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

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.07 47	0.10 44	0.16 257	0.12 173	0.08 152	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

test410_97500	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 540	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.04 82

over-8	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 152	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 210	0.05 7	0.07 146	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.11 81	0.11 75	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 214	0.12 173	0.06 31	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.07 8	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.14 252	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.06 340

AdaDepth	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.06 2	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.11 75	0.16 322	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

TT111	0.08 99	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

rgla	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 260	0.06 6	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.24 660	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 196	0.13 614	0.12 329	0.24 660	0.16 667	0.25 641	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.13 614	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.05 184	0.08 503

over v1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.06 340

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

monster-pro	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
IGEV-FE	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.14 252	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

MonStereo	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.05 5	0.14 275	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

asda	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 257	0.10 97	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.07 47	0.09 27	0.16 257	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 637	0.17 546	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

MonSter	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.09 210	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.05 5	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

RSM++	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.11 75	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

MyStereo07	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

ff7	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEVStereo-DCA	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ffff	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

rrr	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.16 438	0.16 257	0.15 280	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

11t	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEV_Zeroshot_test	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

anonymousdsp	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ProNet	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.06 340

ccc-4	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEV-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

416test1013	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.21 403	0.17 353	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 651

flow	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 651

over-6	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.10 229	0.09 27	0.17 297	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.05 225

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.05 5	0.13 199	0.10 45	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.07 78	0.08 214	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.07 430

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.10 571	0.09 607	0.04 1	0.05 213	0.04 54	0.09 552

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.05 2	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

quiztm	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.14 170	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.08 214	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.16 257	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 127	0.17 546	0.15 133	0.06 36	0.06 16	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.15 504	0.10 136	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 73	0.07 147	0.11 287	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

BStereo	0.08 99	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.07 47	0.09 27	0.15 214	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 196	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.11 287	0.09 27	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.14 170	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.12 342	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 78	0.10 294	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	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
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 218	0.05 2	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

S2M2_XL	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.09 161	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.06 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 332	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.06 1	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.17 480	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

SCV	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.22 627	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.04 82

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.14 437	0.12 119	0.11 75	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.10 229	0.12 119	0.10 45	0.12 173	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

fffft	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.07 78	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.07 8	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.13 218	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

Pointernet	0.09 196	0.04 1	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.10 44	0.15 214	0.17 353	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

U	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.17 353	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.05 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 196	0.10 540	0.31 659	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.11 221	0.07 1	0.12 628	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.22 627	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.15 214	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.10 277	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.24 655	0.14 170	0.18 387	0.09 210	0.07 78	0.09 256	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

AnonStereo	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.19 363	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

GEAR-Net	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.08 247	0.04 1	0.13 199	0.08 14	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

Weightmod_eth	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.07 419	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.20 376	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.09 256	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DNS	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.17 515	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.03 1	0.13 644	0.09 552

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.11 75	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.12 173	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 65	0.09 210	0.08 145	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 477	0.07 17	0.20 572	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.12 102	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 280	0.06 31	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 127	0.15 477	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.13 199	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 332	0.16 322	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

NLSM3	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.07 419	0.03 1	0.03 2

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.10 45	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.06 8	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

4.5_new	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 332	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

1w_stereo	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 257	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

AIO_rvc	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

999	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.08 145	0.08 214	0.08 253	0.16 480	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225

PAM_32	0.09 196	0.05 45	0.17 546	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.14 417	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 572	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

MyStereo06	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.19 363	0.12 173	0.12 343	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

tt1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.15 214	0.19 407	0.09 210	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

EKT-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.21 448	0.11 298	0.08 145	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

iRaft-Stereo_20w	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.18 332	0.10 97	0.11 298	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

test-3	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

NoBS	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.13 199	0.05 1	0.07 20	0.06 31	0.09 186	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

DNSM	0.09 196	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 644	0.10 584

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.19 502	0.07 147	0.10 229	0.09 27	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.07 411	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.08 14	0.08 32	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DN	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.18 531	0.17 297	0.16 322	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 603	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.09 552

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 173	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.13 136	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WQFJX1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.22 627	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

FE-Mocha	0.09 196	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

FlowAnything_test	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.14 275	0.20 376	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.10 97	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

S2M2_L	0.09 196	0.08 390	0.11 279	0.13 23	0.10 499	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 97	0.10 261	0.09 186	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.13 654	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.10 583	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.05 2	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.12 342	0.11 81	0.15 214	0.10 97	0.12 343	0.09 186	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

AIO-test2	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.23 651	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.23 454	0.23 474	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.09 550	0.05 184	0.05 225

mms	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.17 480	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

PAM	0.10 277	0.05 45	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.16 438	0.15 214	0.16 322	0.12 343	0.09 186	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.13 136	0.13 218	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CAS++	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.24 478	0.14 252	0.11 298	0.09 186	0.11 325	0.07 198	0.14 417	0.09 115	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.15 464	0.16 438	0.18 332	0.18 387	0.10 261	0.09 186	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.06 340

ACVNet-DCA	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

xx1	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.16 449	0.16 532	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

1test111	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.15 445	0.16 530	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

cc1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

MSKI-zero shot	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.13 218	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.13 614	0.14 437	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

HH	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

HanStereo	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LoS	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.14 437	0.11 81	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.09 300	0.15 445	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.11 325	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

TRStereo	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.12 591	0.10 229	0.13 199	0.18 332	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

raftrobust	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.10 44	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

EAI-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.16 257	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.21 607	0.09 383	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.10 226	0.05 5	0.06 76	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.10 226	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

Weightmod	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.12 173	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

S0	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.20 572	0.07 147	0.18 539	0.23 640	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.10 226	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.09 526	0.10 629	0.14 658	0.14 663	0.05 184	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.21 607	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.11 75	0.09 65	0.10 261	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.09 68	0.12 389	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.14 275	0.13 136	0.16 322	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.14 275	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.17 297	0.18 387	0.13 378	0.10 226	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 196	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.16 257	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

WQFJA1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 572	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

WQFJX	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.21 607	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.12 343	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

NLMM	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 572	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

NLSM1	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.10 226	0.06 52	0.10 348	0.10 136	0.11 319	0.07 372	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GS-Stereo							0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

DLNR-FE	10.43 779	1.83 765	19.53 797	120.75 804	13.06 786	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	52.01 805	0.04 82

DA	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

GGEV	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

depthmonostereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.11 386	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 280	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MM-Stereo_test3	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.19 572	0.24 478	0.19 407	0.06 31	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.18 531	0.15 214	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82

castereo	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.18 387	0.08 152	0.10 226	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.03 2

model_zeroshot	0.10 277	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.13 218	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

GCAP-BAT	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0080	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

RAFT-Stereo-weight	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.19 363	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

H2IRNET	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.18 425	0.09 383	0.12 342	0.15 364	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.10 294	0.10 348	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.05 225

MGS-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

whm_eth	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

DLNR_Zeroshot_test	10.40 778	1.82 764	19.49 796	120.77 805	13.11 787	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	51.54 804	0.04 82

CASnet	0.09 196	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 577	0.08 502	0.05 184	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.07 5	0.13 136	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

RAFT-Test	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

LL-Strereo2	0.10 277	0.10 540	0.15 477	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.09 27	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.16 480	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.06 323	0.05 225

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

Selective-RAFT	0.11 331	0.10 540	0.11 279	0.21 607	0.08 247	0.16 496	0.13 199	0.20 376	0.22 462	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

RCA-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.18 332	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.22 627	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

IPLGR_C	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

MIPNet	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.24 491	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

test_3	0.10 277	0.09 477	0.10 216	0.20 572	0.08 247	0.13 400	0.26 682	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.03 2

RAFT + AFF	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.20 572	0.10 499	0.14 437	0.24 655	0.26 516	0.20 431	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.08 503

Gwc-CoAtRS	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.08 152	0.10 226	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

noway7	0.10 277	0.07 260	0.13 387	0.20 572	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.28 559	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.07 146	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

S	0.12 411	0.08 390	0.09 143	0.20 572	0.08 247	0.13 400	0.19 572	0.17 297	0.16 322	0.13 378	0.11 281	0.13 380	0.10 348	0.11 221	0.13 436	0.09 526	0.07 536	0.13 644	0.15 681	0.06 323	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.12 102	0.11 130	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.11 281	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.15 214	0.14 252	0.08 152	0.11 281	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 400	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.11 298	0.11 281	0.11 325	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 331	0.06 127	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.09 161	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.12 419	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

NLMM1	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.22 627	0.10 499	0.12 342	0.20 596	0.18 332	0.20 431	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.04 82

NLCSM	0.11 331	0.09 477	0.09 143	0.23 651	0.11 554	0.12 342	0.19 572	0.18 332	0.18 387	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.05 225

Select-FE	0.11 331	0.06 127	0.20 596	0.15 133	0.11 554	0.11 287	0.13 199	0.21 403	0.18 387	0.09 210	0.11 281	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.06 323	0.08 503

DVStereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.14 170	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.04 1	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.05 2	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.18 531	0.21 403	0.20 431	0.09 210	0.11 281	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

tg	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.20 376	0.12 173	0.08 152	0.11 281	0.11 325	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 73	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.13 136	0.15 280	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

MaDis-Stereo	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.10 44	0.16 257	0.16 322	0.09 210	0.11 281	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

4D-IteraStereo	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.05 225

CIPLG	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.11 281	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

AnonymousM	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.14 252	0.13 378	0.11 281	0.09 256	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.05 213	0.05 184	0.05 225

cross-raft	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.11 287	0.25 672	0.13 136	0.15 280	0.08 152	0.11 281	0.12 347	0.10 348	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

s12784h	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.05 2	0.16 496	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.11 325	0.11 386	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

sAnonymous2	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 572	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

CroCo_RVC	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 572	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

zzzzzzz1	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.21 607	0.10 499	0.12 342	0.18 531	0.22 430	0.20 431	0.13 378	0.12 304	0.08 214	0.08 253	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

monster_256*512	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.21 607	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.12 343	0.12 304	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.13 218	0.08 152	0.12 304	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

water-stereo	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.08 214	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

AIO-test1	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.23 651	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.21 403	0.14 252	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.03 1	0.06 340

RAStereo	0.10 277	0.09 477	0.08 66	0.20 572	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.15 214	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 331	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.13 614	0.13 400	0.16 438	0.23 454	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.08 503

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

testlalala	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

Any-RAFT	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.12 304	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

MC-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.12 304	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.17 480	0.21 403	0.24 491	0.11 298	0.12 304	0.11 325	0.08 253	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

iRaftStereo_RVC	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.09 383	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.12 173	0.09 210	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

XX-TBD	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.07 147	0.12 342	0.16 438	0.14 170	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

111	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.23 474	0.11 298	0.12 304	0.14 403	0.11 386	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

AFF-stereo	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.09 65	0.10 261	0.12 304	0.09 256	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.16 257	0.17 353	0.08 152	0.12 304	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

SMOE	0.10 277	0.08 390	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.13 218	0.11 298	0.13 324	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.06 323	0.04 82

SME	0.11 331	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.20 580	0.13 199	0.21 403	0.17 353	0.12 343	0.13 324	0.10 294	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.06 323	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.08 152	0.13 324	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

rvit_stereo_0081	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

rvit_stereo_0082	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 411	0.07 260	0.13 387	0.19 502	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.16 257	0.16 322	0.12 343	0.13 324	0.15 434	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

MIM_Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.12 119	0.20 376	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.09 256	0.05 16	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

GLC_STEREO	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.24 491	0.12 343	0.13 324	0.12 347	0.08 253	0.18 540	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

CRE-IMP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.18 332	0.10 97	0.14 406	0.13 324	0.13 380	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

rafts_anoy	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.06 340

RALAANet	0.11 331	0.08 390	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.13 324	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

sCroCo_RVC	0.12 411	0.09 477	0.23 621	0.24 660	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.10 261	0.13 324	0.12 347	0.07 198	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.05 184	0.07 430

ARAFT	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.20 376	0.12 173	0.12 343	0.13 324	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.04 82

CREStereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.06 340
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 342	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.09 210	0.13 324	0.10 294	0.07 198	0.13 379	0.10 229	0.15 672	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 411	0.06 340

PStereo	0.20 607	0.22 690	0.20 596	0.17 325	0.10 499	0.13 400	0.20 596	0.27 538	0.38 633	0.20 553	0.14 340	0.28 608	0.31 679	0.24 634	0.31 696	0.18 699	0.13 674	0.15 671	0.11 626	0.12 624	0.12 627

ManiGeoR	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

HLf10	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

TestStereo_HLe17	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

xyz-stereo-finetune	0.11 331	0.08 390	0.13 387	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.19 572	0.17 297	0.19 407	0.12 343	0.14 340	0.15 434	0.10 348	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

rvit_stereo_0083	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.26 527	0.11 298	0.14 340	0.13 380	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 331	0.05 45	0.14 428	0.15 133	0.20 701	0.09 161	0.17 480	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.10 294	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.09 552

MyStereo05	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.27 538	0.35 613	0.17 481	0.14 340	0.15 434	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

MyStereo04	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.29 575	0.38 633	0.17 481	0.14 340	0.16 449	0.10 348	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

AE-Stereo	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.19 407	0.09 210	0.14 340	0.12 347	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

anonymousdsp2	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

riskmin	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.14 437	0.14 275	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.14 340	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.08 503

iRaft-Stereo_5w	0.12 411	0.09 477	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.19 530	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.20 582	0.16 530	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.06 340

GwcNet-ADL	0.13 439	0.08 390	0.14 428	0.20 572	0.09 383	0.11 287	0.20 596	0.30 590	0.24 491	0.13 378	0.14 340	0.18 486	0.14 486	0.13 379	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.06 340

OMP-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.13 378	0.14 340	0.11 325	0.12 419	0.11 221	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NRIStereo	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.16 257	0.15 280	0.12 343	0.14 340	0.13 380	0.12 419	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.07 430

PSM-AAD	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.20 376	0.13 218	0.12 343	0.14 340	0.18 486	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.14 670

DeepStereo_RVC	0.11 331	0.08 390	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

IRAFT_RVC	0.12 411	0.08 390	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.07 47	0.15 364	0.24 478	0.23 474	0.14 406	0.14 340	0.15 434	0.12 419	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.14 340	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82
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
XX-Stereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.12 119	0.20 376	0.10 97	0.10 261	0.14 340	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i16pc	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.11 554	0.38 703	0.16 438	0.23 454	0.16 322	0.10 261	0.15 361	0.09 256	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.10 571	0.08 570	0.06 219	0.07 419	0.09 550	0.09 552

VMStereo-Base	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.15 361	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

xyz-stereo-finetune2	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.19 572	0.17 297	0.12 173	0.15 433	0.15 361	0.17 471	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.06 340

rvit_0105_5	0.14 476	0.09 477	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.23 640	0.24 478	0.27 537	0.14 406	0.15 361	0.18 486	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.14 668	0.11 643	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

UGAM-zero	0.09 196	0.05 45	0.15 477	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

11t1	0.12 411	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.17 520	0.15 364	0.18 332	0.15 280	0.15 433	0.15 361	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

plain	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.13 218	0.13 378	0.15 361	0.09 256	0.12 419	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

LL-Strereo	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.20 572	0.10 499	0.11 287	0.18 531	0.32 614	0.24 491	0.15 433	0.15 361	0.14 403	0.13 461	0.19 557	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.04 54	0.05 225

LCNet	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.16 449	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.15 677

STrans-v2	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.11 130	0.11 298	0.15 361	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.11 298	0.15 361	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.09 552

raft+_RVC	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.11 81	0.24 478	0.20 431	0.12 343	0.15 361	0.12 347	0.08 253	0.12 321	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

TANstereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.15 214	0.19 407	0.11 298	0.15 361	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

SE	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.11 287	0.11 81	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.16 374	0.09 256	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.04 82

TestStereo-Hl	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.15 464	0.14 275	0.20 376	0.17 353	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

Hybrid-DGEV-03	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.08 247	0.16 496	0.14 275	0.15 214	0.14 252	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

DFGA-Net	0.13 439	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.13 199	0.22 430	0.25 513	0.16 462	0.16 374	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

FACV-RUCA	0.13 439	0.11 568	0.12 329	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.15 364	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.16 532	0.14 417	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

UGAM	0.13 439	0.10 540	0.09 143	0.22 627	0.08 247	0.12 342	0.20 596	0.17 297	0.23 474	0.21 569	0.16 374	0.13 380	0.13 461	0.19 557	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.13 644	0.11 626	0.07 411	0.05 225

MIF-Stereo (partial)	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.11 81	0.17 297	0.18 387	0.14 406	0.16 374	0.09 256	0.11 386	0.12 321	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.07 430

DCANet-4	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.13 378	0.16 374	0.09 256	0.14 486	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Patchmatch Stereo++	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430
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	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo_v2	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

KYRaft	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.22 430	0.12 173	0.13 378	0.16 374	0.20 514	0.10 348	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.16 689

HUI-Stereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ASMatch	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.10 499	0.07 47	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.12 343	0.16 374	0.16 449	0.10 348	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.08 503

PFNet	0.12 411	0.06 127	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.26 516	0.20 431	0.16 462	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

iGMRVC	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

iRAFT	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

RAFT-IKP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

csc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

DIP-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.09 27	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.06 36	0.11 287	0.10 44	0.18 332	0.18 387	0.13 378	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 323	0.05 225
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
HLf8	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.11 1	0.08 247	0.15 464	0.12 119	0.22 430	0.15 280	0.13 378	0.17 398	0.12 347	0.10 348	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.08 485	0.08 503

RT-IGEV	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.24 478	0.27 537	0.16 462	0.17 398	0.17 471	0.10 348	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.07 411	0.07 430

Selective-IGEV-i1	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.16 438	0.22 430	0.30 569	0.16 462	0.17 398	0.16 449	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

FLISNet	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

CoSv	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

rvit_0105_3	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.25 672	0.25 497	0.29 559	0.15 433	0.17 398	0.20 514	0.13 461	0.17 515	0.14 479	0.13 654	0.11 643	0.12 629	0.14 663	0.07 411	0.06 340

CoDeX	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.23 454	0.27 537	0.13 378	0.17 398	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

knoymous	0.11 331	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.15 464	0.14 275	0.19 363	0.13 218	0.11 298	0.17 398	0.13 380	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

ADStereo(finetuned)	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.12 419	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

IPLG	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.20 376	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.07 146	0.07 198	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 695	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 695	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 695	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 277	0.08 390	0.13 387	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.19 363	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.11 325	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

IIG-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.12 119	0.22 430	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.11 325	0.12 419	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NF-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

OCTAStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

SST-Stereo	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.11 130	0.15 433	0.17 398	0.13 380	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

GrayStereo	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.09 161	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.17 471	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.10 584

RE-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

TVStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

test-2	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 695	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

Prome-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.22 430	0.13 218	0.12 343	0.17 398	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.09 552

Anonymous3	0.16 547	0.13 614	0.33 667	0.26 680	0.14 636	0.27 662	0.17 480	0.28 559	0.28 552	0.15 433	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.11 612

RALCasStereoNet	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.17 297	0.11 130	0.12 343	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

DCANet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GMStereo	0.13 439	0.14 627	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.20 376	0.24 491	0.16 462	0.17 398	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.28 559	0.27 537	0.14 406	0.17 398	0.12 347	0.13 461	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.06 340

IGEV_i1	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.19 564	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.18 511	0.18 426	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

Lsterematch	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.15 364	0.14 170	0.17 353	0.16 462	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.12 321	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

G2L-ROB	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.18 387	0.19 530	0.18 426	0.20 514	0.14 486	0.17 515	0.16 530	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.09 552

rvit_0105_6	0.14 476	0.09 477	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.10 229	0.16 438	0.19 363	0.26 527	0.12 343	0.18 426	0.17 471	0.12 419	0.18 540	0.12 389	0.15 672	0.11 643	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_stereo_0081_aga	0.11 331	0.09 477	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.19 407	0.10 261	0.18 426	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.06 340

MyStereo8	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.18 539	0.14 275	0.19 363	0.22 462	0.12 343	0.18 426	0.11 325	0.10 348	0.16 480	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.09 552

CASS	0.13 439	0.12 586	0.11 279	0.23 651	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.17 481	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.14 417	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.09 550	0.07 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.16 234	0.11 554	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.11 298	0.18 426	0.10 294	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.04 82

test_4	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.22 628	0.15 214	0.17 353	0.12 343	0.18 426	0.12 347	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.03 2

GANet-ADL	0.13 439	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.30 590	0.20 431	0.13 378	0.18 426	0.19 502	0.12 419	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.08 503

RAFT_R40	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.16 322	0.14 406	0.18 426	0.15 434	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

MWSP-net	0.15 522	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.16 496	0.23 640	0.29 575	0.32 584	0.18 511	0.19 437	0.17 471	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.08 503

ITSA-stereo	0.15 522	0.10 540	0.14 428	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.30 590	0.49 689	0.17 481	0.19 437	0.22 542	0.15 504	0.17 515	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.08 503

qqq	0.13 439	0.09 477	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.15 433	0.19 437	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.16 530	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

x	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.19 437	0.19 502	0.17 556	0.18 540	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

raft_robust	0.13 439	0.10 540	0.07 17	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.24 655	0.28 559	0.33 592	0.20 553	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

PFNet+	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.05 5	0.12 119	0.17 297	0.21 448	0.16 462	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.11 612

PSM-softLoss	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

KMStereo	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

Pruner-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.17 353	0.13 378	0.19 437	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.08 503

DMCA	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.19 437	0.17 471	0.18 572	0.15 445	0.17 546	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.10 584

BEATNet_4x	0.12 411	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.07 147	0.15 464	0.07 5	0.22 430	0.18 387	0.16 462	0.19 437	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

R-Stereo Train	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.14 275	0.19 363	0.19 407	0.13 378	0.20 450	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

Selective-IGEV-i16pb	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.15 133	0.11 554	0.41 708	0.16 438	0.28 559	0.23 474	0.11 298	0.20 450	0.10 294	0.07 198	0.17 515	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.06 219	0.08 502	0.09 550	0.10 584

DStereoRT	0.16 547	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.28 559	0.22 462	0.12 343	0.20 450	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.96 759	0.09 550	0.05 184	0.04 82

coex_refinement	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.15 364	0.26 516	0.29 559	0.18 511	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.16 480	0.18 564	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.09 550	0.08 503

rvit_0105_4	0.14 476	0.09 477	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.19 572	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.20 450	0.17 471	0.13 461	0.17 515	0.13 436	0.15 672	0.11 643	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_105_1	0.19 595	0.11 568	0.25 630	0.21 607	0.16 667	0.21 600	0.27 689	0.31 603	0.41 647	0.19 530	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.12 628	0.12 659	0.13 644	0.15 681	0.08 485	0.07 430

DualNet (step1)	0.16 547	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.15 672	0.06 458	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample9	0.18 583	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 739	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample7	0.15 522	0.10 540	0.16 514	0.14 73	0.11 554	0.16 496	0.16 438	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.12 628	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.10 584

test_sample2	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.18 531	0.21 403	0.16 322	0.14 406	0.20 450	0.19 502	0.15 504	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

SMFormer	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

tta	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.06 340

qqq1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

fff1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

PCWNet_CMD	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 619	0.14 406	0.20 450	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

TestStereo1	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 705	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DisPM	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.17 353	0.14 406	0.20 450	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.11 612

SA-5K	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 705	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

Sa-1000	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.14 437	0.22 628	0.22 430	0.18 387	0.15 433	0.20 450	0.17 471	0.11 386	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.05 184	0.05 225

UDGNet	0.14 476	0.13 614	0.16 514	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.16 438	0.21 403	0.27 537	0.20 553	0.20 450	0.16 449	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.06 323	0.07 430

dd	0.15 522	0.16 645	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.18 531	0.21 403	0.25 513	0.23 598	0.20 450	0.21 524	0.09 300	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.06 340

PSMNet-ADL	0.15 522	0.12 586	0.13 387	0.22 627	0.09 383	0.13 400	0.20 596	0.26 516	0.23 474	0.18 511	0.20 450	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.17 546	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.11 626	0.08 485	0.07 430

ADLNet2	0.16 547	0.09 477	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.20 580	0.16 438	0.31 603	0.39 638	0.16 462	0.20 450	0.20 514	0.18 572	0.21 600	0.22 613	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.07 430

UCFNet_RVC	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.11 1	0.10 499	0.20 580	0.10 44	0.24 478	0.22 462	0.17 481	0.20 450	0.23 560	0.15 504	0.17 515	0.15 514	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.13 659	0.11 606	0.10 584

TestStereo_HL2	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.18 387	0.13 378	0.21 474	0.12 347	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

DStereoO	0.24 653	0.18 668	0.18 572	0.20 572	0.14 636	0.21 600	0.19 572	0.32 614	0.41 647	0.29 657	0.21 474	0.32 650	0.27 652	0.41 716	0.27 669	0.46 742	0.12 659	0.31 729	0.11 626	0.15 677	0.12 627

MultiAttention	0.29 687	0.08 390	0.14 428	0.19 502	0.12 591	1.45 760	1.33 765	0.36 666	0.37 626	0.19 530	0.21 474	0.24 566	0.11 386	0.38 703	0.18 564	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.09 552

NINENet	0.16 547	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.40 688	0.36 619	0.18 511	0.21 474	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.08 570	0.10 577	0.07 419	0.10 583	0.09 552

psmg	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.17 480	0.29 575	0.19 407	0.17 481	0.21 474	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

AAGNet	0.11 331	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.18 332	0.13 218	0.16 462	0.21 474	0.13 380	0.14 486	0.11 221	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

RAFT	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.24 655	0.20 376	0.19 407	0.21 569	0.21 474	0.17 471	0.12 419	0.16 480	0.09 115	0.06 183	0.07 536	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.05 225

CFNet_pseudo	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.07 430

MSMDNet	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 619	0.14 406	0.21 474	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

HSM-Net_RVC	0.14 476	0.08 390	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.15 364	0.27 538	0.29 559	0.19 530	0.21 474	0.29 617	0.14 486	0.17 515	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DeepPruner_ROB	0.16 547	0.11 568	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.17 520	0.15 364	0.32 614	0.21 448	0.19 530	0.21 474	0.22 542	0.18 572	0.20 582	0.15 514	0.13 654	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.11 606	0.10 584

test_sample8	0.19 595	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.31 603	0.21 448	0.27 633	0.22 486	0.36 667	0.25 638	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 739	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample3	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.14 73	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.16 462	0.22 486	0.19 502	0.15 504	0.17 515	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.08 503

test_sample1	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.13 23	0.08 247	0.19 564	0.16 438	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.22 486	0.18 486	0.16 532	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ssnet_v2	0.17 569	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.11 554	0.21 600	0.21 617	0.33 634	0.25 513	0.22 585	0.22 486	0.27 598	0.18 572	0.22 613	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

BUS	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.22 627	0.10 499	0.19 564	0.14 275	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

BSDual-CNN	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.22 627	0.10 499	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

hknet	0.15 522	0.11 568	0.13 387	0.22 627	0.11 554	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.25 513	0.17 481	0.22 486	0.22 542	0.18 572	0.17 515	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

NOSS_ROB	0.19 595	0.12 586	0.18 572	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.20 553	0.22 486	0.27 598	0.23 623	0.21 600	0.16 530	0.16 688	0.18 711	0.23 708	0.21 709	0.12 624	0.13 651

DN-CSS_ROB	0.13 439	0.13 614	0.16 514	0.18 425	0.10 499	0.16 496	0.08 9	0.22 430	0.18 387	0.17 481	0.22 486	0.13 380	0.13 461	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

HLF11	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.12 7	0.08 247	0.14 437	0.11 81	0.22 430	0.10 97	0.12 343	0.23 495	0.11 325	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

G2L-Stereo_test	0.14 476	0.07 260	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.16 438	0.30 590	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

DCVSM-stereo	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.16 234	0.10 499	0.15 464	0.09 27	0.19 363	0.23 474	0.20 553	0.23 495	0.26 590	0.15 504	0.18 540	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.08 502	0.10 583	0.12 627

ACV-stereo	0.15 522	0.10 540	0.28 646	0.18 425	0.12 591	0.14 437	0.12 119	0.23 454	0.21 448	0.19 530	0.23 495	0.22 542	0.15 504	0.23 624	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DispNO	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.12 591	0.11 287	0.21 617	0.23 454	0.29 559	0.17 481	0.23 495	0.18 486	0.17 556	0.15 445	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

mmm	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.09 383	0.17 520	0.18 531	0.21 403	0.15 280	0.15 433	0.23 495	0.21 524	0.16 532	0.16 480	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

AASNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.19 502	0.09 383	0.18 539	0.15 364	0.37 672	0.37 626	0.19 530	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.20 584	0.10 571	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

GES	0.14 476	0.08 390	0.16 514	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.13 199	0.28 559	0.25 513	0.16 462	0.23 495	0.18 486	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.09 552

FENet	0.13 439	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.17 481	0.23 495	0.16 449	0.12 419	0.14 417	0.15 514	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

FADNet_RVC	0.16 547	0.14 627	0.40 686	0.20 572	0.11 554	0.13 400	0.13 199	0.26 516	0.22 462	0.21 569	0.23 495	0.20 514	0.17 556	0.14 417	0.16 530	0.08 457	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.11 606	0.10 584

AdaStereo	0.15 522	0.11 568	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.20 580	0.11 81	0.32 614	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.13 461	0.19 557	0.14 479	0.12 628	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.09 550	0.07 430
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.
HSM	0.15 522	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.16 496	0.14 275	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.23 495	0.37 672	0.16 532	0.20 582	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

iResNet	0.13 439	0.10 540	0.18 572	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.20 376	0.26 527	0.15 433	0.23 495	0.15 434	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

MWDA-net	0.15 522	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.22 628	0.25 497	0.35 613	0.18 511	0.24 508	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

1111x	0.15 522	0.08 390	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.18 539	0.25 672	0.31 603	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.26 590	0.15 504	0.13 379	0.23 625	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

StereoVision	0.13 439	0.12 586	0.09 143	0.24 660	0.10 499	0.15 464	0.21 617	0.21 403	0.20 431	0.12 343	0.24 508	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.10 229	0.09 526	0.11 643	0.12 629	0.12 648	0.06 323	0.05 225

CFNet_ucs	0.15 522	0.08 390	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.14 437	0.14 275	0.30 590	0.34 604	0.16 462	0.24 508	0.23 560	0.14 486	0.18 540	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

SDNR	0.19 595	0.08 390	0.19 584	0.16 234	0.12 591	0.77 742	0.14 275	0.25 497	0.32 584	0.19 530	0.24 508	0.19 502	0.13 461	0.19 557	0.15 514	0.16 688	0.18 711	0.14 658	0.11 626	0.08 485	0.11 612

iinet-f	0.16 547	0.06 127	0.45 694	0.14 73	0.10 499	0.21 600	0.14 275	0.27 538	0.23 474	0.21 569	0.24 508	0.21 524	0.15 504	0.18 540	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.10 584

GASNet	0.22 629	0.23 693	0.33 667	0.26 680	0.17 683	0.26 652	0.16 438	0.44 706	0.42 657	0.27 633	0.24 508	0.30 627	0.15 504	0.27 646	0.18 564	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.16 686	0.07 430

gwcnet-sp	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

scenet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

ToySt	0.17 569	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.11 554	0.16 496	0.25 672	0.24 478	0.33 592	0.19 530	0.24 508	0.26 590	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.07 372	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.09 550	0.08 503

anonymousa	0.13 439	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.17 480	0.19 363	0.29 559	0.15 433	0.24 508	0.15 434	0.14 486	0.14 417	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.05 184	0.06 340

Anonymous_2	0.22 629	0.17 656	0.28 646	0.15 133	0.16 667	0.32 679	0.22 628	0.22 430	0.17 353	0.23 598	0.24 508	0.26 590	0.27 652	0.27 646	0.23 625	0.22 719	0.25 735	0.17 683	0.17 695	0.17 694	0.17 699

ssnet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

dad	0.17 569	0.20 680	0.20 596	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.18 531	0.21 403	0.28 552	0.30 662	0.24 508	0.29 617	0.13 461	0.19 557	0.16 530	0.18 699	0.09 607	0.11 609	0.09 550	0.11 606	0.07 430

CrosDoStereo	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

FTStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.21 403	0.18 387	0.12 343	0.24 508	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.10 584

DeepStereo_LL	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

DEmStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.14 73	0.10 499	0.16 496	0.15 364	0.16 257	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.13 380	0.14 486	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 411	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.17 297	0.25 513	0.16 462	0.24 508	0.14 403	0.12 419	0.12 321	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

LMCR-Stereo	0.15 522	0.08 390	0.13 387	0.21 607	0.09 383	0.17 520	0.20 596	0.27 538	0.19 407	0.24 608	0.24 508	0.23 560	0.17 556	0.20 582	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

TestStereo	0.13 439	0.14 627	0.11 279	0.23 651	0.08 247	0.15 464	0.21 617	0.20 376	0.23 474	0.14 406	0.24 508	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.05 225

pcwnet_v2	0.19 595	0.10 540	0.26 633	0.17 325	0.14 636	0.18 539	0.15 364	0.37 672	0.46 677	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.19 589	0.20 582	0.19 577	0.13 654	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.11 606	0.13 651

HCRNet	0.16 547	0.24 697	0.12 329	0.35 720	0.11 554	0.15 464	0.17 480	0.26 516	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

UNet	0.17 569	0.09 477	0.18 572	0.19 502	0.12 591	0.27 662	0.19 572	0.33 634	0.29 559	0.21 569	0.24 508	0.23 560	0.19 589	0.19 557	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.06 340

UPFNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.20 572	0.12 591	0.20 580	0.23 640	0.28 559	0.26 527	0.17 481	0.24 508	0.22 542	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.08 485	0.06 340

ac_64	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.18 425	0.10 499	0.22 609	0.18 531	0.24 478	0.21 448	0.18 511	0.24 508	0.29 617	0.18 572	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

GANet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.17 480	0.22 430	0.21 448	0.17 481	0.24 508	0.23 560	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.10 571	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

DSFCA	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.19 572	0.28 559	0.31 577	0.23 598	0.24 508	0.22 542	0.15 504	0.19 557	0.20 584	0.10 571	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

CFNet	0.15 522	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.18 539	0.09 27	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.24 508	0.24 566	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.06 340

ISRNet	0.18 583	0.08 390	0.19 584	0.19 502	0.13 614	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.21 569	0.25 537	0.27 598	0.17 556	0.17 515	0.20 584	0.20 710	0.08 570	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.17 699

GCST	0.37 705	0.42 732	0.26 633	1.02 758	0.39 732	0.18 539	0.08 9	0.20 376	0.17 353	0.28 648	0.25 537	0.15 434	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.64 753	0.43 747	0.75 749	0.65 753	0.63 746	0.46 745

test_sample4	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.19 564	0.18 531	0.26 516	0.17 353	0.16 462	0.25 537	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

ffm	0.12 411	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

ff1	0.13 439	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

mmx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

xxx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

IER	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.26 527	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.20 602	0.16 480	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

DAS	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.16 480	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

SepStereo	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.25 640	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

HHNet	0.11 331	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.14 636	0.07 47	0.13 199	0.20 376	0.17 353	0.14 406	0.25 537	0.11 325	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.09 552

GEStereo_RVC	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.22 627	0.11 554	0.19 564	0.17 480	0.32 614	0.48 680	0.20 553	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.08 503

cf-r	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.19 572	0.20 376	0.25 513	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.16 532	0.14 417	0.14 479	0.10 571	0.05 293	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

FADNet	0.21 620	0.22 690	0.36 676	0.18 425	0.17 683	0.24 630	0.13 199	0.31 603	0.31 577	0.23 598	0.25 537	0.27 598	0.21 606	0.19 557	0.15 514	0.13 654	0.15 693	0.12 629	0.15 681	0.16 686	0.18 704

RASNet	0.14 476	0.07 260	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.29 575	0.20 431	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

MLCV	0.12 411	0.07 260	0.16 514	0.18 425	0.06 36	0.15 464	0.17 480	0.19 363	0.21 448	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.14 417	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.14 73	0.07 147	0.18 539	0.14 275	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.25 537	0.23 560	0.15 504	0.15 445	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

FSD	0.25 665	0.27 711	0.26 633	0.24 660	0.22 710	0.25 641	0.25 672	0.27 538	0.26 527	0.25 621	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.27 646	0.24 638	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718

TCMNet	0.19 595	0.12 586	0.19 584	0.20 572	0.18 690	0.20 580	0.24 655	0.27 538	0.36 619	0.23 598	0.26 554	0.25 580	0.19 589	0.19 557	0.23 625	0.13 654	0.11 643	0.11 609	0.12 648	0.13 644	0.12 627

RAFT+CT+SA	0.13 439	0.11 568	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.28 695	0.22 430	0.22 462	0.15 433	0.26 554	0.10 294	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

delet	0.17 569	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.37 626	0.17 481	0.26 554	0.19 502	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.11 626	0.06 323	0.06 340

ACVNet	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.13 23	0.12 591	0.14 437	0.20 596	0.22 430	0.33 592	0.17 481	0.26 554	0.21 524	0.16 532	0.17 515	0.21 604	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

acv_ft	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.19 502	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.25 497	0.33 592	0.19 530	0.26 554	0.21 524	0.17 556	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

CFNet-ft	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

DMCA-RVC	0.17 569	0.10 540	0.15 477	0.24 660	0.11 554	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.24 491	0.21 569	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.18 540	0.20 584	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.10 592	0.10 583	0.08 503

CFNet_RVC	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

MSAF-DinoV2	0.22 629	0.11 568	0.23 621	0.17 325	0.10 499	0.27 662	0.16 438	0.37 672	0.55 703	0.21 569	0.27 563	0.47 707	0.27 652	0.35 690	0.39 718	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.09 550	0.12 624	0.10 584

G2L-Stereo	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.12 119	0.27 538	0.22 462	0.16 462	0.27 563	0.21 524	0.13 461	0.17 515	0.18 564	0.09 526	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

test_sample6	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.19 572	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.19 502	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

test_sample5	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

DualNet	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

CBFPSM	0.14 476	0.06 127	0.26 633	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.20 553	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.16 480	0.18 564	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.07 411	0.07 430

RAFT_CTSACE	0.12 411	0.09 477	0.10 216	0.22 627	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.18 332	0.16 322	0.20 553	0.27 563	0.13 380	0.07 198	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

CRFU-Net	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.19 564	0.14 275	0.26 516	0.20 431	0.28 648	0.27 563	0.29 617	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.08 503

SA	0.12 411	0.09 477	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.23 454	0.18 387	0.17 481	0.27 563	0.14 403	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.05 184	0.04 82

AACVNet	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.23 454	0.24 491	0.27 633	0.27 563	0.28 608	0.17 556	0.19 557	0.16 530	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.07 419	0.10 583	0.09 552

ADLNet	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.32 614	0.27 537	0.22 585	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.21 604	0.10 571	0.06 458	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

GwcNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.20 596	0.21 403	0.27 537	0.18 511	0.27 563	0.22 542	0.16 532	0.14 417	0.15 514	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.07 411	0.07 430

FADNet-RVC-Resample	0.16 547	0.11 568	0.31 659	0.22 627	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.25 497	0.24 491	0.24 608	0.27 563	0.20 514	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.08 570	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.10 584

NVstereo2D	0.19 595	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.15 656	0.28 669	0.23 640	0.44 706	0.42 657	0.15 433	0.27 563	0.25 580	0.19 589	0.22 613	0.17 546	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.15 677	0.09 552

rvit_stereo_0075_2	0.17 569	0.12 586	0.25 630	0.23 651	0.16 667	0.13 400	0.10 44	0.30 590	0.27 537	0.20 553	0.28 577	0.22 542	0.15 504	0.18 540	0.13 436	0.16 688	0.10 629	0.17 683	0.10 592	0.10 583	0.09 552

test_5	0.14 476	0.12 586	0.08 66	0.20 572	0.10 499	0.14 437	0.29 705	0.21 403	0.24 491	0.18 511	0.28 577	0.11 325	0.15 504	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

UDG	0.21 620	0.17 656	0.19 584	0.23 651	0.15 656	0.30 676	0.20 596	0.33 634	0.35 613	0.23 598	0.28 577	0.31 640	0.27 652	0.20 582	0.22 613	0.15 672	0.12 659	0.13 644	0.09 550	0.14 660	0.14 670

DRaft	0.12 411	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.14 437	0.17 480	0.21 403	0.30 569	0.17 481	0.28 577	0.10 294	0.15 504	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

222	0.16 547	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.24 630	0.18 531	0.30 590	0.20 431	0.17 481	0.28 577	0.17 471	0.16 532	0.15 445	0.40 721	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

xxxx	0.15 522	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.23 625	0.18 531	0.31 603	0.19 407	0.14 406	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.26 661	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

psm_up	0.18 583	0.10 540	0.18 572	0.20 572	0.11 554	0.17 520	0.19 572	0.37 672	0.34 604	0.21 569	0.28 577	0.29 617	0.24 629	0.20 582	0.22 613	0.09 526	0.10 629	0.11 609	0.11 626	0.08 485	0.08 503

PSMNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.24 478	0.24 491	0.16 462	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.06 458	0.09 527	0.12 648	0.08 485	0.07 430

RYNet	0.22 629	0.12 586	0.22 612	0.19 502	0.17 683	0.46 710	0.26 682	0.38 680	0.48 680	0.24 608	0.28 577	0.34 661	0.23 623	0.20 582	0.30 688	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.13 644	0.15 677

TDLM	0.17 569	0.12 586	0.13 387	0.24 660	0.10 499	0.18 539	0.18 531	0.36 666	0.30 569	0.21 569	0.28 577	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.18 564	0.11 603	0.07 536	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.08 503

StereoDRNet	0.18 583	0.11 568	0.17 546	0.22 627	0.11 554	0.21 600	0.22 628	0.37 672	0.33 592	0.24 608	0.28 577	0.30 627	0.19 589	0.20 582	0.20 584	0.09 526	0.08 570	0.11 609	0.09 550	0.09 550	0.07 430

DLCB_ROB	0.18 583	0.10 540	0.15 477	0.23 651	0.11 554	0.24 630	0.18 531	0.29 575	0.28 552	0.27 633	0.28 577	0.28 608	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.07 411	0.07 430

MEA-ACV	0.16 547	0.07 260	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.38 633	0.20 553	0.29 589	0.14 403	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.07 430

DStereoSA	0.25 665	0.19 673	0.37 680	0.26 680	0.17 683	0.22 609	0.20 596	0.49 716	0.59 712	0.22 585	0.29 589	0.29 617	0.33 687	0.39 708	0.28 677	0.12 628	0.11 643	0.16 679	0.14 663	0.14 660	0.12 627

xyz-stereo	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.15 133	0.05 2	0.20 580	0.15 364	0.17 297	0.31 577	0.15 433	0.29 589	0.26 590	0.16 532	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

DDVS	0.15 522	0.10 540	0.21 606	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.14 275	0.25 497	0.19 407	0.18 511	0.29 589	0.27 598	0.12 419	0.19 557	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.11 606	0.11 612

test_xeample	0.15 522	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.21 600	0.20 596	0.28 559	0.20 431	0.16 462	0.29 589	0.19 502	0.16 532	0.15 445	0.26 661	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DeepPrunerF	0.24 653	0.17 656	0.42 691	0.26 680	0.16 667	0.22 609	0.28 695	0.37 672	0.50 692	0.26 627	0.29 589	0.24 566	0.28 663	0.21 600	0.22 613	0.15 672	0.11 643	0.20 699	0.18 700	0.12 624	0.13 651

iResNetv2_ROB	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.16 496	0.12 119	0.25 497	0.35 613	0.21 569	0.29 589	0.24 566	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.09 550	0.08 503

SGM-Forest	0.20 607	0.14 627	0.18 572	0.19 502	0.13 614	0.20 580	0.22 628	0.33 634	0.30 569	0.24 608	0.29 589	0.28 608	0.19 589	0.23 624	0.17 546	0.15 672	0.16 703	0.15 671	0.14 663	0.12 624	0.12 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.11 331	0.05 45	0.16 514	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.20 376	0.09 65	0.15 433	0.30 597	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

CSP-Net	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.25 497	0.32 584	0.25 621	0.30 597	0.24 566	0.15 504	0.21 600	0.18 564	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

ICVP	0.15 522	0.09 477	0.12 329	0.22 627	0.09 383	0.17 520	0.21 617	0.25 497	0.23 474	0.18 511	0.30 597	0.26 590	0.18 572	0.17 515	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 569	0.09 477	0.16 514	0.20 572	0.11 554	0.27 662	0.20 596	0.25 497	0.41 647	0.22 585	0.30 597	0.21 524	0.20 602	0.17 515	0.20 584	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

STTStereo	0.18 583	0.12 586	0.27 641	0.20 572	0.11 554	0.16 496	0.21 617	0.29 575	0.23 474	0.21 569	0.30 597	0.29 617	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.12 628	0.11 643	0.11 609	0.14 663	0.09 550	0.08 503

XQC	0.28 683	0.23 693	0.51 702	0.28 697	0.19 697	0.34 689	0.27 689	0.36 666	0.57 708	0.31 668	0.30 597	0.37 672	0.30 675	0.38 703	0.38 715	0.13 654	0.09 607	0.15 671	0.12 648	0.17 694	0.18 704

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 569	0.10 540	0.22 612	0.20 572	0.10 499	0.15 464	0.18 531	0.31 603	0.25 513	0.21 569	0.30 597	0.25 580	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.08 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.19 595	0.13 614	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.15 464	0.13 199	0.26 516	0.28 552	0.27 633	0.30 597	0.27 598	0.24 629	0.23 624	0.16 530	0.15 672	0.17 709	0.22 706	0.20 706	0.10 583	0.11 612

CBMV	0.19 595	0.14 627	0.17 546	0.18 425	0.10 499	0.20 580	0.11 81	0.29 575	0.30 569	0.29 657	0.30 597	0.30 627	0.23 623	0.27 646	0.19 577	0.13 654	0.15 693	0.17 683	0.16 688	0.10 583	0.10 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.18 583	0.12 586	0.14 428	0.17 325	0.13 614	0.22 609	0.18 531	0.31 603	0.30 569	0.23 598	0.31 606	0.30 627	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.11 603	0.08 570	0.10 577	0.10 592	0.12 624	0.14 670

CVANet_RVC	0.18 583	0.10 540	0.14 428	0.21 607	0.10 499	0.18 539	0.17 480	0.34 643	0.33 592	0.22 585	0.31 606	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.17 546	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.09 550	0.07 430

DISCO	0.19 595	0.09 477	0.22 612	0.17 325	0.10 499	0.25 641	0.18 531	0.27 538	0.44 669	0.22 585	0.31 606	0.33 654	0.26 644	0.28 658	0.28 677	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.09 552

NaN_ROB	0.22 629	0.19 673	0.24 625	0.25 674	0.13 614	0.29 673	0.26 682	0.33 634	0.41 647	0.31 668	0.31 606	0.32 650	0.23 623	0.30 668	0.21 604	0.11 603	0.17 709	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

GMStereo_Zeroshot	0.16 547	0.13 614	0.24 625	0.20 572	0.10 499	0.17 520	0.13 199	0.29 575	0.25 513	0.23 598	0.32 610	0.25 580	0.11 386	0.19 557	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.11 609	0.06 315	0.12 624	0.08 503

DGSMNet	0.24 653	0.19 673	0.33 667	0.21 607	0.24 715	0.24 630	0.20 596	0.35 659	0.41 647	0.24 608	0.32 610	0.38 676	0.21 606	0.29 665	0.23 625	0.12 628	0.11 643	0.14 658	0.16 688	0.23 712	0.23 716

FINET	0.21 620	0.18 668	0.26 633	0.18 425	0.16 667	0.23 625	0.23 640	0.32 614	0.48 680	0.25 621	0.32 610	0.22 542	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.18 699	0.16 703	0.11 609	0.10 592	0.15 677	0.13 651

GwcNet	0.20 607	0.13 614	0.19 584	0.18 425	0.12 591	0.24 630	0.19 572	0.35 659	0.43 664	0.20 553	0.32 610	0.33 654	0.20 602	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.10 584

HGLStereo	0.17 569	0.08 390	0.19 584	0.17 325	0.12 591	0.18 539	0.18 531	0.31 603	0.32 584	0.21 569	0.32 610	0.25 580	0.18 572	0.19 557	0.20 584	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.10 584

hitnet-ft	0.18 583	0.09 477	0.17 546	0.14 73	0.09 383	0.26 652	0.20 596	0.25 497	0.26 527	0.24 608	0.32 610	0.31 640	0.22 615	0.24 634	0.21 604	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.08 502	0.12 624	0.11 612

CCAANet	0.14 476	0.06 127	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.16 496	0.13 199	0.30 590	0.24 491	0.16 462	0.32 610	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

FADNet-RVC	0.20 607	0.20 680	0.38 682	0.21 607	0.16 667	0.20 580	0.15 364	0.26 516	0.26 527	0.26 627	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.19 577	0.12 628	0.13 674	0.12 629	0.14 663	0.13 644	0.18 704

ADCRef	0.19 595	0.12 586	0.41 689	0.20 572	0.12 591	0.22 609	0.18 531	0.32 614	0.36 619	0.26 627	0.32 610	0.17 471	0.23 623	0.24 634	0.24 638	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

PA-Net	0.23 646	0.18 668	0.33 667	0.28 697	0.22 710	0.21 600	0.38 730	0.29 575	0.39 638	0.22 585	0.32 610	0.25 580	0.26 644	0.20 582	0.25 648	0.09 526	0.23 732	0.15 671	0.22 712	0.09 550	0.13 651
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.21 620	0.15 637	0.28 646	0.25 674	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.27 538	0.27 537	0.28 648	0.32 610	0.35 665	0.31 679	0.31 669	0.23 625	0.11 603	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.11 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.19 595	0.11 568	0.20 596	0.22 627	0.10 499	0.22 609	0.22 628	0.39 684	0.37 626	0.24 608	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

PSMNet_ROB	0.21 620	0.11 568	0.15 477	0.27 693	0.15 656	0.24 630	0.35 724	0.43 704	0.37 626	0.27 633	0.32 610	0.32 650	0.22 615	0.21 600	0.26 661	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.11 626	0.09 550	0.09 552

SCION-MonSter(vits)	0.14 476	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 538	0.41 647	0.05 2	0.33 623	0.14 403	0.16 532	0.20 582	0.19 577	0.08 457	0.06 458	0.17 683	0.15 681	0.07 411	0.08 503

HBP-ISP	0.18 583	0.13 614	0.16 514	0.15 133	0.11 554	0.08 100	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.22 585	0.33 623	0.21 524	0.25 638	0.23 624	0.17 546	0.14 668	0.16 703	0.21 701	0.17 695	0.10 583	0.08 503

AF-Net	0.22 629	0.17 656	0.17 546	0.26 680	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.32 614	0.50 692	0.25 621	0.33 623	0.38 676	0.26 644	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.16 679	0.11 626	0.11 606	0.10 584

RTSC	0.23 646	0.12 586	0.28 646	0.21 607	0.13 614	0.28 669	0.16 438	0.35 659	0.66 728	0.27 633	0.33 623	0.30 627	0.21 606	0.31 669	0.29 681	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.13 644	0.13 651

PS-NSSS	0.20 607	0.21 686	0.23 621	0.20 572	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.36 666	0.25 513	0.27 633	0.33 623	0.27 598	0.24 629	0.20 582	0.20 584	0.15 672	0.12 659	0.17 683	0.14 663	0.10 583	0.08 503

YMNet	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 572	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 674	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

YMNet_1	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 572	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 674	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

fast-acv-ft	0.18 583	0.11 568	0.19 584	0.19 502	0.12 591	0.24 630	0.21 617	0.25 497	0.34 604	0.22 585	0.34 628	0.27 598	0.20 602	0.21 600	0.23 625	0.09 526	0.09 607	0.08 437	0.10 592	0.08 485	0.07 430

STTRV1_RVC	0.25 665	0.26 706	0.39 684	0.19 502	0.26 722	0.30 676	0.24 655	0.34 643	0.35 613	0.36 685	0.34 628	0.31 640	0.31 679	0.28 658	0.25 648	0.17 694	0.10 629	0.16 679	0.14 663	0.17 694	0.12 627

pmcnn	0.15 522	0.07 260	0.19 584	0.15 133	0.07 147	0.20 580	0.15 364	0.24 478	0.26 527	0.21 569	0.34 628	0.28 608	0.18 572	0.18 540	0.17 546	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

SAMSARA	0.40 710	0.28 716	0.33 667	0.55 738	0.39 732	0.82 744	1.23 764	0.47 713	0.51 699	0.36 685	0.35 633	0.55 718	0.39 704	0.38 703	0.39 718	0.15 672	0.20 717	0.15 671	0.14 663	0.23 712	0.20 710

GANetREF_RVC	0.31 695	0.34 725	0.27 641	0.35 720	0.16 667	0.32 679	0.41 731	0.48 714	0.51 699	0.35 682	0.35 633	0.34 661	0.33 687	0.39 708	0.32 699	0.27 728	0.20 717	0.29 726	0.15 681	0.18 699	0.17 699
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
AANet_RVC	0.16 547	0.10 540	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.18 539	0.19 572	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.35 633	0.21 524	0.21 606	0.22 613	0.16 530	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340

DDUNet	0.22 629	0.17 656	0.21 606	0.22 627	0.15 656	0.25 641	0.24 655	0.29 575	0.30 569	0.31 668	0.36 636	0.33 654	0.25 638	0.24 634	0.20 584	0.18 699	0.13 674	0.17 683	0.11 626	0.16 686	0.16 689

RAFT-345	0.11 331	0.07 260	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.10 97	0.11 298	0.36 636	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.05 225

Syn2CoEx	0.21 620	0.16 645	0.27 641	0.29 706	0.14 636	0.26 652	0.20 596	0.33 634	0.31 577	0.28 648	0.36 636	0.27 598	0.25 638	0.19 557	0.24 638	0.16 688	0.12 659	0.14 658	0.11 626	0.09 550	0.08 503

S-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.25 630	0.21 607	0.13 614	0.20 580	0.18 531	0.32 614	0.43 664	0.23 598	0.36 636	0.28 608	0.30 675	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.12 659	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.13 651

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 629	0.21 686	0.24 625	0.26 680	0.11 554	0.23 625	0.14 275	0.39 684	0.24 491	0.32 674	0.36 636	0.30 627	0.21 606	0.19 557	0.21 604	0.17 694	0.14 685	0.21 701	0.16 688	0.12 624	0.12 627

ETE_ROB	0.23 646	0.17 656	0.22 612	0.25 674	0.13 614	0.26 652	0.29 705	0.31 603	0.36 619	0.28 648	0.36 636	0.45 699	0.26 644	0.27 646	0.26 661	0.11 603	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 651

w-ln-seven-2	0.20 607	0.14 627	0.37 680	0.22 627	0.12 591	0.20 580	0.21 617	0.28 559	0.37 626	0.25 621	0.37 642	0.27 598	0.22 615	0.21 600	0.23 625	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.09 552

SQANet	0.23 646	0.23 693	0.30 657	0.30 708	0.19 697	0.27 662	0.13 199	0.29 575	0.33 592	0.24 608	0.37 642	0.31 640	0.22 615	0.27 646	0.23 625	0.15 672	0.10 629	0.21 701	0.16 688	0.21 705	0.15 677

FAT-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.22 612	0.21 607	0.12 591	0.17 520	0.18 531	0.34 643	0.39 638	0.27 633	0.37 642	0.34 661	0.32 685	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.11 643	0.10 577	0.09 550	0.11 606	0.14 670

ADCP+	0.20 607	0.10 540	0.33 667	0.20 572	0.12 591	0.22 609	0.26 682	0.31 603	0.34 604	0.26 627	0.37 642	0.22 542	0.22 615	0.27 646	0.27 669	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.09 550	0.10 584

CC-Net-ROB	0.28 683	0.31 721	0.36 676	0.29 706	0.15 656	0.25 641	0.19 572	0.45 709	0.33 592	0.39 693	0.37 642	0.39 684	0.31 679	0.27 646	0.26 661	0.24 726	0.19 714	0.30 728	0.23 716	0.18 699	0.15 677

SGM_RVC	0.23 646	0.12 586	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.33 686	0.18 531	0.34 643	0.31 577	0.44 708	0.37 642	0.53 716	0.35 695	0.35 690	0.24 638	0.13 654	0.13 674	0.13 644	0.13 659	0.10 583	0.11 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RP	0.21 620	0.13 614	0.21 606	0.23 651	0.11 554	0.21 600	0.20 596	0.25 497	0.44 669	0.21 569	0.38 648	0.36 667	0.24 629	0.27 646	0.25 648	0.11 603	0.12 659	0.13 644	0.12 648	0.12 624	0.14 670

G-Net	0.24 653	0.16 645	0.36 676	0.22 627	0.16 667	0.51 718	0.23 640	0.29 575	0.34 604	0.36 685	0.38 648	0.31 640	0.29 671	0.27 646	0.26 661	0.11 603	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.16 686	0.13 651

NCC-stereo	0.24 653	0.15 637	0.31 659	0.26 680	0.16 667	0.20 580	0.30 713	0.40 688	0.40 644	0.24 608	0.38 648	0.33 654	0.28 663	0.36 696	0.27 669	0.12 628	0.11 643	0.15 671	0.22 712	0.13 644	0.13 651

Abc-Net	0.24 653	0.15 637	0.31 659	0.26 680	0.16 667	0.20 580	0.30 713	0.40 688	0.40 644	0.24 608	0.38 648	0.33 654	0.28 663	0.36 696	0.27 669	0.12 628	0.11 643	0.15 671	0.22 712	0.13 644	0.13 651
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 683	0.16 645	0.31 659	0.18 425	0.13 614	0.54 720	0.42 734	0.51 723	0.67 729	0.29 657	0.38 648	0.38 676	0.29 671	0.31 669	0.23 625	0.11 603	0.10 629	0.11 609	0.08 502	0.20 703	0.16 689

NCCL2	0.23 646	0.15 637	0.17 546	0.34 717	0.18 690	0.24 630	0.23 640	0.34 643	0.28 552	0.31 668	0.38 648	0.38 676	0.28 663	0.23 624	0.24 638	0.15 672	0.12 659	0.18 693	0.21 709	0.13 644	0.13 651

DispFullNet	0.27 678	0.21 686	0.65 723	0.28 697	0.16 667	0.26 652	0.17 480	0.33 634	0.58 711	0.27 633	0.38 648	0.43 695	0.23 623	0.38 703	0.23 625	0.12 628	0.06 458	0.19 695	0.11 626	0.21 705	0.15 677

LALA_ROB	0.25 665	0.16 645	0.22 612	0.26 680	0.17 683	0.27 662	0.27 689	0.42 699	0.37 626	0.33 678	0.38 648	0.51 712	0.26 644	0.28 658	0.27 669	0.16 688	0.09 607	0.12 629	0.11 626	0.13 644	0.12 627

w-ln-seven	0.24 653	0.14 627	0.55 709	0.19 502	0.14 636	0.26 652	0.22 628	0.35 659	0.60 716	0.29 657	0.39 656	0.30 627	0.22 615	0.21 600	0.26 661	0.09 526	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.11 606	0.10 584

SuperB	0.20 607	0.10 540	0.56 712	0.16 234	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.24 478	0.50 692	0.26 627	0.39 656	0.17 471	0.21 606	0.22 613	0.21 604	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.12 624	0.10 584

stereogan	0.22 629	0.11 568	0.21 606	0.20 572	0.12 591	0.31 678	0.19 572	0.35 659	0.44 669	0.22 585	0.39 656	0.35 665	0.27 652	0.33 680	0.22 613	0.10 571	0.12 659	0.10 577	0.10 592	0.14 660	0.13 651

PASM	0.32 697	0.24 697	0.48 700	0.28 697	0.27 723	0.29 673	0.30 713	0.34 643	0.49 689	0.35 682	0.39 656	0.46 703	0.34 692	0.34 683	0.35 707	0.23 724	0.25 735	0.26 712	0.28 726	0.23 712	0.21 712

MDST_ROB	0.22 629	0.10 540	0.17 546	0.18 425	0.11 554	0.37 700	0.19 572	0.43 704	0.41 647	0.39 693	0.39 656	0.29 617	0.21 606	0.26 643	0.18 564	0.11 603	0.10 629	0.14 658	0.11 626	0.10 583	0.08 503

XPNet_ROB	0.22 629	0.11 568	0.19 584	0.22 627	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.34 643	0.40 644	0.30 662	0.39 656	0.39 684	0.26 644	0.26 643	0.28 677	0.15 672	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.12 627

z-ln-s-r	0.17 569	0.10 540	0.40 686	0.19 502	0.08 247	0.17 520	0.18 531	0.22 430	0.33 592	0.18 511	0.40 662	0.22 542	0.17 556	0.20 582	0.23 625	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.05 225

Wz-Net-MNSev	0.22 629	0.13 614	0.31 659	0.20 572	0.14 636	0.36 699	0.24 655	0.33 634	0.44 669	0.28 648	0.40 662	0.38 676	0.19 589	0.24 634	0.25 648	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.12 624	0.10 584

APVNet	0.22 629	0.12 586	0.19 584	0.18 425	0.14 636	0.32 679	0.31 719	0.39 684	0.32 584	0.27 633	0.40 662	0.30 627	0.29 671	0.26 643	0.25 648	0.11 603	0.12 659	0.11 609	0.14 663	0.12 624	0.12 627

RGC	0.25 665	0.20 680	0.29 654	0.28 697	0.16 667	0.22 609	0.23 640	0.32 614	0.44 669	0.27 633	0.40 662	0.38 676	0.27 652	0.36 696	0.22 613	0.11 603	0.13 674	0.17 683	0.17 695	0.14 660	0.16 689

edge stereo	0.22 629	0.13 614	0.20 596	0.21 607	0.13 614	0.23 625	0.16 438	0.32 614	0.42 657	0.32 674	0.40 662	0.38 676	0.35 695	0.25 640	0.24 638	0.13 654	0.11 643	0.14 658	0.11 626	0.12 624	0.13 651

ADCPNet	0.25 665	0.16 645	0.61 720	0.21 607	0.15 656	0.35 698	0.25 672	0.32 614	0.35 613	0.30 662	0.40 662	0.36 667	0.28 663	0.28 658	0.32 699	0.12 628	0.10 629	0.11 609	0.12 648	0.14 660	0.13 651

StereoDRNet-Refined	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.20 572	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.26 516	0.23 474	0.26 627	0.40 662	0.22 542	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.07 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSAN	0.29 687	0.24 697	0.27 641	0.34 717	0.19 697	0.33 686	0.42 734	0.37 672	0.50 692	0.38 691	0.40 662	0.44 697	0.33 687	0.28 658	0.30 688	0.20 710	0.16 703	0.19 695	0.19 702	0.14 660	0.15 677

SANet	0.24 653	0.14 627	0.28 646	0.21 607	0.11 554	0.27 662	0.24 655	0.38 680	0.64 724	0.36 685	0.40 662	0.43 695	0.26 644	0.27 646	0.24 638	0.12 628	0.09 607	0.10 577	0.09 550	0.13 644	0.11 612

PDISCO_ROB	0.27 678	0.16 645	0.26 633	0.28 697	0.20 701	0.32 679	0.26 682	0.44 706	0.57 708	0.28 648	0.40 662	0.45 699	0.29 671	0.33 680	0.34 706	0.12 628	0.09 607	0.17 683	0.16 688	0.17 694	0.13 651

PWC_ROB	0.21 620	0.16 645	0.26 633	0.18 425	0.11 554	0.22 609	0.13 199	0.32 614	0.49 689	0.30 662	0.40 662	0.32 650	0.24 629	0.31 669	0.22 613	0.10 571	0.07 536	0.11 609	0.08 502	0.11 606	0.10 584

PSMNet-RUCA	0.27 678	0.33 723	0.41 689	0.36 722	0.32 731	0.18 539	0.19 572	0.42 699	0.30 569	0.33 678	0.41 673	0.39 684	0.25 638	0.31 669	0.20 584	0.18 699	0.10 629	0.25 711	0.15 681	0.21 705	0.16 689

Wz-Net-LNSev	0.22 629	0.16 645	0.38 682	0.21 607	0.13 614	0.25 641	0.23 640	0.32 614	0.43 664	0.30 662	0.41 673	0.31 640	0.18 572	0.22 613	0.25 648	0.10 571	0.09 607	0.08 437	0.08 502	0.12 624	0.11 612

RAFT-RH_RVC	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.41 673	0.11 325	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.05 213	0.04 54	0.06 340

Nwc_Net	0.23 646	0.16 645	0.21 606	0.25 674	0.14 636	0.24 630	0.26 682	0.37 672	0.38 633	0.22 585	0.41 673	0.30 627	0.28 663	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.17 683	0.20 706	0.10 583	0.10 584

SHD	0.26 676	0.15 637	0.30 657	0.24 660	0.18 690	0.22 609	0.15 364	0.38 680	0.71 732	0.32 674	0.41 673	0.36 667	0.28 663	0.32 676	0.29 681	0.12 628	0.11 643	0.14 658	0.13 659	0.16 686	0.20 710

FBW_ROB	0.24 653	0.17 656	0.22 612	0.26 680	0.14 636	0.25 641	0.22 628	0.41 694	0.41 647	0.41 700	0.41 673	0.42 691	0.27 652	0.31 669	0.23 625	0.09 526	0.14 685	0.14 658	0.12 648	0.11 606	0.09 552

Wz-Net-TNSev	0.29 687	0.20 680	0.65 723	0.19 502	0.15 656	0.38 703	0.27 689	0.35 659	0.55 703	0.34 681	0.42 679	0.45 699	0.38 701	0.32 676	0.30 688	0.12 628	0.13 674	0.10 577	0.12 648	0.15 677	0.14 670

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 583	0.09 477	0.29 654	0.15 133	0.10 499	0.22 609	0.20 596	0.26 516	0.39 638	0.25 621	0.42 679	0.24 566	0.15 504	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.10 583	0.09 552

GANet	0.21 620	0.12 586	0.21 606	0.24 660	0.13 614	0.22 609	0.22 628	0.41 694	0.26 527	0.31 668	0.42 679	0.37 672	0.28 663	0.23 624	0.22 613	0.10 571	0.12 659	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.08 503

RTS	0.45 721	0.19 673	3.26 763	0.24 660	0.15 656	0.74 736	0.20 596	0.36 666	0.76 740	0.42 703	0.43 682	0.31 640	0.41 712	0.53 731	0.35 707	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 677

RTSA	0.45 721	0.19 673	3.26 763	0.24 660	0.15 656	0.74 736	0.20 596	0.36 666	0.76 740	0.42 703	0.43 682	0.31 640	0.41 712	0.53 731	0.35 707	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 677

DStereoFS	0.27 678	0.22 690	0.31 659	0.22 627	0.15 656	0.22 609	0.20 596	0.50 720	0.48 680	0.28 648	0.44 684	0.33 654	0.34 692	0.52 728	0.29 681	0.12 628	0.11 643	0.15 671	0.13 659	0.16 686	0.16 689

ADCMid	0.25 665	0.15 637	0.40 686	0.20 572	0.14 636	0.25 641	0.26 682	0.34 643	0.38 633	0.36 685	0.44 684	0.34 661	0.40 707	0.35 690	0.33 704	0.10 571	0.09 607	0.11 609	0.11 626	0.13 644	0.12 627

ACVNet-4b	0.39 707	0.53 735	0.55 709	0.45 732	0.24 715	0.47 712	0.18 531	0.49 716	0.64 724	0.42 703	0.45 686	0.60 720	0.27 652	0.34 683	0.24 638	0.33 733	0.14 685	0.48 737	0.42 739	0.30 729	0.26 727

SCION-MonSter	0.22 629	0.17 656	0.16 514	0.25 674	0.18 690	0.34 689	0.17 480	0.28 559	0.47 679	0.23 598	0.46 687	0.20 514	0.18 572	0.25 640	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.23 708	0.19 702	0.11 606	0.11 612

ccnet	0.29 687	0.28 716	0.23 621	0.20 572	0.28 725	0.41 708	0.21 617	0.45 709	0.33 592	0.36 685	0.46 687	0.36 667	0.30 675	0.39 708	0.42 725	0.23 724	0.14 685	0.21 701	0.17 695	0.23 712	0.18 704

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 693	0.24 697	0.29 654	0.36 722	0.16 667	0.34 689	0.30 713	0.32 614	0.42 657	0.40 696	0.46 687	0.38 676	0.31 679	0.34 683	0.28 677	0.19 708	0.20 717	0.26 712	0.29 727	0.18 699	0.19 709

ADCL	0.24 653	0.11 568	0.47 699	0.22 627	0.12 591	0.34 689	0.29 705	0.29 575	0.56 706	0.24 608	0.46 687	0.30 627	0.30 675	0.29 665	0.29 681	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.10 584

aanetorigin	0.22 629	0.17 656	0.56 712	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.19 572	0.20 376	0.33 592	0.49 713	0.48 691	0.29 617	0.27 652	0.20 582	0.23 625	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.10 583	0.09 552

otaku	0.39 707	0.37 728	0.52 703	0.44 731	0.28 725	0.58 722	0.24 655	0.41 694	0.62 719	0.40 696	0.49 692	0.46 703	0.33 687	0.40 713	0.32 699	0.30 729	0.30 739	0.39 733	0.33 732	0.29 728	0.28 728

Ntro	0.40 710	0.40 730	0.53 705	0.46 735	0.30 729	0.65 729	0.24 655	0.46 711	0.68 730	0.41 700	0.49 692	0.48 709	0.42 716	0.39 708	0.31 696	0.32 731	0.28 737	0.37 732	0.30 729	0.32 733	0.29 729

ADCS	0.29 687	0.18 668	0.45 694	0.21 607	0.17 683	0.28 669	0.23 640	0.41 694	0.63 723	0.40 696	0.49 692	0.40 688	0.36 697	0.39 708	0.40 721	0.13 654	0.12 659	0.13 644	0.14 663	0.16 686	0.16 689

AnyNet_C32	0.26 676	0.16 645	0.36 676	0.20 572	0.16 667	0.25 641	0.30 713	0.32 614	0.44 669	0.31 668	0.49 692	0.30 627	0.33 687	0.40 713	0.33 704	0.12 628	0.12 659	0.12 629	0.14 663	0.14 660	0.15 677

anonymity	0.53 729	0.58 737	0.65 723	0.41 728	0.61 750	0.53 719	0.41 731	0.56 732	0.41 647	0.55 720	0.50 696	0.49 711	0.55 732	0.58 736	0.50 737	0.58 749	0.50 757	0.51 739	0.51 746	0.51 739	0.57 748

PWCDC_ROB	0.20 607	0.13 614	0.22 612	0.24 660	0.11 554	0.19 564	0.15 364	0.33 634	0.54 702	0.29 657	0.50 696	0.21 524	0.15 504	0.27 646	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.10 577	0.08 502	0.11 606	0.09 552

2222	0.37 705	0.26 706	0.31 659	0.42 730	0.19 697	0.77 742	1.20 763	0.42 699	0.41 647	0.33 678	0.52 698	0.48 709	0.37 699	0.32 676	0.31 696	0.17 694	0.14 685	0.21 701	0.15 681	0.22 710	0.11 612

AANet	0.30 693	0.19 673	1.03 750	0.16 234	0.13 614	0.22 609	0.16 438	0.30 590	0.62 719	0.60 723	0.52 698	0.46 703	0.38 701	0.23 624	0.32 699	0.12 628	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.12 627

FCDSN-DC	0.33 700	0.28 716	0.28 646	0.30 708	0.24 715	0.39 705	0.28 695	0.42 699	0.42 657	0.43 706	0.53 700	0.51 712	0.41 712	0.36 696	0.30 688	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 653	0.11 568	0.22 612	0.17 325	0.14 636	0.32 679	0.15 364	0.32 614	0.32 584	0.38 691	0.53 700	0.40 688	0.34 692	0.34 683	0.25 648	0.11 603	0.12 659	0.12 629	0.10 592	0.14 660	0.14 670

zh-sn7	0.25 665	0.17 656	0.50 701	0.24 660	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.34 643	0.48 680	0.28 648	0.54 702	0.28 608	0.31 679	0.36 696	0.32 699	0.10 571	0.10 629	0.11 609	0.10 592	0.12 624	0.12 627

SGM-ForestM	0.32 697	0.12 586	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.39 705	0.19 572	0.41 694	0.50 692	0.52 715	0.54 702	1.32 753	0.42 716	0.40 713	0.27 669	0.14 668	0.16 703	0.16 679	0.16 688	0.12 624	0.12 627

Wz-Net-SNSev	0.25 665	0.17 656	0.44 693	0.25 674	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.38 680	0.56 706	0.30 662	0.55 704	0.39 684	0.26 644	0.23 624	0.30 688	0.10 571	0.09 607	0.09 527	0.10 592	0.11 606	0.11 612

WZ-Net	0.28 683	0.17 656	0.78 741	0.22 627	0.16 667	0.34 689	0.29 705	0.39 684	0.57 708	0.24 608	0.55 704	0.37 672	0.24 629	0.33 680	0.35 707	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.14 660	0.16 689

psmorigin	0.25 665	0.15 637	0.34 675	0.17 325	0.13 614	0.23 625	0.14 275	0.34 643	0.33 592	0.41 700	0.55 704	0.41 690	0.37 699	0.34 683	0.27 669	0.11 603	0.15 693	0.11 609	0.11 626	0.12 624	0.16 689

MFN_U_SF_RVC	0.32 697	0.21 686	0.55 709	0.30 708	0.15 656	0.34 689	0.17 480	0.52 725	0.46 677	0.46 712	0.55 704	0.59 719	0.39 704	0.35 690	0.37 713	0.15 672	0.14 685	0.18 693	0.21 709	0.16 686	0.15 677

FC-DCNN	0.33 700	0.27 711	0.28 646	0.26 680	0.23 713	0.37 700	0.28 695	0.40 688	0.43 664	0.45 709	0.55 704	0.51 712	0.40 707	0.37 701	0.30 688	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718

z-mn7	0.24 653	0.14 627	0.45 694	0.19 502	0.13 614	0.28 669	0.25 672	0.34 643	0.62 719	0.27 633	0.56 709	0.29 617	0.24 629	0.32 676	0.25 648	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.10 584

FC-DCNN v2	0.33 700	0.27 711	0.28 646	0.26 680	0.23 713	0.37 700	0.28 695	0.40 688	0.43 664	0.45 709	0.56 709	0.51 712	0.40 707	0.37 701	0.29 681	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718

EDNetEfficient	0.29 687	0.24 697	1.13 753	0.18 425	0.10 499	0.19 564	0.20 596	0.20 376	0.60 716	0.74 740	0.56 709	0.31 640	0.39 704	0.22 613	0.30 688	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.09 552

MADNet+	0.75 741	0.71 745	3.70 766	0.66 742	0.41 734	0.98 750	0.97 761	0.69 741	0.73 737	0.52 715	0.57 712	0.64 723	0.68 744	0.86 751	1.01 759	0.34 734	0.36 745	0.28 725	0.23 716	0.36 735	0.31 732

MeshStereo	0.27 678	0.13 614	0.18 572	0.15 133	0.11 554	0.32 679	0.24 655	0.40 688	0.36 619	0.52 715	0.57 712	0.67 727	0.40 707	0.35 690	0.26 661	0.14 668	0.13 674	0.13 644	0.11 626	0.11 606	0.10 584
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
light-stereo	0.42 715	0.26 706	0.59 718	0.60 740	0.49 739	0.32 679	0.23 640	0.46 711	0.52 701	0.56 722	0.58 714	0.76 735	0.32 685	0.48 721	0.29 681	0.32 731	0.24 733	0.27 716	0.33 732	0.46 737	0.39 739

ACVNet_1	0.44 719	0.49 734	0.60 719	0.45 732	0.28 725	0.49 716	0.27 689	0.57 734	0.72 733	0.62 725	0.58 714	0.74 733	0.49 726	0.50 723	0.35 707	0.26 727	0.24 733	0.39 733	0.29 727	0.31 732	0.24 718

LSM	0.33 700	0.20 680	0.58 716	0.26 680	0.60 749	0.34 689	0.25 672	0.42 699	0.48 680	0.45 709	0.58 714	0.42 691	0.36 697	0.35 690	0.25 648	0.12 628	0.20 717	0.14 658	0.16 688	0.19 702	0.33 734

SPS-STEREO	0.57 732	0.58 737	0.65 723	0.45 732	0.55 744	0.62 727	0.44 738	0.62 738	0.50 692	0.68 730	0.64 717	0.66 726	0.57 736	0.61 737	0.60 742	0.62 752	0.47 752	0.51 739	0.49 743	0.55 744	0.58 749
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.25 665	0.14 627	0.56 712	0.19 502	0.14 636	0.24 630	0.22 628	0.34 643	0.62 719	0.35 682	0.65 718	0.31 640	0.25 638	0.31 669	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.11 612

RainbowNet	0.54 730	0.61 739	0.70 739	0.57 739	0.43 736	0.65 729	0.37 729	0.60 737	0.87 746	0.50 714	0.66 719	0.64 723	0.47 724	0.49 722	0.43 728	0.47 743	0.48 753	0.52 741	0.41 738	0.52 740	0.40 742

EDNetEfficientorigin	7.91 774	0.31 721	153.02 804	0.19 502	0.09 383	0.21 600	0.16 438	0.22 430	0.59 712	0.72 735	0.67 720	0.42 691	0.50 727	0.24 634	0.39 718	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.12 624	0.10 584

LE_ROB	0.50 726	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.24 630	0.16 438	0.22 430	1.81 768	4.63 775	0.67 720	0.47 707	0.44 719	0.20 582	0.29 681	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

1111	0.43 717	0.23 693	0.54 706	0.33 713	0.20 701	0.83 745	0.35 724	0.50 720	0.82 743	0.63 726	0.68 722	0.69 730	0.68 744	0.77 743	0.35 707	0.17 694	0.15 693	0.19 695	0.19 702	0.21 705	0.17 699

nnnnnnn	0.42 715	0.25 703	0.52 703	0.33 713	0.27 723	0.49 716	0.29 705	0.53 727	0.77 742	0.63 726	0.68 722	0.74 733	0.56 733	0.46 719	0.43 728	0.22 719	0.21 729	0.27 716	0.26 719	0.28 727	0.25 724

MSMD_ROB	0.31 695	0.26 706	0.26 633	0.24 660	0.21 707	0.34 689	0.25 672	0.34 643	0.39 638	0.40 696	0.69 724	0.45 699	0.40 707	0.34 683	0.27 669	0.20 710	0.19 714	0.26 712	0.25 718	0.23 712	0.22 714

SGM+DAISY	0.56 731	0.57 736	0.65 723	0.40 726	0.54 742	0.66 731	0.49 740	0.56 732	0.45 675	0.66 728	0.69 724	0.67 727	0.56 733	0.63 738	0.56 739	0.59 750	0.48 753	0.50 738	0.50 745	0.52 740	0.58 749

coex-ft	3.30 761	0.34 725	59.09 803	0.18 425	0.13 614	0.26 652	0.22 628	0.27 538	0.72 733	1.90 769	0.70 726	0.44 697	0.45 722	0.29 665	0.41 724	0.09 526	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 651

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 717	0.39 729	0.54 706	0.40 726	0.20 701	0.64 728	0.32 721	0.53 727	0.72 733	0.71 733	0.72 727	0.61 721	0.54 729	0.51 726	0.46 731	0.20 710	0.19 714	0.29 726	0.30 729	0.23 712	0.18 704

Consistency-Raft	0.44 719	0.40 730	0.45 694	0.37 724	0.43 736	0.46 710	0.41 731	0.57 734	0.55 703	0.32 674	0.73 728	0.33 654	0.48 725	0.42 717	0.49 734	0.39 736	0.35 744	0.45 736	0.51 746	0.42 736	0.29 729

MFMNet_re	0.64 733	0.66 743	0.65 723	0.51 736	0.69 754	0.69 732	0.57 746	0.64 739	0.73 737	0.60 723	0.73 728	0.62 722	0.67 743	0.65 739	0.60 742	0.66 754	0.58 766	0.63 744	0.59 749	0.68 751	0.69 758

AnyNet_C01	0.36 704	0.25 703	1.37 756	0.22 627	0.17 683	0.48 714	0.27 689	0.35 659	0.39 638	0.39 693	0.74 730	0.46 703	0.38 701	0.45 718	0.47 732	0.13 654	0.13 674	0.13 644	0.14 663	0.14 660	0.15 677

ELAS_RVC	0.41 712	0.29 719	0.33 667	0.28 697	0.24 715	0.54 720	0.36 726	0.49 716	0.59 712	0.72 735	0.74 730	0.65 725	0.54 729	0.54 733	0.40 721	0.22 719	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.26 725	0.25 724
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.71 737	0.94 754	0.95 748	0.76 745	0.31 730	0.74 736	0.36 726	0.90 747	0.90 747	0.96 754	0.75 732	0.95 739	0.61 739	0.87 752	0.66 746	0.72 755	0.46 748	0.75 749	0.49 743	0.69 753	0.44 744

mmmmmm	0.41 712	0.25 703	0.42 691	0.37 724	0.20 701	0.59 723	0.44 738	0.51 723	0.73 737	0.54 719	0.76 733	0.70 731	0.56 733	0.50 723	0.38 715	0.18 699	0.22 731	0.22 706	0.20 706	0.20 703	0.17 699

JetBlue	0.71 737	0.45 733	1.14 754	0.51 736	0.47 738	2.02 761	0.64 750	0.75 742	0.70 731	0.69 732	0.77 734	1.22 749	0.83 751	1.03 760	1.01 759	0.40 737	0.28 737	0.33 730	0.33 732	0.30 729	0.34 735

PVD	0.39 707	0.20 680	0.39 684	0.31 712	0.22 710	0.29 673	0.43 736	0.52 725	0.96 749	0.55 720	0.79 735	0.53 716	0.59 738	0.52 728	0.38 715	0.19 708	0.14 685	0.17 683	0.14 663	0.24 719	0.31 732

ELAS	0.41 712	0.29 719	0.33 667	0.27 693	0.24 715	0.60 726	0.36 726	0.50 720	0.50 692	0.71 733	0.79 735	0.67 727	0.54 729	0.51 726	0.42 725	0.22 719	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.26 725	0.25 724
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.95 750	0.94 754	1.43 758	0.87 753	0.56 745	1.18 758	0.87 758	0.77 743	0.94 748	1.04 757	0.85 737	1.58 760	1.21 766	0.94 757	0.96 757	0.87 761	0.57 765	1.03 761	0.88 762	0.78 757	0.73 759

MonStereo1	0.47 725	0.26 706	0.58 716	0.28 697	0.20 701	0.39 705	0.18 531	0.49 716	0.64 724	0.52 715	0.87 738	1.01 740	0.57 736	0.50 723	0.56 739	0.53 746	0.31 742	0.54 743	0.40 737	0.33 734	0.34 735

TorneroNet-64	0.76 742	0.72 746	0.74 740	0.78 747	0.58 748	0.91 749	0.56 745	0.84 745	1.29 757	0.66 728	0.90 739	1.40 755	0.75 747	0.85 750	0.67 749	0.49 744	0.46 748	0.72 748	0.59 749	0.67 750	0.53 747

UNDER WATER	0.97 751	0.97 756	1.42 757	0.99 757	0.70 757	1.12 757	0.84 757	0.80 744	1.08 752	1.01 756	0.90 739	1.55 759	1.22 767	1.03 760	1.00 758	0.78 759	0.53 760	1.02 760	0.87 761	0.80 758	0.74 760

NVStereoNet_ROB	0.46 724	0.36 727	0.46 698	0.41 728	0.28 725	0.34 689	0.34 723	0.48 714	0.60 716	0.72 735	0.93 741	0.70 731	0.66 742	0.47 720	0.60 742	0.22 719	0.33 743	0.34 731	0.34 735	0.30 729	0.30 731
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.67 769	0.06 127	3.55 765	2.02 766	1.55 764	10.25 776	16.71 777	8.91 782	5.03 774	1.31 765	0.94 742	4.71 767	4.76 774	3.33 772	5.87 775	6.06 782	10.30 788	1.88 771	2.11 776	2.75 768	1.21 767

BEATNet-Init1	0.52 727	0.27 711	0.62 721	0.30 708	0.21 707	0.76 740	0.29 705	0.54 730	0.65 727	0.86 748	0.95 743	2.07 763	0.62 741	0.56 735	0.42 725	0.18 699	0.18 711	0.23 708	0.22 712	0.22 710	0.21 712

WAO-6	0.81 744	0.80 749	0.62 721	0.86 752	0.63 751	0.76 740	0.58 747	0.98 754	1.54 765	0.90 752	0.96 744	1.07 744	1.03 760	0.70 741	0.66 746	0.72 755	0.49 755	0.90 757	0.71 756	0.68 751	0.58 749

IMH-64-1	0.65 734	0.61 739	0.68 733	0.71 743	0.51 740	0.59 723	0.49 740	0.91 748	0.85 744	0.74 740	1.02 745	0.81 736	0.78 748	0.79 744	0.49 734	0.42 738	0.46 748	0.71 746	0.47 741	0.52 740	0.39 739

IMH-64	0.65 734	0.61 739	0.68 733	0.71 743	0.51 740	0.59 723	0.49 740	0.91 748	0.85 744	0.74 740	1.02 745	0.81 736	0.78 748	0.79 744	0.49 734	0.42 738	0.46 748	0.71 746	0.47 741	0.52 740	0.39 739

DPSimNet_ROB	1.11 755	1.23 760	0.78 741	1.13 760	0.88 761	1.10 756	1.13 762	1.16 769	1.23 756	1.43 766	1.02 745	1.41 756	1.10 764	0.90 755	1.60 761	1.46 773	0.51 759	1.21 765	1.03 765	0.90 759	1.01 766

IMH	0.71 737	0.64 742	0.68 733	0.76 745	0.54 742	0.69 732	0.54 744	0.98 754	1.10 753	0.82 744	1.09 748	0.89 738	0.88 755	0.87 752	0.52 738	0.44 741	0.50 757	0.75 749	0.51 746	0.56 745	0.41 743

ACVNet_2	0.66 736	0.66 743	0.68 733	0.63 741	0.41 734	0.71 734	0.49 740	0.96 752	1.39 760	0.89 750	1.09 748	1.04 742	0.73 746	0.54 733	0.47 732	0.43 740	0.40 746	0.53 742	0.44 740	0.47 738	0.35 737

TorneroNet	0.82 745	0.74 747	0.81 745	0.84 750	0.63 751	0.99 751	0.63 748	0.96 752	1.16 754	0.80 743	1.11 750	1.36 754	0.86 753	0.93 756	0.80 754	0.56 747	0.49 755	0.78 754	0.66 754	0.73 756	0.63 757

ktn	1.01 753	1.21 759	0.80 744	1.23 762	0.86 760	1.01 753	0.87 758	0.94 751	1.39 760	1.04 757	1.12 751	1.15 747	1.07 761	0.94 757	0.59 741	1.28 772	0.71 769	1.38 767	0.83 760	1.02 762	0.75 761

MANE	0.45 721	0.27 711	0.27 641	0.27 693	0.24 715	0.47 712	0.31 719	0.55 731	0.59 712	0.72 735	1.13 752	1.15 747	0.61 739	0.52 728	0.37 713	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.31 731	0.25 720	0.24 718

Dean	0.87 747	0.86 753	0.79 743	0.81 749	0.56 745	0.90 746	0.63 748	1.15 768	1.73 767	1.15 762	1.15 753	1.31 752	0.99 759	0.81 746	0.81 755	0.57 748	0.56 764	0.77 753	0.64 752	0.66 749	0.58 749

notaker	0.97 751	1.11 757	0.98 749	1.13 760	0.81 758	0.73 735	0.68 754	0.93 750	1.16 754	1.18 764	1.18 754	1.41 756	1.16 765	1.08 762	0.69 750	0.81 760	0.64 768	1.17 763	0.79 759	0.98 760	0.80 762

WAO-7	0.79 743	0.78 748	0.54 706	0.85 751	0.67 753	0.74 736	0.68 754	1.05 758	1.32 758	0.90 752	1.20 755	1.04 742	0.92 756	0.69 740	0.66 746	0.60 751	0.62 767	0.67 745	0.68 755	0.64 747	0.58 749

LVE	0.83 746	0.85 752	0.85 746	0.80 748	0.56 745	1.04 755	0.65 751	1.05 758	1.47 763	0.96 754	1.22 756	1.10 746	0.85 752	0.83 747	0.71 751	0.49 744	0.55 763	0.76 752	0.60 751	0.65 748	0.59 754

KSHMR	1.09 754	1.17 758	0.88 747	1.25 763	1.00 762	0.99 751	0.96 760	1.13 766	1.37 759	1.16 763	1.29 757	1.41 756	0.96 758	1.01 759	0.92 756	1.03 769	1.08 771	1.20 764	1.03 765	1.01 761	0.97 764

WAO-8	0.91 748	0.81 750	0.65 723	0.94 755	0.69 754	0.90 746	0.67 752	1.07 762	1.83 769	1.06 759	1.45 758	1.30 750	1.07 761	0.84 748	0.78 752	0.74 757	0.53 760	0.86 755	0.75 757	0.69 753	0.62 755

Venus	0.91 748	0.81 750	0.65 723	0.94 755	0.69 754	0.90 746	0.67 752	1.07 762	1.83 769	1.06 759	1.45 758	1.30 750	1.07 761	0.84 748	0.78 752	0.74 757	0.53 760	0.86 755	0.75 757	0.69 753	0.62 755

HanzoNet	1.29 756	1.26 761	1.19 755	1.12 759	0.85 759	1.02 754	0.83 756	1.03 757	1.48 764	1.64 767	1.61 760	2.50 765	1.72 768	1.61 764	1.61 762	1.26 771	0.80 770	1.31 766	1.01 764	1.02 762	0.86 763

JetRed	1.62 757	1.46 762	2.98 761	0.92 754	1.21 763	4.99 769	1.53 767	1.27 770	1.39 760	1.83 768	1.74 761	1.60 761	0.95 757	1.41 763	2.45 770	0.90 763	1.60 773	0.93 758	0.90 763	1.35 764	0.99 765

noway3	3.64 766	5.28 778	3.79 768	12.26 781	11.84 781	4.53 766	3.92 771	1.06 760	0.48 680	0.88 749	1.98 762	6.32 775	0.46 723	3.32 771	2.57 772	0.95 768	0.15 693	1.93 773	1.76 770	5.67 776	3.69 779

noway2	3.60 763	5.21 777	3.74 767	12.26 781	11.84 781	4.51 765	3.91 769	1.00 756	0.48 680	0.89 750	1.98 762	6.35 776	0.41 712	2.90 767	2.47 771	0.93 764	0.13 674	1.92 772	1.77 774	5.66 775	3.67 776

zzzz4	3.62 764	5.55 781	4.00 772	12.27 783	11.85 784	4.49 763	3.91 769	1.10 765	0.42 657	0.85 746	2.01 764	6.20 772	0.44 719	3.00 768	2.25 764	0.94 765	0.15 693	1.93 773	1.76 770	5.70 777	3.67 776

noway4	3.64 766	5.53 780	3.97 770	12.24 780	11.84 781	4.58 767	3.96 773	1.14 767	0.45 675	0.82 744	2.01 764	6.19 771	0.43 718	3.04 770	2.29 767	0.94 765	0.15 693	1.93 773	1.76 770	5.75 779	3.71 780

noway1	3.62 764	5.55 781	3.97 770	12.27 783	11.85 784	4.50 764	3.92 771	1.09 764	0.42 657	0.85 746	2.01 764	6.22 773	0.44 719	3.00 768	2.25 764	0.94 765	0.15 693	1.93 773	1.76 770	5.70 777	3.67 776

TCMNet-wrong-test	3.67 768	5.48 779	3.89 769	12.18 779	11.75 780	4.65 768	3.88 768	1.06 760	0.72 733	1.09 761	2.15 767	6.30 774	0.53 728	3.43 773	2.36 769	0.89 762	0.20 717	1.87 770	1.69 769	5.57 774	3.62 775

fsdfsdds	0.52 727	0.19 673	0.67 731	0.33 713	0.18 690	0.48 714	0.32 721	0.53 727	1.00 750	0.73 739	2.21 768	1.03 741	0.86 753	0.34 683	0.45 730	0.16 688	0.16 703	0.26 712	0.18 700	0.14 660	0.15 677

MADNet++	1.95 759	1.75 763	1.59 759	1.82 765	1.69 765	2.33 762	1.40 766	2.35 772	2.09 771	2.57 772	2.36 769	2.24 764	2.17 770	2.28 765	2.34 768	1.87 774	1.66 774	1.54 768	1.34 768	1.92 766	1.77 769

ASD4	3.54 762	3.38 768	2.05 760	1.72 764	2.51 767	9.03 774	17.71 778	2.25 771	5.51 775	2.46 771	2.81 770	2.03 762	3.36 773	2.73 766	5.06 773	1.22 770	1.34 772	1.13 762	1.33 767	1.68 765	1.49 768

TARStereo	0.72 740	0.18 668	0.56 712	0.27 693	0.21 707	1.35 759	0.25 672	0.59 736	1.65 766	0.68 730	5.01 771	1.08 745	0.81 750	0.38 703	0.30 688	0.18 699	0.15 693	0.20 699	0.19 702	0.17 694	0.23 716

USTest	6.22 770	2.73 766	3.00 762	6.57 773	7.29 772	14.37 778	21.57 779	7.00 781	9.56 780	5.34 778	6.10 772	5.72 770	7.64 777	6.41 777	6.96 777	1.97 775	3.42 780	1.64 769	2.15 777	2.66 767	2.36 770

Selective-IGEV-i1pa	2.80 760	3.51 769	0.67 731	0.28 697	0.14 636	10.22 775	0.43 736	4.36 773	3.63 772	3.53 773	6.92 773	3.47 766	1.97 769	13.41 787	2.26 766	0.36 735	0.15 693	0.13 644	0.10 592	0.15 677	0.35 737

xxxxx1	7.79 771	5.02 774	7.31 775	3.12 767	3.85 768	16.35 780	22.88 780	5.86 778	8.69 777	7.97 779	8.54 774	9.12 781	8.27 778	10.18 779	10.92 778	2.42 776	2.45 776	3.56 779	12.37 785	3.77 769	3.06 772

tt_ll	7.79 771	5.02 774	7.31 775	3.12 767	3.85 768	16.35 780	22.88 780	5.86 778	8.69 777	7.97 779	8.54 774	9.12 781	8.27 778	10.18 779	10.92 778	2.42 776	2.45 776	3.56 779	12.37 785	3.77 769	3.06 772

ff	7.79 771	5.02 774	7.31 775	3.12 767	3.85 768	16.35 780	22.88 780	5.86 778	8.69 777	7.97 779	8.54 774	9.12 781	8.27 778	10.18 779	10.92 778	2.42 776	2.45 776	3.56 779	12.37 785	3.77 769	3.06 772

iinet-test	10.48 780	8.09 784	7.54 779	10.26 774	10.94 776	18.00 784	25.26 786	11.33 786	13.28 782	9.69 783	9.85 777	9.42 784	11.17 783	11.02 783	12.78 784	6.59 784	8.30 783	5.56 782	6.56 778	6.89 780	7.02 782

IINet	10.48 780	8.09 784	7.54 779	10.26 774	10.94 776	18.00 784	25.26 786	11.33 786	13.28 782	9.69 783	9.85 777	9.42 784	11.17 783	11.02 783	12.78 784	6.59 784	8.30 783	5.56 782	6.56 778	6.89 780	7.02 782

DPSMNet_ROB	8.06 775	4.48 770	8.63 783	5.37 772	10.74 775	8.32 772	22.98 784	5.46 775	13.36 785	5.12 776	9.92 779	5.08 768	10.40 781	5.53 776	12.58 781	3.80 780	8.00 781	3.50 777	7.02 782	3.83 772	7.14 784

DGTPSM_ROB	8.06 775	4.48 770	8.63 783	5.35 770	10.72 774	8.32 772	22.97 783	5.46 775	13.35 784	5.12 776	9.92 779	5.08 768	10.40 781	5.52 775	12.58 781	3.79 779	8.00 781	3.50 777	7.02 782	3.83 772	7.14 784

Anonymous_1	10.96 783	7.92 783	7.46 778	10.33 776	10.06 773	18.65 786	26.34 788	11.06 785	13.44 786	9.40 782	10.05 781	9.67 786	11.23 785	10.73 782	12.72 783	6.42 783	8.38 785	5.77 784	10.61 784	12.12 785	6.77 781

DPSM_ROB	11.15 784	8.58 786	8.00 781	10.88 777	11.58 778	19.10 787	26.71 789	12.05 788	14.07 789	10.36 785	10.84 782	10.33 787	11.86 786	11.70 785	13.54 786	6.99 786	8.79 786	5.89 785	6.95 780	7.29 782	7.42 786

DPSM	11.15 784	8.58 786	8.00 781	10.88 777	11.58 778	19.10 787	26.71 789	12.05 788	14.07 789	10.36 785	10.84 782	10.33 787	11.86 786	11.70 785	13.54 786	6.99 786	8.79 786	5.89 785	6.95 780	7.29 782	7.42 786

UHP	1.94 758	0.24 697	1.06 751	0.34 717	0.18 690	5.35 770	0.24 655	0.86 746	4.09 773	2.33 770	11.82 784	7.01 777	2.71 772	0.87 752	0.60 742	0.17 694	0.14 685	0.19 695	0.17 695	0.21 705	0.16 689

HaxPig	15.71 786	18.52 800	19.18 795	16.89 787	15.89 788	7.73 771	7.60 774	13.31 790	10.82 781	15.42 788	14.91 785	15.98 789	14.92 788	15.58 788	15.98 788	18.95 796	16.73 789	19.46 800	18.08 796	19.26 797	19.05 801

LRCNet_RVC	10.62 782	13.42 789	7.30 774	18.92 788	2.07 766	0.33 686	0.30 713	5.59 777	0.48 680	13.03 787	17.94 786	8.87 780	5.65 775	4.79 774	1.89 763	23.51 801	2.73 779	27.55 804	25.71 804	16.07 796	16.33 798

MEDIAN_ROB	20.38 790	24.04 801	23.31 798	21.23 789	21.71 791	10.40 777	7.92 775	17.64 791	15.50 791	20.12 792	19.70 787	20.34 790	20.32 789	21.19 789	21.13 791	23.81 802	21.81 798	24.98 803	23.76 803	24.71 802	23.93 804

LSM0	22.87 798	17.28 792	18.96 792	22.19 796	29.04 800	38.42 798	53.71 793	24.28 799	28.31 793	20.78 799	21.00 788	21.43 798	24.16 799	23.50 798	27.39 796	14.09 794	17.38 790	11.84 794	14.04 792	14.73 794	14.89 789

RSGM-EC	20.36 788	4.73 772	0.68 733	16.76 785	16.92 789	21.28 789	27.18 791	10.46 783	14.04 787	18.00 789	21.31 789	22.24 799	21.82 790	22.57 790	17.63 789	62.81 804	33.79 804	20.14 801	18.10 797	20.18 798	16.45 799

acva	20.36 788	4.73 772	0.68 733	16.76 785	16.92 789	21.28 789	27.18 791	10.46 783	14.04 787	18.00 789	21.31 789	22.24 799	21.82 790	22.57 790	17.63 789	62.81 804	33.79 804	20.14 801	18.10 797	20.18 798	16.45 799

RAFT-FEzeroshot	22.43 792	17.33 793	15.98 785	22.02 792	23.31 795	38.34 792	53.82 798	24.05 794	28.39 794	20.61 796	21.76 791	20.88 794	23.92 797	23.41 793	27.42 797	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.02 790	14.69 791	14.97 793

RAFT-FE	22.43 792	17.33 793	15.98 785	22.02 792	23.31 795	38.34 792	53.82 798	24.05 794	28.39 794	20.61 796	21.76 791	20.88 794	23.92 797	23.41 793	27.42 797	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.02 790	14.69 791	14.97 793

CasAABBNet	22.42 791	17.33 793	16.01 787	22.01 791	23.28 793	38.32 791	53.80 796	24.14 796	28.41 796	20.60 795	21.77 793	20.89 797	23.91 795	23.43 795	27.36 795	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.01 789	14.67 790	14.95 792

Hybrid-DGEV	22.47 795	17.40 798	16.14 789	22.00 790	23.29 794	38.36 794	53.80 796	24.43 801	28.63 800	20.59 794	21.81 794	20.88 794	23.91 795	23.45 796	27.42 797	14.08 792	17.69 792	11.83 790	14.06 793	14.65 788	14.93 791

FlowAnything	22.44 794	17.35 796	16.14 789	22.07 795	23.23 792	38.39 796	53.77 794	24.25 798	28.44 797	20.96 800	21.82 795	20.70 792	23.84 793	23.49 797	27.14 793	14.04 788	17.79 797	11.75 788	14.15 794	14.65 788	14.89 789

Selective-RAFT-Error	22.47 795	17.37 797	16.09 788	22.06 794	23.34 797	38.39 796	53.83 800	24.29 800	28.47 798	20.74 798	21.83 796	20.81 793	23.90 794	23.54 799	27.53 800	14.08 792	17.69 792	11.82 789	14.00 788	14.69 791	15.00 795

fast-reg	22.85 797	17.43 799	19.15 794	22.22 797	24.34 798	38.36 794	53.78 795	24.23 797	28.52 799	20.55 793	22.05 797	20.54 791	23.77 792	23.21 792	27.31 794	14.18 795	17.47 791	14.33 795	14.96 795	15.81 795	14.81 788

AVERAGE_ROB	24.90 799	29.20 804	28.14 801	24.89 798	24.64 799	17.75 783	11.12 776	21.45 793	19.93 792	25.12 801	24.46 798	25.12 801	25.46 800	24.69 800	22.83 792	29.76 803	27.13 803	28.97 805	27.95 805	29.91 803	29.47 805

PML	8.91 777	9.34 788	6.13 773	5.35 770	6.41 771	14.99 779	23.38 785	5.27 774	6.83 776	18.04 791	28.19 799	7.67 778	6.83 776	7.85 778	5.75 774	5.35 781	1.83 775	5.95 787	1.93 775	8.64 784	2.52 771

zzzzzz3	32.30 800	13.60 790	18.91 791	39.10 801	40.27 803	58.35 801	74.04 802	33.28 803	42.63 802	31.37 802	33.03 800	30.65 802	36.33 803	37.51 803	43.96 803	20.73 797	26.80 801	16.52 796	20.79 799	12.34 786	15.78 796

zzz1	32.32 801	13.62 791	19.04 793	39.10 801	40.27 803	58.39 802	73.98 801	33.31 804	42.69 805	31.39 803	33.04 801	30.66 803	36.33 803	37.52 804	43.96 803	20.74 798	26.81 802	16.53 797	20.80 800	12.35 787	15.78 796

zzzz2	33.88 802	26.18 802	24.44 799	33.40 799	35.10 801	58.13 799	81.44 803	37.02 805	42.64 803	31.75 804	33.25 802	31.23 804	35.81 801	34.90 801	40.56 801	21.21 799	26.75 799	18.05 798	21.21 801	22.06 800	22.50 802

noway5	33.88 802	26.18 802	24.44 799	33.40 799	35.10 801	58.13 799	81.44 803	37.02 805	42.64 803	31.75 804	33.25 802	31.23 804	35.81 801	34.90 801	40.56 801	21.21 799	26.75 799	18.05 798	21.21 801	22.06 800	22.50 802

Selective-IGEV-i16pa	18.58 787	3.30 767	1.09 752	0.21 607	0.18 690	103.68 804	0.28 695	19.87 792	40.73 801	4.16 774	56.45 804	8.07 779	2.59 771	123.95 806	5.89 776	0.18 699	0.12 659	0.09 527	0.12 648	0.12 624	0.51 746

ccccc	245.47 805	285.66 806	306.18 805	368.85 806	370.60 806	123.16 805	145.33 806	115.05 807	110.08 807	126.68 806	110.87 805	122.83 807	165.88 806	252.94 807	276.56 806	384.56 807	353.86 807	254.69 807	223.00 807	425.87 807	386.83 807

test_example2	98.32 804	94.13 805	45.89 802	96.35 803	109.85 805	88.61 803	95.45 805	25.75 802	94.37 806	130.00 807	126.06 806	58.17 806	74.63 805	88.51 805	79.96 805	150.23 806	221.02 806	77.62 806	99.10 806	113.75 806	96.94 806

FADE		0.33 723		0.33 713	0.25 721			0.64 739	1.07 751	0.43 706		0.42 691		0.70 741		0.30 729	0.21 729	0.41 735	0.38 736	0.23 712	0.22 714

Low-res two-view benchmark