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

NBS	0.07 9	0.07 272	0.08 79	0.17 335	0.07 161	0.07 49	0.13 220	0.05 1	0.07 31	0.06 44	0.09 210	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 133	0.05 56	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.04 91

anonymous	0.08 116	0.05 49	0.12 350	0.16 244	0.08 271	0.05 5	0.13 220	0.10 46	0.14 276	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.04 1	0.07 10	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

DepthFocus	0.08 116	0.04 2	0.15 501	0.12 7	0.09 407	0.07 49	0.12 133	0.10 46	0.05 6	0.09 234	0.05 7	0.07 160	0.04 1	0.08 35	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.04 91

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 138	0.08 79	0.17 335	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.13 150	0.07 31	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.04 1	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

GASTEREO	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.19 524	0.07 161	0.07 49	0.12 133	0.14 189	0.11 152	0.10 285	0.09 210	0.07 160	0.04 1	0.12 344	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

MSCF	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.19 524	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.14 189	0.11 152	0.10 285	0.09 210	0.07 160	0.04 1	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 49	0.11 300	0.14 82	0.06 48	0.07 49	0.13 220	0.09 29	0.07 31	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 35	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 2	0.10 235	0.15 143	0.05 4	0.07 49	0.11 86	0.09 29	0.04 2	0.06 44	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.05 243

SCV	0.08 116	0.09 501	0.08 79	0.15 143	0.08 271	0.10 253	0.13 220	0.10 46	0.12 196	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.04 1	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.06 347	0.04 91

FoundationStereo	0.06 1	0.04 2	0.08 79	0.12 7	0.05 4	0.09 180	0.13 220	0.06 2	0.09 81	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.06 4	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.04 91

AIO_rvc	0.07 9	0.06 138	0.08 79	0.15 143	0.06 48	0.08 110	0.14 299	0.09 29	0.08 45	0.07 109	0.08 169	0.07 160	0.04 1	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 116	0.06 138	0.11 300	0.14 82	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.14 189	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.05 4	0.04 1	0.10 151	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 220	0.10 564	0.31 687	0.15 143	0.06 48	0.08 110	0.14 299	0.10 46	0.10 115	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.04 1	0.11 241	0.07 11	0.12 652	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.05 204	0.05 243

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 138	0.08 79	0.17 335	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.13 150	0.07 31	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.04 1	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 2	0.09 159	0.12 7	0.04 1	0.07 49	0.11 86	0.13 150	0.07 31	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.05 15	0.05 1	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

low	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.14 82	0.07 161	0.08 110	0.12 133	0.12 108	0.09 81	0.06 44	0.05 7	0.06 56	0.05 15	0.12 344	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

F5.5	0.07 9	0.06 138	0.06 15	0.19 524	0.06 48	0.09 180	0.11 86	0.14 189	0.06 13	0.05 2	0.06 32	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

AnonStereo	0.09 220	0.08 411	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.09 180	0.10 47	0.19 387	0.13 242	0.08 175	0.08 169	0.06 56	0.05 15	0.13 403	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

test410_97500	0.07 9	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.07 49	0.08 9	0.10 46	0.09 81	0.06 44	0.05 7	0.05 4	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 9	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.07 49	0.08 9	0.10 46	0.09 81	0.06 44	0.05 7	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.07 11	0.04 11	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 9	0.10 564	0.08 79	0.13 25	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.08 15	0.09 81	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 204	0.04 91

DNSM	0.09 220	0.05 49	0.07 30	0.14 82	0.06 48	0.07 49	0.13 220	0.12 108	0.11 152	0.09 234	0.09 210	0.08 234	0.05 15	0.18 564	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.13 671	0.10 608

testmc14	0.07 9	0.05 49	0.06 15	0.15 143	0.05 4	0.09 180	0.13 220	0.08 15	0.08 45	0.07 109	0.09 210	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

depth_test_26	0.08 116	0.04 2	0.11 300	0.13 25	0.07 161	0.07 49	0.11 86	0.12 108	0.11 152	0.09 234	0.07 96	0.08 234	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.08 481	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.06 347	0.07 454

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 49	0.06 15	0.15 143	0.05 4	0.09 180	0.13 220	0.10 46	0.09 81	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

DNS	0.09 220	0.06 138	0.08 79	0.14 82	0.06 48	0.06 16	0.12 133	0.12 108	0.09 81	0.08 175	0.08 169	0.08 234	0.05 15	0.17 539	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.03 1	0.13 671	0.09 576

MGA	0.07 9	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.08 110	0.09 28	0.12 108	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.05 243

CAR	0.07 9	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.06 48	0.07 49	0.08 9	0.12 108	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.13 25	0.06 48	0.07 49	0.08 9	0.12 108	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

CR7Stereo	0.07 9	0.08 411	0.07 30	0.17 335	0.07 161	0.08 110	0.13 220	0.10 46	0.10 115	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

ARStereo	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.11 76	0.13 242	0.08 175	0.08 169	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.05 4	0.07 49	0.13 220	0.12 108	0.12 196	0.09 234	0.08 169	0.07 160	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.16 244	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.10 46	0.08 45	0.06 44	0.09 210	0.06 56	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 49	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.07 49	0.13 220	0.09 29	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.15 388	0.12 108	0.11 152	0.06 44	0.11 305	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 116	0.06 138	0.17 570	0.15 143	0.06 48	0.06 16	0.13 220	0.13 150	0.13 242	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 116	0.06 138	0.07 30	0.16 244	0.06 48	0.06 16	0.14 299	0.14 189	0.14 276	0.07 109	0.10 250	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 9	0.04 2	0.09 159	0.13 25	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 44	0.05 7	0.08 234	0.05 15	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

PSi22b	0.06 1	0.04 2	0.09 159	0.13 25	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 44	0.06 32	0.08 234	0.05 15	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

PSi22a	0.06 1	0.04 2	0.09 159	0.12 7	0.05 4	0.06 16	0.11 86	0.06 2	0.06 13	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.05 15	0.08 35	0.09 133	0.07 395	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91

Foundation-i32	0.06 1	0.04 2	0.09 159	0.13 25	0.04 1	0.06 16	0.12 133	0.06 2	0.05 6	0.06 44	0.05 7	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

Test_v1	0.07 9	0.04 2	0.06 15	0.13 25	0.06 48	0.08 110	0.11 86	0.15 235	0.12 196	0.06 44	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 35	0.10 248	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 49	0.08 79	0.15 143	0.07 161	0.08 110	0.12 133	0.07 8	0.07 31	0.06 44	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

BStereo	0.08 116	0.06 138	0.16 538	0.15 143	0.08 271	0.07 49	0.09 28	0.15 235	0.16 346	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.11 341	0.04 11	0.05 318	0.05 66	0.07 443	0.04 54	0.04 91

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 79	0.12 7	0.04 1	0.06 16	0.12 133	0.07 8	0.07 31	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.08 35	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.04 91
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 220	0.06 138	0.16 538	0.15 143	0.08 271	0.11 311	0.09 28	0.18 356	0.16 346	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.11 341	0.04 11	0.05 318	0.05 66	0.07 443	0.04 54	0.04 91

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.12 366	0.10 47	0.11 76	0.11 152	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.13 25	0.08 271	0.08 110	0.14 299	0.10 46	0.09 81	0.08 175	0.10 250	0.06 56	0.05 15	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

GSStereo	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.13 25	0.08 271	0.08 110	0.14 299	0.11 76	0.12 196	0.08 175	0.10 250	0.05 4	0.05 15	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

GS-Stereo							0.14 299	0.11 76	0.12 196	0.08 175	0.10 250	0.05 4	0.05 15	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

gasm-f	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.13 25	0.08 271	0.08 110	0.14 299	0.10 46	0.09 81	0.08 175	0.10 250	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.05 243

252Zero-FE	0.08 116	0.04 2	0.09 159	0.13 25	0.07 161	0.12 366	0.11 86	0.13 150	0.14 276	0.06 44	0.05 7	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.06 364

asda	0.07 9	0.08 411	0.08 79	0.16 244	0.06 48	0.06 16	0.10 47	0.16 281	0.10 115	0.06 44	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.10 151	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

IGEV	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.13 25	0.06 48	0.09 180	0.12 133	0.14 189	0.10 115	0.06 44	0.09 210	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

111111	0.07 9	0.04 2	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.05 5	0.10 47	0.11 76	0.09 81	0.06 44	0.06 32	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.07 435	0.06 364

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 49	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.07 49	0.12 133	0.09 29	0.09 81	0.06 44	0.04 1	0.05 4	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 49	0.08 79	0.17 335	0.05 4	0.06 16	0.11 86	0.08 15	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 49	0.08 79	0.17 335	0.05 4	0.07 49	0.11 86	0.08 15	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.04 1	0.13 220	0.10 46	0.10 115	0.05 2	0.11 305	0.07 160	0.05 15	0.07 10	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

HART	0.08 116	0.07 272	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.10 253	0.16 462	0.13 150	0.11 152	0.08 175	0.10 250	0.07 160	0.05 15	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.04 91

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 138	0.08 79	0.13 25	0.07 161	0.07 49	0.14 299	0.09 29	0.09 81	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91
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	0.08 116	0.07 272	0.07 30	0.16 244	0.09 407	0.08 110	0.15 388	0.11 76	0.12 196	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.11 241	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.05 243

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.22 656	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.10 46	0.10 115	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.06 347	0.04 91

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.15 662	0.17 570	0.11 1	0.05 4	0.05 5	0.11 86	0.08 15	0.08 45	0.06 44	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.09 74	0.08 44	0.08 481	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.04 91

AIO_test	0.07 9	0.05 49	0.07 30	0.15 143	0.07 161	0.06 16	0.14 299	0.10 46	0.10 115	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.08 35	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

AIO-test2	0.10 301	0.08 411	0.10 235	0.23 680	0.08 271	0.11 311	0.10 47	0.23 478	0.23 498	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.05 15	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.08 461	0.09 574	0.05 204	0.05 243

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 49	0.07 30	0.14 82	0.06 48	0.10 253	0.13 220	0.07 8	0.13 242	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

dual_stereo	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.15 143	0.05 4	0.05 5	0.13 220	0.12 108	0.08 45	0.07 109	0.06 32	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

Occ-G	0.08 116	0.05 49	0.06 15	0.14 82	0.07 161	0.08 110	0.14 299	0.13 150	0.15 304	0.07 109	0.11 305	0.07 160	0.05 15	0.09 74	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

U	0.08 116	0.07 272	0.09 159	0.19 524	0.10 523	0.10 253	0.13 220	0.12 108	0.17 377	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.06 347	0.05 243

AIO-Stereo	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.18 440	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.15 235	0.09 81	0.08 175	0.08 169	0.07 160	0.05 15	0.11 241	0.08 44	0.05 56	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

RSM++	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.11 76	0.11 152	0.08 175	0.06 32	0.07 160	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.03 2

RSM	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.12 108	0.10 115	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.05 15	0.11 241	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 49	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.07 49	0.13 220	0.09 29	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.05 15	0.09 74	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

MIM_Stereo	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.15 143	0.07 161	0.06 16	0.12 133	0.20 400	0.14 276	0.13 402	0.13 348	0.09 280	0.05 15	0.12 344	0.08 44	0.05 56	0.06 482	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.05 243

EGLCR-Stereo	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.06 48	0.10 253	0.12 133	0.11 76	0.16 346	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.05 15	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

CroCo-Stereo Lap2	0.09 220	0.09 501	0.08 79	0.22 656	0.09 407	0.09 180	0.19 596	0.16 281	0.12 196	0.09 234	0.10 250	0.05 4	0.05 15	0.08 35	0.08 44	0.06 200	0.06 482	0.07 360	0.05 227	0.05 204	0.05 243

iRaft-Stereo_20w	0.09 220	0.05 49	0.13 411	0.14 82	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.18 356	0.10 115	0.11 322	0.08 169	0.08 234	0.05 15	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 116	0.08 411	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.07 49	0.09 28	0.13 150	0.12 196	0.08 175	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 272	0.06 15	0.17 335	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.12 108	0.08 45	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.06 79	0.08 35	0.06 4	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

F8.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.10 47	0.12 108	0.06 13	0.05 2	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.09 74	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

FORCE_9	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.12 108	0.06 13	0.05 2	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.09 74	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

FORCE_8	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.19 524	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.12 108	0.06 13	0.06 44	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.09 74	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

F7	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 440	0.05 4	0.07 49	0.09 28	0.13 150	0.05 6	0.05 2	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

FORCE_5	0.07 9	0.05 49	0.06 15	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.11 86	0.12 108	0.04 2	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.09 74	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91

FORCE_6	0.07 9	0.07 272	0.04 1	0.18 440	0.05 4	0.09 180	0.10 47	0.12 108	0.06 13	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

EE1	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.15 143	0.07 161	0.07 49	0.10 47	0.16 281	0.12 196	0.08 175	0.05 7	0.06 56	0.06 79	0.13 403	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.05 243

rgla	0.07 9	0.06 138	0.06 15	0.16 244	0.06 48	0.08 110	0.10 47	0.09 29	0.08 45	0.07 109	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

416test1013	0.07 9	0.06 138	0.06 15	0.16 244	0.07 161	0.10 253	0.10 47	0.09 29	0.07 31	0.07 109	0.07 96	0.05 4	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

416test	0.07 9	0.07 272	0.06 15	0.17 335	0.07 161	0.09 180	0.10 47	0.09 29	0.08 45	0.07 109	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

SCION-M(vits-remse)	0.08 116	0.06 138	0.12 350	0.24 689	0.05 4	0.07 49	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.08 481	0.06 482	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 220	0.13 638	0.12 350	0.24 689	0.16 695	0.25 665	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 116	0.06 138	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.09 180	0.13 220	0.10 46	0.09 81	0.08 175	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.13 403	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 220	0.08 411	0.08 79	0.21 636	0.09 407	0.08 110	0.11 86	0.10 46	0.09 81	0.07 109	0.10 250	0.05 4	0.06 79	0.14 441	0.11 341	0.05 56	0.06 482	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

small-0shot	0.07 9	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.07 161	0.06 16	0.13 220	0.09 29	0.08 45	0.05 2	0.10 250	0.06 56	0.06 79	0.06 4	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

quiztm	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.09 180	0.14 299	0.14 189	0.12 196	0.07 109	0.07 96	0.05 4	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.04 54	0.03 2

monster-pro	0.07 9	0.06 138	0.05 2	0.15 143	0.05 4	0.07 49	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DN	0.10 301	0.05 49	0.09 159	0.14 82	0.09 407	0.12 366	0.18 555	0.17 321	0.16 346	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.06 79	0.08 35	0.09 133	0.11 627	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.09 576

canet-new	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.19 524	0.06 48	0.07 49	0.12 133	0.12 108	0.13 242	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.03 2

bcnet-new	0.07 9	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.07 49	0.10 47	0.09 29	0.14 276	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

LWStereo	0.07 9	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.11 76	0.10 115	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

LMStereo	0.07 9	0.07 272	0.09 159	0.19 524	0.06 48	0.07 49	0.12 133	0.11 76	0.13 242	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.09 74	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.03 2

FCBStereo	0.08 116	0.07 272	0.09 159	0.18 440	0.06 48	0.11 311	0.11 86	0.10 46	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

PSGStereo	0.08 116	0.07 272	0.09 159	0.18 440	0.06 48	0.11 311	0.11 86	0.10 46	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

MUNStereo	0.08 116	0.07 272	0.09 159	0.18 440	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.10 46	0.09 81	0.09 234	0.08 169	0.08 234	0.06 79	0.12 344	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

TOTStereo	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.08 110	0.11 86	0.14 189	0.12 196	0.09 234	0.09 210	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 116	0.08 411	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.07 49	0.09 28	0.13 150	0.12 196	0.08 175	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.03 2

ACMStereo	0.08 116	0.09 501	0.08 79	0.19 524	0.06 48	0.07 49	0.10 47	0.14 189	0.15 304	0.06 44	0.08 169	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

KABStereo	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.19 524	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.16 281	0.15 304	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.11 311	0.14 299	0.12 108	0.11 152	0.07 109	0.11 305	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.14 299	0.13 150	0.12 196	0.07 109	0.09 210	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 116	0.06 138	0.15 501	0.14 82	0.06 48	0.08 110	0.13 220	0.13 150	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 116	0.06 138	0.07 30	0.17 335	0.06 48	0.07 49	0.14 299	0.13 150	0.16 346	0.05 2	0.10 250	0.06 56	0.06 79	0.08 35	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 116	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.11 311	0.12 133	0.15 235	0.15 304	0.08 175	0.12 328	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 116	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.11 311	0.13 220	0.14 189	0.14 276	0.08 175	0.13 348	0.05 4	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 116	0.07 272	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.15 235	0.14 276	0.08 175	0.11 305	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 116	0.05 49	0.12 350	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.14 299	0.12 108	0.12 196	0.07 109	0.09 210	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

PSi22	0.08 116	0.06 138	0.11 300	0.16 244	0.07 161	0.08 110	0.10 47	0.14 189	0.08 45	0.08 175	0.06 32	0.10 318	0.06 79	0.12 344	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

Foundation-i1b	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.14 82	0.05 4	0.09 180	0.12 133	0.13 150	0.10 115	0.09 234	0.10 250	0.09 280	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.13 25	0.05 4	0.13 424	0.13 220	0.12 108	0.09 81	0.11 322	0.11 305	0.11 349	0.06 79	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

Selective-IGEV-i16pc	0.13 463	0.06 138	0.13 411	0.15 143	0.11 578	0.38 731	0.16 462	0.23 478	0.16 346	0.10 285	0.15 385	0.09 280	0.06 79	0.13 403	0.10 248	0.10 595	0.08 594	0.06 240	0.07 443	0.09 574	0.09 576

gcap_with_dpt	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.13 150	0.13 242	0.08 175	0.12 328	0.04 1	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

DispViT+	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.13 25	0.06 48	0.05 5	0.11 86	0.18 356	0.16 346	0.09 234	0.08 169	0.07 160	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.15 143	0.07 161	0.06 16	0.14 299	0.07 8	0.10 115	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91

WQFJA1++	0.08 116	0.04 2	0.11 300	0.14 82	0.07 161	0.11 311	0.11 86	0.11 76	0.07 31	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.06 364

DLNR-FE	10.43 811	1.83 798	19.53 829	120.75 837	13.06 818	0.06 16	0.13 220	0.23 478	0.10 115	0.07 109	0.10 250	0.09 280	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.13 678	0.04 26	0.06 240	0.04 73	52.01 839	0.04 91

Select-FE	0.11 355	0.06 138	0.20 621	0.15 143	0.11 578	0.11 311	0.13 220	0.21 427	0.18 411	0.09 234	0.11 305	0.10 318	0.06 79	0.12 344	0.09 133	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.08 526	0.06 347	0.08 527

IGEV-FE	0.09 220	0.05 49	0.12 350	0.13 25	0.08 271	0.12 366	0.13 220	0.17 321	0.11 152	0.10 285	0.06 32	0.09 280	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.05 243

DDF-Stereo	0.08 116	0.04 2	0.09 159	0.15 143	0.10 523	0.06 16	0.13 220	0.09 29	0.14 276	0.06 44	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.08 509	0.05 243

Zero-FE251	0.07 9	0.05 49	0.09 159	0.13 25	0.06 48	0.12 366	0.12 133	0.11 76	0.10 115	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

MonStereo	0.07 9	0.06 138	0.05 2	0.15 143	0.05 4	0.08 110	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 138	0.05 2	0.15 143	0.05 4	0.08 110	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 2	0.09 159	0.13 25	0.06 48	0.05 5	0.09 28	0.11 76	0.07 31	0.06 44	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 243

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 49	0.09 159	0.14 82	0.06 48	0.08 110	0.09 28	0.13 150	0.13 242	0.05 2	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.08 35	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.04 91

zero-FE	0.08 116	0.04 2	0.09 159	0.15 143	0.10 523	0.05 5	0.14 299	0.09 29	0.14 276	0.07 109	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.08 509	0.05 243

AdaDepth	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.18 440	0.06 48	0.11 311	0.12 133	0.09 29	0.07 31	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.10 248	0.04 11	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

S2M2_XL	0.08 116	0.06 138	0.12 350	0.12 7	0.08 271	0.09 180	0.09 28	0.07 8	0.07 31	0.08 175	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.09 133	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.05 227	0.08 509	0.06 364
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 9	0.08 411	0.07 30	0.16 244	0.07 161	0.08 110	0.08 9	0.11 76	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 9	0.08 411	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.07 49	0.10 47	0.18 356	0.11 152	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.14 82	0.06 48	0.08 110	0.08 9	0.10 46	0.15 304	0.08 175	0.10 250	0.07 160	0.06 79	0.08 35	0.10 248	0.05 56	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 91

4.25_new	0.07 9	0.08 411	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.08 9	0.14 189	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.12 344	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 9	0.08 411	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.08 9	0.14 189	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.12 344	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 9	0.09 501	0.08 79	0.15 143	0.07 161	0.06 16	0.10 47	0.14 189	0.11 152	0.06 44	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.08 35	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 501	0.08 79	0.15 143	0.07 161	0.06 16	0.10 47	0.14 189	0.11 152	0.06 44	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.08 35	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 411	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.08 9	0.14 189	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.12 344	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 9	0.08 411	0.08 79	0.16 244	0.06 48	0.07 49	0.08 9	0.12 108	0.08 45	0.07 109	0.07 96	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.10 248	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.16 244	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.10 46	0.10 115	0.07 109	0.06 32	0.09 280	0.06 79	0.08 35	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.13 25	0.06 48	0.08 110	0.08 9	0.18 356	0.12 196	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.09 74	0.11 341	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 91

3.25w_new	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.07 5	0.12 108	0.11 152	0.08 175	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.07 5	0.12 108	0.11 152	0.08 175	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 9	0.07 272	0.08 79	0.16 244	0.07 161	0.07 49	0.09 28	0.16 281	0.09 81	0.07 109	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.10 248	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 116	0.09 501	0.10 235	0.17 335	0.07 161	0.08 110	0.10 47	0.20 400	0.13 242	0.06 44	0.07 96	0.05 4	0.06 79	0.08 35	0.09 133	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 116	0.08 411	0.09 159	0.16 244	0.06 48	0.08 110	0.10 47	0.20 400	0.15 304	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.06 4	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.16 244	0.06 48	0.07 49	0.10 47	0.14 189	0.14 276	0.07 109	0.08 169	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 91

monsters	0.07 9	0.06 138	0.06 15	0.15 143	0.06 48	0.08 110	0.09 28	0.12 108	0.08 45	0.09 234	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.08 35	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 49	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.07 49	0.11 86	0.08 15	0.06 13	0.06 44	0.04 1	0.06 56	0.06 79	0.07 10	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.06 364

LGtest1	0.07 9	0.04 2	0.10 235	0.15 143	0.06 48	0.07 49	0.09 28	0.08 15	0.06 13	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.06 364

MM-Stereo_test3	0.10 301	0.07 272	0.07 30	0.18 440	0.07 161	0.12 366	0.19 596	0.24 502	0.19 431	0.06 44	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.06 482	0.07 360	0.05 227	0.05 204	0.04 91

MM-Stereo_test2	0.09 220	0.06 138	0.09 159	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.18 555	0.15 235	0.14 276	0.07 109	0.10 250	0.07 160	0.06 79	0.12 344	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 301	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.12 366	0.18 555	0.21 427	0.20 455	0.09 234	0.11 305	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

HUF	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.13 150	0.13 242	0.07 109	0.07 96	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

castereo++	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.15 143	0.05 4	0.14 461	0.12 133	0.11 76	0.15 304	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.08 35	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 116	0.06 138	0.11 300	0.14 82	0.09 407	0.10 253	0.12 133	0.10 46	0.12 196	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.06 364

MonSter	0.07 9	0.06 138	0.05 2	0.15 143	0.05 4	0.07 49	0.10 47	0.15 235	0.15 304	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.06 79	0.07 10	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 220	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.17 504	0.12 108	0.11 152	0.08 175	0.07 96	0.09 280	0.06 79	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.05 243
1: 1. 1
tt45	0.09 220	0.06 138	0.11 300	0.15 143	0.07 161	0.11 311	0.16 462	0.13 150	0.11 152	0.09 234	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.13 403	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

mms	0.09 220	0.07 272	0.08 79	0.16 244	0.08 271	0.10 253	0.16 462	0.12 108	0.11 152	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.06 79	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 220	0.07 272	0.09 159	0.17 335	0.08 271	0.11 311	0.16 462	0.11 76	0.12 196	0.08 175	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.12 344	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.03 2

WCG-NET	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.11 311	0.14 299	0.13 150	0.13 242	0.06 44	0.09 210	0.07 160	0.06 79	0.13 403	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 220	0.05 49	0.11 300	0.13 25	0.07 161	0.11 311	0.14 299	0.14 189	0.16 346	0.07 109	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.13 403	0.08 44	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 138	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.04 1	0.10 47	0.11 76	0.11 152	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

RAStereo	0.10 301	0.09 501	0.08 79	0.20 599	0.08 271	0.13 424	0.18 555	0.15 235	0.17 377	0.10 285	0.12 328	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.05 227	0.05 204	0.04 91

Pointernet	0.09 220	0.04 2	0.09 159	0.16 244	0.08 271	0.13 424	0.10 47	0.15 235	0.17 377	0.09 234	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.08 481	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.06 347	0.05 243

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 2	0.08 79	0.15 143	0.06 48	0.04 1	0.09 28	0.10 46	0.09 81	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.06 4	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.06 364

WCG-NET（raft）	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.15 143	0.06 48	0.11 311	0.13 220	0.15 235	0.12 196	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.06 79	0.13 403	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

RAFT-Stereo-weight	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.14 299	0.19 387	0.16 346	0.11 322	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.04 54	0.04 91

gcap-zeroshot	0.08 116	0.06 138	0.10 235	0.15 143	0.07 161	0.11 311	0.12 133	0.15 235	0.15 304	0.08 175	0.12 328	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.03 1	0.04 91

test_for_model	0.08 116	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.11 311	0.12 133	0.15 235	0.15 304	0.08 175	0.12 328	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.03 1	0.04 91

MGS-Stereo	0.09 220	0.07 272	0.12 350	0.15 143	0.08 271	0.09 180	0.15 388	0.12 108	0.12 196	0.07 109	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

MoCha-V2	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.20 599	0.07 161	0.09 180	0.14 299	0.11 76	0.08 45	0.07 109	0.08 169	0.07 160	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

IGEV++	0.08 116	0.06 138	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.09 180	0.13 220	0.10 46	0.09 81	0.08 175	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.13 403	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

ACVNet-DCA	0.10 301	0.08 411	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.15 388	0.23 478	0.16 346	0.09 234	0.09 210	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.07 435	0.07 454

1test111	0.11 355	0.08 411	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.15 388	0.23 478	0.16 346	0.09 234	0.09 210	0.06 56	0.06 79	0.15 469	0.16 554	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.07 435	0.07 454

cc1	0.10 301	0.08 411	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.15 388	0.16 281	0.18 411	0.09 234	0.09 210	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.06 364

ff7	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.10 285	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

IGEVStereo-DCA	0.09 220	0.06 138	0.11 300	0.15 143	0.10 523	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.10 285	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

ffff	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.10 285	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

rrr	0.09 220	0.06 138	0.12 350	0.15 143	0.10 523	0.11 311	0.16 462	0.16 281	0.15 304	0.10 285	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

11t	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.10 285	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

tt1	0.10 301	0.08 411	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.12 366	0.16 462	0.15 235	0.19 431	0.09 234	0.08 169	0.06 56	0.06 79	0.10 151	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.06 364

MaDis-Stereo	0.09 220	0.09 501	0.08 79	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.10 47	0.16 281	0.16 346	0.09 234	0.11 305	0.06 56	0.06 79	0.09 74	0.13 460	0.07 395	0.06 482	0.07 360	0.05 227	0.05 204	0.04 91

IGEV_Zeroshot_test	0.09 220	0.05 49	0.12 350	0.13 25	0.08 271	0.12 366	0.13 220	0.17 321	0.11 152	0.10 285	0.06 32	0.09 280	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.05 243

MSKI-zero shot	0.09 220	0.05 49	0.09 159	0.15 143	0.07 161	0.10 253	0.13 220	0.14 189	0.13 242	0.09 234	0.09 210	0.09 280	0.06 79	0.12 344	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

DLNR_Zeroshot_test	10.40 810	1.82 797	19.49 828	120.77 838	13.11 819	0.06 16	0.13 220	0.23 478	0.10 115	0.07 109	0.10 250	0.09 280	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.13 678	0.04 26	0.06 240	0.04 73	51.54 838	0.04 91

testlalala	0.08 116	0.06 138	0.10 235	0.15 143	0.07 161	0.11 311	0.12 133	0.15 235	0.15 304	0.08 175	0.12 328	0.05 4	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.03 1	0.04 91

GCAPDPT-zeroshot	0.09 220	0.05 49	0.11 300	0.13 25	0.07 161	0.11 311	0.14 299	0.14 189	0.16 346	0.07 109	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.13 403	0.08 44	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91

CAS	0.08 116	0.04 2	0.07 30	0.17 335	0.08 271	0.10 253	0.13 220	0.12 108	0.09 81	0.09 234	0.10 250	0.08 234	0.06 79	0.09 74	0.08 44	0.08 481	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.04 91

anonymousdsp	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.09 234	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

CES	0.08 116	0.04 2	0.08 79	0.14 82	0.07 161	0.09 180	0.14 299	0.11 76	0.09 81	0.08 175	0.09 210	0.11 349	0.06 79	0.12 344	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.05 243

ProNet	0.09 220	0.07 272	0.10 235	0.17 335	0.08 271	0.10 253	0.15 388	0.15 235	0.12 196	0.09 234	0.06 32	0.07 160	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.06 364

MC-Stereo	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.06 48	0.10 253	0.14 299	0.12 108	0.10 115	0.09 234	0.12 328	0.09 280	0.06 79	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

ccc-4	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.10 285	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

IGEV-Stereo	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.12 196	0.09 234	0.06 32	0.06 56	0.06 79	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereo	0.09 220	0.05 49	0.12 350	0.15 143	0.12 615	0.10 253	0.13 220	0.18 356	0.18 411	0.09 234	0.09 210	0.09 280	0.06 79	0.10 151	0.08 44	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.04 54	0.04 91

CroCo-Stereo	0.09 220	0.08 411	0.08 79	0.22 656	0.09 407	0.09 180	0.19 596	0.15 235	0.12 196	0.07 109	0.07 96	0.08 234	0.06 79	0.08 35	0.07 11	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.04 91
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.09 220	0.04 2	0.08 79	0.13 25	0.06 48	0.11 311	0.14 299	0.15 235	0.19 431	0.11 322	0.15 385	0.10 318	0.06 79	0.12 344	0.09 133	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.05 243

XX-Stereo	0.09 220	0.05 49	0.08 79	0.17 335	0.09 407	0.15 488	0.12 133	0.20 400	0.10 115	0.10 285	0.14 364	0.07 160	0.06 79	0.12 344	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.04 54	0.04 91

test_xeample3	0.09 220	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.13 242	0.10 285	0.06 32	0.08 234	0.06 79	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

CR-Stereo	0.07 9	0.08 411	0.08 79	0.13 25	0.05 4	0.06 16	0.12 133	0.11 76	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.07 209	0.05 1	0.07 11	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 204	0.04 91

E$^{3}$Stereo	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.13 25	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.11 76	0.10 115	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

LLLLL	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.13 25	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.11 76	0.10 115	0.07 109	0.07 96	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

LLL	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.13 25	0.07 161	0.07 49	0.13 220	0.12 108	0.10 115	0.07 109	0.06 32	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 411	0.05 2	0.20 599	0.07 161	0.08 110	0.12 133	0.11 76	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.07 209	0.10 151	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.04 54	0.03 2

F4.4	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 335	0.05 4	0.07 49	0.11 86	0.15 235	0.04 2	0.05 2	0.07 96	0.05 4	0.07 209	0.09 74	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 335	0.05 4	0.07 49	0.11 86	0.14 189	0.06 13	0.05 2	0.06 32	0.05 4	0.07 209	0.08 35	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

FORCE_4	0.07 9	0.05 49	0.06 15	0.18 440	0.06 48	0.09 180	0.11 86	0.12 108	0.05 6	0.06 44	0.07 96	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.03 2

noway7	0.10 301	0.07 272	0.13 411	0.20 599	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.28 583	0.16 346	0.11 322	0.11 305	0.07 160	0.07 209	0.10 151	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

monster_256*512	0.11 355	0.07 272	0.09 159	0.21 636	0.10 523	0.12 366	0.17 504	0.26 540	0.18 411	0.12 367	0.12 328	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

FAST (zero-shot)	0.09 220	0.06 138	0.11 300	0.19 524	0.13 640	0.07 49	0.13 220	0.12 108	0.08 45	0.08 175	0.06 32	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.10 248	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.07 443	0.05 204	0.08 527

DF_test	0.07 9	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.08 271	0.04 1	0.13 220	0.08 15	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.07 209	0.06 4	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.05 204	0.04 91

Weightmod_eth	0.09 220	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.07 161	0.10 253	0.16 462	0.13 150	0.11 152	0.08 175	0.08 169	0.09 280	0.07 209	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.07 560	0.06 240	0.07 443	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 49	0.09 159	0.12 7	0.07 161	0.08 110	0.15 388	0.07 8	0.07 31	0.06 44	0.10 250	0.05 4	0.07 209	0.06 4	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

Weightmod	0.09 220	0.06 138	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.10 253	0.15 388	0.14 189	0.12 196	0.11 322	0.10 250	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.08 594	0.07 360	0.07 443	0.04 54	0.03 2

BARStereo	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.11 76	0.12 196	0.07 109	0.08 169	0.05 4	0.07 209	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.04 91

CHEStereo	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.17 335	0.06 48	0.07 49	0.12 133	0.09 29	0.11 152	0.09 234	0.09 210	0.06 56	0.07 209	0.09 74	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

RMAStereo	0.08 116	0.08 411	0.08 79	0.19 524	0.07 161	0.08 110	0.12 133	0.14 189	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.07 160	0.07 209	0.09 74	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

ATMStereo	0.08 116	0.09 501	0.07 30	0.20 599	0.08 271	0.08 110	0.13 220	0.12 108	0.13 242	0.08 175	0.08 169	0.05 4	0.07 209	0.09 74	0.08 44	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.04 91

KMOStereo	0.08 116	0.09 501	0.10 235	0.18 440	0.08 271	0.10 253	0.12 133	0.15 235	0.12 196	0.08 175	0.08 169	0.05 4	0.07 209	0.10 151	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.04 91

LACA3	0.07 9	0.08 411	0.08 79	0.13 25	0.05 4	0.09 180	0.11 86	0.08 15	0.08 45	0.08 175	0.05 7	0.07 160	0.07 209	0.07 10	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.14 82	0.05 4	0.09 180	0.12 133	0.12 108	0.10 115	0.09 234	0.10 250	0.10 318	0.07 209	0.07 10	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 500	0.08 411	0.17 570	0.15 143	0.11 578	0.41 737	0.16 462	0.28 583	0.23 498	0.11 322	0.20 474	0.10 318	0.07 209	0.17 539	0.12 413	0.10 595	0.07 560	0.06 240	0.08 526	0.09 574	0.10 608

Foundation-i1	0.09 220	0.04 2	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.10 253	0.13 220	0.16 281	0.14 276	0.10 285	0.10 250	0.11 349	0.07 209	0.07 10	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.05 204	0.05 243

LACA1	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.14 82	0.05 4	0.09 180	0.11 86	0.10 46	0.07 31	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.07 209	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 91

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 2	0.09 159	0.11 1	0.05 4	0.10 253	0.10 47	0.14 189	0.09 81	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.07 209	0.07 10	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.04 73	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
HiDET	0.08 116	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.12 108	0.11 152	0.06 44	0.07 96	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

LCMNet	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.13 25	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.10 46	0.11 152	0.06 44	0.08 169	0.06 56	0.07 209	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

FE-Mocha	0.09 220	0.06 138	0.14 452	0.16 244	0.09 407	0.10 253	0.15 388	0.18 356	0.16 346	0.10 285	0.09 210	0.07 160	0.07 209	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.05 243

Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 49	0.07 30	0.16 244	0.06 48	0.07 49	0.11 86	0.10 46	0.08 45	0.06 44	0.06 32	0.07 160	0.07 209	0.09 74	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.15 143	0.07 161	0.09 180	0.06 1	0.13 150	0.11 152	0.07 109	0.07 96	0.06 56	0.07 209	0.10 151	0.09 133	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 9	0.06 138	0.06 15	0.16 244	0.06 48	0.08 110	0.10 47	0.16 281	0.11 152	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.07 209	0.08 35	0.09 133	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 9	0.04 2	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.08 9	0.08 15	0.06 13	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.08 44	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

LG-G	0.07 9	0.04 2	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.08 9	0.08 15	0.06 13	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.08 44	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

LG-Stereo	0.08 116	0.07 272	0.10 235	0.18 440	0.07 161	0.10 253	0.17 504	0.11 76	0.08 45	0.05 2	0.07 96	0.05 4	0.07 209	0.09 74	0.09 133	0.04 11	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.04 54	0.04 91

AIO-test1	0.10 301	0.07 272	0.10 235	0.23 680	0.07 161	0.09 180	0.13 220	0.21 427	0.14 276	0.11 322	0.12 328	0.09 280	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.09 551	0.10 616	0.03 1	0.06 364

SMoEStereo_RVC	0.08 116	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.14 299	0.11 76	0.13 242	0.09 234	0.07 96	0.07 160	0.07 209	0.12 344	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

tg	0.10 301	0.06 138	0.10 235	0.18 440	0.08 271	0.11 311	0.16 462	0.20 400	0.12 196	0.08 175	0.11 305	0.11 349	0.07 209	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.04 54	0.04 91

PAM_32	0.09 220	0.05 49	0.17 570	0.15 143	0.08 271	0.10 253	0.15 388	0.14 189	0.15 304	0.09 234	0.08 169	0.09 280	0.07 209	0.14 441	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.06 364

PAM	0.10 301	0.05 49	0.16 538	0.15 143	0.08 271	0.09 180	0.16 462	0.15 235	0.16 346	0.12 367	0.09 210	0.09 280	0.07 209	0.13 403	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.06 364

UGAM-zero	0.09 220	0.05 49	0.15 501	0.15 143	0.08 271	0.09 180	0.13 220	0.19 387	0.15 304	0.11 322	0.15 385	0.07 160	0.07 209	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

model_zeroshot	0.10 301	0.04 2	0.11 300	0.15 143	0.09 407	0.12 366	0.14 299	0.20 400	0.13 242	0.11 322	0.10 250	0.12 371	0.07 209	0.12 344	0.10 248	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.06 364

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 355	0.05 49	0.14 452	0.15 143	0.20 731	0.09 180	0.17 504	0.21 427	0.15 304	0.11 322	0.14 364	0.10 318	0.07 209	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.09 576

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 355	0.05 49	0.11 300	0.15 143	0.13 640	0.13 424	0.16 462	0.23 478	0.17 377	0.10 285	0.12 328	0.10 318	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.08 527

CAS++	0.11 355	0.07 272	0.11 300	0.14 82	0.09 407	0.12 366	0.14 299	0.24 502	0.14 276	0.11 322	0.09 210	0.11 349	0.07 209	0.14 441	0.09 133	0.11 627	0.09 631	0.09 551	0.07 443	0.07 435	0.08 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 301	0.07 272	0.10 235	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.18 555	0.15 235	0.15 304	0.09 234	0.06 32	0.06 56	0.07 209	0.12 344	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.06 364

MyStereo06	0.10 301	0.07 272	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.18 555	0.19 387	0.12 196	0.12 367	0.08 169	0.07 160	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.06 347	0.06 364

UniTT-Stereo	0.09 220	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.08 271	0.13 424	0.11 86	0.12 108	0.11 152	0.10 285	0.12 328	0.05 4	0.07 209	0.09 74	0.09 133	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.05 204	0.05 243

CASnet	0.09 220	0.09 501	0.09 159	0.19 524	0.06 48	0.07 49	0.11 86	0.18 356	0.14 276	0.11 322	0.10 250	0.09 280	0.07 209	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.10 601	0.08 526	0.05 204	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 220	0.06 138	0.13 411	0.17 335	0.08 271	0.10 253	0.16 462	0.14 189	0.10 115	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.04 91

HanStereo	0.09 220	0.06 138	0.13 411	0.17 335	0.08 271	0.10 253	0.16 462	0.14 189	0.10 115	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.07 209	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.04 91

LL-Strereo2	0.10 301	0.10 564	0.15 501	0.18 440	0.08 271	0.15 488	0.09 28	0.17 321	0.14 276	0.14 430	0.10 250	0.09 280	0.07 209	0.16 504	0.10 248	0.05 56	0.05 318	0.10 601	0.07 443	0.06 347	0.05 243

4D-IteraStereo	0.09 220	0.07 272	0.10 235	0.18 440	0.07 161	0.09 180	0.15 388	0.17 321	0.15 304	0.10 285	0.11 305	0.10 318	0.07 209	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.03 1	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.05 243

RCA-Stereo	0.09 220	0.06 138	0.09 159	0.16 244	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.18 356	0.14 276	0.09 234	0.10 250	0.08 234	0.07 209	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.04 91

RAFT_CTSACE	0.12 435	0.09 501	0.10 235	0.22 656	0.08 271	0.12 366	0.24 683	0.18 356	0.16 346	0.20 577	0.27 587	0.13 404	0.07 209	0.13 403	0.09 133	0.05 56	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.04 54	0.04 91

IPLG	0.10 301	0.07 272	0.15 501	0.17 335	0.08 271	0.11 311	0.14 299	0.20 400	0.15 304	0.12 367	0.17 422	0.07 160	0.07 209	0.14 441	0.13 460	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

MIPNet	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.17 335	0.09 407	0.12 366	0.14 299	0.20 400	0.24 515	0.11 322	0.10 250	0.09 280	0.07 209	0.13 403	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

iRaftStereo_RVC	0.10 301	0.07 272	0.09 159	0.17 335	0.09 407	0.11 311	0.17 504	0.18 356	0.12 196	0.09 234	0.12 328	0.10 318	0.07 209	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.04 54	0.04 91

CREStereo++_RVC	0.08 116	0.04 2	0.06 15	0.13 25	0.07 161	0.09 180	0.12 133	0.14 189	0.14 276	0.10 285	0.14 364	0.08 234	0.07 209	0.09 74	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91
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
raftrobust	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.08 271	0.09 180	0.10 47	0.18 356	0.16 346	0.10 285	0.09 210	0.12 371	0.07 209	0.12 344	0.10 248	0.08 481	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.05 243

sCroCo_RVC	0.12 435	0.09 501	0.23 647	0.24 689	0.11 578	0.19 588	0.14 299	0.17 321	0.14 276	0.10 285	0.13 348	0.12 371	0.07 209	0.14 441	0.11 341	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.08 526	0.05 204	0.07 454

EAI-Stereo	0.09 220	0.07 272	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.15 388	0.16 281	0.09 81	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.07 209	0.09 74	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.05 204	0.04 91

PMTNet	0.09 220	0.05 49	0.09 159	0.12 7	0.06 48	0.12 366	0.14 299	0.15 235	0.11 152	0.09 234	0.13 348	0.10 318	0.07 209	0.13 403	0.10 248	0.15 696	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.07 435	0.06 364

100	0.07 9	0.05 49	0.09 159	0.13 25	0.07 161	0.05 5	0.12 133	0.11 76	0.11 152	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.08 272	0.09 74	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

300	0.08 116	0.05 49	0.12 350	0.14 82	0.07 161	0.08 110	0.12 133	0.15 235	0.10 115	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.08 272	0.08 35	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

Last	0.08 116	0.04 2	0.12 350	0.13 25	0.07 161	0.07 49	0.13 220	0.13 150	0.09 81	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

zzzzzzz1	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.21 636	0.10 523	0.12 366	0.18 555	0.22 454	0.20 455	0.13 402	0.12 328	0.08 234	0.08 272	0.13 403	0.09 133	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

GELT-Stereo	0.09 220	0.06 138	0.09 159	0.18 440	0.07 161	0.07 49	0.14 299	0.21 427	0.17 377	0.08 175	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.07 11	0.04 11	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 220	0.04 2	0.12 350	0.14 82	0.11 578	0.07 49	0.06 1	0.08 15	0.06 13	0.09 234	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.07 443	0.11 630	0.13 678

flow	0.09 220	0.04 2	0.12 350	0.14 82	0.11 578	0.07 49	0.06 1	0.08 15	0.06 13	0.09 234	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.12 344	0.10 248	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.07 443	0.11 630	0.13 678

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 220	0.05 49	0.11 300	0.19 524	0.07 161	0.10 253	0.09 28	0.12 108	0.09 81	0.09 234	0.09 210	0.07 160	0.08 272	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.06 482	0.10 601	0.08 526	0.07 435	0.05 243

S0	0.12 435	0.08 411	0.08 79	0.20 599	0.07 161	0.18 563	0.23 668	0.15 235	0.15 304	0.10 285	0.10 250	0.13 404	0.08 272	0.12 344	0.11 341	0.09 550	0.10 653	0.14 682	0.14 687	0.05 204	0.04 91

SE	0.10 301	0.10 564	0.08 79	0.19 524	0.09 407	0.11 311	0.11 86	0.15 235	0.11 152	0.10 285	0.16 398	0.09 280	0.08 272	0.09 74	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.04 91

Anonymus	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.15 143	0.08 271	0.10 253	0.15 388	0.15 235	0.10 115	0.07 109	0.06 32	0.07 160	0.08 272	0.12 344	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.05 204	0.06 364

LGCAT	0.08 116	0.04 2	0.10 235	0.11 1	0.06 48	0.07 49	0.12 133	0.07 8	0.08 45	0.09 234	0.07 96	0.07 160	0.08 272	0.12 344	0.11 341	0.10 595	0.09 631	0.04 1	0.05 227	0.04 54	0.09 576

derf	0.07 9	0.04 2	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.05 5	0.12 133	0.12 108	0.09 81	0.05 2	0.07 96	0.07 160	0.08 272	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 243

mm2	0.07 9	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.06 16	0.12 133	0.13 150	0.08 45	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 243

mm1	0.07 9	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.06 16	0.12 133	0.06 2	0.08 45	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 243

qqai	0.07 9	0.05 49	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.05 5	0.12 133	0.08 15	0.09 81	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.05 243

PointNet	0.07 9	0.06 138	0.07 30	0.15 143	0.07 161	0.08 110	0.14 299	0.11 76	0.08 45	0.05 2	0.07 96	0.08 234	0.08 272	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

DF	0.08 116	0.05 49	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.11 311	0.13 220	0.10 46	0.12 196	0.09 234	0.10 250	0.10 318	0.08 272	0.11 241	0.09 133	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

RT-Monster	0.09 220	0.05 49	0.09 159	0.14 82	0.08 271	0.11 311	0.10 47	0.17 321	0.18 411	0.13 402	0.10 250	0.09 280	0.08 272	0.10 151	0.10 248	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.06 364

GeoVLM	0.08 116	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.10 253	0.12 133	0.13 150	0.08 45	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 243

LACA2	0.07 9	0.05 49	0.06 15	0.15 143	0.06 48	0.09 180	0.11 86	0.11 76	0.10 115	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.08 272	0.09 74	0.07 11	0.07 395	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.04 54	0.04 91

NLSM3	0.09 220	0.06 138	0.08 79	0.19 524	0.08 271	0.11 311	0.16 462	0.18 356	0.16 346	0.06 44	0.08 169	0.07 160	0.08 272	0.09 74	0.11 341	0.04 11	0.04 26	0.06 240	0.07 443	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 116	0.04 2	0.10 235	0.13 25	0.06 48	0.09 180	0.12 133	0.13 150	0.08 45	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.08 272	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

CSFM-Stereo	0.07 9	0.05 49	0.07 30	0.14 82	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.15 235	0.06 13	0.07 109	0.08 169	0.06 56	0.08 272	0.09 74	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 91

DA	0.08 116	0.07 272	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.09 180	0.12 133	0.13 150	0.12 196	0.08 175	0.10 250	0.10 318	0.08 272	0.09 74	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.03 2

GGEV	0.08 116	0.07 272	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.09 180	0.12 133	0.13 150	0.12 196	0.08 175	0.10 250	0.10 318	0.08 272	0.09 74	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.16 244	0.06 48	0.12 366	0.11 86	0.15 235	0.10 115	0.12 367	0.09 210	0.10 318	0.08 272	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

castereo	0.09 220	0.06 138	0.11 300	0.15 143	0.06 48	0.11 311	0.15 388	0.14 189	0.18 411	0.08 175	0.10 250	0.11 349	0.08 272	0.09 74	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.03 2

999	0.09 220	0.05 49	0.13 411	0.15 143	0.08 271	0.10 253	0.14 299	0.15 235	0.11 152	0.10 285	0.08 169	0.08 234	0.08 272	0.16 504	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.05 243

rvit_stereo_0080	0.10 301	0.08 411	0.14 452	0.15 143	0.09 407	0.07 49	0.15 388	0.16 281	0.16 346	0.11 322	0.10 250	0.14 427	0.08 272	0.12 344	0.10 248	0.09 550	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.05 243

trnet	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.12 7	0.05 4	0.12 366	0.11 86	0.13 150	0.10 115	0.08 175	0.13 348	0.09 280	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.08 481	0.05 318	0.05 66	0.03 1	0.06 347	0.05 243

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 301	0.08 411	0.12 350	0.16 244	0.08 271	0.15 488	0.16 462	0.18 356	0.18 411	0.10 285	0.09 210	0.09 280	0.08 272	0.11 241	0.12 413	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.07 435	0.06 364

AE-Stereo	0.10 301	0.08 411	0.10 235	0.18 440	0.09 407	0.10 253	0.15 388	0.14 189	0.19 431	0.09 234	0.14 364	0.12 371	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.06 482	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

whm_eth	0.10 301	0.08 411	0.14 452	0.15 143	0.09 407	0.07 49	0.15 388	0.16 281	0.16 346	0.11 322	0.10 250	0.14 427	0.08 272	0.12 344	0.10 248	0.09 550	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.05 243

AEACV	0.08 116	0.05 49	0.08 79	0.14 82	0.13 640	0.14 461	0.13 220	0.14 189	0.09 81	0.07 109	0.09 210	0.07 160	0.08 272	0.10 151	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.04 91

GLC_STEREO	0.11 355	0.07 272	0.11 300	0.17 335	0.07 161	0.09 180	0.13 220	0.15 235	0.24 515	0.12 367	0.13 348	0.12 371	0.08 272	0.18 564	0.11 341	0.06 200	0.08 594	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.05 243

IPLGR	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.12 366	0.17 504	0.21 427	0.24 515	0.11 322	0.12 328	0.11 349	0.08 272	0.12 344	0.12 413	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.04 54	0.04 91

test-3	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.07 49	0.14 299	0.12 108	0.15 304	0.09 234	0.08 169	0.07 160	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.04 91

test_1	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.17 335	0.07 161	0.07 49	0.14 299	0.12 108	0.15 304	0.09 234	0.08 169	0.07 160	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.04 91

HHNet	0.11 355	0.06 138	0.16 538	0.15 143	0.14 664	0.07 49	0.13 220	0.20 400	0.17 377	0.14 430	0.25 561	0.11 349	0.08 272	0.13 403	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.09 576

AnonymousM	0.09 220	0.05 49	0.10 235	0.14 82	0.06 48	0.09 180	0.13 220	0.19 387	0.14 276	0.13 402	0.11 305	0.09 280	0.08 272	0.13 403	0.10 248	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.05 227	0.05 204	0.05 243

test-1	0.10 301	0.07 272	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.11 311	0.24 683	0.14 189	0.18 411	0.09 234	0.07 96	0.09 280	0.08 272	0.07 10	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

Prome-Stereo	0.11 355	0.06 138	0.10 235	0.18 440	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.22 454	0.13 242	0.12 367	0.17 422	0.13 404	0.08 272	0.12 344	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.09 576

raft+_RVC	0.11 355	0.07 272	0.09 159	0.16 244	0.07 161	0.10 253	0.11 86	0.24 502	0.20 455	0.12 367	0.15 385	0.12 371	0.08 272	0.12 344	0.13 460	0.07 395	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

XX-TBD	0.09 220	0.06 138	0.07 30	0.14 82	0.07 161	0.12 366	0.16 462	0.14 189	0.13 242	0.11 322	0.12 328	0.09 280	0.08 272	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.06 347	0.05 243

sAnonymous2	0.13 463	0.12 610	0.24 651	0.20 599	0.12 615	0.17 544	0.13 220	0.26 540	0.21 472	0.11 322	0.11 305	0.13 404	0.08 272	0.10 151	0.10 248	0.09 550	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.15 706	0.10 608

CroCo_RVC	0.13 463	0.12 610	0.24 651	0.20 599	0.12 615	0.17 544	0.13 220	0.26 540	0.21 472	0.11 322	0.11 305	0.13 404	0.08 272	0.10 151	0.10 248	0.09 550	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.15 706	0.10 608

CREStereo	0.09 220	0.04 2	0.08 79	0.11 1	0.06 48	0.13 424	0.14 299	0.14 189	0.10 115	0.08 175	0.13 348	0.09 280	0.08 272	0.11 241	0.10 248	0.08 481	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.06 347	0.06 364
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
R-Stereo Train	0.10 301	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.08 271	0.11 311	0.14 299	0.23 478	0.11 152	0.12 367	0.19 461	0.11 349	0.08 272	0.09 74	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.05 243

RAFT-Stereo	0.10 301	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.08 271	0.11 311	0.14 299	0.23 478	0.11 152	0.12 367	0.19 461	0.11 349	0.08 272	0.09 74	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.05 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GFORCE	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.20 599	0.07 161	0.08 110	0.08 9	0.13 150	0.05 6	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.09 322	0.08 35	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.03 2

DDDD	0.08 116	0.04 2	0.12 350	0.13 25	0.07 161	0.07 49	0.13 220	0.15 235	0.09 81	0.06 44	0.06 32	0.06 56	0.09 322	0.09 74	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

TT111	0.08 116	0.05 49	0.11 300	0.13 25	0.06 48	0.08 110	0.12 133	0.14 189	0.08 45	0.05 2	0.06 32	0.06 56	0.09 322	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

over-6	0.08 116	0.07 272	0.08 79	0.17 335	0.05 4	0.10 253	0.09 28	0.17 321	0.11 152	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.09 322	0.10 151	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 204	0.05 243

over-8	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.08 9	0.13 150	0.05 6	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.09 322	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 243

over-9	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.08 9	0.13 150	0.06 13	0.06 44	0.05 7	0.07 160	0.09 322	0.11 241	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 243

SMOE	0.10 301	0.08 411	0.09 159	0.18 440	0.07 161	0.13 424	0.14 299	0.18 356	0.13 242	0.11 322	0.13 348	0.12 371	0.09 322	0.11 241	0.11 341	0.05 56	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.06 347	0.04 91

ManiGeoR	0.10 301	0.05 49	0.12 350	0.12 7	0.08 271	0.12 366	0.12 133	0.24 502	0.14 276	0.12 367	0.14 364	0.12 371	0.09 322	0.13 403	0.13 460	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.07 435	0.07 454

HLf10	0.10 301	0.05 49	0.12 350	0.12 7	0.08 271	0.12 366	0.12 133	0.24 502	0.14 276	0.12 367	0.14 364	0.12 371	0.09 322	0.13 403	0.13 460	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.07 435	0.07 454

TestStereo_HLe17	0.10 301	0.05 49	0.12 350	0.13 25	0.07 161	0.11 311	0.15 388	0.21 427	0.15 304	0.11 322	0.14 364	0.11 349	0.09 322	0.13 403	0.12 413	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.07 435	0.06 364

GGDA	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.13 25	0.07 161	0.12 366	0.14 299	0.19 387	0.19 431	0.13 402	0.20 474	0.12 371	0.09 322	0.12 344	0.12 413	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.07 454

LiteMatch*	0.08 116	0.04 2	0.11 300	0.13 25	0.08 271	0.08 110	0.13 220	0.14 189	0.09 81	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 322	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.05 243

VMStereo-Base	0.09 220	0.05 49	0.10 235	0.13 25	0.07 161	0.10 253	0.10 47	0.16 281	0.13 242	0.10 285	0.15 385	0.10 318	0.09 322	0.11 241	0.10 248	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.06 364

Hybrid-DGEV-03	0.10 301	0.06 138	0.09 159	0.18 440	0.08 271	0.16 520	0.14 299	0.15 235	0.14 276	0.13 402	0.16 398	0.12 371	0.09 322	0.13 403	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.04 91

WQFJX	0.10 301	0.07 272	0.09 159	0.21 636	0.09 407	0.12 366	0.16 462	0.18 356	0.17 377	0.12 367	0.10 250	0.07 160	0.09 322	0.12 344	0.10 248	0.06 200	0.07 560	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

NLMM1	0.11 355	0.09 501	0.07 30	0.22 656	0.10 523	0.12 366	0.20 620	0.18 356	0.20 455	0.12 367	0.11 305	0.07 160	0.09 322	0.11 241	0.11 341	0.08 481	0.08 594	0.07 360	0.06 338	0.04 54	0.04 91

NLCSM	0.11 355	0.09 501	0.09 159	0.23 680	0.11 578	0.12 366	0.19 596	0.18 356	0.18 411	0.12 367	0.11 305	0.07 160	0.09 322	0.11 241	0.10 248	0.07 395	0.08 594	0.07 360	0.07 443	0.06 347	0.05 243

BridgeDepth	0.07 9	0.07 272	0.08 79	0.18 440	0.06 48	0.07 49	0.11 86	0.09 29	0.06 13	0.04 1	0.07 96	0.10 318	0.09 322	0.08 35	0.08 44	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 73	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
water-stereo	0.09 220	0.06 138	0.08 79	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.13 220	0.15 235	0.13 242	0.11 322	0.12 328	0.08 234	0.09 322	0.07 10	0.08 44	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.04 54	0.04 91

DVStereo	0.09 220	0.05 49	0.08 79	0.15 143	0.06 48	0.11 311	0.12 133	0.14 189	0.16 346	0.11 322	0.11 305	0.09 280	0.09 322	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 220	0.08 411	0.11 300	0.13 25	0.10 523	0.08 110	0.06 1	0.10 46	0.10 115	0.10 285	0.09 210	0.10 318	0.09 322	0.11 241	0.11 341	0.13 678	0.07 560	0.08 461	0.09 574	0.10 607	0.08 527
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 116	0.05 49	0.10 235	0.14 82	0.05 4	0.12 366	0.12 133	0.11 76	0.12 196	0.07 109	0.09 210	0.09 280	0.09 322	0.08 35	0.08 44	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.03 2

FLISNet	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.13 25	0.09 407	0.09 180	0.14 299	0.21 427	0.10 115	0.19 554	0.17 422	0.14 427	0.09 322	0.16 504	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.08 526	0.07 435	0.06 364

CoSv	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.13 25	0.09 407	0.09 180	0.14 299	0.21 427	0.10 115	0.19 554	0.17 422	0.14 427	0.09 322	0.16 504	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.08 526	0.07 435	0.06 364

fffy	0.09 220	0.08 411	0.09 159	0.16 244	0.07 161	0.13 424	0.17 504	0.13 150	0.12 196	0.08 175	0.09 210	0.08 234	0.09 322	0.13 403	0.11 341	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.05 243

rvit_stereo_0081_aga	0.11 355	0.09 501	0.14 452	0.18 440	0.09 407	0.13 424	0.14 299	0.14 189	0.19 431	0.10 285	0.18 450	0.16 473	0.09 322	0.12 344	0.09 133	0.10 595	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.06 364

rvit_stereo_0081	0.11 355	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.14 189	0.24 515	0.11 322	0.13 348	0.13 404	0.09 322	0.11 241	0.12 413	0.10 595	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.05 243

rvit_stereo_0082	0.11 355	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.14 189	0.24 515	0.11 322	0.13 348	0.13 404	0.09 322	0.11 241	0.12 413	0.10 595	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.05 243

EKT-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.14 452	0.15 143	0.10 523	0.13 424	0.14 299	0.18 356	0.21 472	0.11 322	0.08 169	0.12 371	0.09 322	0.11 241	0.12 413	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.06 338	0.08 509	0.07 454

GCAP-Stereo	0.09 220	0.07 272	0.13 411	0.18 440	0.06 48	0.11 311	0.07 5	0.13 150	0.12 196	0.09 234	0.10 250	0.07 160	0.09 322	0.13 403	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

Any-RAFT	0.10 301	0.05 49	0.09 159	0.14 82	0.07 161	0.13 424	0.14 299	0.21 427	0.15 304	0.11 322	0.12 328	0.12 371	0.09 322	0.12 344	0.09 133	0.07 395	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.05 243

RAFT-Test	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.15 143	0.07 161	0.11 311	0.15 388	0.16 281	0.13 242	0.09 234	0.10 250	0.10 318	0.09 322	0.12 344	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

LoS_RVC	0.08 116	0.05 49	0.07 30	0.15 143	0.07 161	0.08 110	0.15 388	0.11 76	0.10 115	0.08 175	0.09 210	0.06 56	0.09 322	0.10 151	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.03 1	0.04 54	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 355	0.07 272	0.10 235	0.16 244	0.09 407	0.13 424	0.14 299	0.18 356	0.22 486	0.13 402	0.14 364	0.12 371	0.09 322	0.14 441	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.06 347	0.05 243

LoS	0.09 220	0.05 49	0.11 300	0.13 25	0.07 161	0.14 461	0.11 86	0.15 235	0.15 304	0.09 234	0.09 210	0.12 371	0.09 322	0.15 469	0.10 248	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.03 1	0.05 204	0.05 243
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 355	0.05 49	0.12 350	0.13 25	0.07 161	0.15 488	0.14 299	0.19 387	0.13 242	0.11 322	0.17 422	0.13 404	0.09 322	0.13 403	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.08 509	0.07 454

test_4	0.10 301	0.10 564	0.08 79	0.19 524	0.09 407	0.08 110	0.22 656	0.15 235	0.17 377	0.12 367	0.18 450	0.12 371	0.09 322	0.08 35	0.11 341	0.04 11	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.04 54	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 435	0.09 501	0.12 350	0.19 524	0.08 271	0.09 180	0.12 133	0.21 427	0.21 472	0.19 554	0.14 364	0.11 349	0.09 322	0.20 606	0.16 554	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.06 364

CIPLG	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.17 335	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.17 321	0.15 304	0.14 430	0.11 305	0.16 473	0.09 322	0.16 504	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

dd	0.15 546	0.16 671	0.16 538	0.19 524	0.09 407	0.15 488	0.18 555	0.21 427	0.25 537	0.23 622	0.20 474	0.21 548	0.09 322	0.21 624	0.16 554	0.10 595	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.06 364

IPLGR_C	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.17 335	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.17 321	0.15 304	0.14 430	0.10 250	0.16 473	0.09 322	0.16 504	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

ACRE	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.17 335	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.17 321	0.14 276	0.14 430	0.10 250	0.16 473	0.09 322	0.16 504	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364

test_3	0.10 301	0.09 501	0.10 235	0.20 599	0.08 271	0.13 424	0.26 712	0.14 189	0.21 472	0.10 285	0.10 250	0.09 280	0.09 322	0.08 35	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.07 443	0.04 54	0.04 91

Pruner-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.06 16	0.12 133	0.17 321	0.17 377	0.13 402	0.19 461	0.13 404	0.09 322	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.08 527

RAFT-345	0.11 355	0.07 272	0.15 501	0.16 244	0.08 271	0.08 110	0.12 133	0.15 235	0.10 115	0.11 322	0.36 660	0.09 280	0.09 322	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.04 54	0.05 243

RALAANet	0.11 355	0.08 411	0.10 235	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.10 47	0.20 400	0.15 304	0.14 430	0.13 348	0.16 473	0.09 322	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.06 48	0.10 253	0.16 462	0.17 321	0.14 276	0.09 234	0.10 250	0.08 234	0.09 322	0.11 241	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.07 161	0.10 253	0.16 462	0.17 321	0.09 81	0.10 285	0.12 328	0.09 280	0.09 322	0.12 344	0.09 133	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.07 443	0.04 54	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 220	0.07 272	0.09 159	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.15 388	0.16 281	0.17 377	0.08 175	0.12 328	0.10 318	0.09 322	0.11 241	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.04 54	0.04 91

Gwc-CoAtRS	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.10 253	0.14 299	0.17 321	0.17 377	0.08 175	0.10 250	0.12 371	0.09 322	0.12 344	0.09 133	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.04 54	0.04 91

over v1	0.07 9	0.07 272	0.07 30	0.18 440	0.05 4	0.08 110	0.08 9	0.10 46	0.05 6	0.06 44	0.06 32	0.07 160	0.10 372	0.11 241	0.08 44	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 204	0.05 243

S	0.12 435	0.08 411	0.09 159	0.20 599	0.08 271	0.13 424	0.19 596	0.17 321	0.16 346	0.13 402	0.11 305	0.13 404	0.10 372	0.11 241	0.13 460	0.09 550	0.07 560	0.13 668	0.15 709	0.06 347	0.04 91

PhaseNet	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.15 143	0.08 271	0.10 253	0.14 299	0.20 400	0.12 196	0.07 109	0.08 169	0.09 280	0.10 372	0.13 403	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.05 243

HLf8	0.11 355	0.05 49	0.13 411	0.11 1	0.08 271	0.15 488	0.12 133	0.22 454	0.15 304	0.13 402	0.17 422	0.12 371	0.10 372	0.14 441	0.12 413	0.09 550	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.08 509	0.08 527

TestStereo_HL2	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.12 7	0.08 271	0.12 366	0.14 299	0.20 400	0.18 411	0.13 402	0.21 498	0.12 371	0.10 372	0.12 344	0.12 413	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.07 435	0.07 454

TS12	0.08 116	0.06 138	0.09 159	0.21 636	0.07 161	0.11 311	0.13 220	0.11 76	0.09 81	0.10 285	0.10 250	0.08 234	0.10 372	0.09 74	0.12 413	0.04 11	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.03 1	0.04 91

RT-IGEV	0.13 463	0.06 138	0.13 411	0.15 143	0.09 407	0.15 488	0.17 504	0.24 502	0.27 561	0.16 486	0.17 422	0.17 495	0.10 372	0.14 441	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.05 227	0.07 435	0.07 454

Selective-IGEV-i1	0.13 463	0.07 272	0.12 350	0.19 524	0.08 271	0.18 563	0.16 462	0.22 454	0.30 593	0.16 486	0.17 422	0.16 473	0.10 372	0.14 441	0.13 460	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

DStereoRT	0.16 571	0.06 138	0.11 300	0.19 524	0.09 407	0.12 366	0.12 133	0.28 583	0.22 486	0.12 367	0.20 474	0.11 349	0.10 372	0.15 469	0.14 503	0.06 200	0.05 318	0.96 792	0.09 574	0.05 204	0.04 91

WQFJA1	0.10 301	0.07 272	0.08 79	0.20 599	0.09 407	0.12 366	0.17 504	0.17 321	0.17 377	0.09 234	0.10 250	0.08 234	0.10 372	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.05 243

WQFJX1	0.10 301	0.07 272	0.08 79	0.22 656	0.09 407	0.12 366	0.17 504	0.18 356	0.17 377	0.10 285	0.09 210	0.07 160	0.10 372	0.11 241	0.09 133	0.07 395	0.08 594	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

NLMM	0.10 301	0.07 272	0.08 79	0.20 599	0.09 407	0.12 366	0.17 504	0.17 321	0.17 377	0.09 234	0.10 250	0.08 234	0.10 372	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.05 243

NLSM1	0.10 301	0.07 272	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.13 424	0.16 462	0.21 427	0.15 304	0.11 322	0.10 250	0.06 56	0.10 372	0.10 151	0.11 341	0.07 395	0.08 594	0.08 461	0.07 443	0.05 204	0.05 243

xyz-stereo-finetune	0.11 355	0.08 411	0.13 411	0.14 82	0.06 48	0.10 253	0.19 596	0.17 321	0.19 431	0.12 367	0.14 364	0.15 458	0.10 372	0.13 403	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.05 243

rvit_stereo_0083	0.12 435	0.08 411	0.17 570	0.16 244	0.09 407	0.11 311	0.15 388	0.14 189	0.26 551	0.11 322	0.14 364	0.13 404	0.10 372	0.12 344	0.12 413	0.10 595	0.08 594	0.09 551	0.07 443	0.07 435	0.05 243

rvit_stereo_ft	0.12 435	0.07 272	0.13 411	0.19 524	0.10 523	0.12 366	0.17 504	0.16 281	0.16 346	0.12 367	0.13 348	0.15 458	0.10 372	0.14 441	0.13 460	0.09 550	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.05 243

H2IRNET	0.10 301	0.09 501	0.09 159	0.18 440	0.09 407	0.12 366	0.15 388	0.14 189	0.21 472	0.10 285	0.10 250	0.10 318	0.10 372	0.10 151	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.06 347	0.05 243

MyStereo8	0.12 435	0.07 272	0.15 501	0.15 143	0.09 407	0.18 563	0.14 299	0.19 387	0.22 486	0.12 367	0.18 450	0.11 349	0.10 372	0.16 504	0.18 588	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.05 227	0.08 509	0.09 576

MyStereo04	0.13 463	0.07 272	0.10 235	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.18 555	0.29 599	0.38 657	0.17 505	0.14 364	0.16 473	0.10 372	0.15 469	0.13 460	0.06 200	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.06 364

StereoVision	0.13 463	0.12 610	0.09 159	0.24 689	0.10 523	0.15 488	0.21 644	0.21 427	0.20 455	0.12 367	0.24 532	0.10 318	0.10 372	0.16 504	0.10 248	0.09 550	0.11 667	0.12 653	0.12 672	0.06 347	0.05 243

DCRE	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.16 244	0.11 578	0.11 311	0.17 504	0.18 356	0.17 377	0.11 322	0.18 450	0.10 318	0.10 372	0.15 469	0.11 341	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.04 91

Selective-RAFT	0.11 355	0.10 564	0.11 300	0.21 636	0.08 271	0.16 520	0.13 220	0.20 400	0.22 486	0.10 285	0.10 250	0.11 349	0.10 372	0.15 469	0.11 341	0.05 56	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

TestStereo1	0.13 463	0.08 411	0.08 79	0.19 524	0.08 271	0.18 563	0.29 735	0.23 478	0.16 346	0.17 505	0.20 474	0.16 473	0.10 372	0.12 344	0.13 460	0.06 200	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.05 243

DisPM	0.11 355	0.07 272	0.12 350	0.16 244	0.09 407	0.06 16	0.13 220	0.17 321	0.17 377	0.14 430	0.20 474	0.12 371	0.10 372	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.11 636

raft_robust	0.13 463	0.10 564	0.07 30	0.18 440	0.08 271	0.13 424	0.24 683	0.28 583	0.33 616	0.20 577	0.19 461	0.14 427	0.10 372	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.04 91

RAFT+CT+SA	0.13 463	0.11 592	0.09 159	0.19 524	0.09 407	0.15 488	0.28 725	0.22 454	0.22 486	0.15 457	0.26 578	0.10 318	0.10 372	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.08 526	0.07 435	0.06 364

SA-5K	0.13 463	0.08 411	0.08 79	0.19 524	0.08 271	0.18 563	0.29 735	0.23 478	0.16 346	0.17 505	0.20 474	0.16 473	0.10 372	0.12 344	0.13 460	0.06 200	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.05 204	0.05 243

PFNet+	0.11 355	0.06 138	0.13 411	0.16 244	0.09 407	0.05 5	0.12 133	0.17 321	0.21 472	0.16 486	0.19 461	0.14 427	0.10 372	0.11 241	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.09 551	0.08 526	0.06 347	0.11 636

STrans-v2	0.10 301	0.07 272	0.12 350	0.18 440	0.07 161	0.10 253	0.14 299	0.21 427	0.11 152	0.11 322	0.15 385	0.12 371	0.10 372	0.11 241	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.04 54	0.04 91

KYRaft	0.11 355	0.07 272	0.10 235	0.19 524	0.09 407	0.08 110	0.15 388	0.22 454	0.12 196	0.13 402	0.16 398	0.20 538	0.10 372	0.12 344	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.06 347	0.16 718

ASMatch	0.11 355	0.06 138	0.13 411	0.16 244	0.10 523	0.07 49	0.14 299	0.17 321	0.17 377	0.12 367	0.16 398	0.16 473	0.10 372	0.13 403	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.08 527

RAFT-RH_RVC	0.11 355	0.06 138	0.14 452	0.16 244	0.09 407	0.12 366	0.12 133	0.17 321	0.12 196	0.13 402	0.41 697	0.11 349	0.10 372	0.13 403	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.05 227	0.04 54	0.06 364

cross-raft	0.10 301	0.09 501	0.09 159	0.19 524	0.07 161	0.11 311	0.25 701	0.13 150	0.15 304	0.08 175	0.11 305	0.12 371	0.10 372	0.09 74	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

rafts_anoy	0.11 355	0.06 138	0.10 235	0.17 335	0.08 271	0.10 253	0.14 299	0.17 321	0.14 276	0.13 402	0.13 348	0.12 371	0.10 372	0.11 241	0.12 413	0.07 395	0.04 26	0.09 551	0.11 650	0.07 435	0.06 364

Anonymous3	0.16 571	0.13 638	0.33 696	0.26 709	0.14 664	0.27 686	0.17 504	0.28 583	0.28 576	0.15 457	0.17 422	0.14 427	0.10 372	0.15 469	0.12 413	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.08 526	0.08 509	0.11 636

RALCasStereoNet	0.10 301	0.06 138	0.09 159	0.16 244	0.08 271	0.12 366	0.14 299	0.17 321	0.11 152	0.12 367	0.17 422	0.14 427	0.10 372	0.12 344	0.11 341	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.05 227	0.08 509	0.07 454

RAFT + AFF	0.13 463	0.07 272	0.20 621	0.20 599	0.10 523	0.14 461	0.24 683	0.26 540	0.20 455	0.11 322	0.10 250	0.12 371	0.10 372	0.15 469	0.12 413	0.07 395	0.06 482	0.09 551	0.08 526	0.06 347	0.08 527

GMStereo	0.13 463	0.14 651	0.14 452	0.18 440	0.09 407	0.15 488	0.16 462	0.20 400	0.24 515	0.16 486	0.17 422	0.10 318	0.10 372	0.16 504	0.13 460	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.06 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLF11	0.11 355	0.05 49	0.13 411	0.12 7	0.08 271	0.14 461	0.11 86	0.22 454	0.10 115	0.12 367	0.23 519	0.11 349	0.11 410	0.14 441	0.13 460	0.08 481	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.08 509	0.08 527

TestStereo-Hl	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.13 25	0.08 271	0.15 488	0.14 299	0.20 400	0.17 377	0.13 402	0.16 398	0.12 371	0.11 410	0.14 441	0.13 460	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.06 364

MultiAttention	0.29 711	0.08 411	0.14 452	0.19 524	0.12 615	1.45 792	1.33 797	0.36 690	0.37 650	0.19 554	0.21 498	0.24 590	0.11 410	0.38 728	0.18 588	0.06 200	0.05 318	0.08 461	0.08 526	0.10 607	0.09 576

depthmonostereo	0.09 220	0.06 138	0.09 159	0.15 143	0.06 48	0.10 253	0.13 220	0.14 189	0.14 276	0.10 285	0.10 250	0.09 280	0.11 410	0.08 35	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.04 73	0.04 54	0.03 2

MyStereo05	0.13 463	0.07 272	0.10 235	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.18 555	0.27 562	0.35 637	0.17 505	0.14 364	0.15 458	0.11 410	0.15 469	0.13 460	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.06 347	0.06 364

CoDeX	0.12 435	0.07 272	0.12 350	0.17 335	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.23 478	0.27 561	0.13 402	0.17 422	0.16 473	0.11 410	0.14 441	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.05 243

GMStereo_Zeroshot	0.16 571	0.13 638	0.24 651	0.20 599	0.10 523	0.17 544	0.13 220	0.29 599	0.25 537	0.23 622	0.32 634	0.25 604	0.11 410	0.19 581	0.14 503	0.09 550	0.06 482	0.11 633	0.06 338	0.12 648	0.08 527

MIF-Stereo (partial)	0.11 355	0.06 138	0.10 235	0.19 524	0.10 523	0.10 253	0.11 86	0.17 321	0.18 411	0.14 430	0.16 398	0.09 280	0.11 410	0.12 344	0.12 413	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.07 454

riskmin	0.11 355	0.06 138	0.13 411	0.14 82	0.08 271	0.14 461	0.14 299	0.18 356	0.14 276	0.11 322	0.14 364	0.16 473	0.11 410	0.14 441	0.12 413	0.09 550	0.05 318	0.07 360	0.05 227	0.08 509	0.08 527

fff	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.15 143	0.07 161	0.09 180	0.17 504	0.16 281	0.20 455	0.13 402	0.16 398	0.10 318	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

Sa-1000	0.12 435	0.08 411	0.08 79	0.18 440	0.08 271	0.14 461	0.22 656	0.22 454	0.18 411	0.15 457	0.20 474	0.17 495	0.11 410	0.10 151	0.10 248	0.06 200	0.05 318	0.09 551	0.09 574	0.05 204	0.05 243

SA	0.12 435	0.09 501	0.08 79	0.18 440	0.08 271	0.12 366	0.24 683	0.23 478	0.18 411	0.17 505	0.27 587	0.14 427	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.08 526	0.05 204	0.04 91

CrosDoStereo	0.12 435	0.06 138	0.12 350	0.14 82	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.17 321	0.22 486	0.19 554	0.24 532	0.15 458	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

LCNet	0.11 355	0.07 272	0.09 159	0.19 524	0.09 407	0.08 110	0.15 388	0.21 427	0.15 304	0.11 322	0.15 385	0.16 473	0.11 410	0.12 344	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.15 706

TransformOpticalFlow	0.10 301	0.08 411	0.13 411	0.18 440	0.07 161	0.09 180	0.15 388	0.19 387	0.15 304	0.12 367	0.17 422	0.11 349	0.11 410	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.05 204	0.05 243

NF-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.23 478	0.19 431	0.12 367	0.17 422	0.12 371	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.12 652

OCTAStereo	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.23 478	0.19 431	0.12 367	0.17 422	0.12 371	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.12 652

PSM-softLoss	0.12 435	0.07 272	0.15 501	0.17 335	0.09 407	0.08 110	0.13 220	0.24 502	0.17 377	0.14 430	0.19 461	0.13 404	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.12 652

KMStereo	0.12 435	0.07 272	0.15 501	0.17 335	0.09 407	0.08 110	0.13 220	0.24 502	0.17 377	0.14 430	0.19 461	0.13 404	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.12 652

PSM-AAD	0.11 355	0.07 272	0.10 235	0.19 524	0.09 407	0.10 253	0.15 388	0.20 400	0.13 242	0.12 367	0.14 364	0.18 510	0.11 410	0.11 241	0.10 248	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.08 526	0.06 347	0.14 699

DeepStereo_LL	0.12 435	0.06 138	0.12 350	0.14 82	0.08 271	0.12 366	0.15 388	0.17 321	0.22 486	0.19 554	0.24 532	0.15 458	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

PFNet	0.12 435	0.06 138	0.17 570	0.17 335	0.08 271	0.09 180	0.15 388	0.26 540	0.20 455	0.16 486	0.16 398	0.14 427	0.11 410	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

GrayStereo	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.19 524	0.09 407	0.09 180	0.16 462	0.18 356	0.17 377	0.14 430	0.17 422	0.17 495	0.11 410	0.12 344	0.11 341	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.10 608

RE-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.23 478	0.19 431	0.12 367	0.17 422	0.12 371	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.12 652

TVStereo	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.10 253	0.14 299	0.23 478	0.19 431	0.12 367	0.17 422	0.12 371	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.12 652

GMM-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.10 235	0.18 440	0.09 407	0.08 110	0.15 388	0.23 478	0.16 346	0.11 322	0.15 385	0.13 404	0.11 410	0.11 241	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.08 461	0.07 443	0.06 347	0.09 576

s12784h	0.09 220	0.06 138	0.07 30	0.15 143	0.05 4	0.16 520	0.18 555	0.15 235	0.15 304	0.10 285	0.11 305	0.11 349	0.11 410	0.10 151	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.04 91

DCANet	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.06 48	0.09 180	0.17 504	0.15 235	0.19 431	0.13 402	0.17 422	0.10 318	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

csc	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.15 143	0.07 161	0.09 180	0.17 504	0.16 281	0.20 455	0.13 402	0.16 398	0.10 318	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

cscssc	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.15 143	0.07 161	0.09 180	0.17 504	0.16 281	0.20 455	0.13 402	0.16 398	0.10 318	0.11 410	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

111	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.15 143	0.07 161	0.10 253	0.14 299	0.21 427	0.23 498	0.11 322	0.12 328	0.14 427	0.11 410	0.13 403	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.04 73	0.05 204	0.05 243

ARAFT	0.12 435	0.08 411	0.17 570	0.19 524	0.09 407	0.14 461	0.18 555	0.20 400	0.12 196	0.12 367	0.13 348	0.14 427	0.11 410	0.15 469	0.12 413	0.06 200	0.05 318	0.10 601	0.09 574	0.05 204	0.04 91

HITNet	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.14 82	0.06 48	0.11 311	0.10 47	0.18 356	0.18 411	0.13 402	0.16 398	0.14 427	0.11 410	0.15 469	0.13 460	0.06 200	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.06 347	0.05 243
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
SME	0.11 355	0.09 501	0.10 235	0.17 335	0.07 161	0.20 604	0.13 220	0.21 427	0.17 377	0.12 367	0.13 348	0.10 318	0.12 443	0.13 403	0.13 460	0.07 395	0.07 560	0.08 461	0.09 574	0.06 347	0.05 243

TestStereo_HL3	0.11 355	0.05 49	0.16 538	0.13 25	0.07 161	0.12 366	0.11 86	0.20 400	0.09 81	0.15 457	0.30 621	0.13 404	0.12 443	0.16 504	0.11 341	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.07 454

IGEV_i1	0.12 435	0.07 272	0.12 350	0.16 244	0.08 271	0.19 588	0.14 299	0.18 356	0.22 486	0.18 535	0.18 450	0.16 473	0.12 443	0.16 504	0.14 503	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.06 364

Hybrid-DGEV-2	0.11 355	0.06 138	0.12 350	0.18 440	0.09 407	0.09 180	0.13 220	0.28 583	0.29 583	0.11 322	0.11 305	0.09 280	0.12 443	0.12 344	0.09 133	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

FlowAnything_test	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.15 143	0.09 407	0.07 49	0.14 299	0.20 400	0.11 152	0.09 234	0.09 210	0.12 371	0.12 443	0.13 403	0.11 341	0.09 550	0.06 482	0.09 551	0.09 574	0.06 347	0.09 576

xyz-stereo-finetune2	0.11 355	0.07 272	0.13 411	0.13 25	0.07 161	0.11 311	0.19 596	0.17 321	0.12 196	0.15 457	0.15 385	0.17 495	0.12 443	0.13 403	0.11 341	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.05 227	0.04 54	0.06 364

DFGA-Net	0.13 463	0.11 592	0.18 596	0.17 335	0.10 523	0.12 366	0.13 220	0.22 454	0.25 537	0.16 486	0.16 398	0.13 404	0.12 443	0.16 504	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.05 204	0.05 243

DDVS	0.15 546	0.10 564	0.21 632	0.16 244	0.12 615	0.15 488	0.14 299	0.25 521	0.19 431	0.18 535	0.29 613	0.27 622	0.12 443	0.19 581	0.15 538	0.09 550	0.06 482	0.09 551	0.07 443	0.11 630	0.11 636

rvit_0105_6	0.14 500	0.09 501	0.18 596	0.17 335	0.10 523	0.10 253	0.16 462	0.19 387	0.26 551	0.12 367	0.18 450	0.17 495	0.12 443	0.18 564	0.12 413	0.15 696	0.11 667	0.12 653	0.10 616	0.09 574	0.06 364

rvit_0105_5	0.14 500	0.09 501	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.23 668	0.24 502	0.27 561	0.14 430	0.15 385	0.18 510	0.12 443	0.17 539	0.14 503	0.14 692	0.11 667	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.06 364

GCST	0.37 733	0.42 765	0.26 659	1.02 791	0.39 764	0.18 563	0.08 9	0.20 400	0.17 377	0.28 672	0.25 561	0.15 458	0.12 443	0.16 504	0.14 503	0.64 786	0.43 779	0.75 782	0.65 785	0.63 779	0.46 777

plain	0.10 301	0.08 411	0.10 235	0.19 524	0.09 407	0.10 253	0.15 388	0.14 189	0.13 242	0.13 402	0.15 385	0.09 280	0.12 443	0.13 403	0.12 413	0.07 395	0.05 318	0.09 551	0.06 338	0.06 347	0.06 364

PCWNet_CMD	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.14 299	0.29 599	0.36 643	0.14 430	0.20 474	0.21 548	0.12 443	0.17 539	0.13 460	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.07 454

ADStereo(finetuned)	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.06 48	0.09 180	0.17 504	0.15 235	0.19 431	0.13 402	0.17 422	0.10 318	0.12 443	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

GMOStereo	0.11 355	0.09 501	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.28 725	0.13 150	0.17 377	0.11 322	0.17 422	0.14 427	0.12 443	0.07 10	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.07 443	0.04 54	0.04 91

error version	0.11 355	0.09 501	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.28 725	0.13 150	0.17 377	0.11 322	0.17 422	0.14 427	0.12 443	0.07 10	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.07 443	0.04 54	0.04 91

test-v	0.11 355	0.09 501	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.28 725	0.13 150	0.17 377	0.11 322	0.17 422	0.14 427	0.12 443	0.07 10	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.07 443	0.04 54	0.04 91

GANet-ADL	0.13 463	0.07 272	0.15 501	0.17 335	0.10 523	0.18 563	0.15 388	0.30 614	0.20 455	0.13 402	0.18 450	0.19 526	0.12 443	0.16 504	0.13 460	0.08 481	0.06 482	0.06 240	0.05 227	0.07 435	0.08 527

Patchmatch Stereo++	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.06 16	0.11 86	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454
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
OMP-Stereo	0.11 355	0.06 138	0.14 452	0.18 440	0.08 271	0.09 180	0.12 133	0.21 427	0.21 472	0.13 402	0.14 364	0.11 349	0.12 443	0.11 241	0.13 460	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

IIG-Stereo	0.11 355	0.06 138	0.13 411	0.17 335	0.08 271	0.11 311	0.12 133	0.22 454	0.17 377	0.14 430	0.17 422	0.11 349	0.12 443	0.12 344	0.12 413	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.04 91

NRIStereo	0.11 355	0.08 411	0.14 452	0.18 440	0.08 271	0.10 253	0.14 299	0.16 281	0.15 304	0.12 367	0.14 364	0.13 404	0.12 443	0.13 403	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.07 454

PSM-adaLoss	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

FTStereo	0.12 435	0.06 138	0.14 452	0.18 440	0.09 407	0.07 49	0.15 388	0.21 427	0.18 411	0.12 367	0.24 532	0.12 371	0.12 443	0.13 403	0.13 460	0.05 56	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.10 608

ROB_FTStereo_v2	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

ROB_FTStereo	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.06 16	0.11 86	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

HUI-Stereo	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

SST-Stereo	0.10 301	0.07 272	0.15 501	0.18 440	0.09 407	0.06 16	0.12 133	0.17 321	0.11 152	0.15 457	0.17 422	0.13 404	0.12 443	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.06 338	0.06 347	0.05 243

THIR-Stereo	0.12 435	0.07 272	0.11 300	0.15 143	0.08 271	0.14 461	0.16 462	0.17 321	0.25 537	0.16 486	0.24 532	0.14 427	0.12 443	0.12 344	0.14 503	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.07 443	0.05 204	0.05 243

RAFT_R40	0.11 355	0.07 272	0.14 452	0.18 440	0.09 407	0.06 16	0.13 220	0.17 321	0.16 346	0.14 430	0.18 450	0.15 458	0.12 443	0.10 151	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.06 338	0.06 347	0.05 243

DeepStereo_RVC	0.11 355	0.08 411	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.08 110	0.12 133	0.17 321	0.12 196	0.13 402	0.14 364	0.12 371	0.12 443	0.12 344	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.08 527

iGMRVC	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

IRAFT_RVC	0.12 435	0.08 411	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.07 49	0.15 388	0.24 502	0.23 498	0.14 430	0.14 364	0.15 458	0.12 443	0.12 344	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.06 338	0.06 347	0.06 364

iRAFT	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.18 440	0.08 271	0.06 16	0.11 86	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

CRE-IMP	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.10 253	0.12 133	0.18 356	0.10 115	0.14 430	0.13 348	0.13 404	0.12 443	0.12 344	0.11 341	0.07 395	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.08 527

test-2	0.11 355	0.09 501	0.07 30	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.28 725	0.13 150	0.17 377	0.11 322	0.17 422	0.14 427	0.12 443	0.07 10	0.07 11	0.05 56	0.05 318	0.09 551	0.07 443	0.04 54	0.04 91

RAFT	0.13 463	0.09 501	0.11 300	0.18 440	0.08 271	0.15 488	0.24 683	0.20 400	0.19 431	0.21 593	0.21 498	0.17 495	0.12 443	0.16 504	0.09 133	0.06 200	0.07 560	0.10 601	0.09 574	0.05 204	0.05 243

RAFT-IKP	0.11 355	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.08 271	0.06 16	0.12 133	0.16 281	0.13 242	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.11 241	0.10 248	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.07 454

TestStereo	0.13 463	0.14 651	0.11 300	0.23 680	0.08 271	0.15 488	0.21 644	0.20 400	0.23 498	0.14 430	0.24 532	0.16 473	0.12 443	0.16 504	0.14 503	0.05 56	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.09 574	0.05 243

FENet	0.13 463	0.08 411	0.12 350	0.16 244	0.08 271	0.14 461	0.15 388	0.22 454	0.23 498	0.17 505	0.23 519	0.16 473	0.12 443	0.14 441	0.15 538	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.07 454

DIP-Stereo	0.11 355	0.07 272	0.14 452	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.09 28	0.16 281	0.16 346	0.11 322	0.16 398	0.14 427	0.12 443	0.15 469	0.13 460	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.05 204	0.06 364
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.14 299	0.29 599	0.36 643	0.14 430	0.21 498	0.21 548	0.12 443	0.17 539	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.07 454

MWSP-net	0.15 546	0.08 411	0.17 570	0.17 335	0.10 523	0.16 520	0.23 668	0.29 599	0.32 608	0.18 535	0.19 461	0.17 495	0.13 485	0.18 564	0.14 503	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.08 527

G2L-Stereo	0.14 500	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.12 133	0.27 562	0.22 486	0.16 486	0.27 587	0.21 548	0.13 485	0.17 539	0.18 588	0.09 550	0.08 594	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.07 454

rvit_0105_4	0.14 500	0.09 501	0.17 570	0.17 335	0.10 523	0.12 366	0.19 596	0.23 478	0.27 561	0.14 430	0.20 474	0.17 495	0.13 485	0.17 539	0.13 460	0.15 696	0.11 667	0.11 633	0.10 616	0.09 574	0.06 364

rvit_0105_3	0.15 546	0.09 501	0.14 452	0.19 524	0.12 615	0.15 488	0.25 701	0.25 521	0.29 583	0.15 457	0.17 422	0.20 538	0.13 485	0.17 539	0.14 503	0.13 678	0.11 667	0.12 653	0.14 687	0.07 435	0.06 364

UGAM	0.13 463	0.10 564	0.09 159	0.22 656	0.08 271	0.12 366	0.20 620	0.17 321	0.23 498	0.21 593	0.16 398	0.13 404	0.13 485	0.19 581	0.12 413	0.07 395	0.05 318	0.13 668	0.11 650	0.07 435	0.05 243

ffm	0.12 435	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.17 544	0.17 504	0.15 235	0.19 431	0.15 457	0.25 561	0.19 526	0.13 485	0.10 151	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.08 526	0.06 347	0.06 364

ff1	0.13 463	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.17 544	0.17 504	0.15 235	0.19 431	0.15 457	0.25 561	0.19 526	0.13 485	0.14 441	0.20 608	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.08 526	0.06 347	0.06 364

mmx	0.14 500	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.17 544	0.17 504	0.27 562	0.25 537	0.15 457	0.25 561	0.19 526	0.13 485	0.14 441	0.20 608	0.08 481	0.06 482	0.09 551	0.08 526	0.08 509	0.08 527

xxx	0.14 500	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.17 544	0.17 504	0.27 562	0.25 537	0.15 457	0.25 561	0.19 526	0.13 485	0.14 441	0.20 608	0.08 481	0.06 482	0.09 551	0.08 526	0.08 509	0.08 527

LL-Strereo	0.13 463	0.09 501	0.11 300	0.20 599	0.10 523	0.11 311	0.18 555	0.32 638	0.24 515	0.15 457	0.15 385	0.14 427	0.13 485	0.19 581	0.11 341	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.08 526	0.04 54	0.05 243

SDNR	0.19 619	0.08 411	0.19 608	0.16 244	0.12 615	0.77 772	0.14 299	0.25 521	0.32 608	0.19 554	0.24 532	0.19 526	0.13 485	0.19 581	0.15 538	0.16 717	0.18 742	0.14 682	0.11 650	0.08 509	0.11 636

BUS	0.14 500	0.09 501	0.14 452	0.22 656	0.10 523	0.19 588	0.14 299	0.34 667	0.19 431	0.17 505	0.22 510	0.16 473	0.13 485	0.15 469	0.13 460	0.08 481	0.06 482	0.10 601	0.09 574	0.07 435	0.07 454

NINENet	0.16 571	0.10 564	0.15 501	0.17 335	0.11 578	0.19 588	0.14 299	0.40 712	0.36 643	0.18 535	0.21 498	0.16 473	0.13 485	0.15 469	0.13 460	0.08 481	0.08 594	0.10 601	0.07 443	0.10 607	0.09 576

UDGNet	0.14 500	0.13 638	0.16 538	0.17 335	0.10 523	0.12 366	0.16 462	0.21 427	0.27 561	0.20 577	0.20 474	0.16 473	0.13 485	0.16 504	0.13 460	0.10 595	0.06 482	0.09 551	0.07 443	0.06 347	0.07 454

dad	0.17 593	0.20 710	0.20 621	0.16 244	0.11 578	0.20 604	0.18 555	0.21 427	0.28 576	0.30 686	0.24 532	0.29 641	0.13 485	0.19 581	0.16 554	0.18 730	0.09 631	0.11 633	0.09 574	0.11 630	0.07 454

GEStereo_RVC	0.17 593	0.12 610	0.15 501	0.22 656	0.11 578	0.19 588	0.17 504	0.32 638	0.48 705	0.20 577	0.25 561	0.17 495	0.13 485	0.21 624	0.16 554	0.10 595	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.09 574	0.08 527

CFNet_pseudo	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.09 407	0.13 424	0.14 299	0.27 562	0.34 628	0.14 430	0.21 498	0.22 566	0.13 485	0.18 564	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.07 435	0.07 454

GES	0.14 500	0.08 411	0.16 538	0.15 143	0.10 523	0.13 424	0.13 220	0.28 583	0.25 537	0.16 486	0.23 519	0.18 510	0.13 485	0.16 504	0.13 460	0.08 481	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.08 509	0.09 576

SFCPSM	0.13 463	0.07 272	0.14 452	0.17 335	0.09 407	0.15 488	0.16 462	0.28 583	0.27 561	0.14 430	0.17 422	0.12 371	0.13 485	0.14 441	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.06 364

ccs_rob	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.09 407	0.12 366	0.14 299	0.27 562	0.34 628	0.14 430	0.21 498	0.22 566	0.13 485	0.18 564	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.07 454

AdaStereo	0.15 546	0.11 592	0.15 501	0.18 440	0.09 407	0.20 604	0.11 86	0.32 638	0.28 576	0.20 577	0.23 519	0.20 538	0.13 485	0.19 581	0.14 503	0.12 652	0.05 318	0.10 601	0.07 443	0.09 574	0.07 454
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.
iResNetv2_ROB	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.08 271	0.16 520	0.12 133	0.25 521	0.35 637	0.21 593	0.29 613	0.24 590	0.13 485	0.14 441	0.14 503	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.04 73	0.09 574	0.08 527

MLCV	0.12 435	0.07 272	0.16 538	0.18 440	0.06 48	0.15 488	0.17 504	0.19 387	0.21 472	0.18 535	0.25 561	0.17 495	0.13 485	0.14 441	0.13 460	0.05 56	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.05 204	0.04 91

iResNet	0.13 463	0.10 564	0.18 596	0.19 524	0.08 271	0.13 424	0.18 555	0.20 400	0.26 551	0.15 457	0.23 519	0.15 458	0.13 485	0.14 441	0.14 503	0.06 200	0.04 26	0.06 240	0.05 227	0.06 347	0.05 243

DN-CSS_ROB	0.13 463	0.13 638	0.16 538	0.18 440	0.10 523	0.16 520	0.08 9	0.22 454	0.18 411	0.17 505	0.22 510	0.13 404	0.13 485	0.12 344	0.13 460	0.05 56	0.05 318	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.06 364

G2L-ROB	0.13 463	0.06 138	0.13 411	0.13 25	0.08 271	0.14 461	0.16 462	0.25 521	0.18 411	0.19 554	0.18 450	0.20 538	0.14 510	0.17 539	0.16 554	0.08 481	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.08 509	0.09 576

test_sample6	0.14 500	0.08 411	0.13 411	0.16 244	0.08 271	0.17 544	0.19 596	0.25 521	0.17 377	0.17 505	0.27 587	0.19 526	0.14 510	0.15 469	0.13 460	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.08 509	0.08 527

test_sample5	0.14 500	0.08 411	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.18 563	0.18 555	0.25 521	0.17 377	0.17 505	0.27 587	0.18 510	0.14 510	0.16 504	0.13 460	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.08 509	0.08 527

test_sample4	0.14 500	0.08 411	0.14 452	0.15 143	0.08 271	0.19 588	0.18 555	0.26 540	0.17 377	0.16 486	0.25 561	0.18 510	0.14 510	0.16 504	0.13 460	0.08 481	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.08 509	0.08 527

DualNet	0.14 500	0.08 411	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.18 563	0.18 555	0.25 521	0.17 377	0.17 505	0.27 587	0.18 510	0.14 510	0.16 504	0.13 460	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.08 509	0.08 527

CFNet_ucs	0.15 546	0.08 411	0.16 538	0.16 244	0.11 578	0.14 461	0.14 299	0.30 614	0.34 628	0.16 486	0.24 532	0.23 584	0.14 510	0.18 564	0.15 538	0.09 550	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.09 574	0.09 576

anonymousa	0.13 463	0.07 272	0.13 411	0.18 440	0.09 407	0.13 424	0.17 504	0.19 387	0.29 583	0.15 457	0.24 532	0.15 458	0.14 510	0.14 441	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.09 574	0.05 204	0.06 364

DCANet-4	0.10 301	0.06 138	0.12 350	0.16 244	0.06 48	0.09 180	0.17 504	0.18 356	0.19 431	0.13 402	0.16 398	0.09 280	0.14 510	0.11 241	0.12 413	0.06 200	0.04 26	0.05 66	0.04 73	0.04 54	0.05 243

GwcNet-ADL	0.13 463	0.08 411	0.14 452	0.20 599	0.09 407	0.11 311	0.20 620	0.30 614	0.24 515	0.13 402	0.14 364	0.18 510	0.14 510	0.13 403	0.14 503	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.07 435	0.06 364

AAGNet	0.11 355	0.07 272	0.16 538	0.19 524	0.09 407	0.08 110	0.13 220	0.18 356	0.13 242	0.16 486	0.21 498	0.13 404	0.14 510	0.11 241	0.14 503	0.06 200	0.04 26	0.09 551	0.06 338	0.06 347	0.05 243

DEmStereo	0.12 435	0.06 138	0.14 452	0.14 82	0.10 523	0.16 520	0.15 388	0.16 281	0.24 515	0.17 505	0.24 532	0.13 404	0.14 510	0.12 344	0.13 460	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

HCRNet	0.16 571	0.24 727	0.12 350	0.35 751	0.11 578	0.15 488	0.17 504	0.26 540	0.22 486	0.19 554	0.24 532	0.21 548	0.14 510	0.15 469	0.13 460	0.11 627	0.07 560	0.11 633	0.10 616	0.09 574	0.07 454

xxxx	0.15 546	0.07 272	0.14 452	0.14 82	0.08 271	0.23 649	0.18 555	0.31 627	0.19 431	0.14 430	0.28 601	0.22 566	0.14 510	0.15 469	0.26 685	0.09 550	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.08 509	0.07 454

PSMNet-RSSM	0.14 500	0.07 272	0.13 411	0.15 143	0.08 271	0.13 424	0.16 462	0.24 502	0.24 515	0.16 486	0.28 601	0.22 566	0.14 510	0.15 469	0.13 460	0.11 627	0.06 482	0.09 551	0.12 672	0.08 509	0.07 454

CFNet-ft	0.14 500	0.07 272	0.15 501	0.12 7	0.09 407	0.16 520	0.18 555	0.22 454	0.24 515	0.17 505	0.26 578	0.24 590	0.14 510	0.16 504	0.14 503	0.11 627	0.06 482	0.08 461	0.09 574	0.09 574	0.08 527

BEATNet_4x	0.12 435	0.08 411	0.14 452	0.18 440	0.07 161	0.15 488	0.07 5	0.22 454	0.18 411	0.16 486	0.19 461	0.18 510	0.14 510	0.16 504	0.15 538	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.06 364

HSM-Net_RVC	0.14 500	0.08 411	0.11 300	0.15 143	0.08 271	0.15 488	0.15 388	0.27 562	0.29 583	0.19 554	0.21 498	0.29 641	0.14 510	0.17 539	0.13 460	0.06 200	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.06 364
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 500	0.07 272	0.15 501	0.12 7	0.09 407	0.16 520	0.18 555	0.22 454	0.24 515	0.17 505	0.26 578	0.24 590	0.14 510	0.16 504	0.14 503	0.11 627	0.06 482	0.08 461	0.09 574	0.09 574	0.08 527

LiteMatch	0.09 220	0.06 138	0.10 235	0.16 244	0.07 161	0.09 180	0.15 388	0.13 150	0.08 45	0.06 44	0.07 96	0.06 56	0.15 528	0.10 151	0.14 503	0.07 395	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.06 347	0.06 364

Lsterematch	0.11 355	0.06 138	0.11 300	0.16 244	0.07 161	0.13 424	0.15 388	0.14 189	0.17 377	0.16 486	0.18 450	0.15 458	0.15 528	0.12 344	0.14 503	0.07 395	0.04 26	0.06 240	0.06 338	0.06 347	0.06 364

DCVSM-stereo	0.14 500	0.09 501	0.16 538	0.16 244	0.10 523	0.15 488	0.09 28	0.19 387	0.23 498	0.20 577	0.23 519	0.26 614	0.15 528	0.18 564	0.14 503	0.09 550	0.07 560	0.09 551	0.08 526	0.10 607	0.12 652

ACV-stereo	0.15 546	0.10 564	0.28 674	0.18 440	0.12 615	0.14 461	0.12 133	0.23 478	0.21 472	0.19 554	0.23 519	0.22 566	0.15 528	0.23 648	0.17 570	0.07 395	0.06 482	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.07 454

ITSA-stereo	0.15 546	0.10 564	0.14 452	0.19 524	0.08 271	0.12 366	0.14 299	0.30 614	0.49 714	0.17 505	0.19 461	0.22 566	0.15 528	0.17 539	0.16 554	0.10 595	0.06 482	0.08 461	0.08 526	0.08 509	0.08 527

rvit_stereo_0075_2	0.17 593	0.12 610	0.25 656	0.23 680	0.16 695	0.13 424	0.10 47	0.30 614	0.27 561	0.20 577	0.28 601	0.22 566	0.15 528	0.18 564	0.13 460	0.16 717	0.10 653	0.17 712	0.10 616	0.10 607	0.09 576

test_sample3	0.14 500	0.08 411	0.15 501	0.14 82	0.09 407	0.19 588	0.17 504	0.26 540	0.18 411	0.16 486	0.22 510	0.19 526	0.15 528	0.17 539	0.13 460	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.06 338	0.09 574	0.08 527

test_sample2	0.12 435	0.07 272	0.12 350	0.14 82	0.08 271	0.16 520	0.18 555	0.21 427	0.16 346	0.14 430	0.20 474	0.19 526	0.15 528	0.15 469	0.12 413	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.08 509	0.07 454

SMFormer	0.14 500	0.07 272	0.17 570	0.14 82	0.08 271	0.16 520	0.17 504	0.26 540	0.27 561	0.19 554	0.20 474	0.18 510	0.15 528	0.15 469	0.17 570	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.06 364

tta	0.14 500	0.07 272	0.17 570	0.14 82	0.08 271	0.16 520	0.17 504	0.26 540	0.27 561	0.19 554	0.20 474	0.18 510	0.15 528	0.15 469	0.17 570	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.06 347	0.06 364

qqq1	0.13 463	0.07 272	0.17 570	0.14 82	0.08 271	0.16 520	0.17 504	0.26 540	0.27 561	0.19 554	0.20 474	0.18 510	0.15 528	0.15 469	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.06 364

fff1	0.13 463	0.07 272	0.17 570	0.14 82	0.08 271	0.16 520	0.17 504	0.26 540	0.27 561	0.19 554	0.20 474	0.18 510	0.15 528	0.15 469	0.11 341	0.08 481	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.06 347	0.06 364

1111x	0.15 546	0.08 411	0.12 350	0.18 440	0.07 161	0.18 563	0.25 701	0.31 627	0.24 515	0.17 505	0.24 532	0.26 614	0.15 528	0.13 403	0.23 649	0.07 395	0.07 560	0.08 461	0.09 574	0.07 435	0.06 364

iinet-f	0.16 571	0.06 138	0.45 724	0.14 82	0.10 523	0.21 624	0.14 299	0.27 562	0.23 498	0.21 593	0.24 532	0.21 548	0.15 528	0.18 564	0.21 628	0.09 550	0.07 560	0.07 360	0.06 338	0.09 574	0.10 608

GASNet	0.22 653	0.23 723	0.33 696	0.26 709	0.17 711	0.26 676	0.16 462	0.44 734	0.42 682	0.27 657	0.24 532	0.30 651	0.15 528	0.27 670	0.18 588	0.12 652	0.08 594	0.12 653	0.11 650	0.16 715	0.07 454

CASS	0.13 463	0.12 610	0.11 300	0.23 680	0.09 407	0.15 488	0.17 504	0.18 356	0.19 431	0.17 505	0.18 450	0.15 458	0.15 528	0.14 441	0.14 503	0.09 550	0.06 482	0.10 601	0.08 526	0.09 574	0.07 454
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 607	0.09 501	0.29 682	0.15 143	0.10 523	0.22 633	0.20 620	0.26 540	0.39 662	0.25 645	0.42 703	0.24 590	0.15 528	0.20 606	0.19 601	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.10 607	0.09 576

test_5	0.14 500	0.12 610	0.08 79	0.20 599	0.10 523	0.14 461	0.29 735	0.21 427	0.24 515	0.18 535	0.28 601	0.11 349	0.15 528	0.12 344	0.13 460	0.06 200	0.05 318	0.07 360	0.08 526	0.08 509	0.07 454

CSP-Net	0.16 571	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.09 407	0.19 588	0.17 504	0.25 521	0.32 608	0.25 645	0.30 621	0.24 590	0.15 528	0.21 624	0.18 588	0.09 550	0.06 482	0.07 360	0.07 443	0.08 509	0.07 454

DAS	0.15 546	0.08 411	0.18 596	0.19 524	0.10 523	0.19 588	0.17 504	0.27 562	0.29 583	0.18 535	0.25 561	0.21 548	0.15 528	0.16 504	0.12 413	0.08 481	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.07 454

SepStereo	0.15 546	0.08 411	0.18 596	0.19 524	0.10 523	0.19 588	0.17 504	0.27 562	0.29 583	0.18 535	0.25 561	0.21 548	0.15 528	0.25 664	0.12 413	0.08 481	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.07 454

DRaft	0.12 435	0.06 138	0.11 300	0.14 82	0.09 407	0.14 461	0.17 504	0.21 427	0.30 593	0.17 505	0.28 601	0.10 318	0.15 528	0.10 151	0.12 413	0.05 56	0.04 26	0.07 360	0.06 338	0.05 204	0.05 243

GANet-RSSM	0.14 500	0.07 272	0.13 411	0.13 25	0.08 271	0.14 461	0.17 504	0.22 454	0.21 472	0.17 505	0.24 532	0.23 584	0.15 528	0.16 504	0.15 538	0.10 595	0.06 482	0.07 360	0.08 526	0.08 509	0.07 454

DSFCA	0.16 571	0.09 501	0.14 452	0.16 244	0.10 523	0.20 604	0.19 596	0.28 583	0.31 601	0.23 622	0.24 532	0.22 566	0.15 528	0.19 581	0.20 608	0.10 595	0.07 560	0.09 551	0.09 574	0.08 509	0.08 527

FADNet-RVC-Resample	0.16 571	0.11 592	0.31 687	0.22 656	0.11 578	0.19 588	0.14 299	0.25 521	0.24 515	0.24 632	0.27 587	0.20 538	0.15 528	0.16 504	0.15 538	0.07 395	0.08 594	0.12 653	0.10 616	0.09 574	0.10 608

UCFNet_RVC	0.14 500	0.08 411	0.13 411	0.11 1	0.10 523	0.20 604	0.10 47	0.24 502	0.22 486	0.17 505	0.20 474	0.23 584	0.15 528	0.17 539	0.15 538	0.12 652	0.07 560	0.10 601	0.13 683	0.11 630	0.10 608

iResNet_ROB	0.14 500	0.07 272	0.13 411	0.14 82	0.07 161	0.18 563	0.14 299	0.26 540	0.31 601	0.22 609	0.25 561	0.23 584	0.15 528	0.15 469	0.13 460	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.08 509	0.08 527

PWCDC_ROB	0.20 631	0.13 638	0.22 638	0.24 689	0.11 578	0.19 588	0.15 388	0.33 658	0.54 729	0.29 681	0.50 720	0.21 548	0.15 528	0.27 670	0.20 608	0.11 627	0.09 631	0.10 601	0.08 526	0.11 630	0.09 576

SCION-MonSter(vits)	0.14 500	0.06 138	0.05 2	0.15 143	0.05 4	0.07 49	0.10 47	0.27 562	0.41 671	0.05 2	0.33 647	0.14 427	0.16 556	0.20 606	0.19 601	0.08 481	0.06 482	0.17 712	0.15 709	0.07 435	0.08 527

xyz-stereo	0.13 463	0.07 272	0.20 621	0.15 143	0.05 4	0.20 604	0.15 388	0.17 321	0.31 601	0.15 457	0.29 613	0.26 614	0.16 556	0.13 403	0.12 413	0.05 56	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.04 54	0.04 91

G2L-Stereo_test	0.14 500	0.07 272	0.11 300	0.13 25	0.08 271	0.12 366	0.16 462	0.30 614	0.28 576	0.20 577	0.23 519	0.20 538	0.16 556	0.17 539	0.18 588	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.05 227	0.07 435	0.06 364

FACV-RUCA	0.13 463	0.11 592	0.12 350	0.19 524	0.12 615	0.15 488	0.15 388	0.22 454	0.20 455	0.15 457	0.16 398	0.14 427	0.16 556	0.14 441	0.13 460	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.06 338	0.10 607	0.08 527

test_sample1	0.13 463	0.07 272	0.14 452	0.13 25	0.08 271	0.19 588	0.16 462	0.20 400	0.15 304	0.14 430	0.22 510	0.18 510	0.16 556	0.17 539	0.14 503	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.08 509	0.07 454

xx1	0.11 355	0.08 411	0.12 350	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.15 388	0.16 281	0.18 411	0.09 234	0.09 210	0.16 473	0.16 556	0.10 151	0.07 11	0.06 200	0.04 26	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.07 454

mmm	0.14 500	0.08 411	0.17 570	0.17 335	0.09 407	0.17 544	0.18 555	0.21 427	0.15 304	0.15 457	0.23 519	0.21 548	0.16 556	0.16 504	0.17 570	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.07 454

11t1	0.12 435	0.06 138	0.13 411	0.14 82	0.08 271	0.17 544	0.15 388	0.18 356	0.15 304	0.15 457	0.15 385	0.16 473	0.16 556	0.15 469	0.13 460	0.08 481	0.05 318	0.06 240	0.05 227	0.08 509	0.07 454

CBFPSM	0.14 500	0.06 138	0.26 659	0.17 335	0.09 407	0.13 424	0.15 388	0.22 454	0.23 498	0.20 577	0.27 587	0.24 590	0.16 556	0.16 504	0.18 588	0.06 200	0.06 482	0.06 240	0.07 443	0.07 435	0.07 454

gwcnet-sp	0.14 500	0.07 272	0.12 350	0.18 440	0.09 407	0.16 520	0.17 504	0.24 502	0.24 515	0.18 535	0.24 532	0.15 458	0.16 556	0.15 469	0.15 538	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.08 526	0.08 509	0.07 454

scenet	0.14 500	0.07 272	0.12 350	0.18 440	0.09 407	0.16 520	0.17 504	0.24 502	0.24 515	0.18 535	0.24 532	0.15 458	0.16 556	0.15 469	0.15 538	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.08 526	0.08 509	0.07 454

ssnet	0.14 500	0.07 272	0.12 350	0.18 440	0.09 407	0.16 520	0.17 504	0.24 502	0.24 515	0.18 535	0.24 532	0.15 458	0.16 556	0.15 469	0.15 538	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.08 526	0.08 509	0.07 454

qqq	0.13 463	0.09 501	0.15 501	0.16 244	0.08 271	0.13 424	0.15 388	0.23 478	0.16 346	0.15 457	0.19 461	0.16 473	0.16 556	0.15 469	0.16 554	0.07 395	0.06 482	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.07 454

BSDual-CNN	0.15 546	0.09 501	0.14 452	0.22 656	0.10 523	0.14 461	0.15 388	0.34 667	0.19 431	0.17 505	0.22 510	0.25 604	0.16 556	0.15 469	0.14 503	0.08 481	0.06 482	0.10 601	0.09 574	0.07 435	0.07 454

psmg	0.14 500	0.09 501	0.14 452	0.17 335	0.10 523	0.15 488	0.17 504	0.29 599	0.19 431	0.17 505	0.21 498	0.25 604	0.16 556	0.15 469	0.14 503	0.08 481	0.06 482	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.06 364

AASNet	0.16 571	0.08 411	0.12 350	0.19 524	0.09 407	0.18 563	0.15 388	0.37 696	0.37 650	0.19 554	0.23 519	0.20 538	0.16 556	0.17 539	0.20 608	0.10 595	0.08 594	0.08 461	0.07 443	0.09 574	0.09 576

PSMNet-ADL	0.15 546	0.12 610	0.13 411	0.22 656	0.09 407	0.13 424	0.20 620	0.26 540	0.23 498	0.18 535	0.20 474	0.24 590	0.16 556	0.18 564	0.17 570	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.11 650	0.08 509	0.07 454

ADLNet	0.16 571	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.10 523	0.16 520	0.17 504	0.32 638	0.27 561	0.22 609	0.27 587	0.24 590	0.16 556	0.18 564	0.21 628	0.10 595	0.06 482	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.09 576

222	0.16 571	0.07 272	0.14 452	0.14 82	0.08 271	0.24 654	0.18 555	0.30 614	0.20 455	0.17 505	0.28 601	0.17 495	0.16 556	0.15 469	0.40 752	0.10 595	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.08 527

test_xeample	0.15 546	0.06 138	0.13 411	0.14 82	0.08 271	0.21 624	0.20 620	0.28 583	0.20 455	0.16 486	0.29 613	0.19 526	0.16 556	0.15 469	0.26 685	0.09 550	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.07 454

ACVNet	0.15 546	0.09 501	0.15 501	0.13 25	0.12 615	0.14 461	0.20 620	0.22 454	0.33 616	0.17 505	0.26 578	0.21 548	0.16 556	0.17 539	0.21 628	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.08 509	0.06 364

cf-r	0.13 463	0.07 272	0.12 350	0.16 244	0.08 271	0.14 461	0.19 596	0.20 400	0.25 537	0.17 505	0.25 561	0.21 548	0.16 556	0.14 441	0.14 503	0.10 595	0.05 318	0.06 240	0.08 526	0.06 347	0.06 364

GwcNet-RSSM	0.14 500	0.07 272	0.12 350	0.15 143	0.08 271	0.15 488	0.20 620	0.21 427	0.27 561	0.18 535	0.27 587	0.22 566	0.16 556	0.14 441	0.15 538	0.10 595	0.05 318	0.07 360	0.09 574	0.07 435	0.07 454

HSM	0.15 546	0.08 411	0.14 452	0.16 244	0.09 407	0.16 520	0.14 299	0.28 583	0.25 537	0.19 554	0.23 519	0.37 696	0.16 556	0.20 606	0.15 538	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.07 435	0.06 364

MWDA-net	0.15 546	0.08 411	0.15 501	0.16 244	0.10 523	0.20 604	0.22 656	0.25 521	0.35 637	0.18 535	0.24 532	0.18 510	0.17 580	0.17 539	0.14 503	0.08 481	0.05 318	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.07 454

z-ln-s-r	0.17 593	0.10 564	0.40 715	0.19 524	0.08 271	0.17 544	0.18 555	0.22 454	0.33 616	0.18 535	0.40 686	0.22 566	0.17 580	0.20 606	0.23 649	0.07 395	0.05 318	0.07 360	0.07 443	0.07 435	0.05 243

coex_refinement	0.14 500	0.07 272	0.12 350	0.17 335	0.10 523	0.15 488	0.15 388	0.26 540	0.29 583	0.18 535	0.20 474	0.22 566	0.17 580	0.16 504	0.18 588	0.08 481	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.09 574	0.08 527

ISRNet	0.18 607	0.08 411	0.19 608	0.19 524	0.13 640	0.15 488	0.12 133	0.30 614	0.32 608	0.21 593	0.25 561	0.27 622	0.17 580	0.17 539	0.20 608	0.20 743	0.08 594	0.14 682	0.14 687	0.14 689	0.17 729

rvit_105_1	0.19 619	0.11 592	0.25 656	0.21 636	0.16 695	0.21 624	0.27 719	0.31 627	0.41 671	0.19 554	0.20 474	0.22 566	0.17 580	0.19 581	0.17 570	0.12 652	0.12 683	0.13 668	0.15 709	0.08 509	0.07 454

DispNO	0.14 500	0.08 411	0.17 570	0.19 524	0.12 615	0.11 311	0.21 644	0.23 478	0.29 583	0.17 505	0.23 519	0.18 510	0.17 580	0.15 469	0.15 538	0.07 395	0.05 318	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.06 364

x	0.13 463	0.07 272	0.14 452	0.14 82	0.08 271	0.18 563	0.14 299	0.22 454	0.20 455	0.15 457	0.19 461	0.19 526	0.17 580	0.18 564	0.18 588	0.07 395	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.07 454

CRFU-Net	0.16 571	0.08 411	0.14 452	0.17 335	0.09 407	0.19 588	0.14 299	0.26 540	0.20 455	0.28 672	0.27 587	0.29 641	0.17 580	0.19 581	0.17 570	0.09 550	0.09 631	0.07 360	0.07 443	0.08 509	0.08 527

AACVNet	0.16 571	0.08 411	0.14 452	0.15 143	0.10 523	0.18 563	0.15 388	0.23 478	0.24 515	0.27 657	0.27 587	0.28 632	0.17 580	0.19 581	0.16 554	0.09 550	0.07 560	0.09 551	0.07 443	0.10 607	0.09 576

LMCR-Stereo	0.15 546	0.08 411	0.13 411	0.21 636	0.09 407	0.17 544	0.20 620	0.27 562	0.19 431	0.24 632	0.24 532	0.23 584	0.17 580	0.20 606	0.17 570	0.07 395	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.10 607	0.08 527

acv_ft	0.15 546	0.09 501	0.15 501	0.19 524	0.10 523	0.16 520	0.17 504	0.25 521	0.33 616	0.19 554	0.26 578	0.21 548	0.17 580	0.17 539	0.18 588	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.08 509	0.06 364

CCAANet	0.14 500	0.06 138	0.14 452	0.17 335	0.09 407	0.16 520	0.13 220	0.30 614	0.24 515	0.16 486	0.32 634	0.18 510	0.17 580	0.17 539	0.14 503	0.06 200	0.05 318	0.09 551	0.09 574	0.06 347	0.09 576

FADNet_RVC	0.16 571	0.14 651	0.40 715	0.20 599	0.11 578	0.13 424	0.13 220	0.26 540	0.22 486	0.21 593	0.23 519	0.20 538	0.17 580	0.14 441	0.16 554	0.08 481	0.08 594	0.12 653	0.09 574	0.11 630	0.10 608

CFNet	0.15 546	0.10 564	0.17 570	0.17 335	0.08 271	0.18 563	0.09 28	0.28 583	0.25 537	0.19 554	0.24 532	0.24 590	0.17 580	0.17 539	0.14 503	0.08 481	0.06 482	0.09 551	0.10 616	0.07 435	0.06 364

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 593	0.10 564	0.22 638	0.20 599	0.10 523	0.15 488	0.18 555	0.31 627	0.25 537	0.21 593	0.30 621	0.25 604	0.17 580	0.21 624	0.20 608	0.09 550	0.06 482	0.08 461	0.08 526	0.07 435	0.08 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 593	0.12 610	0.15 501	0.20 599	0.09 407	0.18 563	0.18 555	0.26 540	0.23 498	0.26 651	0.40 686	0.22 566	0.17 580	0.21 624	0.20 608	0.08 481	0.05 318	0.09 551	0.10 616	0.07 435	0.07 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.22 653	0.17 685	0.16 538	0.25 703	0.18 718	0.34 716	0.17 504	0.28 583	0.47 704	0.23 622	0.46 711	0.20 538	0.18 596	0.25 664	0.25 672	0.09 550	0.08 594	0.23 741	0.19 732	0.11 630	0.11 636

YMNet	0.20 631	0.12 610	0.19 608	0.20 599	0.14 664	0.26 676	0.23 668	0.32 638	0.34 628	0.27 657	0.34 652	0.30 651	0.18 596	0.18 564	0.22 637	0.10 595	0.13 698	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.09 576

YMNet_1	0.20 631	0.12 610	0.19 608	0.20 599	0.14 664	0.26 676	0.23 668	0.32 638	0.34 628	0.27 657	0.34 652	0.30 651	0.18 596	0.18 564	0.22 637	0.10 595	0.13 698	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.09 576

ssnet_v2	0.17 593	0.10 564	0.17 570	0.17 335	0.11 578	0.21 624	0.21 644	0.33 658	0.25 537	0.22 609	0.22 510	0.27 622	0.18 596	0.22 637	0.20 608	0.11 627	0.09 631	0.09 551	0.09 574	0.08 509	0.08 527

Wz-Net-LNSev	0.22 653	0.16 671	0.38 711	0.21 636	0.13 640	0.25 665	0.23 668	0.32 638	0.43 689	0.30 686	0.41 697	0.31 664	0.18 596	0.22 637	0.25 672	0.10 595	0.09 631	0.08 461	0.08 526	0.12 648	0.11 636

hknet	0.15 546	0.11 592	0.13 411	0.22 656	0.11 578	0.14 461	0.15 388	0.34 667	0.25 537	0.17 505	0.22 510	0.22 566	0.18 596	0.17 539	0.12 413	0.07 395	0.06 482	0.10 601	0.09 574	0.07 435	0.07 454

ADLNet2	0.16 571	0.09 501	0.13 411	0.16 244	0.09 407	0.20 604	0.16 462	0.31 627	0.39 662	0.16 486	0.20 474	0.20 538	0.18 596	0.21 624	0.22 637	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.07 443	0.09 574	0.07 454

ICVP	0.15 546	0.09 501	0.12 350	0.22 656	0.09 407	0.17 544	0.21 644	0.25 521	0.23 498	0.18 535	0.30 621	0.26 614	0.18 596	0.17 539	0.14 503	0.09 550	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.07 435	0.07 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 571	0.08 411	0.15 501	0.18 440	0.10 523	0.22 633	0.18 555	0.24 502	0.21 472	0.18 535	0.24 532	0.29 641	0.18 596	0.19 581	0.22 637	0.09 550	0.07 560	0.08 461	0.09 574	0.07 435	0.06 364

HGLStereo	0.17 593	0.08 411	0.19 608	0.17 335	0.12 615	0.18 563	0.18 555	0.31 627	0.32 608	0.21 593	0.32 634	0.25 604	0.18 596	0.19 581	0.20 608	0.09 550	0.09 631	0.07 360	0.07 443	0.09 574	0.10 608

DMCA	0.14 500	0.09 501	0.16 538	0.19 524	0.09 407	0.15 488	0.17 504	0.23 478	0.27 561	0.14 430	0.19 461	0.17 495	0.18 596	0.15 469	0.17 570	0.10 595	0.06 482	0.08 461	0.06 338	0.09 574	0.10 608

STTStereo	0.18 607	0.12 610	0.27 669	0.20 599	0.11 578	0.16 520	0.21 644	0.29 599	0.23 498	0.21 593	0.30 621	0.29 641	0.18 596	0.20 606	0.19 601	0.12 652	0.11 667	0.11 633	0.14 687	0.09 574	0.08 527

RASNet	0.14 500	0.07 272	0.14 452	0.16 244	0.08 271	0.18 563	0.14 299	0.29 599	0.20 455	0.17 505	0.25 561	0.21 548	0.18 596	0.20 606	0.19 601	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.08 526	0.06 347	0.06 364

TDLM	0.17 593	0.12 610	0.13 411	0.24 689	0.10 523	0.18 563	0.18 555	0.36 690	0.30 593	0.21 593	0.28 601	0.28 632	0.18 596	0.23 648	0.18 588	0.11 627	0.07 560	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.08 527

CVANet_RVC	0.18 607	0.10 564	0.14 452	0.21 636	0.10 523	0.18 563	0.17 504	0.34 667	0.33 616	0.22 609	0.31 630	0.28 632	0.18 596	0.23 648	0.17 570	0.12 652	0.08 594	0.12 653	0.11 650	0.09 574	0.07 454

DeepPruner_ROB	0.16 571	0.11 592	0.15 501	0.17 335	0.10 523	0.17 544	0.15 388	0.32 638	0.21 472	0.19 554	0.21 498	0.22 566	0.18 596	0.20 606	0.15 538	0.13 678	0.09 631	0.09 551	0.09 574	0.11 630	0.10 608

pmcnn	0.15 546	0.07 272	0.19 608	0.15 143	0.07 161	0.20 604	0.15 388	0.24 502	0.26 551	0.21 593	0.34 652	0.28 632	0.18 596	0.18 564	0.17 570	0.07 395	0.05 318	0.05 66	0.04 73	0.07 435	0.06 364

MEA-ACV	0.16 571	0.07 272	0.17 570	0.16 244	0.11 578	0.20 604	0.21 644	0.30 614	0.38 657	0.20 577	0.29 613	0.14 427	0.19 613	0.16 504	0.16 554	0.08 481	0.07 560	0.09 551	0.11 650	0.07 435	0.07 454

TCMNet	0.19 619	0.12 610	0.19 608	0.20 599	0.18 718	0.20 604	0.24 683	0.27 562	0.36 643	0.23 622	0.26 578	0.25 604	0.19 613	0.19 581	0.23 649	0.13 678	0.11 667	0.11 633	0.12 672	0.13 671	0.12 652

DualNet (step1)	0.16 571	0.12 610	0.20 621	0.12 7	0.14 664	0.17 544	0.13 220	0.27 562	0.23 498	0.20 577	0.20 474	0.24 590	0.19 613	0.16 504	0.16 554	0.15 696	0.06 482	0.14 682	0.14 687	0.14 689	0.12 652

test_sample9	0.18 607	0.12 610	0.20 621	0.12 7	0.14 664	0.17 544	0.13 220	0.27 562	0.23 498	0.20 577	0.20 474	0.24 590	0.19 613	0.19 581	0.17 570	0.15 696	0.30 771	0.14 682	0.14 687	0.14 689	0.12 652

test_sample7	0.15 546	0.10 564	0.16 538	0.14 82	0.11 578	0.16 520	0.16 462	0.27 562	0.23 498	0.20 577	0.20 474	0.24 590	0.19 613	0.16 504	0.16 554	0.12 652	0.06 482	0.10 601	0.09 574	0.10 607	0.10 608

Wz-Net-MNSev	0.22 653	0.13 638	0.31 687	0.20 599	0.14 664	0.36 726	0.24 683	0.33 658	0.44 694	0.28 672	0.40 686	0.38 700	0.19 613	0.24 658	0.25 672	0.09 550	0.07 560	0.09 551	0.09 574	0.12 648	0.10 608

pcwnet_v2	0.19 619	0.10 564	0.26 659	0.17 335	0.14 664	0.18 563	0.15 388	0.37 696	0.46 702	0.19 554	0.24 532	0.21 548	0.19 613	0.20 606	0.19 601	0.13 678	0.10 653	0.10 601	0.10 616	0.11 630	0.13 678

delet	0.17 593	0.08 411	0.17 570	0.19 524	0.11 578	0.20 604	0.21 644	0.30 614	0.37 650	0.17 505	0.26 578	0.19 526	0.19 613	0.19 581	0.21 628	0.08 481	0.08 594	0.09 551	0.11 650	0.06 347	0.06 364

UNet	0.17 593	0.09 501	0.18 596	0.19 524	0.12 615	0.27 686	0.19 596	0.33 658	0.29 583	0.21 593	0.24 532	0.23 584	0.19 613	0.19 581	0.18 588	0.07 395	0.06 482	0.08 461	0.07 443	0.08 509	0.06 364

UPFNet	0.16 571	0.08 411	0.12 350	0.20 599	0.12 615	0.20 604	0.23 668	0.28 583	0.26 551	0.17 505	0.24 532	0.22 566	0.19 613	0.19 581	0.21 628	0.09 550	0.07 560	0.08 461	0.09 574	0.08 509	0.06 364

NVstereo2D	0.19 619	0.10 564	0.15 501	0.17 335	0.15 684	0.28 693	0.23 668	0.44 734	0.42 682	0.15 457	0.27 587	0.25 604	0.19 613	0.22 637	0.17 570	0.09 550	0.06 482	0.10 601	0.08 526	0.15 706	0.09 576

StereoDRNet	0.18 607	0.11 592	0.17 570	0.22 656	0.11 578	0.21 624	0.22 656	0.37 696	0.33 616	0.24 632	0.28 601	0.30 651	0.19 613	0.20 606	0.20 608	0.09 550	0.08 594	0.11 633	0.09 574	0.09 574	0.07 454

SGM-Forest	0.20 631	0.14 651	0.18 596	0.19 524	0.13 640	0.20 604	0.22 656	0.33 658	0.30 593	0.24 632	0.29 613	0.28 632	0.19 613	0.23 648	0.17 570	0.15 696	0.16 734	0.15 695	0.14 687	0.12 648	0.12 652
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 607	0.11 592	0.19 608	0.19 524	0.12 615	0.24 654	0.21 644	0.25 521	0.34 628	0.22 609	0.34 652	0.27 622	0.20 626	0.21 624	0.23 649	0.09 550	0.09 631	0.08 461	0.10 616	0.08 509	0.07 454

IER	0.14 500	0.07 272	0.13 411	0.17 335	0.09 407	0.14 461	0.16 462	0.25 521	0.26 551	0.18 535	0.25 561	0.17 495	0.20 626	0.16 504	0.14 503	0.08 481	0.05 318	0.07 360	0.06 338	0.08 509	0.07 454

MMNet	0.17 593	0.09 501	0.16 538	0.20 599	0.11 578	0.27 686	0.20 620	0.25 521	0.41 671	0.22 609	0.30 621	0.21 548	0.20 626	0.17 539	0.20 608	0.06 200	0.06 482	0.07 360	0.07 443	0.08 509	0.07 454

GwcNet	0.20 631	0.13 638	0.19 608	0.18 440	0.12 615	0.24 654	0.19 596	0.35 683	0.43 689	0.20 577	0.32 634	0.33 678	0.20 626	0.22 637	0.24 662	0.11 627	0.09 631	0.09 551	0.09 574	0.09 574	0.10 608

DGSMNet	0.24 677	0.19 703	0.33 696	0.21 636	0.24 747	0.24 654	0.20 620	0.35 683	0.41 671	0.24 632	0.32 634	0.38 700	0.21 630	0.29 689	0.23 649	0.12 652	0.11 667	0.14 682	0.16 717	0.23 745	0.23 747

FADNet-RVC	0.20 631	0.20 710	0.38 711	0.21 636	0.16 695	0.20 604	0.15 388	0.26 540	0.26 551	0.26 651	0.32 634	0.26 614	0.21 630	0.22 637	0.19 601	0.12 652	0.13 698	0.12 653	0.14 687	0.13 671	0.18 735

FADNet	0.21 644	0.22 720	0.36 705	0.18 440	0.17 711	0.24 654	0.13 220	0.31 627	0.31 601	0.23 622	0.25 561	0.27 622	0.21 630	0.19 581	0.15 538	0.13 678	0.15 719	0.12 653	0.15 709	0.16 715	0.18 735

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 653	0.21 716	0.24 651	0.26 709	0.11 578	0.23 649	0.14 299	0.39 708	0.24 515	0.32 698	0.36 660	0.30 651	0.21 630	0.19 581	0.21 628	0.17 723	0.14 709	0.21 732	0.16 717	0.12 648	0.12 652

SuperB	0.20 631	0.10 564	0.56 742	0.16 244	0.09 407	0.18 563	0.18 555	0.24 502	0.50 717	0.26 651	0.39 680	0.17 495	0.21 630	0.22 637	0.21 628	0.08 481	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.12 648	0.10 608

RTSC	0.23 670	0.12 610	0.28 674	0.21 636	0.13 640	0.28 693	0.16 462	0.35 683	0.66 757	0.27 657	0.33 647	0.30 651	0.21 630	0.31 693	0.29 705	0.10 595	0.08 594	0.09 551	0.10 616	0.13 671	0.13 678

AANet_RVC	0.16 571	0.10 564	0.10 235	0.18 440	0.09 407	0.18 563	0.19 596	0.26 540	0.31 601	0.22 609	0.35 657	0.21 548	0.21 630	0.22 637	0.16 554	0.06 200	0.05 318	0.06 240	0.06 338	0.07 435	0.06 364

DRN-Test	0.19 619	0.11 592	0.20 621	0.22 656	0.10 523	0.22 633	0.22 656	0.39 708	0.37 650	0.24 632	0.32 634	0.26 614	0.21 630	0.22 637	0.24 662	0.11 627	0.07 560	0.11 633	0.10 616	0.09 574	0.07 454

MDST_ROB	0.22 653	0.10 564	0.17 570	0.18 440	0.11 578	0.37 727	0.19 596	0.43 732	0.41 671	0.39 718	0.39 680	0.29 641	0.21 630	0.26 667	0.18 588	0.11 627	0.10 653	0.14 682	0.11 650	0.10 607	0.08 527

w-ln-seven-2	0.20 631	0.14 651	0.37 709	0.22 656	0.12 615	0.20 604	0.21 644	0.28 583	0.37 650	0.25 645	0.37 666	0.27 622	0.22 639	0.21 624	0.23 649	0.08 481	0.08 594	0.09 551	0.09 574	0.10 607	0.09 576

w-ln-seven	0.24 677	0.14 651	0.55 739	0.19 524	0.14 664	0.26 676	0.22 656	0.35 683	0.60 744	0.29 681	0.39 680	0.30 651	0.22 639	0.21 624	0.26 685	0.09 550	0.09 631	0.11 633	0.10 616	0.11 630	0.10 608

SQANet	0.23 670	0.23 723	0.30 685	0.30 738	0.19 726	0.27 686	0.13 220	0.29 599	0.33 616	0.24 632	0.37 666	0.31 664	0.22 639	0.27 670	0.23 649	0.15 696	0.10 653	0.21 732	0.16 717	0.21 736	0.15 706

SACVNet	0.18 607	0.12 610	0.14 452	0.17 335	0.13 640	0.22 633	0.18 555	0.31 627	0.30 593	0.23 622	0.31 630	0.30 651	0.22 639	0.22 637	0.17 570	0.11 627	0.08 594	0.10 601	0.10 616	0.12 648	0.14 699

FINET	0.21 644	0.18 697	0.26 659	0.18 440	0.16 695	0.23 649	0.23 668	0.32 638	0.48 705	0.25 645	0.32 634	0.22 566	0.22 639	0.22 637	0.17 570	0.18 730	0.16 734	0.11 633	0.10 616	0.15 706	0.13 678

hitnet-ft	0.18 607	0.09 501	0.17 570	0.14 82	0.09 407	0.26 676	0.20 620	0.25 521	0.26 551	0.24 632	0.32 634	0.31 664	0.22 639	0.24 658	0.21 628	0.12 652	0.07 560	0.10 601	0.08 526	0.12 648	0.11 636

ADCP+	0.20 631	0.10 564	0.33 696	0.20 599	0.12 615	0.22 633	0.26 712	0.31 627	0.34 628	0.26 651	0.37 666	0.22 566	0.22 639	0.27 670	0.27 693	0.09 550	0.06 482	0.08 461	0.08 526	0.09 574	0.10 608

PSMNet_ROB	0.21 644	0.11 592	0.15 501	0.27 722	0.15 684	0.24 654	0.35 754	0.43 732	0.37 650	0.27 657	0.32 634	0.32 674	0.22 639	0.21 624	0.26 685	0.12 652	0.08 594	0.13 668	0.11 650	0.09 574	0.09 576

ADCRef	0.19 619	0.12 610	0.41 718	0.20 599	0.12 615	0.22 633	0.18 555	0.32 638	0.36 643	0.26 651	0.32 634	0.17 495	0.23 647	0.24 658	0.24 662	0.07 395	0.06 482	0.09 551	0.09 574	0.08 509	0.08 527

RYNet	0.22 653	0.12 610	0.22 638	0.19 524	0.17 711	0.46 739	0.26 712	0.38 704	0.48 705	0.24 632	0.28 601	0.34 685	0.23 647	0.20 606	0.30 712	0.10 595	0.06 482	0.09 551	0.09 574	0.13 671	0.15 706

NaN_ROB	0.22 653	0.19 703	0.24 651	0.25 703	0.13 640	0.29 697	0.26 712	0.33 658	0.41 671	0.31 692	0.31 630	0.32 674	0.23 647	0.30 692	0.21 628	0.11 627	0.17 740	0.10 601	0.10 616	0.08 509	0.09 576

NOSS_ROB	0.19 619	0.12 610	0.18 596	0.16 244	0.12 615	0.15 488	0.12 133	0.30 614	0.32 608	0.20 577	0.22 510	0.27 622	0.23 647	0.21 624	0.16 554	0.16 717	0.18 742	0.23 741	0.21 741	0.12 648	0.13 678

DispFullNet	0.27 702	0.21 716	0.65 754	0.28 727	0.16 695	0.26 676	0.17 504	0.33 658	0.58 739	0.27 657	0.38 672	0.43 719	0.23 647	0.38 728	0.23 649	0.12 652	0.06 482	0.19 724	0.11 650	0.21 736	0.15 706

CBMV	0.19 619	0.14 651	0.17 570	0.18 440	0.10 523	0.20 604	0.11 86	0.29 599	0.30 593	0.29 681	0.30 621	0.30 651	0.23 647	0.27 670	0.19 601	0.13 678	0.15 719	0.17 712	0.16 717	0.10 607	0.10 608
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.24 677	0.14 651	0.45 724	0.19 524	0.13 640	0.28 693	0.25 701	0.34 667	0.62 748	0.27 657	0.56 734	0.29 641	0.24 653	0.32 700	0.25 672	0.08 481	0.08 594	0.08 461	0.08 526	0.10 607	0.10 608

ToySt	0.17 593	0.11 592	0.18 596	0.17 335	0.11 578	0.16 520	0.25 701	0.24 502	0.33 616	0.19 554	0.24 532	0.26 614	0.24 653	0.19 581	0.20 608	0.07 395	0.08 594	0.09 551	0.10 616	0.09 574	0.08 527

WZ-Net	0.28 707	0.17 685	0.78 772	0.22 656	0.16 695	0.34 716	0.29 735	0.39 708	0.57 736	0.24 632	0.55 729	0.37 696	0.24 653	0.33 705	0.35 733	0.09 550	0.08 594	0.09 551	0.10 616	0.14 689	0.16 718

psm_up	0.18 607	0.10 564	0.18 596	0.20 599	0.11 578	0.17 544	0.19 596	0.37 696	0.34 628	0.21 593	0.28 601	0.29 641	0.24 653	0.20 606	0.22 637	0.09 550	0.10 653	0.11 633	0.11 650	0.08 509	0.08 527

RP	0.21 644	0.13 638	0.21 632	0.23 680	0.11 578	0.21 624	0.20 620	0.25 521	0.44 694	0.21 593	0.38 672	0.36 691	0.24 653	0.27 670	0.25 672	0.11 627	0.12 683	0.13 668	0.12 672	0.12 648	0.14 699

PS-NSSS	0.20 631	0.21 716	0.23 647	0.20 599	0.10 523	0.19 588	0.17 504	0.36 690	0.25 537	0.27 657	0.33 647	0.27 622	0.24 653	0.20 606	0.20 608	0.15 696	0.12 683	0.17 712	0.14 687	0.10 607	0.08 527

CBMV_ROB	0.19 619	0.13 638	0.17 570	0.16 244	0.11 578	0.15 488	0.13 220	0.26 540	0.28 576	0.27 657	0.30 621	0.27 622	0.24 653	0.23 648	0.16 554	0.15 696	0.17 740	0.22 738	0.20 737	0.10 607	0.11 636

DLCB_ROB	0.18 607	0.10 564	0.15 501	0.23 680	0.11 578	0.24 654	0.18 555	0.29 599	0.28 576	0.27 657	0.28 601	0.28 632	0.24 653	0.19 581	0.20 608	0.08 481	0.08 594	0.09 551	0.09 574	0.07 435	0.07 454

PWC_ROB	0.21 644	0.16 671	0.26 659	0.18 440	0.11 578	0.22 633	0.13 220	0.32 638	0.49 714	0.30 686	0.40 686	0.32 674	0.24 653	0.31 693	0.22 637	0.10 595	0.07 560	0.11 633	0.08 526	0.11 630	0.10 608

zh-mn7	0.25 689	0.14 651	0.56 742	0.19 524	0.14 664	0.24 654	0.22 656	0.34 667	0.62 748	0.35 707	0.65 743	0.31 664	0.25 662	0.31 693	0.25 672	0.09 550	0.08 594	0.09 551	0.09 574	0.09 574	0.11 636

PSMNet-RUCA	0.27 702	0.33 756	0.41 718	0.36 753	0.32 763	0.18 563	0.19 596	0.42 724	0.30 593	0.33 702	0.41 697	0.39 708	0.25 662	0.31 693	0.20 608	0.18 730	0.10 653	0.25 744	0.15 709	0.21 736	0.16 718

test_sample8	0.19 619	0.12 610	0.20 621	0.12 7	0.14 664	0.17 544	0.13 220	0.31 627	0.21 472	0.27 657	0.22 510	0.36 691	0.25 662	0.19 581	0.17 570	0.15 696	0.30 771	0.14 682	0.14 687	0.14 689	0.12 652

HBP-ISP	0.18 607	0.13 638	0.16 538	0.15 143	0.11 578	0.08 110	0.13 220	0.28 583	0.29 583	0.22 609	0.33 647	0.21 548	0.25 662	0.23 648	0.17 570	0.14 692	0.16 734	0.21 732	0.17 724	0.10 607	0.08 527

DDUNet	0.22 653	0.17 685	0.21 632	0.22 656	0.15 684	0.25 665	0.24 683	0.29 599	0.30 593	0.31 692	0.36 660	0.33 678	0.25 662	0.24 658	0.20 608	0.18 730	0.13 698	0.17 712	0.11 650	0.16 715	0.16 718

Syn2CoEx	0.21 644	0.16 671	0.27 669	0.29 736	0.14 664	0.26 676	0.20 620	0.33 658	0.31 601	0.28 672	0.36 660	0.27 622	0.25 662	0.19 581	0.24 662	0.16 717	0.12 683	0.14 682	0.11 650	0.09 574	0.08 527

Wz-Net-SNSev	0.25 689	0.17 685	0.44 723	0.25 703	0.14 664	0.26 676	0.23 668	0.38 704	0.56 734	0.30 686	0.55 729	0.39 708	0.26 668	0.23 648	0.30 712	0.10 595	0.09 631	0.09 551	0.10 616	0.11 630	0.11 636

AF-Net	0.22 653	0.17 685	0.17 570	0.26 709	0.13 640	0.25 665	0.24 683	0.32 638	0.50 717	0.25 645	0.33 647	0.38 700	0.26 668	0.28 682	0.25 672	0.11 627	0.10 653	0.16 706	0.11 650	0.11 630	0.10 608

PA-Net	0.23 670	0.18 697	0.33 696	0.28 727	0.22 742	0.21 624	0.38 760	0.29 599	0.39 662	0.22 609	0.32 634	0.25 604	0.26 668	0.20 606	0.25 672	0.09 550	0.23 764	0.15 695	0.22 744	0.09 574	0.13 678
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.19 619	0.09 501	0.22 638	0.17 335	0.10 523	0.25 665	0.18 555	0.27 562	0.44 694	0.22 609	0.31 630	0.33 678	0.26 668	0.28 682	0.28 701	0.08 481	0.06 482	0.07 360	0.07 443	0.09 574	0.09 576

SANet	0.24 677	0.14 651	0.28 674	0.21 636	0.11 578	0.27 686	0.24 683	0.38 704	0.64 753	0.36 710	0.40 686	0.43 719	0.26 668	0.27 670	0.24 662	0.12 652	0.09 631	0.10 601	0.09 574	0.13 671	0.11 636

XPNet_ROB	0.22 653	0.11 592	0.19 608	0.22 656	0.13 640	0.22 633	0.19 596	0.34 667	0.40 668	0.30 686	0.39 680	0.39 708	0.26 668	0.26 667	0.28 701	0.15 696	0.10 653	0.10 601	0.10 616	0.13 671	0.12 652

ETE_ROB	0.23 670	0.17 685	0.22 638	0.25 703	0.13 640	0.26 676	0.29 735	0.31 627	0.36 643	0.28 672	0.36 660	0.45 723	0.26 668	0.27 670	0.26 685	0.11 627	0.08 594	0.12 653	0.09 574	0.14 689	0.13 678

LALA_ROB	0.25 689	0.16 671	0.22 638	0.26 709	0.17 711	0.27 686	0.27 719	0.42 724	0.37 650	0.33 702	0.38 672	0.51 737	0.26 668	0.28 682	0.27 693	0.16 717	0.09 631	0.12 653	0.11 650	0.13 671	0.12 652

DStereoO	0.24 677	0.18 697	0.18 596	0.20 599	0.14 664	0.21 624	0.19 596	0.32 638	0.41 671	0.29 681	0.21 498	0.32 674	0.27 676	0.41 745	0.27 693	0.46 775	0.12 683	0.31 762	0.11 650	0.15 706	0.12 652

FSD	0.25 689	0.27 744	0.26 659	0.24 689	0.22 742	0.25 665	0.25 701	0.27 562	0.26 551	0.25 645	0.26 578	0.25 604	0.27 676	0.27 670	0.24 662	0.21 747	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 750

MSAF-DinoV2	0.22 653	0.11 592	0.23 647	0.17 335	0.10 523	0.27 686	0.16 462	0.37 696	0.55 730	0.21 593	0.27 587	0.47 731	0.27 676	0.35 715	0.39 749	0.09 550	0.06 482	0.07 360	0.09 574	0.12 648	0.10 608

ACVNet-4b	0.39 736	0.53 768	0.55 739	0.45 765	0.24 747	0.47 741	0.18 555	0.49 745	0.64 753	0.42 728	0.45 710	0.60 745	0.27 676	0.34 708	0.24 662	0.33 766	0.14 709	0.48 770	0.42 771	0.30 762	0.26 759

Anonymous_2	0.22 653	0.17 685	0.28 674	0.15 143	0.16 695	0.32 706	0.22 656	0.22 454	0.17 377	0.23 622	0.24 532	0.26 614	0.27 676	0.27 670	0.23 649	0.22 752	0.25 767	0.17 712	0.17 724	0.17 723	0.17 729

UDG	0.21 644	0.17 685	0.19 608	0.23 680	0.15 684	0.30 700	0.20 620	0.33 658	0.35 637	0.23 622	0.28 601	0.31 664	0.27 676	0.20 606	0.22 637	0.15 696	0.12 683	0.13 668	0.09 574	0.14 689	0.14 699

aanetorigin	0.22 653	0.17 685	0.56 742	0.17 335	0.10 523	0.15 488	0.19 596	0.20 400	0.33 616	0.49 738	0.48 715	0.29 641	0.27 676	0.20 606	0.23 649	0.08 481	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.10 607	0.09 576

DMCA-RVC	0.17 593	0.10 564	0.15 501	0.24 689	0.11 578	0.18 563	0.18 555	0.25 521	0.24 515	0.21 593	0.26 578	0.25 604	0.27 676	0.18 564	0.20 608	0.12 652	0.08 594	0.13 668	0.10 616	0.10 607	0.08 527

RGC	0.25 689	0.20 710	0.29 682	0.28 727	0.16 695	0.22 633	0.23 668	0.32 638	0.44 694	0.27 657	0.40 686	0.38 700	0.27 676	0.36 721	0.22 637	0.11 627	0.13 698	0.17 712	0.17 724	0.14 689	0.16 718

stereogan	0.22 653	0.11 592	0.21 632	0.20 599	0.12 615	0.31 703	0.19 596	0.35 683	0.44 694	0.22 609	0.39 680	0.35 689	0.27 676	0.33 705	0.22 637	0.10 595	0.12 683	0.10 601	0.10 616	0.14 689	0.13 678

FBW_ROB	0.24 677	0.17 685	0.22 638	0.26 709	0.14 664	0.25 665	0.22 656	0.41 718	0.41 671	0.41 725	0.41 697	0.42 715	0.27 676	0.31 693	0.23 649	0.09 550	0.14 709	0.14 682	0.12 672	0.11 630	0.09 576

NCC-stereo	0.24 677	0.15 662	0.31 687	0.26 709	0.16 695	0.20 604	0.30 743	0.40 712	0.40 668	0.24 632	0.38 672	0.33 678	0.28 687	0.36 721	0.27 693	0.12 652	0.11 667	0.15 695	0.22 744	0.13 671	0.13 678

Nwc_Net	0.23 670	0.16 671	0.21 632	0.25 703	0.14 664	0.24 654	0.26 712	0.37 696	0.38 657	0.22 609	0.41 697	0.30 651	0.28 687	0.28 682	0.25 672	0.11 627	0.10 653	0.17 712	0.20 737	0.10 607	0.10 608

Abc-Net	0.24 677	0.15 662	0.31 687	0.26 709	0.16 695	0.20 604	0.30 743	0.40 712	0.40 668	0.24 632	0.38 672	0.33 678	0.28 687	0.36 721	0.27 693	0.12 652	0.11 667	0.15 695	0.22 744	0.13 671	0.13 678
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 700	0.15 662	0.30 685	0.24 689	0.18 718	0.22 633	0.15 388	0.38 704	0.71 761	0.32 698	0.41 697	0.36 691	0.28 687	0.32 700	0.29 705	0.12 652	0.11 667	0.14 682	0.13 683	0.16 715	0.20 741

DeepPrunerF	0.24 677	0.17 685	0.42 720	0.26 709	0.16 695	0.22 633	0.28 725	0.37 696	0.50 717	0.26 651	0.29 613	0.24 590	0.28 687	0.21 624	0.22 637	0.15 696	0.11 667	0.20 729	0.18 730	0.12 648	0.13 678

ADCPNet	0.25 689	0.16 671	0.61 751	0.21 636	0.15 684	0.35 725	0.25 701	0.32 638	0.35 637	0.30 686	0.40 686	0.36 691	0.28 687	0.28 682	0.32 725	0.12 652	0.10 653	0.11 633	0.12 672	0.14 689	0.13 678

GANet	0.21 644	0.12 610	0.21 632	0.24 689	0.13 640	0.22 633	0.22 656	0.41 718	0.26 551	0.31 692	0.42 703	0.37 696	0.28 687	0.23 648	0.22 637	0.10 595	0.12 683	0.10 601	0.09 574	0.10 607	0.08 527

NCCL2	0.23 670	0.15 662	0.17 570	0.34 747	0.18 718	0.24 654	0.23 668	0.34 667	0.28 576	0.31 692	0.38 672	0.38 700	0.28 687	0.23 648	0.24 662	0.15 696	0.12 683	0.18 722	0.21 741	0.13 671	0.13 678

APVNet	0.22 653	0.12 610	0.19 608	0.18 440	0.14 664	0.32 706	0.31 749	0.39 708	0.32 608	0.27 657	0.40 686	0.30 651	0.29 695	0.26 667	0.25 672	0.11 627	0.12 683	0.11 633	0.14 687	0.12 648	0.12 652

G-Net	0.24 677	0.16 671	0.36 705	0.22 656	0.16 695	0.51 747	0.23 668	0.29 599	0.34 628	0.36 710	0.38 672	0.31 664	0.29 695	0.27 670	0.26 685	0.11 627	0.09 631	0.12 653	0.09 574	0.16 715	0.13 678

DPSNet	0.28 707	0.16 671	0.31 687	0.18 440	0.13 640	0.54 749	0.42 764	0.51 753	0.67 758	0.29 681	0.38 672	0.38 700	0.29 695	0.31 693	0.23 649	0.11 627	0.10 653	0.11 633	0.08 526	0.20 733	0.16 718

PDISCO_ROB	0.27 702	0.16 671	0.26 659	0.28 727	0.20 731	0.32 706	0.26 712	0.44 734	0.57 736	0.28 672	0.40 686	0.45 723	0.29 695	0.33 705	0.34 732	0.12 652	0.09 631	0.17 712	0.16 717	0.17 723	0.13 678

ccnet	0.29 711	0.28 749	0.23 647	0.20 599	0.28 757	0.41 737	0.21 644	0.45 737	0.33 616	0.36 710	0.46 711	0.36 691	0.30 699	0.39 735	0.42 756	0.23 757	0.14 709	0.21 732	0.17 724	0.23 745	0.18 735

S-Stereo	0.20 631	0.12 610	0.25 656	0.21 636	0.13 640	0.20 604	0.18 555	0.32 638	0.43 689	0.23 622	0.36 660	0.28 632	0.30 699	0.19 581	0.22 637	0.09 550	0.12 683	0.10 601	0.10 616	0.13 671	0.13 678

XQC	0.28 707	0.23 723	0.51 732	0.28 727	0.19 726	0.34 716	0.27 719	0.36 690	0.57 736	0.31 692	0.30 621	0.37 696	0.30 699	0.38 728	0.38 745	0.13 678	0.09 631	0.15 695	0.12 672	0.17 723	0.18 735

ADCL	0.24 677	0.11 592	0.47 729	0.22 656	0.12 615	0.34 716	0.29 735	0.29 599	0.56 734	0.24 632	0.46 711	0.30 651	0.30 699	0.29 689	0.29 705	0.08 481	0.07 560	0.09 551	0.09 574	0.10 607	0.10 608

PStereo	0.20 631	0.22 720	0.20 621	0.17 335	0.10 523	0.13 424	0.20 620	0.27 562	0.38 657	0.20 577	0.14 364	0.28 632	0.31 703	0.24 658	0.31 721	0.18 730	0.13 698	0.15 695	0.11 650	0.12 648	0.12 652

zh-sn7	0.25 689	0.17 685	0.50 731	0.24 689	0.13 640	0.25 665	0.24 683	0.34 667	0.48 705	0.28 672	0.54 727	0.28 632	0.31 703	0.36 721	0.32 725	0.10 595	0.10 653	0.11 633	0.10 616	0.12 648	0.12 652

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 717	0.24 727	0.29 682	0.36 753	0.16 695	0.34 716	0.30 743	0.32 638	0.42 682	0.40 721	0.46 711	0.38 700	0.31 703	0.34 708	0.28 701	0.19 741	0.20 748	0.26 745	0.29 759	0.18 729	0.19 740

STTRV1_RVC	0.25 689	0.26 738	0.39 713	0.19 524	0.26 754	0.30 700	0.24 683	0.34 667	0.35 637	0.36 710	0.34 652	0.31 664	0.31 703	0.28 682	0.25 672	0.17 723	0.10 653	0.16 706	0.14 687	0.17 723	0.12 652

CC-Net-ROB	0.28 707	0.31 754	0.36 705	0.29 736	0.15 684	0.25 665	0.19 596	0.45 737	0.33 616	0.39 718	0.37 666	0.39 708	0.31 703	0.27 670	0.26 685	0.24 759	0.19 745	0.30 761	0.23 748	0.18 729	0.15 706

DANet	0.21 644	0.15 662	0.28 674	0.25 703	0.13 640	0.22 633	0.19 596	0.27 562	0.27 561	0.28 672	0.32 634	0.35 689	0.31 703	0.31 693	0.23 649	0.11 627	0.09 631	0.11 633	0.10 616	0.13 671	0.11 636
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
light-stereo	0.42 745	0.26 738	0.59 749	0.60 773	0.49 771	0.32 706	0.23 668	0.46 739	0.52 728	0.56 751	0.58 739	0.76 764	0.32 709	0.48 752	0.29 705	0.32 764	0.24 765	0.27 749	0.33 764	0.46 770	0.39 771

FAT-Stereo	0.20 631	0.12 610	0.22 638	0.21 636	0.12 615	0.17 544	0.18 555	0.34 667	0.39 662	0.27 657	0.37 666	0.34 685	0.32 709	0.21 624	0.20 608	0.09 550	0.11 667	0.10 601	0.09 574	0.11 630	0.14 699

DStereoSA	0.25 689	0.19 703	0.37 709	0.26 709	0.17 711	0.22 633	0.20 620	0.49 745	0.59 740	0.22 609	0.29 613	0.29 641	0.33 711	0.39 735	0.28 701	0.12 652	0.11 667	0.16 706	0.14 687	0.14 689	0.12 652

otaku	0.39 736	0.37 761	0.52 733	0.44 764	0.28 757	0.58 751	0.24 683	0.41 718	0.62 748	0.40 721	0.49 716	0.46 727	0.33 711	0.40 741	0.32 725	0.30 762	0.30 771	0.39 766	0.33 764	0.29 761	0.28 760

AnyNet_C32	0.26 700	0.16 671	0.36 705	0.20 599	0.16 695	0.25 665	0.30 743	0.32 638	0.44 694	0.31 692	0.49 716	0.30 651	0.33 711	0.40 741	0.33 730	0.12 652	0.12 683	0.12 653	0.14 687	0.14 689	0.15 706

GANetREF_RVC	0.31 719	0.34 758	0.27 669	0.35 751	0.16 695	0.32 706	0.41 761	0.48 743	0.51 725	0.35 707	0.35 657	0.34 685	0.33 711	0.39 735	0.32 725	0.27 761	0.20 748	0.29 759	0.15 709	0.18 729	0.17 729
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CSAN	0.29 711	0.24 727	0.27 669	0.34 747	0.19 726	0.33 713	0.42 764	0.37 696	0.50 717	0.38 716	0.40 686	0.44 721	0.33 711	0.28 682	0.30 712	0.20 743	0.16 734	0.19 724	0.19 732	0.14 689	0.15 706

DStereoFS	0.27 702	0.22 720	0.31 687	0.22 656	0.15 684	0.22 633	0.20 620	0.50 750	0.48 705	0.28 672	0.44 708	0.33 678	0.34 716	0.52 760	0.29 705	0.12 652	0.11 667	0.15 695	0.13 683	0.16 715	0.16 718

PASM	0.32 722	0.24 727	0.48 730	0.28 727	0.27 755	0.29 697	0.30 743	0.34 667	0.49 714	0.35 707	0.39 680	0.46 727	0.34 716	0.34 708	0.35 733	0.23 757	0.25 767	0.26 745	0.28 758	0.23 745	0.21 743

WCMA_ROB	0.24 677	0.11 592	0.22 638	0.17 335	0.14 664	0.32 706	0.15 388	0.32 638	0.32 608	0.38 716	0.53 725	0.40 712	0.34 716	0.34 708	0.25 672	0.11 627	0.12 683	0.12 653	0.10 616	0.14 689	0.14 699

edge stereo	0.22 653	0.13 638	0.20 621	0.21 636	0.13 640	0.23 649	0.16 462	0.32 638	0.42 682	0.32 698	0.40 686	0.38 700	0.35 719	0.25 664	0.24 662	0.13 678	0.11 667	0.14 682	0.11 650	0.12 648	0.13 678

SGM_RVC	0.23 670	0.12 610	0.15 501	0.15 143	0.09 407	0.33 713	0.18 555	0.34 667	0.31 601	0.44 733	0.37 666	0.53 741	0.35 719	0.35 715	0.24 662	0.13 678	0.13 698	0.13 668	0.13 683	0.10 607	0.11 636
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.29 711	0.18 697	0.45 724	0.21 636	0.17 711	0.28 693	0.23 668	0.41 718	0.63 752	0.40 721	0.49 716	0.40 712	0.36 721	0.39 735	0.40 752	0.13 678	0.12 683	0.13 668	0.14 687	0.16 715	0.16 718

LSM	0.33 726	0.20 710	0.58 747	0.26 709	0.60 781	0.34 716	0.25 701	0.42 724	0.48 705	0.45 734	0.58 739	0.42 715	0.36 721	0.35 715	0.25 672	0.12 652	0.20 748	0.14 682	0.16 717	0.19 732	0.33 766

TARStereo(FT)	0.37 733	0.26 738	0.31 687	0.42 762	0.19 726	0.77 772	1.20 794	0.42 724	0.41 671	0.33 702	0.52 722	0.48 733	0.37 723	0.32 700	0.31 721	0.17 723	0.14 709	0.21 732	0.15 709	0.22 742	0.11 636

2222	0.37 733	0.26 738	0.31 687	0.42 762	0.19 726	0.77 772	1.20 794	0.42 724	0.41 671	0.33 702	0.52 722	0.48 733	0.37 723	0.32 700	0.31 721	0.17 723	0.14 709	0.21 732	0.15 709	0.22 742	0.11 636

psmorigin	0.25 689	0.15 662	0.34 704	0.17 335	0.13 640	0.23 649	0.14 299	0.34 667	0.33 616	0.41 725	0.55 729	0.41 714	0.37 723	0.34 708	0.27 693	0.11 627	0.15 719	0.11 633	0.11 650	0.12 648	0.16 718

AANet	0.30 717	0.19 703	1.03 781	0.16 244	0.13 640	0.22 633	0.16 462	0.30 614	0.62 748	0.60 752	0.52 722	0.46 727	0.38 726	0.23 648	0.32 725	0.12 652	0.09 631	0.11 633	0.10 616	0.13 671	0.12 652

Wz-Net-TNSev	0.29 711	0.20 710	0.65 754	0.19 524	0.15 684	0.38 731	0.27 719	0.35 683	0.55 730	0.34 706	0.42 703	0.45 723	0.38 726	0.32 700	0.30 712	0.12 652	0.13 698	0.10 601	0.12 672	0.15 706	0.14 699

AnyNet_C01	0.36 732	0.25 734	1.37 788	0.22 656	0.17 711	0.48 743	0.27 719	0.35 683	0.39 662	0.39 718	0.74 757	0.46 727	0.38 726	0.45 749	0.47 763	0.13 678	0.13 698	0.13 668	0.14 687	0.14 689	0.15 706

EDNetEfficient	0.29 711	0.24 727	1.13 785	0.18 440	0.10 523	0.19 588	0.20 620	0.20 400	0.60 744	0.74 772	0.56 734	0.31 664	0.39 729	0.22 637	0.30 712	0.09 550	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.11 630	0.09 576

MFN_U_SF_RVC	0.32 722	0.21 716	0.55 739	0.30 738	0.15 684	0.34 716	0.17 504	0.52 756	0.46 702	0.46 737	0.55 729	0.59 744	0.39 729	0.35 715	0.37 742	0.15 696	0.14 709	0.18 722	0.21 741	0.16 715	0.15 706

SAMSARA	0.40 739	0.28 749	0.33 696	0.55 771	0.39 764	0.82 775	1.23 796	0.47 741	0.51 725	0.36 710	0.35 657	0.55 743	0.39 729	0.38 728	0.39 749	0.15 696	0.20 748	0.15 695	0.14 687	0.23 745	0.20 741

FC-DCNN v2	0.33 726	0.27 744	0.28 674	0.26 709	0.23 745	0.37 727	0.28 725	0.40 712	0.43 689	0.45 734	0.56 734	0.51 737	0.40 732	0.37 726	0.29 705	0.21 747	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 750

ADCMid	0.25 689	0.15 662	0.40 715	0.20 599	0.14 664	0.25 665	0.26 712	0.34 667	0.38 657	0.36 710	0.44 708	0.34 685	0.40 732	0.35 715	0.33 730	0.10 595	0.09 631	0.11 633	0.11 650	0.13 671	0.12 652

FC-DCNN	0.33 726	0.27 744	0.28 674	0.26 709	0.23 745	0.37 727	0.28 725	0.40 712	0.43 689	0.45 734	0.55 729	0.51 737	0.40 732	0.37 726	0.30 712	0.21 747	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 750

MSMD_ROB	0.31 719	0.26 738	0.26 659	0.24 689	0.21 738	0.34 716	0.25 701	0.34 667	0.39 662	0.40 721	0.69 749	0.45 723	0.40 732	0.34 708	0.27 693	0.20 743	0.19 745	0.26 745	0.25 750	0.23 745	0.22 745

MeshStereo	0.27 702	0.13 638	0.18 596	0.15 143	0.11 578	0.32 706	0.24 683	0.40 712	0.36 643	0.52 740	0.57 737	0.67 753	0.40 732	0.35 715	0.26 685	0.14 692	0.13 698	0.13 668	0.11 650	0.11 630	0.10 608
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
noway2	3.60 795	5.21 810	3.74 799	12.26 814	11.84 813	4.51 797	3.91 801	1.00 789	0.48 705	0.89 782	1.98 792	6.35 808	0.41 737	2.90 800	2.47 803	0.93 797	0.13 698	1.92 805	1.77 806	5.66 808	3.67 808

FCDSN-DC	0.33 726	0.28 749	0.28 674	0.30 738	0.24 747	0.39 733	0.28 725	0.42 724	0.42 682	0.43 731	0.53 725	0.51 737	0.41 737	0.36 721	0.30 712	0.21 747	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.45 751	0.19 703	3.26 795	0.24 689	0.15 684	0.74 766	0.20 620	0.36 690	0.76 770	0.42 728	0.43 706	0.31 664	0.41 737	0.53 763	0.35 733	0.10 595	0.08 594	0.13 668	0.12 672	0.15 706	0.15 706

RTSA	0.45 751	0.19 703	3.26 795	0.24 689	0.15 684	0.74 766	0.20 620	0.36 690	0.76 770	0.42 728	0.43 706	0.31 664	0.41 737	0.53 763	0.35 733	0.10 595	0.08 594	0.13 668	0.12 672	0.15 706	0.15 706

Ntro	0.40 739	0.40 763	0.53 735	0.46 768	0.30 761	0.65 759	0.24 683	0.46 739	0.68 759	0.41 725	0.49 716	0.48 733	0.42 741	0.39 735	0.31 721	0.32 764	0.28 769	0.37 765	0.30 761	0.32 766	0.29 761

SGM-ForestM	0.32 722	0.12 610	0.16 538	0.16 244	0.11 578	0.39 733	0.19 596	0.41 718	0.50 717	0.52 740	0.54 727	1.32 785	0.42 741	0.40 741	0.27 693	0.14 692	0.16 734	0.16 706	0.16 717	0.12 648	0.12 652

noway4	3.64 798	5.53 813	3.97 802	12.24 813	11.84 813	4.58 799	3.96 805	1.14 800	0.45 700	0.82 776	2.01 794	6.19 803	0.43 743	3.04 803	2.29 799	0.94 798	0.15 719	1.93 806	1.76 802	5.75 812	3.71 812

PatchMatch Graph Cmp	0.32 722	0.16 671	0.26 659	0.19 524	0.13 640	0.31 703	0.20 620	0.42 724	0.60 744	0.55 746	0.81 766	0.67 753	0.44 744	0.38 728	0.36 740	0.15 696	0.15 719	0.15 695	0.14 687	0.12 648	0.13 678

zzzz4	3.62 796	5.55 814	4.00 804	12.27 816	11.85 816	4.49 795	3.91 801	1.10 798	0.42 682	0.85 778	2.01 794	6.20 804	0.44 744	3.00 801	2.25 796	0.94 798	0.15 719	1.93 806	1.76 802	5.70 810	3.67 808

noway1	3.62 796	5.55 814	3.97 802	12.27 816	11.85 816	4.50 796	3.92 803	1.09 797	0.42 682	0.85 778	2.01 794	6.22 805	0.44 744	3.00 801	2.25 796	0.94 798	0.15 719	1.93 806	1.76 802	5.70 810	3.67 808

LE_ROB	0.50 756	0.07 272	0.14 452	0.15 143	0.08 271	0.24 654	0.16 462	0.22 454	1.81 799	4.63 808	0.67 745	0.47 731	0.44 744	0.20 606	0.29 705	0.07 395	0.06 482	0.06 240	0.06 338	0.08 509	0.06 364

PM Graph cmp D40	0.31 719	0.16 671	0.26 659	0.19 524	0.13 640	0.31 703	0.20 620	0.42 724	0.55 730	0.55 746	0.70 751	0.69 757	0.45 748	0.39 735	0.36 740	0.15 696	0.15 719	0.15 695	0.14 687	0.12 648	0.13 678

coex-ft	3.30 793	0.34 758	59.09 835	0.18 440	0.13 640	0.26 676	0.22 656	0.27 562	0.72 762	1.90 801	0.70 751	0.44 721	0.45 748	0.29 689	0.41 755	0.09 550	0.09 631	0.12 653	0.09 574	0.14 689	0.13 678

noway3	3.64 798	5.28 811	3.79 800	12.26 814	11.84 813	4.53 798	3.92 803	1.06 793	0.48 705	0.88 781	1.98 792	6.32 807	0.46 750	3.32 804	2.57 804	0.95 801	0.15 719	1.93 806	1.76 802	5.67 809	3.69 811

RainbowNet	0.54 760	0.61 772	0.70 770	0.57 772	0.43 768	0.65 759	0.37 759	0.60 769	0.87 776	0.50 739	0.66 744	0.64 748	0.47 751	0.49 753	0.43 759	0.47 776	0.48 785	0.52 774	0.41 770	0.52 773	0.40 774

PM Cens cmp D40	0.33 726	0.14 651	0.19 608	0.17 335	0.12 615	0.37 727	0.20 620	0.49 745	0.50 717	0.63 755	0.73 754	0.82 767	0.48 752	0.44 748	0.37 742	0.15 696	0.15 719	0.16 706	0.14 687	0.13 671	0.12 652

Consistency-Raft	0.44 749	0.40 763	0.45 724	0.37 755	0.43 768	0.46 739	0.41 761	0.57 765	0.55 730	0.32 698	0.73 754	0.33 678	0.48 752	0.42 746	0.49 765	0.39 769	0.35 776	0.45 769	0.51 778	0.42 769	0.29 761

ACVNet_1	0.44 749	0.49 767	0.60 750	0.45 765	0.28 757	0.49 745	0.27 719	0.57 765	0.72 762	0.62 754	0.58 739	0.74 762	0.49 754	0.50 754	0.35 733	0.26 760	0.24 765	0.39 766	0.29 759	0.31 765	0.24 750

EDNetEfficientorigin	7.91 806	0.31 754	153.02 836	0.19 524	0.09 407	0.21 624	0.16 462	0.22 454	0.59 740	0.72 767	0.67 745	0.42 715	0.50 755	0.24 658	0.39 749	0.08 481	0.07 560	0.08 461	0.07 443	0.12 648	0.10 608

PatchMatch Cens Cmp	0.33 726	0.15 662	0.20 621	0.17 335	0.12 615	0.39 733	0.21 644	0.47 741	0.51 725	0.68 760	0.78 763	0.87 768	0.51 756	0.43 747	0.35 733	0.15 696	0.15 719	0.16 706	0.14 687	0.13 671	0.12 652

TCMNet-wrong-test	3.67 800	5.48 812	3.89 801	12.18 812	11.75 812	4.65 800	3.88 800	1.06 793	0.72 762	1.09 793	2.15 797	6.30 806	0.53 757	3.43 806	2.36 801	0.89 795	0.20 748	1.87 803	1.69 801	5.57 807	3.62 807

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 747	0.39 762	0.54 736	0.40 758	0.20 731	0.64 758	0.32 751	0.53 758	0.72 762	0.71 765	0.72 753	0.61 746	0.54 758	0.51 758	0.46 762	0.20 743	0.19 745	0.29 759	0.30 761	0.23 745	0.18 735

ELAS_RVC	0.41 741	0.29 752	0.33 696	0.28 727	0.24 747	0.54 749	0.36 756	0.49 745	0.59 740	0.72 767	0.74 757	0.65 751	0.54 758	0.54 765	0.40 752	0.22 752	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.26 758	0.25 756
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 741	0.29 752	0.33 696	0.27 722	0.24 747	0.60 756	0.36 756	0.50 750	0.50 717	0.71 765	0.79 764	0.67 753	0.54 758	0.51 758	0.42 756	0.22 752	0.20 748	0.27 749	0.26 751	0.26 758	0.25 756
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.53 759	0.58 770	0.65 754	0.41 760	0.61 782	0.53 748	0.41 761	0.56 763	0.41 671	0.55 746	0.50 720	0.49 736	0.55 761	0.58 768	0.50 768	0.58 782	0.50 789	0.51 772	0.51 778	0.51 772	0.57 780

UHP(FT)	0.41 741	0.25 734	0.42 720	0.37 755	0.20 731	0.59 752	0.44 768	0.51 753	0.73 766	0.54 744	0.76 760	0.70 759	0.56 762	0.50 754	0.38 745	0.18 730	0.22 762	0.22 738	0.20 737	0.20 733	0.17 729

nnnnnnn	0.42 745	0.25 734	0.52 733	0.33 743	0.27 755	0.49 745	0.29 735	0.53 758	0.77 772	0.63 755	0.68 747	0.74 762	0.56 762	0.46 750	0.43 759	0.22 752	0.21 760	0.27 749	0.26 751	0.28 760	0.25 756

mmmmmm	0.41 741	0.25 734	0.42 720	0.37 755	0.20 731	0.59 752	0.44 768	0.51 753	0.73 766	0.54 744	0.76 760	0.70 759	0.56 762	0.50 754	0.38 745	0.18 730	0.22 762	0.22 738	0.20 737	0.20 733	0.17 729

SGM+DAISY	0.56 761	0.57 769	0.65 754	0.40 758	0.54 774	0.66 761	0.49 771	0.56 763	0.45 700	0.66 758	0.69 749	0.67 753	0.56 762	0.63 770	0.56 770	0.59 783	0.48 785	0.50 771	0.50 777	0.52 773	0.58 781

MonStereo1	0.47 755	0.26 738	0.58 747	0.28 727	0.20 731	0.39 733	0.18 555	0.49 745	0.64 753	0.52 740	0.87 768	1.01 771	0.57 766	0.50 754	0.56 770	0.53 779	0.31 774	0.54 776	0.40 769	0.33 767	0.34 767

SPS-STEREO	0.57 762	0.58 770	0.65 754	0.45 765	0.55 776	0.62 757	0.44 768	0.62 770	0.50 717	0.68 760	0.64 742	0.66 752	0.57 766	0.61 769	0.60 773	0.62 785	0.47 784	0.51 772	0.49 775	0.55 777	0.58 781
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.39 736	0.20 710	0.39 713	0.31 742	0.22 742	0.29 697	0.43 766	0.52 756	0.96 779	0.55 746	0.79 764	0.53 741	0.59 768	0.52 760	0.38 745	0.19 741	0.14 709	0.17 712	0.14 687	0.24 752	0.31 764

MANE	0.45 751	0.27 744	0.27 669	0.27 722	0.24 747	0.47 741	0.31 749	0.55 762	0.59 740	0.72 767	1.13 782	1.15 779	0.61 769	0.52 760	0.37 742	0.21 747	0.20 748	0.27 749	0.31 763	0.25 753	0.24 750

PWCK	0.71 767	0.94 787	0.95 779	0.76 778	0.31 762	0.74 766	0.36 756	0.90 780	0.90 777	0.96 786	0.75 759	0.95 770	0.61 769	0.87 784	0.66 778	0.72 788	0.46 780	0.75 782	0.49 775	0.69 786	0.44 776

BEATNet-Init1	0.52 757	0.27 744	0.62 752	0.30 738	0.21 738	0.76 770	0.29 735	0.54 761	0.65 756	0.86 780	0.95 773	2.07 795	0.62 771	0.56 767	0.42 756	0.18 730	0.18 742	0.23 741	0.22 744	0.22 742	0.21 743

NVStereoNet_ROB	0.46 754	0.36 760	0.46 728	0.41 760	0.28 757	0.34 716	0.34 753	0.48 743	0.60 744	0.72 767	0.93 771	0.70 759	0.66 772	0.47 751	0.60 773	0.22 752	0.33 775	0.34 764	0.34 767	0.30 762	0.30 763
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	0.64 763	0.66 776	0.65 754	0.51 769	0.69 786	0.69 762	0.57 777	0.64 771	0.73 766	0.60 752	0.73 754	0.62 747	0.67 773	0.65 771	0.60 773	0.66 787	0.58 798	0.63 777	0.59 781	0.68 784	0.69 790

1111	0.43 747	0.23 723	0.54 736	0.33 743	0.20 731	0.83 776	0.35 754	0.50 750	0.82 773	0.63 755	0.68 747	0.69 757	0.68 774	0.77 775	0.35 733	0.17 723	0.15 719	0.19 724	0.19 732	0.21 736	0.17 729

MADNet+	0.75 772	0.71 778	3.70 798	0.66 775	0.41 766	0.98 781	0.97 792	0.69 773	0.73 766	0.52 740	0.57 737	0.64 748	0.68 774	0.86 783	1.01 791	0.34 767	0.36 777	0.28 758	0.23 748	0.36 768	0.31 764

ACVNet_2	0.66 766	0.66 776	0.68 764	0.63 774	0.41 766	0.71 764	0.49 771	0.96 785	1.39 790	0.89 782	1.09 778	1.04 773	0.73 776	0.54 765	0.47 763	0.43 773	0.40 778	0.53 775	0.44 772	0.47 771	0.35 769

TorneroNet-64	0.76 773	0.72 779	0.74 771	0.78 780	0.58 780	0.91 780	0.56 776	0.84 777	1.29 787	0.66 758	0.90 769	1.40 787	0.75 777	0.85 782	0.67 781	0.49 777	0.46 780	0.72 781	0.59 781	0.67 783	0.53 779

IMH-64-1	0.65 764	0.61 772	0.68 764	0.71 776	0.51 772	0.59 752	0.49 771	0.91 781	0.85 774	0.74 772	1.02 775	0.81 765	0.78 778	0.79 776	0.49 765	0.42 771	0.46 780	0.71 779	0.47 773	0.52 773	0.39 771

IMH-64	0.65 764	0.61 772	0.68 764	0.71 776	0.51 772	0.59 752	0.49 771	0.91 781	0.85 774	0.74 772	1.02 775	0.81 765	0.78 778	0.79 776	0.49 765	0.42 771	0.46 780	0.71 779	0.47 773	0.52 773	0.39 771

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 770	0.18 697	0.56 742	0.27 722	0.21 738	1.35 790	0.25 701	0.59 767	1.65 796	0.68 760	5.01 801	1.08 776	0.81 780	0.38 728	0.30 712	0.18 730	0.15 719	0.20 729	0.19 732	0.17 723	0.23 747

TestStereooo	0.72 770	0.18 697	0.56 742	0.27 722	0.21 738	1.35 790	0.25 701	0.59 767	1.65 796	0.68 760	5.01 801	1.08 776	0.81 780	0.38 728	0.30 712	0.18 730	0.15 719	0.20 729	0.19 732	0.17 723	0.23 747

JetBlue	0.71 767	0.45 766	1.14 786	0.51 769	0.47 770	2.02 793	0.64 781	0.75 774	0.70 760	0.69 764	0.77 762	1.22 781	0.83 782	1.03 793	1.01 791	0.40 770	0.28 769	0.33 763	0.33 764	0.30 762	0.34 767

LVE	0.83 777	0.85 785	0.85 777	0.80 781	0.56 777	1.04 786	0.65 782	1.05 791	1.47 793	0.96 786	1.22 786	1.10 778	0.85 783	0.83 779	0.71 783	0.49 777	0.55 795	0.76 785	0.60 783	0.65 781	0.59 786

fsdfsdds	0.52 757	0.19 703	0.67 762	0.33 743	0.18 718	0.48 743	0.32 751	0.53 758	1.00 780	0.73 771	2.21 798	1.03 772	0.86 784	0.34 708	0.45 761	0.16 717	0.16 734	0.26 745	0.18 730	0.14 689	0.15 706

TorneroNet	0.82 776	0.74 780	0.81 776	0.84 783	0.63 783	0.99 782	0.63 779	0.96 785	1.16 784	0.80 775	1.11 780	1.36 786	0.86 784	0.93 789	0.80 786	0.56 780	0.49 787	0.78 787	0.66 786	0.73 789	0.63 789

IMH	0.71 767	0.64 775	0.68 764	0.76 778	0.54 774	0.69 762	0.54 775	0.98 787	1.10 783	0.82 776	1.09 778	0.89 769	0.88 786	0.87 784	0.52 769	0.44 774	0.50 789	0.75 782	0.51 778	0.56 778	0.41 775

WAO-7	0.79 774	0.78 781	0.54 736	0.85 784	0.67 785	0.74 766	0.68 785	1.05 791	1.32 788	0.90 784	1.20 785	1.04 773	0.92 787	0.69 772	0.66 778	0.60 784	0.62 799	0.67 778	0.68 787	0.64 780	0.58 781

JetRed	1.62 788	1.46 795	2.98 793	0.92 787	1.21 795	4.99 801	1.53 799	1.27 803	1.39 790	1.83 800	1.74 791	1.60 793	0.95 788	1.41 796	2.45 802	0.90 796	1.60 805	0.93 791	0.90 795	1.35 797	0.99 797

KSHMR	1.09 785	1.17 791	0.88 778	1.25 796	1.00 794	0.99 782	0.96 791	1.13 799	1.37 789	1.16 795	1.29 787	1.41 788	0.96 789	1.01 792	0.92 788	1.03 802	1.08 803	1.20 797	1.03 797	1.01 794	0.97 796

Dean	0.87 778	0.86 786	0.79 774	0.81 782	0.56 777	0.90 777	0.63 779	1.15 801	1.73 798	1.15 794	1.15 783	1.31 784	0.99 790	0.81 778	0.81 787	0.57 781	0.56 796	0.77 786	0.64 784	0.66 782	0.58 781

WAO-6	0.81 775	0.80 782	0.62 752	0.86 785	0.63 783	0.76 770	0.58 778	0.98 787	1.54 795	0.90 784	0.96 774	1.07 775	1.03 791	0.70 773	0.66 778	0.72 788	0.49 787	0.90 790	0.71 788	0.68 784	0.58 781

WAO-8	0.91 779	0.81 783	0.65 754	0.94 788	0.69 786	0.90 777	0.67 783	1.07 795	1.83 800	1.06 791	1.45 788	1.30 782	1.07 792	0.84 780	0.78 784	0.74 790	0.53 792	0.86 788	0.75 789	0.69 786	0.62 787

ktn	1.01 784	1.21 792	0.80 775	1.23 795	0.86 792	1.01 784	0.87 789	0.94 784	1.39 790	1.04 789	1.12 781	1.15 779	1.07 792	0.94 790	0.59 772	1.28 805	0.71 801	1.38 800	0.83 792	1.02 795	0.75 793

Venus	0.91 779	0.81 783	0.65 754	0.94 788	0.69 786	0.90 777	0.67 783	1.07 795	1.83 800	1.06 791	1.45 788	1.30 782	1.07 792	0.84 780	0.78 784	0.74 790	0.53 792	0.86 788	0.75 789	0.69 786	0.62 787

DPSimNet_ROB	1.11 786	1.23 793	0.78 772	1.13 793	0.88 793	1.10 787	1.13 793	1.16 802	1.23 786	1.43 798	1.02 775	1.41 788	1.10 795	0.90 788	1.60 793	1.46 806	0.51 791	1.21 798	1.03 797	0.90 792	1.01 798

notaker	0.97 782	1.11 790	0.98 780	1.13 793	0.81 790	0.73 765	0.68 785	0.93 783	1.16 784	1.18 796	1.18 784	1.41 788	1.16 796	1.08 795	0.69 782	0.81 793	0.64 800	1.17 796	0.79 791	0.98 793	0.80 794

UNDER WATER-64	0.95 781	0.94 787	1.43 790	0.87 786	0.56 777	1.18 789	0.87 789	0.77 775	0.94 778	1.04 789	0.85 767	1.58 792	1.21 797	0.94 790	0.96 789	0.87 794	0.57 797	1.03 794	0.88 794	0.78 790	0.73 791

UNDER WATER	0.97 782	0.97 789	1.42 789	0.99 790	0.70 789	1.12 788	0.84 788	0.80 776	1.08 782	1.01 788	0.90 769	1.55 791	1.22 798	1.03 793	1.00 790	0.78 792	0.53 792	1.02 793	0.87 793	0.80 791	0.74 792

HanzoNet	1.29 787	1.26 794	1.19 787	1.12 792	0.85 791	1.02 785	0.83 787	1.03 790	1.48 794	1.64 799	1.61 790	2.50 797	1.72 799	1.61 797	1.61 794	1.26 804	0.80 802	1.31 799	1.01 796	1.02 795	0.86 795

Selective-IGEV-i1pa	2.80 792	3.51 802	0.67 762	0.28 727	0.14 664	10.22 808	0.43 766	4.36 806	3.63 803	3.53 806	6.92 804	3.47 798	1.97 800	13.41 820	2.26 798	0.36 768	0.15 719	0.13 668	0.10 616	0.15 706	0.35 769

MADNet++	1.95 791	1.75 796	1.59 791	1.82 798	1.69 797	2.33 794	1.40 798	2.35 805	2.09 802	2.57 805	2.36 799	2.24 796	2.17 801	2.28 798	2.34 800	1.87 807	1.66 806	1.54 801	1.34 800	1.92 799	1.77 801

Selective-IGEV-i16pa	18.58 819	3.30 800	1.09 784	0.21 636	0.18 718	103.68 837	0.28 725	19.87 825	40.73 834	4.16 807	56.45 837	8.07 812	2.59 802	123.95 840	5.89 808	0.18 730	0.12 683	0.09 551	0.12 672	0.12 648	0.51 778

UHP(ZeroShot)	1.94 789	0.24 727	1.06 782	0.34 747	0.18 718	5.35 802	0.24 683	0.86 778	4.09 804	2.33 802	11.82 815	7.01 809	2.71 803	0.87 784	0.60 773	0.17 723	0.14 709	0.19 724	0.17 724	0.21 736	0.16 718

UHP	1.94 789	0.24 727	1.06 782	0.34 747	0.18 718	5.35 802	0.24 683	0.86 778	4.09 804	2.33 802	11.82 815	7.01 809	2.71 803	0.87 784	0.60 773	0.17 723	0.14 709	0.19 724	0.17 724	0.21 736	0.16 718

ASD4	3.54 794	3.38 801	2.05 792	1.72 797	2.51 799	9.03 807	17.71 810	2.25 804	5.51 807	2.46 804	2.81 800	2.03 794	3.36 805	2.73 799	5.06 805	1.22 803	1.34 804	1.13 795	1.33 799	1.68 798	1.49 800

tt	4.67 801	0.06 138	3.55 797	2.02 799	1.55 796	10.25 809	16.71 809	8.91 815	5.03 806	1.31 797	0.94 772	4.71 799	4.76 806	3.33 805	5.87 807	6.06 815	10.30 820	1.88 804	2.11 808	2.75 801	1.21 799

LRCNet_RVC	10.62 814	13.42 822	7.30 806	18.92 821	2.07 798	0.33 713	0.30 743	5.59 810	0.48 705	13.03 820	17.94 818	8.87 813	5.65 807	4.79 807	1.89 795	23.51 835	2.73 811	27.55 838	25.71 837	16.07 830	16.33 830

PML	8.91 809	9.34 821	6.13 805	5.35 803	6.41 803	14.99 812	23.38 817	5.27 807	6.83 808	18.04 824	28.19 832	7.67 811	6.83 808	7.85 811	5.75 806	5.35 814	1.83 807	5.95 820	1.93 807	8.64 817	2.52 803

USTest	6.22 802	2.73 799	3.00 794	6.57 806	7.29 804	14.37 811	21.57 811	7.00 814	9.56 812	5.34 811	6.10 803	5.72 802	7.64 809	6.41 810	6.96 809	1.97 808	3.42 812	1.64 802	2.15 809	2.66 800	2.36 802

xxxxx1	7.79 803	5.02 807	7.31 807	3.12 800	3.85 800	16.35 813	22.88 812	5.86 811	8.69 809	7.97 812	8.54 805	9.12 814	8.27 810	10.18 812	10.92 810	2.42 809	2.45 808	3.56 812	12.37 817	3.77 802	3.06 804

tt_ll	7.79 803	5.02 807	7.31 807	3.12 800	3.85 800	16.35 813	22.88 812	5.86 811	8.69 809	7.97 812	8.54 805	9.12 814	8.27 810	10.18 812	10.92 810	2.42 809	2.45 808	3.56 812	12.37 817	3.77 802	3.06 804

ff	7.79 803	5.02 807	7.31 807	3.12 800	3.85 800	16.35 813	22.88 812	5.86 811	8.69 809	7.97 812	8.54 805	9.12 814	8.27 810	10.18 812	10.92 810	2.42 809	2.45 808	3.56 812	12.37 817	3.77 802	3.06 804

DPSMNet_ROB	8.06 807	4.48 803	8.63 815	5.37 805	10.74 807	8.32 805	22.98 816	5.46 808	13.36 817	5.12 809	9.92 810	5.08 800	10.40 813	5.53 809	12.58 813	3.80 813	8.00 813	3.50 810	7.02 814	3.83 805	7.14 816

DGTPSM_ROB	8.06 807	4.48 803	8.63 815	5.35 803	10.72 806	8.32 805	22.97 815	5.46 808	13.35 816	5.12 809	9.92 810	5.08 800	10.40 813	5.52 808	12.58 813	3.79 812	8.00 813	3.50 810	7.02 814	3.83 805	7.14 816

iinet-test	10.48 812	8.09 817	7.54 811	10.26 807	10.94 808	18.00 817	25.26 818	11.33 819	13.28 814	9.69 816	9.85 808	9.42 817	11.17 815	11.02 816	12.78 816	6.59 817	8.30 815	5.56 815	6.56 810	6.89 813	7.02 814

IINet	10.48 812	8.09 817	7.54 811	10.26 807	10.94 808	18.00 817	25.26 818	11.33 819	13.28 814	9.69 816	9.85 808	9.42 817	11.17 815	11.02 816	12.78 816	6.59 817	8.30 815	5.56 815	6.56 810	6.89 813	7.02 814

Anonymous_1	10.96 815	7.92 816	7.46 810	10.33 809	10.06 805	18.65 819	26.34 820	11.06 818	13.44 818	9.40 815	10.05 812	9.67 819	11.23 817	10.73 815	12.72 815	6.42 816	8.38 817	5.77 817	10.61 816	12.12 818	6.77 813

DPSM_ROB	11.15 816	8.58 819	8.00 813	10.88 810	11.58 810	19.10 820	26.71 821	12.05 821	14.07 821	10.36 818	10.84 813	10.33 820	11.86 818	11.70 818	13.54 818	6.99 819	8.79 818	5.89 818	6.95 812	7.29 815	7.42 818

DPSM	11.15 816	8.58 819	8.00 813	10.88 810	11.58 810	19.10 820	26.71 821	12.05 821	14.07 821	10.36 818	10.84 813	10.33 820	11.86 818	11.70 818	13.54 818	6.99 819	8.79 818	5.89 818	6.95 812	7.29 815	7.42 818

HaxPig	15.71 818	18.52 833	19.18 827	16.89 820	15.89 820	7.73 804	7.60 806	13.31 823	10.82 813	15.42 821	14.91 817	15.98 822	14.92 820	15.58 821	15.98 820	18.95 830	16.73 821	19.46 834	18.08 829	19.26 831	19.05 833

MEDIAN_ROB	20.38 822	24.04 834	23.31 830	21.23 822	21.71 823	10.40 810	7.92 807	17.64 824	15.50 823	20.12 825	19.70 819	20.34 823	20.32 821	21.19 822	21.13 823	23.81 836	21.81 831	24.98 837	23.76 836	24.71 836	23.93 836

RSGM-EC	20.36 820	4.73 805	0.68 764	16.76 818	16.92 821	21.28 822	27.18 823	10.46 816	14.04 819	18.00 822	21.31 821	22.24 833	21.82 822	22.57 823	17.63 821	62.81 838	33.79 837	20.14 835	18.10 830	20.18 832	16.45 831

acva	20.36 820	4.73 805	0.68 764	16.76 818	16.92 821	21.28 822	27.18 823	10.46 816	14.04 819	18.00 822	21.31 821	22.24 833	21.82 822	22.57 823	17.63 821	62.81 838	33.79 837	20.14 835	18.10 830	20.18 832	16.45 831

fast-reg	22.85 829	17.43 832	19.15 826	22.22 830	24.34 830	38.36 827	53.78 827	24.23 830	28.52 831	20.55 826	22.05 829	20.54 824	23.77 824	23.21 825	27.31 826	14.18 828	17.47 823	14.33 829	14.96 828	15.81 829	14.81 820

FlowAnything	22.44 826	17.35 829	16.14 821	22.07 828	23.23 824	38.39 829	53.77 826	24.25 831	28.44 829	20.96 834	21.82 827	20.70 825	23.84 825	23.49 831	27.14 825	14.04 821	17.79 830	11.75 821	14.15 826	14.65 821	14.89 821

Selective-RAFT-Error	22.47 827	17.37 830	16.09 820	22.06 827	23.34 829	38.39 829	53.83 832	24.29 833	28.47 830	20.74 831	21.83 828	20.81 826	23.90 826	23.54 833	27.53 832	14.08 825	17.69 825	11.82 822	14.00 820	14.69 824	15.00 827

Hybrid-DGEV	22.47 827	17.40 831	16.14 821	22.00 823	23.29 826	38.36 827	53.80 828	24.43 835	28.63 832	20.59 827	21.81 826	20.88 827	23.91 827	23.45 830	27.42 829	14.08 825	17.69 825	11.83 823	14.06 825	14.65 821	14.93 823

CasAABBNet	22.42 823	17.33 826	16.01 819	22.01 824	23.28 825	38.32 824	53.80 828	24.14 829	28.41 828	20.60 828	21.77 825	20.89 830	23.91 827	23.43 829	27.36 827	14.07 822	17.69 825	11.83 823	14.01 821	14.67 823	14.95 824

RAFT-FEzeroshot	22.43 824	17.33 826	15.98 817	22.02 825	23.31 827	38.34 825	53.82 830	24.05 827	28.39 826	20.61 829	21.76 823	20.88 827	23.92 829	23.41 827	27.42 829	14.07 822	17.69 825	11.83 823	14.02 822	14.69 824	14.97 825

RAFT-FE	22.43 824	17.33 826	15.98 817	22.02 825	23.31 827	38.34 825	53.82 830	24.05 827	28.39 826	20.61 829	21.76 823	20.88 827	23.92 829	23.41 827	27.42 829	14.07 822	17.69 825	11.83 823	14.02 822	14.69 824	14.97 825

RAFTStereoReplicaGSO							53.83 832	24.33 834	29.24 833	20.88 833	23.56 830	21.05 831	24.13 831	23.40 826	27.79 833	14.21 829	17.67 824	11.96 828	14.29 827	14.80 828

LSM0	22.87 830	17.28 825	18.96 824	22.19 829	29.04 832	38.42 831	53.71 825	24.28 832	28.31 825	20.78 832	21.00 820	21.43 832	24.16 832	23.50 832	27.39 828	14.09 827	17.38 822	11.84 827	14.04 824	14.73 827	14.89 821

AVERAGE_ROB	24.90 831	29.20 837	28.14 833	24.89 831	24.64 831	17.75 816	11.12 808	21.45 826	19.93 824	25.12 835	24.46 831	25.12 835	25.46 833	24.69 834	22.83 824	29.76 837	27.13 836	28.97 839	27.95 838	29.91 837	29.47 837

zzzz2	33.88 834	26.18 835	24.44 831	33.40 832	35.10 833	58.13 832	81.44 836	37.02 839	42.64 836	31.75 838	33.25 835	31.23 838	35.81 834	34.90 835	40.56 834	21.21 833	26.75 832	18.05 832	21.21 834	22.06 834	22.50 834

noway5	33.88 834	26.18 835	24.44 831	33.40 832	35.10 833	58.13 832	81.44 836	37.02 839	42.64 836	31.75 838	33.25 835	31.23 838	35.81 834	34.90 835	40.56 834	21.21 833	26.75 832	18.05 832	21.21 834	22.06 834	22.50 834

zzzzzz3	32.30 832	13.60 823	18.91 823	39.10 834	40.27 835	58.35 834	74.04 835	33.28 837	42.63 835	31.37 836	33.03 833	30.65 836	36.33 836	37.51 837	43.96 836	20.73 831	26.80 834	16.52 830	20.79 832	12.34 819	15.78 828

zzz1	32.32 833	13.62 824	19.04 825	39.10 834	40.27 835	58.39 835	73.98 834	33.31 838	42.69 838	31.39 837	33.04 834	30.66 837	36.33 836	37.52 838	43.96 836	20.74 832	26.81 835	16.53 831	20.80 833	12.35 820	15.78 828

test_example2	98.32 836	94.13 838	45.89 834	96.35 836	109.85 837	88.61 836	95.45 838	25.75 836	94.37 839	130.00 841	126.06 839	58.17 840	74.63 838	88.51 839	79.96 838	150.23 840	221.02 839	77.62 840	99.10 839	113.75 840	96.94 838

ccccc	245.47 837	285.66 839	306.18 837	368.85 839	370.60 838	123.16 838	145.33 839	115.05 841	110.08 840	126.68 840	110.87 838	122.83 841	165.88 839	252.94 841	276.56 839	384.56 841	353.86 840	254.69 841	223.00 840	425.87 841	386.83 839

PatchMatch		0.16 671		0.19 524		0.30 700		0.41 718		0.55 746		0.64 748		0.40 741		0.15 696		0.15 695		0.12 648

FADE		0.33 756		0.33 743	0.25 753			0.64 771	1.07 781	0.43 731		0.42 715		0.70 773		0.30 762	0.21 760	0.41 768	0.38 768	0.23 745	0.22 745

Low-res two-view benchmark