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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 218	0.05 2	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.07 8	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.14 170	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

BridgeDepth	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 78	0.10 294	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.05 2	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

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

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.12 342	0.11 81	0.15 214	0.10 97	0.12 343	0.09 186	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

SCV_C0	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.22 627	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.15 214	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.05 2	0.16 496	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.11 325	0.11 386	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.06 36	0.11 287	0.10 44	0.18 332	0.18 387	0.13 378	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 323	0.05 225
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.16 496	0.12 119	0.25 497	0.35 613	0.21 569	0.29 589	0.24 566	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.09 550	0.08 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HLf8	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.11 1	0.08 247	0.15 464	0.12 119	0.22 430	0.15 280	0.13 378	0.17 398	0.12 347	0.10 348	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.08 485	0.08 503

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

TestStereo_HL3	0.11 331	0.05 45	0.16 514	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.20 376	0.09 65	0.15 433	0.30 597	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

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

GGDA	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.14 275	0.19 363	0.19 407	0.13 378	0.20 450	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.09 161	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.06 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.08 214	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.07 78	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.13 218	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.11 281	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.10 277	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.24 655	0.14 170	0.18 387	0.09 210	0.07 78	0.09 256	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.14 340	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.10 44	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

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

test_xeample3	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

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

DIP-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.09 27	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 411	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.07 147	0.15 464	0.07 5	0.22 430	0.18 387	0.16 462	0.19 437	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

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

RAFT-Stereo	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.13 439	0.10 540	0.18 572	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.20 376	0.26 527	0.15 433	0.23 495	0.15 434	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.15 464	0.16 438	0.18 332	0.18 387	0.10 261	0.09 186	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.06 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.16 234	0.11 554	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.11 298	0.18 426	0.10 294	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 331	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.18 332	0.13 218	0.16 462	0.21 474	0.13 380	0.14 486	0.11 221	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.12 119	0.20 376	0.10 97	0.10 261	0.14 340	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

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

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

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

GMStereo	0.13 439	0.14 627	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.20 376	0.24 491	0.16 462	0.17 398	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.13 23	0.12 591	0.14 437	0.20 596	0.22 430	0.33 592	0.17 481	0.26 554	0.21 524	0.16 532	0.17 515	0.21 604	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.14 476	0.08 390	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.15 364	0.27 538	0.29 559	0.19 530	0.21 474	0.29 617	0.14 486	0.17 515	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 547	0.10 540	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.18 539	0.19 572	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.35 633	0.21 524	0.21 606	0.22 613	0.16 530	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340

HSM	0.15 522	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.16 496	0.14 275	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.23 495	0.37 672	0.16 532	0.20 582	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.24 478	0.14 252	0.11 298	0.09 186	0.11 325	0.07 198	0.14 417	0.09 115	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 522	0.09 477	0.12 329	0.22 627	0.09 383	0.17 520	0.21 617	0.25 497	0.23 474	0.18 511	0.30 597	0.26 590	0.18 572	0.17 515	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.22 627	0.11 554	0.19 564	0.17 480	0.32 614	0.48 680	0.20 553	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.08 503

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

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

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

SFCPSM	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.28 559	0.27 537	0.14 406	0.17 398	0.12 347	0.13 461	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.06 340

MMNet	0.17 569	0.09 477	0.16 514	0.20 572	0.11 554	0.27 662	0.20 596	0.25 497	0.41 647	0.22 585	0.30 597	0.21 524	0.20 602	0.17 515	0.20 584	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

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

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

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

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

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

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

ccs_rob	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

AdaStereo	0.15 522	0.11 568	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.20 580	0.11 81	0.32 614	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.13 461	0.19 557	0.14 479	0.12 628	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.09 550	0.07 430
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.19 595	0.09 477	0.22 612	0.17 325	0.10 499	0.25 641	0.18 531	0.27 538	0.44 669	0.22 585	0.31 606	0.33 654	0.26 644	0.28 658	0.28 677	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.09 552

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.09 196	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 577	0.08 502	0.05 184	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.20 572	0.10 499	0.11 287	0.18 531	0.32 614	0.24 491	0.15 433	0.15 361	0.14 403	0.13 461	0.19 557	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.04 54	0.05 225

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

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

CASS	0.13 439	0.12 586	0.11 279	0.23 651	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.17 481	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.14 417	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.09 550	0.07 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 569	0.10 540	0.22 612	0.20 572	0.10 499	0.15 464	0.18 531	0.31 603	0.25 513	0.21 569	0.30 597	0.25 580	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.08 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 595	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.15 656	0.28 669	0.23 640	0.44 706	0.42 657	0.15 433	0.27 563	0.25 580	0.19 589	0.22 613	0.17 546	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.15 677	0.09 552

DPSNet	0.28 683	0.16 645	0.31 659	0.18 425	0.13 614	0.54 720	0.42 734	0.51 723	0.67 729	0.29 657	0.38 648	0.38 676	0.29 671	0.31 669	0.23 625	0.11 603	0.10 629	0.11 609	0.08 502	0.20 703	0.16 689

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

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

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

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

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

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

zh-mn7	0.25 665	0.14 627	0.56 712	0.19 502	0.14 636	0.24 630	0.22 628	0.34 643	0.62 719	0.35 682	0.65 718	0.31 640	0.25 638	0.31 669	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.11 612

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

S2M2_L	0.09 196	0.08 390	0.11 279	0.13 23	0.10 499	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 97	0.10 261	0.09 186	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.13 654	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.10 583	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.23 651	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.23 454	0.23 474	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.09 550	0.05 184	0.05 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SACVNet	0.18 583	0.12 586	0.14 428	0.17 325	0.13 614	0.22 609	0.18 531	0.31 603	0.30 569	0.23 598	0.31 606	0.30 627	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.11 603	0.08 570	0.10 577	0.10 592	0.12 624	0.14 670

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.21 620	0.15 637	0.28 646	0.25 674	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.27 538	0.27 537	0.28 648	0.32 610	0.35 665	0.31 679	0.31 669	0.23 625	0.11 603	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.11 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 569	0.12 586	0.13 387	0.24 660	0.10 499	0.18 539	0.18 531	0.36 666	0.30 569	0.21 569	0.28 577	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.18 564	0.11 603	0.07 536	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.08 503

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

StereoDRNet-Refined	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.20 572	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.26 516	0.23 474	0.26 627	0.40 662	0.22 542	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.07 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 595	0.11 568	0.20 596	0.22 627	0.10 499	0.22 609	0.22 628	0.39 684	0.37 626	0.24 608	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

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

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

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

WCMA_ROB	0.24 653	0.11 568	0.22 612	0.17 325	0.14 636	0.32 679	0.15 364	0.32 614	0.32 584	0.38 691	0.53 700	0.40 688	0.34 692	0.34 683	0.25 648	0.11 603	0.12 659	0.12 629	0.10 592	0.14 660	0.14 670

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.27 678	0.13 614	0.18 572	0.15 133	0.11 554	0.32 679	0.24 655	0.40 688	0.36 619	0.52 715	0.57 712	0.67 727	0.40 707	0.35 690	0.26 661	0.14 668	0.13 674	0.13 644	0.11 626	0.11 606	0.10 584
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pa	18.58 787	3.30 767	1.09 752	0.21 607	0.18 690	103.68 804	0.28 695	19.87 792	40.73 801	4.16 774	56.45 804	8.07 779	2.59 771	123.95 806	5.89 776	0.18 699	0.12 659	0.09 527	0.12 648	0.12 624	0.51 746

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

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

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

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

RP	0.21 620	0.13 614	0.21 606	0.23 651	0.11 554	0.21 600	0.20 596	0.25 497	0.44 669	0.21 569	0.38 648	0.36 667	0.24 629	0.27 646	0.25 648	0.11 603	0.12 659	0.13 644	0.12 648	0.12 624	0.14 670

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.23 646	0.12 586	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.33 686	0.18 531	0.34 643	0.31 577	0.44 708	0.37 642	0.53 716	0.35 695	0.35 690	0.24 638	0.13 654	0.13 674	0.13 644	0.13 659	0.10 583	0.11 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S0	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.20 572	0.07 147	0.18 539	0.23 640	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.10 226	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.09 526	0.10 629	0.14 658	0.14 663	0.05 184	0.04 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.20 607	0.14 627	0.18 572	0.19 502	0.13 614	0.20 580	0.22 628	0.33 634	0.30 569	0.24 608	0.29 589	0.28 608	0.19 589	0.23 624	0.17 546	0.15 672	0.16 703	0.15 671	0.14 663	0.12 624	0.12 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
2222	0.37 705	0.26 706	0.31 659	0.42 730	0.19 697	0.77 742	1.20 763	0.42 699	0.41 647	0.33 678	0.52 698	0.48 709	0.37 699	0.32 676	0.31 696	0.17 694	0.14 685	0.21 701	0.15 681	0.22 710	0.11 612

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.31 695	0.34 725	0.27 641	0.35 720	0.16 667	0.32 679	0.41 731	0.48 714	0.51 699	0.35 682	0.35 633	0.34 661	0.33 687	0.39 708	0.32 699	0.27 728	0.20 717	0.29 726	0.15 681	0.18 699	0.17 699
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.23 646	0.23 693	0.30 657	0.30 708	0.19 697	0.27 662	0.13 199	0.29 575	0.33 592	0.24 608	0.37 642	0.31 640	0.22 615	0.27 646	0.23 625	0.15 672	0.10 629	0.21 701	0.16 688	0.21 705	0.15 677

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

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

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

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

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

CBMV	0.19 595	0.14 627	0.17 546	0.18 425	0.10 499	0.20 580	0.11 81	0.29 575	0.30 569	0.29 657	0.30 597	0.30 627	0.23 623	0.27 646	0.19 577	0.13 654	0.15 693	0.17 683	0.16 688	0.10 583	0.10 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UHP	1.94 758	0.24 697	1.06 751	0.34 717	0.18 690	5.35 770	0.24 655	0.86 746	4.09 773	2.33 770	11.82 784	7.01 777	2.71 772	0.87 752	0.60 742	0.17 694	0.14 685	0.19 695	0.17 695	0.21 705	0.16 689

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CSAN	0.29 687	0.24 697	0.27 641	0.34 717	0.19 697	0.33 686	0.42 734	0.37 672	0.50 692	0.38 691	0.40 662	0.44 697	0.33 687	0.28 658	0.30 688	0.20 710	0.16 703	0.19 695	0.19 702	0.14 660	0.15 677

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

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

CBMV_ROB	0.19 595	0.13 614	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.15 464	0.13 199	0.26 516	0.28 552	0.27 633	0.30 597	0.27 598	0.24 629	0.23 624	0.16 530	0.15 672	0.17 709	0.22 706	0.20 706	0.10 583	0.11 612

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.24 653	0.15 637	0.31 659	0.26 680	0.16 667	0.20 580	0.30 713	0.40 688	0.40 644	0.24 608	0.38 648	0.33 654	0.28 663	0.36 696	0.27 669	0.12 628	0.11 643	0.15 671	0.22 712	0.13 644	0.13 651
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.23 646	0.18 668	0.33 667	0.28 697	0.22 710	0.21 600	0.38 730	0.29 575	0.39 638	0.22 585	0.32 610	0.25 580	0.26 644	0.20 582	0.25 648	0.09 526	0.23 732	0.15 671	0.22 712	0.09 550	0.13 651
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MADNet+	0.75 741	0.71 745	3.70 766	0.66 742	0.41 734	0.98 750	0.97 761	0.69 741	0.73 737	0.52 715	0.57 712	0.64 723	0.68 744	0.86 751	1.01 759	0.34 734	0.36 745	0.28 725	0.23 716	0.36 735	0.31 732

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.33 700	0.28 716	0.28 646	0.30 708	0.24 715	0.39 705	0.28 695	0.42 699	0.42 657	0.43 706	0.53 700	0.51 712	0.41 712	0.36 696	0.30 688	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 700	0.27 711	0.28 646	0.26 680	0.23 713	0.37 700	0.28 695	0.40 688	0.43 664	0.45 709	0.55 704	0.51 712	0.40 707	0.37 701	0.30 688	0.21 714	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.25 720	0.24 718

ELAS_RVC	0.41 712	0.29 719	0.33 667	0.28 697	0.24 715	0.54 720	0.36 726	0.49 716	0.59 712	0.72 735	0.74 730	0.65 725	0.54 729	0.54 733	0.40 721	0.22 719	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.26 725	0.25 724
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 712	0.29 719	0.33 667	0.27 693	0.24 715	0.60 726	0.36 726	0.50 720	0.50 692	0.71 733	0.79 735	0.67 727	0.54 729	0.51 726	0.42 725	0.22 719	0.20 717	0.27 716	0.26 719	0.26 725	0.25 724
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.32 697	0.24 697	0.48 700	0.28 697	0.27 723	0.29 673	0.30 713	0.34 643	0.49 689	0.35 682	0.39 656	0.46 703	0.34 692	0.34 683	0.35 707	0.23 724	0.25 735	0.26 712	0.28 726	0.23 712	0.21 712

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

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

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

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

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

light-stereo	0.42 715	0.26 706	0.59 718	0.60 740	0.49 739	0.32 679	0.23 640	0.46 711	0.52 701	0.56 722	0.58 714	0.76 735	0.32 685	0.48 721	0.29 681	0.32 731	0.24 733	0.27 716	0.33 732	0.46 737	0.39 739

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

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

NVStereoNet_ROB	0.46 724	0.36 727	0.46 698	0.41 728	0.28 725	0.34 689	0.34 723	0.48 714	0.60 716	0.72 735	0.93 741	0.70 731	0.66 742	0.47 720	0.60 742	0.22 719	0.33 743	0.34 731	0.34 735	0.30 729	0.30 731
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADE		0.33 723		0.33 713	0.25 721			0.64 739	1.07 751	0.43 706		0.42 691		0.70 741		0.30 729	0.21 729	0.41 735	0.38 736	0.23 712	0.22 714

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

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

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

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

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

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

PWCK	0.71 737	0.94 754	0.95 748	0.76 745	0.31 730	0.74 736	0.36 726	0.90 747	0.90 747	0.96 754	0.75 732	0.95 739	0.61 739	0.87 752	0.66 746	0.72 755	0.46 748	0.75 749	0.49 743	0.69 753	0.44 744

SPS-STEREO	0.57 732	0.58 737	0.65 723	0.45 732	0.55 744	0.62 727	0.44 738	0.62 738	0.50 692	0.68 730	0.64 717	0.66 726	0.57 736	0.61 737	0.60 742	0.62 752	0.47 752	0.51 739	0.49 743	0.55 744	0.58 749
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 731	0.57 736	0.65 723	0.40 726	0.54 742	0.66 731	0.49 740	0.56 732	0.45 675	0.66 728	0.69 724	0.67 727	0.56 733	0.63 738	0.56 739	0.59 750	0.48 753	0.50 738	0.50 745	0.52 740	0.58 749

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UNDER WATER-64	0.95 750	0.94 754	1.43 758	0.87 753	0.56 745	1.18 758	0.87 758	0.77 743	0.94 748	1.04 757	0.85 737	1.58 760	1.21 766	0.94 757	0.96 757	0.87 761	0.57 765	1.03 761	0.88 762	0.78 757	0.73 759

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	4.67 769	0.06 127	3.55 765	2.02 766	1.55 764	10.25 776	16.71 777	8.91 782	5.03 774	1.31 765	0.94 742	4.71 767	4.76 774	3.33 772	5.87 775	6.06 782	10.30 788	1.88 771	2.11 776	2.75 768	1.21 767

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark