.00 870	12.27 883	11.85 883	4.49 861	3.91 872	1.10 867	0.42 749	0.85 848	2.01 863	6.20 876	0.44 811	3.00 870	2.25 866	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.70 881	3.67 874

noway1	3.62 862	5.55 881	3.97 868	12.27 883	11.85 883	4.50 862	3.92 874	1.09 866	0.42 749	0.85 848	2.01 863	6.22 877	0.44 811	3.00 870	2.25 866	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.70 881	3.67 874

BEATNet-Init1	0.52 819	0.27 806	0.62 816	0.30 794	0.21 800	0.76 835	0.29 803	0.54 828	0.65 825	0.86 850	0.95 842	2.07 864	0.62 838	0.56 834	0.42 823	0.18 797	0.18 809	0.23 805	0.22 810	0.22 809	0.21 805

noway3	3.64 864	5.28 878	3.79 866	12.26 881	11.84 880	4.53 864	3.92 874	1.06 862	0.48 772	0.88 851	1.98 861	6.32 879	0.46 817	3.32 873	2.57 874	0.95 870	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.67 880	3.69 877

noway2	3.60 861	5.21 877	3.74 865	12.26 881	11.84 880	4.51 863	3.91 872	1.00 858	0.48 772	0.89 852	1.98 861	6.35 880	0.41 804	2.90 869	2.47 873	0.93 866	0.13 764	1.92 874	1.77 877	5.66 879	3.67 874

ACVNet_2	0.66 828	0.66 840	0.68 828	0.63 838	0.41 828	0.71 829	0.49 840	0.96 854	1.39 862	0.89 852	1.09 847	1.04 842	0.73 843	0.54 832	0.47 830	0.43 840	0.40 845	0.53 842	0.44 839	0.47 838	0.35 831

WAO-7	0.79 838	0.78 845	0.54 800	0.85 848	0.67 849	0.74 831	0.68 854	1.05 860	1.32 860	0.90 854	1.20 854	1.04 842	0.92 856	0.69 841	0.66 845	0.60 851	0.62 867	0.67 845	0.68 856	0.64 847	0.58 843

WAO-6	0.81 839	0.80 847	0.62 816	0.86 850	0.63 847	0.76 835	0.58 847	0.98 856	1.54 867	0.90 854	0.96 843	1.07 844	1.03 860	0.70 842	0.66 845	0.72 855	0.49 854	0.90 859	0.71 857	0.68 851	0.58 843

LVE	0.83 841	0.85 851	0.85 843	0.80 845	0.56 839	1.04 851	0.65 851	1.05 860	1.47 865	0.96 856	1.22 855	1.10 847	0.85 852	0.83 848	0.71 851	0.49 844	0.55 863	0.76 854	0.60 850	0.65 848	0.59 848

PWCK	0.71 830	0.94 853	0.95 845	0.76 842	0.31 824	0.74 831	0.36 824	0.90 849	0.90 849	0.96 856	0.75 828	0.95 839	0.61 836	0.87 853	0.66 845	0.72 855	0.46 847	0.75 851	0.49 842	0.69 853	0.44 838

UNDER WATER	0.97 846	0.97 855	1.42 855	0.99 856	0.70 853	1.12 853	0.84 859	0.80 845	1.08 854	1.01 858	0.90 838	1.55 860	1.22 867	1.03 862	1.00 859	0.78 861	0.53 860	1.02 862	0.87 862	0.80 860	0.74 856

UNDER WATER-64	0.95 845	0.94 853	1.43 856	0.87 851	0.56 839	1.18 854	0.87 860	0.77 844	0.94 850	1.04 859	0.85 836	1.58 861	1.21 866	0.94 859	0.96 858	0.87 863	0.57 865	1.03 863	0.88 863	0.78 859	0.73 855

ktn	1.01 848	1.21 859	0.80 841	1.23 861	0.86 858	1.01 849	0.87 860	0.94 853	1.39 862	1.04 859	1.12 850	1.15 848	1.07 861	0.94 859	0.59 839	1.28 876	0.71 870	1.38 869	0.83 861	1.02 864	0.75 857

WAO-8	0.91 843	0.81 848	0.65 818	0.94 854	0.69 850	0.90 842	0.67 852	1.07 864	1.83 872	1.06 861	1.45 857	1.30 851	1.07 861	0.84 849	0.78 853	0.74 858	0.53 860	0.86 857	0.75 858	0.69 853	0.62 849

Venus	0.91 843	0.81 848	0.65 818	0.94 854	0.69 850	0.90 842	0.67 852	1.07 864	1.83 872	1.06 861	1.45 857	1.30 851	1.07 861	0.84 849	0.78 853	0.74 858	0.53 860	0.86 857	0.75 858	0.69 853	0.62 849

TCMNet-wrong-test	3.67 866	5.48 879	3.89 867	12.18 879	11.75 879	4.65 866	3.88 871	1.06 862	0.72 831	1.09 863	2.15 868	6.30 878	0.53 824	3.43 875	2.36 871	0.89 864	0.20 815	1.87 872	1.69 872	5.57 878	3.62 873

Dean	0.87 842	0.86 852	0.79 840	0.81 846	0.56 839	0.90 842	0.63 848	1.15 870	1.73 870	1.15 864	1.15 852	1.31 853	0.99 859	0.81 847	0.81 856	0.57 848	0.56 864	0.77 855	0.64 851	0.66 849	0.58 843

KSHMR	1.09 849	1.17 858	0.88 844	1.25 862	1.00 860	0.99 847	0.96 862	1.13 868	1.37 861	1.16 865	1.29 856	1.41 857	0.96 858	1.01 861	0.92 857	1.03 871	1.08 875	1.20 866	1.03 866	1.01 863	0.97 860

notaker	0.97 846	1.11 856	0.98 846	1.13 859	0.81 856	0.73 830	0.68 854	0.93 852	1.16 856	1.18 866	1.18 853	1.41 857	1.16 865	1.08 864	0.69 850	0.81 862	0.64 868	1.17 865	0.79 860	0.98 862	0.80 858

tt	4.67 867	0.06 164	3.55 863	2.02 865	1.55 863	10.25 876	16.71 881	8.91 887	5.03 878	1.31 867	0.94 841	4.71 870	4.76 878	3.33 874	5.87 879	6.06 886	10.30 892	1.88 873	2.11 879	2.75 870	1.21 865

DPSimNet_ROB	1.11 850	1.23 860	0.78 837	1.13 859	0.88 859	1.10 852	1.13 864	1.16 871	1.23 858	1.43 868	1.02 844	1.41 857	1.10 864	0.90 857	1.60 863	1.46 877	0.51 859	1.21 867	1.03 866	0.90 861	1.01 862

HanzoNet	1.29 851	1.26 861	1.19 853	1.12 858	0.85 857	1.02 850	0.83 858	1.03 859	1.48 866	1.64 869	1.61 859	2.50 866	1.72 869	1.61 866	1.61 864	1.26 875	0.80 874	1.31 868	1.01 865	1.02 864	0.86 859

JetRed	1.62 852	1.46 862	2.98 859	0.92 853	1.21 861	4.99 867	1.53 870	1.27 872	1.39 862	1.83 870	1.74 860	1.60 862	0.95 857	1.41 865	2.45 872	0.90 865	1.60 877	0.93 860	0.90 864	1.35 866	0.99 861

coex-ft	3.30 859	0.34 820	59.09 902	0.18 478	0.13 696	0.26 737	0.22 722	0.27 621	0.72 831	1.90 871	0.70 819	0.44 788	0.45 815	0.29 754	0.41 822	0.09 604	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 738

xbf	2.24 857	0.55 831	0.35 767	0.53 833	0.59 843	5.07 868	5.51 877	1.80 874	0.64 820	2.25 872	2.01 863	2.59 867	3.25 875	3.70 876	5.39 876	1.22 872	0.79 872	1.96 879	1.63 870	3.82 874	1.11 863

UHP(ZeroShot)	1.94 854	0.24 789	1.06 848	0.34 808	0.18 779	5.35 869	0.24 750	0.86 847	4.09 876	2.33 873	11.82 887	7.01 881	2.71 873	0.87 853	0.60 840	0.17 790	0.14 776	0.19 788	0.17 790	0.21 803	0.16 779

UHP	1.94 854	0.24 789	1.06 848	0.34 808	0.18 779	5.35 869	0.24 750	0.86 847	4.09 876	2.33 873	11.82 887	7.01 881	2.71 873	0.87 853	0.60 840	0.17 790	0.14 776	0.19 788	0.17 790	0.21 803	0.16 779

ASD4	3.54 860	3.38 868	2.05 858	1.72 863	2.51 866	9.03 874	17.71 882	2.25 876	5.51 879	2.46 875	2.81 871	2.03 863	3.36 877	2.73 868	5.06 875	1.22 872	1.34 876	1.13 864	1.33 868	1.68 867	1.49 866

MADNet++	1.95 856	1.75 863	1.59 857	1.82 864	1.69 864	2.33 860	1.40 869	2.35 877	2.09 874	2.57 876	2.36 870	2.24 865	2.17 871	2.28 867	2.34 870	1.87 878	1.66 878	1.54 870	1.34 869	1.92 868	1.77 867

Selective-IGEV-i1pa	2.80 858	3.51 869	0.67 826	0.28 783	0.14 723	10.22 875	0.43 834	4.36 878	3.63 875	3.53 877	6.92 876	3.47 869	1.97 870	13.41 891	2.26 868	0.36 835	0.15 786	0.13 727	0.10 680	0.15 772	0.35 831

Selective-IGEV-i16pa	18.58 885	3.30 867	1.09 850	0.21 681	0.18 779	103.68 904	0.28 793	19.87 897	40.73 906	4.16 878	56.45 909	8.07 884	2.59 872	123.95 912	5.89 880	0.18 797	0.12 749	0.09 603	0.12 737	0.12 712	0.51 840

LE_ROB	0.50 818	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.24 714	0.16 510	0.22 507	1.81 871	4.63 879	0.67 812	0.47 798	0.44 811	0.20 669	0.29 772	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

DPSMNet_ROB	8.06 873	4.48 870	8.63 881	5.37 871	10.74 874	8.32 872	22.98 888	5.46 880	13.36 889	5.12 880	9.92 882	5.08 871	10.40 885	5.53 880	12.58 885	3.80 884	8.00 885	3.50 881	7.02 885	3.83 876	7.14 882

DGTPSM_ROB	8.06 873	4.48 870	8.63 881	5.35 869	10.72 873	8.32 872	22.97 887	5.46 880	13.35 888	5.12 880	9.92 882	5.08 871	10.40 885	5.52 879	12.58 885	3.79 883	8.00 885	3.50 881	7.02 885	3.83 876	7.14 882

USTest	6.22 868	2.73 866	3.00 860	6.57 872	7.29 871	14.37 878	21.57 883	7.00 886	9.56 884	5.34 882	6.10 875	5.72 874	7.64 881	6.41 881	6.96 881	1.97 879	3.42 884	1.64 871	2.15 880	2.66 869	2.36 868

xxxxx1	7.79 869	5.02 874	7.31 873	3.12 866	3.85 867	16.35 880	22.88 884	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 877	9.12 886	8.27 882	10.18 883	10.92 882	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 888	3.77 871	3.06 870

tt_ll	7.79 869	5.02 874	7.31 873	3.12 866	3.85 867	16.35 880	22.88 884	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 877	9.12 886	8.27 882	10.18 883	10.92 882	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 888	3.77 871	3.06 870

ff	7.79 869	5.02 874	7.31 873	3.12 866	3.85 867	16.35 880	22.88 884	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 877	9.12 886	8.27 882	10.18 883	10.92 882	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 888	3.77 871	3.06 870

Anonymous_1	10.96 881	7.92 883	7.46 876	10.33 876	10.06 872	18.65 886	26.34 892	11.06 890	13.44 890	9.40 886	10.05 884	9.67 891	11.23 889	10.73 886	12.72 887	6.42 887	8.38 889	5.77 888	10.61 887	12.12 889	6.77 879

iinet-test	10.48 878	8.09 884	7.54 877	10.26 874	10.94 875	18.00 884	25.26 890	11.33 891	13.28 886	9.69 887	9.85 880	9.42 889	11.17 887	11.02 887	12.78 888	6.59 888	8.30 887	5.56 886	6.56 881	6.89 884	7.02 880

IINet	10.48 878	8.09 884	7.54 877	10.26 874	10.94 875	18.00 884	25.26 890	11.33 891	13.28 886	9.69 887	9.85 880	9.42 889	11.17 887	11.02 887	12.78 888	6.59 888	8.30 887	5.56 886	6.56 881	6.89 884	7.02 880

DPSM_ROB	11.15 882	8.58 886	8.00 879	10.88 877	11.58 877	19.10 887	26.71 893	12.05 893	14.07 893	10.36 889	10.84 885	10.33 892	11.86 890	11.70 889	13.54 890	6.99 890	8.79 890	5.89 889	6.95 883	7.29 886	7.42 884

DPSM	11.15 882	8.58 886	8.00 879	10.88 877	11.58 877	19.10 887	26.71 893	12.05 893	14.07 893	10.36 889	10.84 885	10.33 892	11.86 890	11.70 889	13.54 890	6.99 890	8.79 890	5.89 889	6.95 883	7.29 886	7.42 884

LRCNet_RVC	10.62 880	13.42 889	7.30 872	18.92 888	2.07 865	0.33 775	0.30 811	5.59 882	0.48 772	13.03 891	17.94 890	8.87 885	5.65 879	4.79 878	1.89 865	23.51 907	2.73 883	27.55 909	25.71 908	16.07 901	16.33 896

HaxPig	15.71 884	18.52 900	19.18 894	16.89 887	15.89 887	7.73 871	7.60 878	13.31 895	10.82 885	15.42 892	14.91 889	15.98 894	14.92 892	15.58 892	15.98 892	18.95 902	16.73 893	19.46 905	18.08 900	19.26 902	19.05 899

RSGM-EC	20.36 886	4.73 872	0.68 828	16.76 885	16.92 888	21.28 889	27.18 895	10.46 888	14.04 891	18.00 893	21.31 893	22.24 905	21.82 894	22.57 894	17.63 893	62.81 910	33.79 909	20.14 906	18.10 901	20.18 904	16.45 897

acva	20.36 886	4.73 872	0.68 828	16.76 885	16.92 888	21.28 889	27.18 895	10.46 888	14.04 891	18.00 893	21.31 893	22.24 905	21.82 894	22.57 894	17.63 893	62.81 910	33.79 909	20.14 906	18.10 901	20.18 904	16.45 897

PML	8.91 875	9.34 888	6.13 871	5.35 869	6.41 870	14.99 879	23.38 889	5.27 879	6.83 880	18.04 895	28.19 904	7.67 883	6.83 880	7.85 882	5.75 878	5.35 885	1.83 879	5.95 891	1.93 878	8.64 888	2.52 869

MEDIAN_ROB	20.38 888	24.04 901	23.31 897	21.23 889	21.71 890	10.40 877	7.92 879	17.64 896	15.50 895	20.12 896	19.70 891	20.34 895	20.32 893	21.19 893	21.13 895	23.81 908	21.81 903	24.98 908	23.76 907	24.71 908	23.93 902

fast-reg	22.85 895	17.43 899	19.15 893	22.22 897	24.34 897	38.36 894	53.78 899	24.23 902	28.52 904	20.55 897	22.05 902	20.54 896	23.77 896	23.21 896	27.31 899	14.18 901	17.47 895	14.33 900	14.96 899	15.81 900	14.81 886

Hybrid-DGEV	22.47 893	17.40 898	16.14 887	22.00 890	23.29 893	38.36 894	53.80 900	24.43 906	28.63 905	20.59 898	21.81 899	20.88 899	23.91 899	23.45 900	27.42 902	14.08 897	17.69 896	11.83 894	14.06 896	14.65 892	14.93 889

CasAABBNet	22.42 889	17.33 893	16.01 885	22.01 891	23.28 892	38.32 891	53.80 900	24.14 901	28.41 900	20.60 899	21.77 898	20.89 902	23.91 899	23.43 899	27.36 900	14.07 894	17.69 896	11.83 894	14.01 892	14.67 894	14.95 890

RAFT-FEzeroshot	22.43 890	17.33 893	15.98 883	22.02 892	23.31 894	38.34 892	53.82 902	24.05 899	28.39 898	20.61 900	21.76 896	20.88 899	23.92 901	23.41 897	27.42 902	14.07 894	17.69 896	11.83 894	14.02 893	14.69 895	14.97 891

RAFT-FE	22.43 890	17.33 893	15.98 883	22.02 892	23.31 894	38.34 892	53.82 902	24.05 899	28.39 898	20.61 900	21.76 896	20.88 899	23.92 901	23.41 897	27.42 902	14.07 894	17.69 896	11.83 894	14.02 893	14.69 895	14.97 891

Selective-RAFT-Error	22.47 893	17.37 897	16.09 886	22.06 894	23.34 896	38.39 896	53.83 904	24.29 905	28.47 903	20.74 902	21.83 901	20.81 898	23.90 898	23.54 903	27.53 905	14.08 897	17.69 896	11.82 893	14.00 891	14.69 895	15.00 893

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 905	24.62 907	28.45 902	20.77 903	21.70 895	21.54 904	24.04 903	24.44 904	27.14 897	14.13 900	17.71 901	11.84 898	14.07 897	14.70 898

LSM0	22.87 896	17.28 892	18.96 891	22.19 896	29.04 899	38.42 898	53.71 897	24.28 904	28.31 897	20.78 904	21.00 892	21.43 903	24.16 904	23.50 902	27.39 901	14.09 899	17.38 894	11.84 898	14.04 895	14.73 899	14.89 887

FlowAnything	22.44 892	17.35 896	16.14 887	22.07 895	23.23 891	38.39 896	53.77 898	24.25 903	28.44 901	20.96 905	21.82 900	20.70 897	23.84 897	23.49 901	27.14 897	14.04 893	17.79 902	11.75 892	14.15 898	14.65 892	14.89 887

Light2-Stereo	26.76 898	1.12 857	17.52 889	8.77 873	1.53 862	1.46 858	0.22 722	1.76 873	0.88 848	24.83 906	3.04 872	5.14 873	1.60 868	104.29 911	1.53 862	11.90 892	0.49 854	160.20 912	140.43 911	19.43 903	29.13 903

AVERAGE_ROB	24.90 897	29.20 904	28.14 900	24.89 898	24.64 898	17.75 883	11.12 880	21.45 898	19.93 896	25.12 907	24.46 903	25.12 907	25.46 905	24.69 905	22.83 896	29.76 909	27.13 908	28.97 910	27.95 909	29.91 909	29.47 904

zzzzzz3	32.30 899	13.60 890	18.91 890	39.10 901	40.27 902	58.35 901	74.04 907	33.28 909	42.63 907	31.37 908	33.03 905	30.65 908	36.33 908	37.51 908	43.96 908	20.73 903	26.80 906	16.52 901	20.79 903	12.34 890	15.78 894

zzz1	32.32 900	13.62 891	19.04 892	39.10 901	40.27 902	58.39 902	73.98 906	33.31 910	42.69 910	31.39 909	33.04 906	30.66 909	36.33 908	37.52 909	43.96 908	20.74 904	26.81 907	16.53 902	20.80 904	12.35 891	15.78 894

zzzz2	33.88 901	26.18 902	24.44 898	33.40 899	35.10 900	58.13 899	81.44 908	37.02 911	42.64 908	31.75 910	33.25 907	31.23 910	35.81 906	34.90 906	40.56 906	21.21 905	26.75 904	18.05 903	21.21 905	22.06 906	22.50 900

noway5	33.88 901	26.18 902	24.44 898	33.40 899	35.10 900	58.13 899	81.44 908	37.02 911	42.64 908	31.75 910	33.25 907	31.23 910	35.81 906	34.90 906	40.56 906	21.21 905	26.75 904	18.05 903	21.21 905	22.06 906	22.50 900

ccccc	245.47 904	285.66 906	306.18 904	368.85 906	370.60 905	123.16 905	145.33 911	115.05 913	110.08 912	126.68 912	110.87 910	122.83 913	165.88 911	252.94 913	276.56 911	384.56 913	353.86 912	254.69 913	223.00 912	425.87 913	386.83 906

test_example2	98.32 903	94.13 905	45.89 901	96.35 903	109.85 904	88.61 903	95.45 910	25.75 908	94.37 911	130.00 913	126.06 911	58.17 912	74.63 910	88.51 910	79.96 910	150.23 912	221.02 911	77.62 911	99.10 910	113.75 912	96.94 905

Low-res two-view benchmark