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

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 44	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 66	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GeoAtt-L (ZS)	0.09 2	0.08 53	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 30	0.11 4	0.11 18	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

CR-Stereo	0.09 2	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.06 191

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 30	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

NBS	0.09 2	0.08 53	0.16 77	0.19 203	0.09 92	0.08 4	0.14 156	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 65	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 347	0.15 44	0.16 31	0.07 10	0.14 69	0.11 30	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.08 22	0.09 40	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 128	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.11 2	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 2	0.10 188	0.13 8	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.09 9	0.14 156	0.10 2	0.14 81	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 109	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 122	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.12 36	0.13 109	0.11 4	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 73	0.07 10	0.15 97	0.14 156	0.14 17	0.14 81	0.13 186	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

ACC-I	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.06 2	0.14 156	0.13 13	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.17 163	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

ACC	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.05 1	0.14 156	0.15 24	0.16 125	0.10 66	0.12 122	0.09 40	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

WiStereo	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.08 4	0.15 220	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.06 1	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 117	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.11 30	0.16 37	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.17 48	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.08 22	0.11 128	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.19 81	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.12 53	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GFORCE	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.12 9	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

100	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.10 176	0.11 28	0.13 109	0.17 48	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.16 142	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.20 109	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.19 81	0.14 81	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.04 1

F4.4	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.12 53	0.23 181	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.18 137	0.06 1	0.16 155	0.14 156	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.08 1	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

F5.5	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.04 1

F8.5	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.13 109	0.23 181	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.08 22	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.17 163	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.10 7	0.08 3	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 281	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 281	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.08 22	0.08 8	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.11 30	0.15 24	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410_97500	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

DF_test	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.11 245	0.06 2	0.13 109	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.11 97	0.08 8	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.05 52

small-0shot	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.16 279	0.14 17	0.12 34	0.08 3	0.15 204	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.13 1	0.09 92	0.11 28	0.16 279	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.13 146	0.06 1	0.09 50	0.11 2	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.18 137	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.17 48	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.12 171	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.18 137	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.16 37	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.14 17	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.16 142	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 187	0.15 10	0.11 245	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.08 1	0.12 147	0.10 65	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.05 52

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA2	0.10 16	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.13 109	0.17 48	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.13 109	0.11 4	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.05 7	0.05 52

BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.16 155	0.10 12	0.20 109	0.14 81	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.12 216	0.13 19	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.18 63	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.11 18	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.12 53	0.16 37	0.12 34	0.08 3	0.09 28	0.14 240	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.18 137	0.10 176	0.13 44	0.12 53	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 109	0.12 34	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 191

S2M2_XL	0.10 16	0.09 117	0.21 187	0.14 4	0.10 176	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 66	0.11 97	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.10 176	0.16 155	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.08 8	0.11 174	0.16 142	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 142	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 163	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.16 155	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.10 66	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.06 1	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.07 4	0.17 163	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.07 10	0.15 97	0.11 30	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LGtest1	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 37	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.08 54	0.09 9	0.13 109	0.24 204	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

E$^{3}$Stereo	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLLLL	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLL	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.16 31	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.06 191

Last	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

DDDD	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.14 156	0.20 109	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

VeloStereo	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.13 613

flow	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.13 613

over v1	0.11 91	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.06 1	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.14 307	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-8	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-9	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

anonymous	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.10 176	0.08 4	0.14 156	0.16 37	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

depth_test_26	0.11 91	0.07 5	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.12 147	0.16 224	0.11 128	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

LGCAT	0.11 91	0.07 5	0.15 44	0.14 4	0.09 92	0.12 36	0.12 53	0.13 13	0.10 7	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.12 163	0.11 572	0.11 646	0.05 1	0.06 198	0.05 7	0.12 593

LiteMatch*	0.11 91	0.07 5	0.22 206	0.16 31	0.10 176	0.13 44	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 91	0.10 188	0.26 256	0.18 137	0.09 92	0.14 69	0.14 156	0.20 109	0.13 53	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 91	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.15 97	0.16 279	0.23 181	0.15 105	0.10 66	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.08 393

AdaDepth	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.13 109	0.16 37	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.19 233	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

asda	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.14 218	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.09 40	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

4.25_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.20 109	0.15 105	0.12 147	0.13 146	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.13 146	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.12 53	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.17 201	0.09 4	0.22 155	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.09 40	0.11 174	0.19 233	0.13 233	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.14 187	0.08 8	0.11 174	0.13 19	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.12 327	0.14 69	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 91	0.09 117	0.13 8	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.11 30	0.23 181	0.15 105	0.14 218	0.12 122	0.08 8	0.09 50	0.21 286	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 91	0.06 1	0.17 110	0.15 10	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.16 125	0.11 111	0.15 204	0.09 40	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

111111	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.13 44	0.11 30	0.22 155	0.15 105	0.11 111	0.12 122	0.12 171	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.06 191

LG-G_1	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LG-G	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

SGD-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.17 201	0.13 109	0.18 63	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.14 17	0.16 125	0.11 111	0.10 65	0.09 40	0.08 21	0.21 286	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 91	0.08 53	0.15 44	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.10 12	0.22 155	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

low	0.12 132	0.08 53	0.21 187	0.18 137	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

SCION-M(vits-remse)	0.12 132	0.08 53	0.40 452	0.27 659	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.10 524	0.08 546	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 132	0.12 347	0.17 110	0.22 435	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.20 258	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

over-6	0.12 132	0.13 421	0.19 155	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.11 30	0.26 248	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Anonymus	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.19 203	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.09 28	0.14 240	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

TS12	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.14 218	0.19 276	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

canet-new	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.11 97	0.09 40	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

bcnet-new	0.12 132	0.11 281	0.32 338	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.11 128	0.11 174	0.19 233	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

LWStereo	0.12 132	0.10 188	0.27 269	0.19 203	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.21 128	0.15 105	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

CR7Stereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ARStereo	0.12 132	0.12 347	0.28 286	0.19 203	0.08 54	0.17 201	0.15 220	0.22 155	0.18 181	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

ARStereo-new	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

BARStereo	0.12 132	0.13 421	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.09 40	0.13 268	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

FCBStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

PSGStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

MUNStereo	0.12 132	0.11 281	0.35 379	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.07 240	0.05 52

CHEStereo	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.15 105	0.13 186	0.16 224	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

TOTStereo	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.08 54	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.19 201	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

RMAStereo	0.12 132	0.12 347	0.27 269	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ATMStereo	0.12 132	0.11 281	0.23 222	0.22 435	0.09 92	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.19 201	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.13 268	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

ACMStereo	0.12 132	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.08 54	0.13 44	0.14 156	0.25 226	0.21 256	0.12 147	0.15 204	0.09 40	0.14 307	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

KABStereo	0.12 132	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.15 220	0.26 248	0.20 234	0.11 111	0.12 122	0.10 81	0.13 268	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 132	0.10 188	0.21 187	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.21 128	0.17 159	0.12 147	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 132	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.13 412	0.20 311	0.16 279	0.23 181	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.13 268	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 132	0.09 117	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.21 128	0.20 234	0.10 66	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 696

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 132	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.13 44	0.16 279	0.25 226	0.21 256	0.11 111	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.04 1	0.05 52

Foundation-i1c-attn	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.17 159	0.13 186	0.15 204	0.16 287	0.13 268	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.15 204	0.17 299	0.12 216	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.18 230	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.16 270	0.16 224	0.18 313	0.13 268	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LiteMatch	0.12 132	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.21 454	0.14 51	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Selective-IGEV-i32	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 132	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.24 204	0.20 234	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

DispViT+	0.12 132	0.07 5	0.19 155	0.15 10	0.16 561	0.10 24	0.12 53	0.26 248	0.23 303	0.13 186	0.11 97	0.10 81	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 132	0.12 347	0.21 187	0.18 137	0.11 245	0.24 426	0.12 53	0.19 81	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GEAStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

GSStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.17 73	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

gasm-f	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.19 276	0.10 81	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.09 427	0.08 393

Replicate-Monster	0.12 132	0.10 188	0.32 338	0.16 31	0.08 54	0.17 201	0.10 12	0.22 155	0.19 201	0.11 111	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.08 393

3w_stereo	0.12 132	0.11 281	0.18 137	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.07 2	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

1w_stereo	0.12 132	0.08 53	0.14 23	0.18 137	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GREAT-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.25 246	0.16 31	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.17 48	0.17 159	0.10 66	0.15 204	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.10 528
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.13 206	0.08 21	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

AIO_test	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.15 97	0.17 332	0.19 81	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

GIP-stereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.29 305	0.18 181	0.11 111	0.16 224	0.13 206	0.09 50	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

IGEV-Stereo+	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.18 137	0.13 412	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.10 66	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.16 658	0.24 742

RSM++	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.20 293	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

RSM	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.23 181	0.18 181	0.13 186	0.13 146	0.15 263	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 696

Selective-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

Cross2Single Stereo	0.13 184	0.14 475	0.15 44	0.21 358	0.08 54	0.09 9	0.15 220	0.16 37	0.24 321	0.23 361	0.14 187	0.12 171	0.08 21	0.24 335	0.12 163	0.12 614	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.12 596	0.05 52

GEAR-Net	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

GELT-Stereo	0.13 184	0.09 117	0.16 77	0.20 293	0.14 464	0.14 69	0.15 220	0.33 366	0.23 303	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.05 7	0.05 52

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 184	0.11 281	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.19 81	0.17 159	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.08 393

PhaseNet	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.16 287	0.12 216	0.19 233	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

DF	0.13 184	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.10 176	0.17 201	0.15 220	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.22 325	0.19 334	0.11 174	0.20 258	0.14 274	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

LMStereo	0.13 184	0.11 281	0.44 511	0.21 358	0.08 54	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.13 268	0.18 197	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

KMOStereo	0.13 184	0.11 281	0.30 311	0.20 293	0.13 412	0.20 311	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.15 327	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.23 181	0.21 256	0.16 270	0.22 325	0.10 81	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 184	0.11 281	0.38 428	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.23 181	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1	0.13 184	0.07 5	0.16 77	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.16 279	0.32 350	0.22 276	0.15 241	0.17 243	0.20 350	0.13 268	0.14 51	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

VMStereo-Base	0.13 184	0.08 53	0.22 206	0.15 10	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.24 204	0.25 339	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

BStereo	0.13 184	0.10 188	0.42 487	0.18 137	0.11 245	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

NLSM3	0.13 184	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.24 321	0.11 111	0.15 204	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.05 7	0.05 52

DDF-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.19 155	0.19 203	0.16 561	0.12 36	0.15 220	0.18 63	0.18 181	0.11 111	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.23 319	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.21 715	0.06 191

GASTEREO	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.23 496	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.19 233	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

MSCF	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.22 435	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

water-stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.14 156	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.23 336	0.15 263	0.15 327	0.12 9	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.12 147	0.19 276	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.06 191

LG-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.18 384	0.21 128	0.18 181	0.11 111	0.17 243	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

S2M2_L	0.13 184	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.12 327	0.12 36	0.07 1	0.18 63	0.20 234	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.12 216	0.15 104	0.14 274	0.13 636	0.09 585	0.09 430	0.10 550	0.11 555	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 184	0.14 475	0.19 155	0.26 630	0.09 92	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.18 181	0.12 147	0.11 97	0.10 81	0.13 268	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

StereoAnything_RVC	0.13 184	0.37 736	0.36 399	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 110	0.20 258	0.10 30	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.24 729	0.05 52

castereo++	0.13 184	0.10 188	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.27 481	0.13 109	0.23 181	0.23 303	0.11 111	0.13 146	0.16 287	0.10 110	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.19 433	0.22 155	0.16 125	0.14 218	0.11 97	0.13 206	0.10 110	0.24 335	0.18 401	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.19 81	0.19 201	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.11 174	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

mms	0.13 184	0.11 281	0.19 155	0.19 203	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.17 243	0.14 240	0.09 50	0.24 335	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

ours_stereo	0.13 184	0.11 281	0.23 222	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.18 384	0.20 109	0.19 201	0.13 186	0.18 267	0.14 240	0.10 110	0.23 319	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.05 52

RAStereo	0.13 184	0.12 347	0.27 269	0.22 435	0.11 245	0.15 97	0.18 384	0.23 181	0.23 303	0.13 186	0.17 243	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.05 52

Occ-G	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.19 433	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.19 276	0.21 364	0.11 174	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

Pointernet	0.13 184	0.07 5	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.12 53	0.31 338	0.24 321	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.16 125	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

gcap-zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

test_for_model	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

trnet	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.15 10	0.07 10	0.21 345	0.12 53	0.24 204	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.15 263	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

MoCha-V2	0.13 184	0.08 53	0.26 256	0.23 496	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.16 125	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.14 307	0.20 258	0.11 82	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

IGEV++	0.13 184	0.10 188	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

testlalala	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

AEACV	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.17 243	0.13 206	0.16 353	0.16 142	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

LoS_RVC	0.13 184	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.19 276	0.12 171	0.15 327	0.17 163	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.12 593

EGLCR-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.13 109	0.27 265	0.21 256	0.13 186	0.10 65	0.15 263	0.09 50	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

CREStereo	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.14 4	0.08 54	0.22 378	0.15 220	0.25 226	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.14 240	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191
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
MGW-Stereo	0.14 228	0.07 5	0.21 187	0.16 31	0.11 245	0.19 266	0.14 156	0.21 128	0.24 321	0.18 310	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

EE1	0.14 228	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.32 350	0.21 256	0.16 270	0.14 187	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

FAST (zero-shot)	0.14 228	0.10 188	0.22 206	0.23 496	0.26 717	0.14 69	0.15 220	0.23 181	0.15 105	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.09 585	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.09 468

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 228	0.21 624	0.47 540	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.07 304

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 228	0.19 596	0.70 666	0.17 73	0.12 327	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.10 66	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.05 7	0.07 304

PSi22	0.14 228	0.13 421	0.29 300	0.19 203	0.09 92	0.17 201	0.12 53	0.28 288	0.23 303	0.13 186	0.14 187	0.22 376	0.13 268	0.29 443	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.06 191

Anonymus123	0.14 228	0.10 188	0.42 487	0.18 137	0.11 245	0.36 619	0.14 156	0.28 288	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

252Zero-FE	0.14 228	0.07 5	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.19 201	0.77 756	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Zero-FE251	0.14 228	0.09 117	0.24 232	0.17 73	0.09 92	0.20 311	0.13 109	0.20 109	0.14 81	0.61 735	0.13 146	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

DA	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

GGEV	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

FlowAnything_test	0.14 228	0.11 281	0.21 187	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.15 241	0.13 146	0.15 263	0.14 307	0.18 197	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.09 468

depthmonostereo	0.14 228	0.09 117	0.19 155	0.19 203	0.08 54	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.23 303	0.16 270	0.18 267	0.14 240	0.17 385	0.19 233	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.05 52

DVStereo	0.14 228	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.14 156	0.24 204	0.21 256	0.21 342	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

SCV_C0	0.14 228	0.11 281	0.25 246	0.19 203	0.12 327	0.15 97	0.16 279	0.30 326	0.22 276	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.09 50	0.24 335	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.06 191

SCV	0.14 228	0.14 475	0.24 232	0.21 358	0.11 245	0.15 97	0.16 279	0.31 338	0.18 181	0.11 111	0.15 204	0.13 206	0.10 110	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191

castereo	0.14 228	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.10 176	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.13 186	0.18 267	0.16 287	0.16 353	0.15 104	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

tt45	0.14 228	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.23 403	0.18 384	0.22 155	0.17 159	0.15 241	0.13 146	0.14 240	0.10 110	0.30 459	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

999	0.14 228	0.08 53	0.24 232	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.24 204	0.18 181	0.13 186	0.16 224	0.14 240	0.11 174	0.36 507	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

fffy	0.14 228	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

WCG-NET	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.08 54	0.18 230	0.17 332	0.21 128	0.28 382	0.18 310	0.21 309	0.15 263	0.12 216	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

WCG-NET（raft）	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.17 73	0.08 54	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.26 352	0.18 310	0.19 276	0.20 350	0.12 216	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

MGS-Stereo	0.14 228	0.11 281	0.32 338	0.19 203	0.11 245	0.18 230	0.17 332	0.20 109	0.22 276	0.14 218	0.24 350	0.15 263	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

ff7	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

IGEVStereo-DCA	0.14 228	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

ffff	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

11t	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

MaDis-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.26 256	0.19 203	0.14 464	0.16 155	0.13 109	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.14 187	0.14 240	0.11 174	0.17 163	0.17 372	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

UniTT-Stereo	0.14 228	0.10 188	0.30 311	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.13 109	0.19 81	0.18 181	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.11 174	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.06 191

CASnet	0.14 228	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.22 352	0.20 293	0.15 263	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.11 573	0.09 502	0.08 338	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 228	0.14 475	0.33 356	0.20 293	0.09 92	0.21 345	0.10 12	0.26 248	0.20 234	0.18 310	0.19 276	0.15 263	0.13 268	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

anonymousdsp	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

LoS	0.14 228	0.08 53	0.27 269	0.16 31	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.26 248	0.26 352	0.15 241	0.18 267	0.18 313	0.13 268	0.22 309	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 228	0.08 53	0.19 155	0.17 73	0.22 680	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.14 218	0.17 243	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.18 689

ProNet	0.14 228	0.12 347	0.25 246	0.19 203	0.11 245	0.19 266	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.13 146	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.07 304

MC-Stereo	0.14 228	0.09 117	0.25 246	0.21 358	0.09 92	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.18 310	0.23 336	0.16 287	0.13 268	0.22 309	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

ccc-4	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

IGEV-Stereo	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.24 232	0.25 595	0.11 245	0.11 28	0.18 384	0.32 350	0.23 303	0.12 147	0.12 122	0.18 313	0.12 216	0.14 51	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191
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
GIO	0.15 267	0.08 53	0.30 311	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.26 248	0.25 339	0.16 270	0.21 309	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 267	0.18 579	0.40 452	0.27 659	0.26 717	0.46 680	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 267	0.15 515	0.25 246	0.22 435	0.14 464	0.17 201	0.17 332	0.33 366	0.21 256	0.18 310	0.21 309	0.14 240	0.10 110	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

DN	0.15 267	0.08 53	0.27 269	0.19 203	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.24 321	0.14 218	0.16 224	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.13 233	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.10 528

RT-Monster	0.15 267	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.14 464	0.20 311	0.11 30	0.29 305	0.32 444	0.24 377	0.22 325	0.17 299	0.13 268	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

MM-Stereo_test2	0.15 267	0.10 188	0.44 511	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.21 520	0.27 265	0.22 276	0.15 241	0.16 224	0.13 206	0.11 174	0.20 258	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.05 52

HART	0.15 267	0.11 281	0.30 311	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.16 279	0.30 326	0.19 201	0.15 241	0.25 362	0.17 299	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.07 453	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.06 191

HUF	0.15 267	0.11 281	0.38 428	0.17 73	0.11 245	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.20 234	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.11 174	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.20 749	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.14 638

rvit_stereo_0080	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 488	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

RAFT-Stereo-weight	0.15 267	0.09 117	0.26 256	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.29 401	0.24 377	0.20 293	0.19 334	0.10 110	0.18 197	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

whm_eth	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 488	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

CAS	0.15 267	0.07 5	0.21 187	0.41 752	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.15 241	0.19 276	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.13 233	0.29 769	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.14 638

CroCo-Stereo Lap2	0.15 267	0.15 515	0.28 286	0.25 595	0.18 608	0.11 28	0.19 433	0.28 288	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

GLC_STEREO	0.15 267	0.10 188	0.24 232	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.27 363	0.17 291	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.23 319	0.16 339	0.07 168	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

CREStereo++_RVC	0.15 267	0.08 53	0.26 256	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.13 109	0.22 155	0.30 418	0.21 342	0.30 422	0.13 206	0.11 174	0.16 142	0.15 310	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.15 686	0.06 141	0.05 52
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
TANstereo	0.15 267	0.09 117	0.28 286	0.16 31	0.08 54	0.25 446	0.14 156	0.23 181	0.28 382	0.24 377	0.30 422	0.16 287	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

XX-TBD	0.15 267	0.18 579	0.28 286	0.22 435	0.10 176	0.22 378	0.15 220	0.22 155	0.27 363	0.22 352	0.26 375	0.14 240	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

PMTNet	0.15 267	0.08 53	0.23 222	0.15 10	0.09 92	0.23 403	0.16 279	0.25 226	0.23 303	0.17 291	0.21 309	0.16 287	0.14 307	0.22 309	0.13 233	0.29 769	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

AnonStereo	0.16 285	0.12 347	0.30 311	0.20 293	0.12 327	0.18 230	0.14 156	0.36 423	0.24 321	0.19 319	0.17 243	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

Weightmod_eth	0.16 285	0.11 281	0.20 173	0.21 358	0.13 412	0.20 311	0.18 384	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.25 362	0.19 334	0.17 385	0.25 368	0.14 274	0.16 692	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.05 52

Weightmod	0.16 285	0.12 347	0.19 155	0.20 293	0.10 176	0.24 426	0.17 332	0.25 226	0.21 256	0.18 310	0.29 406	0.19 334	0.15 327	0.27 408	0.16 339	0.09 469	0.10 620	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

SE	0.16 285	0.14 475	0.19 155	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.20 328	0.27 384	0.15 263	0.17 385	0.15 104	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.08 393

FE-Mocha	0.16 285	0.10 188	0.33 356	0.19 203	0.13 412	0.19 266	0.15 220	0.35 403	0.22 276	0.24 377	0.24 350	0.20 350	0.14 307	0.17 163	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

zero-FE	0.16 285	0.08 53	0.81 694	0.19 203	0.18 608	0.12 36	0.15 220	0.19 81	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.21 286	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.19 703	0.06 191

xyz-stereo-finetune	0.16 285	0.12 347	0.23 222	0.16 31	0.08 54	0.23 403	0.20 488	0.29 305	0.31 432	0.19 319	0.22 325	0.19 334	0.15 327	0.29 443	0.20 459	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.06 191

Reg-Stereo(zero)	0.16 285	0.07 5	0.36 399	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.14 156	0.28 288	0.24 321	0.22 352	0.20 293	0.24 413	0.18 416	0.21 286	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

tg	0.16 285	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.15 220	0.34 379	0.24 321	0.20 328	0.25 362	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

rvit_stereo_0083	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.17 332	0.22 155	0.34 468	0.16 270	0.21 309	0.19 334	0.16 353	0.21 286	0.16 339	0.11 572	0.10 620	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081_aga	0.16 285	0.14 475	0.28 286	0.21 358	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.23 181	0.24 321	0.17 291	0.21 309	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.14 274	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0082	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

CAS++	0.16 285	0.12 347	0.27 269	0.18 137	0.12 327	0.17 201	0.15 220	0.42 498	0.24 321	0.19 319	0.18 267	0.13 206	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.08 390	0.10 503	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.29 305	0.21 256	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.13 268	0.25 368	0.13 233	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MIF-Stereo (partial)	0.16 285	0.10 188	0.34 368	0.21 358	0.15 528	0.15 97	0.13 109	0.28 288	0.25 339	0.17 291	0.26 375	0.15 263	0.16 353	0.25 368	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.08 393

RCA-Stereo	0.16 285	0.09 117	0.25 246	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.35 485	0.20 328	0.25 362	0.17 299	0.17 385	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

test-3	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.26 401	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

test_1	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

iRaftStereo_RVC	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.20 328	0.25 362	0.18 313	0.12 216	0.20 258	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

raftrobust	0.16 285	0.13 421	0.29 300	0.22 435	0.15 528	0.19 266	0.13 109	0.32 350	0.26 352	0.26 401	0.20 293	0.19 334	0.17 385	0.21 286	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

test_xeample3	0.16 285	0.11 281	0.56 606	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.20 234	0.16 270	0.12 122	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.07 304

monster_256*512	0.17 307	0.12 347	0.18 137	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.29 401	0.19 319	0.22 325	0.24 413	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

SMOE	0.17 307	0.11 281	0.21 187	0.20 293	0.09 92	0.26 470	0.21 520	0.30 326	0.23 303	0.21 342	0.27 384	0.21 364	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.12 612	0.07 301	0.11 555	0.07 304

NLSM1	0.17 307	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.18 608	0.25 446	0.17 332	0.47 556	0.40 554	0.16 270	0.21 309	0.13 206	0.15 327	0.21 286	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

xyz-stereo-finetune2	0.17 307	0.11 281	0.26 256	0.16 31	0.09 92	0.27 481	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.22 352	0.28 392	0.21 364	0.22 472	0.37 510	0.22 508	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.07 304

MM-Stereo_test3	0.17 307	0.12 347	0.29 300	0.23 496	0.14 464	0.19 266	0.22 550	0.39 455	0.36 498	0.16 270	0.24 350	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.06 191

MM-Stereo_test1	0.17 307	0.10 188	0.39 444	0.23 496	0.11 245	0.20 311	0.22 550	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.06 191

model_zeroshot	0.17 307	0.11 281	0.39 444	0.20 293	0.12 327	0.24 426	0.15 220	0.34 379	0.22 276	0.30 488	0.20 293	0.22 376	0.12 216	0.24 335	0.14 274	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

rvit_stereo_ft	0.17 307	0.14 475	0.30 311	0.25 595	0.14 464	0.17 201	0.21 520	0.28 288	0.26 352	0.16 270	0.19 276	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.17 372	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.07 304

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 307	0.13 421	0.24 232	0.19 203	0.13 412	0.24 426	0.17 332	0.30 326	0.37 510	0.43 673	0.17 243	0.13 206	0.12 216	0.19 233	0.15 310	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

AE-Stereo	0.17 307	0.11 281	0.31 328	0.24 554	0.14 464	0.23 403	0.18 384	0.34 379	0.29 401	0.15 241	0.25 362	0.21 364	0.13 268	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

rrr	0.17 307	0.11 281	0.57 609	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.22 276	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

plain	0.17 307	0.13 421	0.43 501	0.21 358	0.13 412	0.16 155	0.17 332	0.27 265	0.22 276	0.16 270	0.26 375	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.07 304

MSKI-zero shot	0.17 307	0.09 117	0.43 501	0.20 293	0.11 245	0.21 345	0.15 220	0.32 350	0.21 256	0.23 361	0.24 350	0.23 398	0.10 110	0.31 466	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

Any-RAFT	0.17 307	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.42 498	0.30 418	0.24 377	0.27 384	0.27 459	0.16 353	0.21 286	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

RAFT-Test	0.17 307	0.10 188	0.38 428	0.19 203	0.12 327	0.25 446	0.17 332	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.29 406	0.27 459	0.14 307	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

4D-IteraStereo	0.17 307	0.16 544	0.50 568	0.21 358	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.28 288	0.28 382	0.23 361	0.20 293	0.20 350	0.11 174	0.19 233	0.14 274	0.06 54	0.04 2	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.06 191

anonymousdsp2	0.17 307	0.10 188	0.28 286	0.20 293	0.11 245	0.25 446	0.17 332	0.41 484	0.31 432	0.23 361	0.23 336	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.07 304

knoymous	0.17 307	0.09 117	0.32 338	0.17 73	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.27 459	0.16 353	0.23 319	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.09 427	0.09 468

Selective-RAFT	0.17 307	0.12 347	0.30 311	0.24 554	0.10 176	0.29 523	0.15 220	0.32 350	0.31 432	0.17 291	0.17 243	0.21 364	0.18 416	0.28 423	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.06 191

AnonymousM	0.17 307	0.19 596	0.24 232	0.18 137	0.10 176	0.18 230	0.17 332	0.30 326	0.23 303	0.26 401	0.20 293	0.18 313	0.14 307	0.19 233	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.38 775	0.15 686	0.06 141	0.05 52

cross-raft	0.17 307	0.12 347	0.41 477	0.23 496	0.10 176	0.20 311	0.24 599	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.29 487	0.15 327	0.17 163	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

test-1	0.17 307	0.11 281	0.40 452	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.23 577	0.34 379	0.26 352	0.20 328	0.24 350	0.22 376	0.14 307	0.16 142	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.08 393

s12784h	0.17 307	0.09 117	0.26 256	0.18 137	0.07 10	0.32 572	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.23 361	0.25 362	0.18 313	0.17 385	0.25 368	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 307	0.14 475	0.32 338	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.25 388	0.33 470	0.20 350	0.17 385	0.19 233	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

CFNet-RSSM	0.17 307	0.10 188	0.40 452	0.20 293	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.36 423	0.30 418	0.23 361	0.21 309	0.26 448	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 307	0.10 188	0.37 408	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.32 350	0.28 382	0.23 361	0.23 336	0.27 459	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

S0	0.18 333	0.13 421	0.21 187	0.23 496	0.11 245	0.33 583	0.26 631	0.27 265	0.21 256	0.21 342	0.26 375	0.20 350	0.16 353	0.19 233	0.17 372	0.12 614	0.11 646	0.14 663	0.14 676	0.10 503	0.07 304

ManiGeoR	0.18 333	0.15 515	0.55 599	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

HLf10	0.18 333	0.15 515	0.55 599	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

TestStereo_HL2	0.18 333	0.14 475	0.34 368	0.17 73	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.29 406	0.19 334	0.17 385	0.39 521	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

GGDA	0.18 333	0.14 475	0.33 356	0.17 73	0.10 176	0.20 311	0.16 279	0.33 366	0.31 432	0.22 352	0.28 392	0.19 334	0.16 353	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

TestStereo-Hl	0.18 333	0.11 281	0.31 328	0.17 73	0.10 176	0.22 378	0.16 279	0.36 423	0.29 401	0.23 361	0.26 375	0.22 376	0.19 433	0.38 516	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.07 304

Lsterematch	0.18 333	0.13 421	0.33 356	0.19 203	0.10 176	0.23 403	0.17 332	0.25 226	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.24 413	0.21 454	0.23 319	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

WQFJA1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 611	0.51 670	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

WQFJX1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.23 496	0.17 586	0.24 426	0.19 433	0.58 698	0.52 679	0.16 270	0.16 224	0.14 240	0.15 327	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191

WQFJX	0.18 333	0.10 188	0.17 110	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.18 384	0.53 642	0.45 613	0.17 291	0.16 224	0.14 240	0.16 353	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.08 546	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

NLMM	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 611	0.51 670	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IGEV-FE	0.18 333	0.10 188	0.65 647	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

H2IRNET	0.18 333	0.13 421	0.35 379	0.21 358	0.12 327	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.30 418	0.17 291	0.31 437	0.25 426	0.20 444	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.06 191

ACVNet-DCA	0.18 333	0.14 475	0.38 428	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

cc1	0.18 333	0.14 475	0.38 428	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 637	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

11t1	0.18 333	0.10 188	0.30 311	0.20 293	0.11 245	0.27 481	0.17 332	0.35 403	0.23 303	0.25 388	0.23 336	0.23 398	0.23 486	0.25 368	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

tt1	0.18 333	0.14 475	0.35 379	0.23 496	0.11 245	0.30 542	0.19 433	0.35 403	0.44 600	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

IGEV_Zeroshot_test	0.18 333	0.10 188	0.65 647	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

MIM_Stereo	0.18 333	0.12 347	0.38 428	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.35 403	0.25 339	0.27 412	0.35 493	0.23 398	0.13 268	0.27 408	0.16 339	0.06 54	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.06 191

HH	0.18 333	0.12 347	0.55 599	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 544	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

HanStereo	0.18 333	0.12 347	0.55 599	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 544	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

LL-Strereo2	0.18 333	0.18 579	0.39 444	0.22 435	0.12 327	0.24 426	0.13 109	0.31 338	0.23 303	0.24 377	0.20 293	0.24 413	0.12 216	0.26 388	0.15 310	0.06 54	0.06 309	0.12 612	0.09 502	0.08 338	0.07 304

riskmin	0.18 333	0.09 117	0.34 368	0.18 137	0.12 327	0.24 426	0.16 279	0.34 379	0.28 382	0.21 342	0.23 336	0.33 534	0.24 504	0.23 319	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.10 503	0.10 528

test_4	0.18 333	0.12 347	0.34 368	0.23 496	0.12 327	0.18 230	0.22 550	0.26 248	0.24 321	0.24 377	0.47 634	0.22 376	0.13 268	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.07 240	0.05 52

GMOStereo	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

error version	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test-v	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test_3	0.18 333	0.11 281	0.32 338	0.24 554	0.11 245	0.22 378	0.25 617	0.31 338	0.31 432	0.25 388	0.18 267	0.23 398	0.13 268	0.25 368	0.19 436	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

Patchmatch Stereo++	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393
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
NRIStereo	0.18 333	0.11 281	0.35 379	0.23 496	0.11 245	0.24 426	0.20 488	0.29 305	0.26 352	0.26 401	0.25 362	0.25 426	0.18 416	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

PSM-adaLoss	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo_v2	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

HUI-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.22 309	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

DeepStereo_RVC	0.18 333	0.11 281	0.40 452	0.21 358	0.11 245	0.19 266	0.16 279	0.28 288	0.22 276	0.27 412	0.27 384	0.23 398	0.28 575	0.24 335	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.10 528

iGMRVC	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

iRAFT	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

CRE-IMP	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.11 245	0.24 426	0.17 332	0.29 305	0.21 256	0.27 412	0.26 375	0.24 413	0.17 385	0.23 319	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.10 528

test-2	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

RAFT-IKP	0.18 333	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

rafts_anoy	0.18 333	0.15 515	0.35 379	0.22 435	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.23 361	0.25 362	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.08 393

raft+_RVC	0.18 333	0.14 475	0.32 338	0.21 358	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.38 443	0.34 468	0.21 342	0.28 392	0.20 350	0.15 327	0.24 335	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

RALCasStereoNet	0.18 333	0.15 515	0.33 356	0.21 358	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.31 338	0.25 339	0.21 342	0.29 406	0.22 376	0.15 327	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.10 620	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

sCroCo_RVC	0.18 333	0.14 475	0.49 557	0.27 659	0.18 608	0.22 378	0.17 332	0.27 265	0.23 303	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.14 307	0.21 286	0.15 310	0.10 524	0.11 646	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

DCANet	0.18 333	0.13 421	0.40 452	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.23 486	0.20 258	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

AFF-stereo	0.18 333	0.15 515	0.32 338	0.21 358	0.10 176	0.18 230	0.18 384	0.33 366	0.27 363	0.25 388	0.37 512	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

DIP-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.33 356	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.12 53	0.42 498	0.25 339	0.27 412	0.32 447	0.21 364	0.17 385	0.25 368	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.08 393
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

RAFT-Stereo	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 382	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.13 412	0.31 558	0.22 550	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.31 437	0.20 350	0.20 444	0.18 197	0.17 372	0.12 614	0.09 585	0.15 679	0.16 699	0.11 555	0.12 593

HLF11	0.19 382	0.14 475	0.54 592	0.15 10	0.12 327	0.21 345	0.12 53	0.37 435	0.24 321	0.20 328	0.29 406	0.18 313	0.18 416	0.37 510	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.09 468

HLf8	0.19 382	0.16 544	0.55 599	0.15 10	0.12 327	0.24 426	0.14 156	0.40 469	0.31 432	0.20 328	0.26 375	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.17 372	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

TestStereo_HLe17	0.19 382	0.17 564	0.64 645	0.16 31	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.40 469	0.30 418	0.19 319	0.25 362	0.17 299	0.15 327	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

NLMM1	0.19 382	0.12 347	0.16 77	0.23 496	0.18 608	0.24 426	0.20 488	0.59 704	0.65 725	0.18 310	0.17 243	0.13 206	0.14 307	0.25 368	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLCSM	0.19 382	0.12 347	0.18 137	0.24 554	0.19 635	0.24 426	0.21 520	0.42 498	0.40 554	0.19 319	0.18 267	0.14 240	0.16 353	0.47 552	0.19 436	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

AIO-test1	0.19 382	0.14 475	0.41 477	0.27 659	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.39 455	0.36 498	0.17 291	0.26 375	0.18 313	0.13 268	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.06 141	0.09 468

rvit_0105_6	0.19 382	0.14 475	0.34 368	0.23 496	0.14 464	0.18 230	0.20 488	0.29 305	0.37 510	0.18 310	0.22 325	0.23 398	0.17 385	0.26 388	0.17 372	0.15 676	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.11 555	0.08 393

1test111	0.19 382	0.14 475	0.38 428	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

DCANet-4	0.19 382	0.10 188	0.52 585	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.36 423	0.39 536	0.29 456	0.30 422	0.17 299	0.22 472	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

fff	0.19 382	0.13 421	0.40 452	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

ADStereo(finetuned)	0.19 382	0.13 421	0.49 557	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.31 624	0.21 286	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

x	0.19 382	0.11 281	0.29 300	0.20 293	0.11 245	0.26 470	0.18 384	0.41 484	0.29 401	0.25 388	0.29 406	0.28 476	0.24 504	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

DisPM	0.19 382	0.10 188	0.35 379	0.23 496	0.13 412	0.18 230	0.20 488	0.29 305	0.29 401	0.33 544	0.34 482	0.23 398	0.16 353	0.33 480	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.11 569

iRaft-Stereo_20w	0.19 382	0.10 188	0.46 532	0.19 203	0.13 412	0.25 446	0.19 433	0.52 630	0.19 201	0.29 456	0.21 309	0.22 376	0.20 444	0.28 423	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.08 338	0.08 393

TRStereo	0.19 382	0.17 564	0.47 540	0.23 496	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.52 630	0.28 382	0.20 328	0.19 276	0.21 364	0.13 268	0.24 335	0.13 233	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.06 141	0.06 191

Pruner-Stereo	0.19 382	0.11 281	0.34 368	0.29 690	0.12 327	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.32 447	0.25 426	0.15 327	0.24 335	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.09 468

RALAANet	0.19 382	0.18 579	0.37 408	0.23 496	0.14 464	0.23 403	0.13 109	0.37 435	0.29 401	0.28 425	0.26 375	0.25 426	0.15 327	0.26 388	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.06 191

csc	0.19 382	0.13 421	0.40 452	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

cscssc	0.19 382	0.13 421	0.40 452	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

GMStereo	0.19 382	0.25 659	0.40 452	0.21 358	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.29 305	0.40 554	0.25 388	0.23 336	0.16 287	0.15 327	0.25 368	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 403	0.14 475	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.26 470	0.16 279	0.31 338	0.27 363	0.32 528	0.58 691	0.23 398	0.15 327	0.23 319	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.06 191

FLISNet	0.20 403	0.13 421	0.33 356	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 563	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

CoSv	0.20 403	0.13 421	0.33 356	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 563	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

AIO-test2	0.20 403	0.20 609	0.36 399	0.26 630	0.15 528	0.22 378	0.16 279	0.42 498	0.42 576	0.16 270	0.29 406	0.15 263	0.11 174	0.26 388	0.13 233	0.18 716	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.07 240	0.07 304

rvit_0105_4	0.20 403	0.15 515	0.38 428	0.23 496	0.14 464	0.20 311	0.22 550	0.33 366	0.39 536	0.19 319	0.24 350	0.25 426	0.19 433	0.27 408	0.17 372	0.16 692	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.11 555	0.08 393

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 403	0.72 784	0.70 666	0.17 73	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.18 63	0.16 125	0.13 186	0.12 122	0.09 40	0.08 21	0.16 142	0.13 233	0.35 776	0.04 2	0.08 325	0.07 301	0.11 555	0.23 734

test_sample1	0.20 403	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.12 327	0.28 501	0.19 433	0.41 484	0.25 339	0.26 401	0.31 437	0.29 487	0.26 538	0.44 542	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

MyStereo06	0.20 403	0.12 347	0.57 609	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.40 469	0.21 256	0.30 488	0.24 350	0.31 515	0.18 416	0.22 309	0.18 401	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

xx1	0.20 403	0.14 475	0.38 428	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 637	0.17 291	0.19 276	0.28 476	0.24 504	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

GCAPDPT-zeroshot	0.20 403	0.08 53	1.14 752	0.29 690	0.43 761	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

DCRE	0.20 403	0.13 421	0.40 452	0.21 358	0.15 528	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.22 352	0.80 738	0.23 398	0.16 353	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.07 453	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

qqq	0.20 403	0.12 347	0.31 328	0.20 293	0.11 245	0.23 403	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.24 377	0.28 392	0.28 476	0.24 504	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

PFNet+	0.20 403	0.10 188	0.37 408	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.19 433	0.29 305	0.34 468	0.33 544	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.32 473	0.17 372	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.12 593

NF-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 379	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

OCTAStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 379	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

RE-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 379	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

TVStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 379	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

sAnonymous2	0.20 403	0.21 624	0.58 614	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 725	0.17 675

CroCo_RVC	0.20 403	0.21 624	0.58 614	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 725	0.17 675

111	0.20 403	0.17 564	0.40 452	0.18 137	0.09 92	0.24 426	0.17 332	0.41 484	0.45 613	0.23 361	0.29 406	0.29 487	0.21 454	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

HITNet	0.20 403	0.17 564	0.43 501	0.19 203	0.08 54	0.27 481	0.14 156	0.42 498	0.30 418	0.29 456	0.32 447	0.27 459	0.21 454	0.28 423	0.25 553	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 424	0.20 609	0.29 300	0.23 496	0.11 245	0.36 619	0.17 332	0.37 435	0.29 401	0.24 377	0.28 392	0.19 334	0.21 454	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.08 393

TestStereo_HL3	0.21 424	0.13 421	0.77 679	0.17 73	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.34 379	0.20 234	0.27 412	0.38 527	0.23 398	0.19 433	0.41 532	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

IGEV_i1	0.21 424	0.11 281	0.43 501	0.22 435	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.43 513	0.30 418	0.29 456	0.30 422	0.31 515	0.20 444	0.33 480	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.08 393

Selective-IGEV-i1	0.21 424	0.10 188	0.31 328	0.23 496	0.13 412	0.31 558	0.22 550	0.46 545	0.42 576	0.27 412	0.32 447	0.33 534	0.17 385	0.25 368	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.09 468

Hybrid-DGEV-2	0.21 424	0.15 515	0.34 368	0.24 554	0.13 412	0.28 501	0.14 156	0.48 569	0.44 600	0.27 412	0.24 350	0.25 426	0.25 527	0.28 423	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.07 304

FACV-RUCA	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.23 496	0.23 693	0.26 470	0.19 433	0.39 455	0.34 468	0.25 388	0.32 447	0.21 364	0.24 504	0.24 335	0.19 436	0.10 524	0.07 453	0.15 679	0.08 390	0.16 658	0.13 613

IGEV-RUCA	0.21 424	0.08 53	0.23 222	0.19 203	0.19 635	0.28 501	0.24 599	0.23 181	0.21 256	0.20 328	0.23 336	0.28 476	0.49 718	0.26 388	0.18 401	0.09 469	0.08 546	0.18 707	0.13 661	0.17 675	0.17 675

rvit_0105_5	0.21 424	0.15 515	0.38 428	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.24 599	0.36 423	0.39 536	0.21 342	0.23 336	0.26 448	0.19 433	0.26 388	0.19 436	0.15 676	0.13 681	0.12 612	0.12 632	0.10 503	0.09 468

GCAP-BAT	0.21 424	0.08 53	1.22 757	0.29 690	0.43 761	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

test_sample2	0.21 424	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.11 245	0.27 481	0.21 520	0.43 513	0.29 401	0.26 401	0.31 437	0.30 505	0.24 504	0.45 545	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

mmm	0.21 424	0.12 347	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.28 501	0.21 520	0.41 484	0.27 363	0.29 456	0.38 527	0.29 487	0.24 504	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.10 503	0.09 468

CASS	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.11 245	0.28 501	0.19 433	0.39 455	0.30 418	0.32 528	0.34 482	0.25 426	0.24 504	0.25 368	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.11 555	0.11 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 638	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

RAFT_CTSACE	0.21 424	0.16 544	0.41 477	0.25 595	0.15 528	0.22 378	0.24 599	0.32 350	0.28 382	0.33 544	0.51 652	0.29 487	0.17 385	0.32 473	0.13 233	0.06 54	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.06 191

RAFT+CT+SA	0.21 424	0.18 579	0.33 356	0.25 595	0.18 608	0.23 403	0.29 661	0.40 469	0.36 498	0.24 377	0.38 527	0.18 313	0.16 353	0.32 473	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.12 632	0.09 427	0.09 468

SA-5K	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 638	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

CIPLG	0.21 424	0.21 624	0.55 599	0.23 496	0.15 528	0.25 446	0.20 488	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.33 470	0.22 376	0.15 327	0.26 388	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

IPLG	0.21 424	0.15 515	0.53 589	0.21 358	0.12 327	0.28 501	0.17 332	0.42 498	0.30 418	0.33 544	0.32 447	0.15 263	0.17 385	0.50 565	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IPLGR_C	0.21 424	0.22 640	0.60 622	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 488	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

MIPNet	0.21 424	0.15 515	0.52 585	0.21 358	0.12 327	0.27 481	0.20 488	0.45 534	0.37 510	0.30 488	0.23 336	0.19 334	0.24 504	0.27 408	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IPLGR	0.21 424	0.13 421	0.61 625	0.21 358	0.11 245	0.25 446	0.18 384	0.41 484	0.37 510	0.28 425	0.27 384	0.21 364	0.19 433	0.37 510	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

ACRE	0.21 424	0.20 609	0.62 633	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 488	0.35 403	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

GANet-ADL	0.21 424	0.12 347	0.45 524	0.23 496	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.46 545	0.35 485	0.25 388	0.32 447	0.32 525	0.19 433	0.24 335	0.20 459	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

LCNet	0.21 424	0.11 281	0.29 300	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.19 433	0.34 379	0.26 352	0.28 425	0.35 493	0.26 448	0.30 605	0.35 498	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.13 615	0.22 726

PSM-softLoss	0.21 424	0.10 188	0.39 444	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

KMStereo	0.21 424	0.10 188	0.39 444	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

SST-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.37 408	0.24 554	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.24 321	0.34 564	0.33 470	0.29 487	0.25 527	0.56 605	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

RAFT_R40	0.21 424	0.10 188	0.37 408	0.24 554	0.13 412	0.18 230	0.18 384	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.33 470	0.30 505	0.24 504	0.55 594	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

RAFT-345	0.21 424	0.10 188	0.46 532	0.22 435	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.26 248	0.25 339	0.27 412	0.66 717	0.21 364	0.16 353	0.55 594	0.21 486	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

RAFT	0.21 424	0.17 564	0.32 338	0.24 554	0.12 327	0.25 446	0.27 638	0.35 403	0.28 382	0.33 544	0.33 470	0.38 579	0.22 472	0.29 443	0.17 372	0.08 358	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.10 503	0.06 191

GMM-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.43 501	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.25 617	0.37 435	0.27 363	0.30 488	0.45 617	0.27 459	0.21 454	0.31 466	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.19 696

Prome-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.23 403	0.23 577	0.36 423	0.25 339	0.33 544	0.59 694	0.24 413	0.28 575	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.20 709

TestStereo	0.21 424	0.19 596	0.40 452	0.25 595	0.10 176	0.22 378	0.21 520	0.31 338	0.31 432	0.23 361	0.34 482	0.22 376	0.18 416	0.62 643	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.11 555	0.06 191

XX-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.83 701	0.26 630	0.17 586	0.23 403	0.13 109	0.40 469	0.18 181	0.20 328	0.41 561	0.31 515	0.10 110	0.32 473	0.12 163	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

EAI-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.33 356	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.46 746	0.46 545	0.20 234	0.25 388	0.50 646	0.17 299	0.16 353	0.24 335	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.10 550	0.06 141	0.07 304

FENet	0.21 424	0.11 281	0.45 524	0.21 358	0.12 327	0.26 470	0.17 332	0.41 484	0.35 485	0.30 488	0.31 437	0.29 487	0.23 486	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

SCION-MonSter(vits)	0.22 460	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.44 521	0.53 684	0.09 26	0.44 604	0.30 505	0.25 527	0.34 487	0.42 670	0.10 524	0.08 546	0.18 707	0.17 709	0.14 635	0.12 593

MyStereo8	0.22 460	0.15 515	0.63 637	0.21 358	0.17 586	0.31 558	0.16 279	0.36 423	0.32 444	0.28 425	0.36 503	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.28 579	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.12 593

ffm	0.22 460	0.12 347	0.42 487	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.35 403	0.44 600	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

StereoVision	0.22 460	0.18 579	0.37 408	0.27 659	0.17 586	0.23 403	0.22 550	0.38 443	0.31 432	0.20 328	0.51 652	0.22 376	0.16 353	0.28 423	0.18 401	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.13 661	0.10 503	0.07 304

raft_robust	0.22 460	0.17 564	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.23 403	0.22 550	0.49 581	0.48 649	0.32 528	0.32 447	0.26 448	0.23 486	0.53 584	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.06 191

Sa-1000	0.22 460	0.15 515	0.35 379	0.23 496	0.13 412	0.28 501	0.23 577	0.47 556	0.39 536	0.30 488	0.50 646	0.26 448	0.19 433	0.33 480	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

SA	0.22 460	0.16 544	0.36 399	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.23 577	0.45 534	0.40 554	0.27 412	0.44 604	0.23 398	0.23 486	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

dd	0.22 460	0.26 670	0.40 452	0.22 435	0.12 327	0.25 446	0.21 520	0.32 350	0.44 600	0.29 456	0.28 392	0.25 426	0.16 353	0.30 459	0.25 553	0.12 614	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.11 555	0.09 468

GwcNet-ADL	0.22 460	0.14 475	0.58 614	0.24 554	0.13 412	0.22 378	0.23 577	0.49 581	0.40 554	0.27 412	0.29 406	0.30 505	0.20 444	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

HHNet	0.22 460	0.12 347	0.52 585	0.18 137	0.18 608	0.20 311	0.20 488	0.34 379	0.31 432	0.32 528	0.59 694	0.20 350	0.21 454	0.24 335	0.31 608	0.08 358	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.11 569

KYRaft	0.22 460	0.10 188	0.30 311	0.23 496	0.12 327	0.23 403	0.23 577	0.35 403	0.24 321	0.35 581	0.54 671	0.34 544	0.26 538	0.29 443	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.08 338	0.31 757

IRAFT_RVC	0.22 460	0.12 347	0.39 444	0.26 630	0.11 245	0.18 230	0.24 599	0.40 469	0.37 510	0.31 506	0.30 422	0.29 487	0.24 504	0.55 594	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

GES	0.22 460	0.12 347	0.42 487	0.20 293	0.14 464	0.27 481	0.19 433	0.49 581	0.33 458	0.30 488	0.36 503	0.25 426	0.23 486	0.29 443	0.22 508	0.10 524	0.08 546	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.11 569

SFCPSM	0.22 460	0.10 188	0.51 578	0.21 358	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.55 662	0.39 536	0.29 456	0.32 447	0.23 398	0.21 454	0.27 408	0.19 436	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.08 393

DMCA	0.22 460	0.14 475	0.36 399	0.22 435	0.14 464	0.27 481	0.20 488	0.43 513	0.38 525	0.31 506	0.32 447	0.33 534	0.24 504	0.24 335	0.28 579	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.11 569

BEATNet_4x	0.22 460	0.18 579	0.47 540	0.22 435	0.10 176	0.28 501	0.14 156	0.46 545	0.32 444	0.31 506	0.34 482	0.31 515	0.25 527	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.10 503	0.08 393

MLCV	0.22 460	0.16 544	0.44 511	0.21 358	0.08 54	0.29 523	0.19 433	0.38 443	0.37 510	0.38 621	0.44 604	0.31 515	0.21 454	0.41 532	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

DN-CSS_ROB	0.22 460	0.25 659	0.47 540	0.24 554	0.14 464	0.25 446	0.12 53	0.40 469	0.33 458	0.29 456	0.42 578	0.22 376	0.20 444	0.33 480	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.07 304

Select-FE	0.23 478	0.14 475	0.78 680	0.22 435	0.18 608	0.22 378	0.13 109	0.43 513	0.26 352	0.28 425	0.33 470	0.39 591	0.29 590	0.27 408	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.13 661	0.08 338	0.12 593

G2L-ROB	0.23 478	0.15 515	0.41 477	0.19 203	0.12 327	0.27 481	0.21 520	0.47 556	0.33 458	0.34 564	0.31 437	0.41 613	0.22 472	0.49 561	0.26 567	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

DFGA-Net	0.23 478	0.24 654	0.49 557	0.22 435	0.15 528	0.25 446	0.17 332	0.39 455	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.21 364	0.17 385	0.59 624	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

PAM_32	0.23 478	0.10 188	0.63 637	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.19 433	0.36 423	0.23 303	0.29 456	0.28 392	0.56 701	0.28 575	0.27 408	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.09 468

PAM	0.23 478	0.10 188	0.63 637	0.22 435	0.15 528	0.34 597	0.21 520	0.37 435	0.22 276	0.31 506	0.27 384	0.55 697	0.26 538	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.09 468

rvit_0105_3	0.23 478	0.17 564	0.40 452	0.25 595	0.15 528	0.24 426	0.28 654	0.38 443	0.41 568	0.25 388	0.25 362	0.28 476	0.21 454	0.28 423	0.20 459	0.15 676	0.13 681	0.14 663	0.15 686	0.10 503	0.09 468

UGAM-zero	0.23 478	0.10 188	0.54 592	0.19 203	0.13 412	0.21 345	0.14 156	0.44 521	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.51 680	0.33 635	0.65 659	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.06 141	0.07 304

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 478	0.13 421	0.83 701	0.20 293	0.21 663	0.23 403	0.17 332	0.48 569	0.27 363	0.23 361	0.29 406	0.39 591	0.23 486	0.25 368	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.11 593	0.11 555	0.10 528

test_sample3	0.23 478	0.12 347	0.43 501	0.19 203	0.12 327	0.32 572	0.20 488	0.50 593	0.34 468	0.31 506	0.33 470	0.29 487	0.22 472	0.53 584	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

MyStereo05	0.23 478	0.12 347	0.57 609	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.48 569	0.52 679	0.31 506	0.23 336	0.25 426	0.22 472	0.30 459	0.21 486	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo04	0.23 478	0.12 347	0.55 599	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.49 581	0.52 679	0.28 425	0.23 336	0.27 459	0.23 486	0.30 459	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

CoDeX	0.23 478	0.12 347	0.46 532	0.21 358	0.14 464	0.29 523	0.21 520	0.53 642	0.41 568	0.29 456	0.35 493	0.29 487	0.22 472	0.48 556	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

PCWNet_CMD	0.23 478	0.13 421	0.48 551	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 631	0.29 456	0.36 503	0.37 571	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.11 555	0.09 468

anonymousa	0.23 478	0.11 281	0.50 568	0.21 358	0.16 561	0.31 558	0.20 488	0.36 423	0.35 485	0.32 528	0.50 646	0.39 591	0.26 538	0.22 309	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.07 240	0.08 393

BUS	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.43 670	0.17 332	0.56 679	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.32 525	0.20 444	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

IER	0.23 478	0.12 347	0.39 444	0.20 293	0.14 464	0.31 558	0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.33 544	0.40 552	0.32 525	0.33 635	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

test_5	0.23 478	0.19 596	0.38 428	0.26 630	0.18 608	0.25 446	0.29 661	0.40 469	0.37 510	0.29 456	0.40 552	0.25 426	0.22 472	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.10 528

BSDual-CNN	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.35 612	0.21 520	0.56 679	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.38 579	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

iRaft-Stereo_5w	0.23 478	0.18 579	0.44 511	0.22 435	0.13 412	0.19 266	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.34 544	0.23 486	0.65 659	0.27 573	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

psmg	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.23 577	0.51 611	0.34 468	0.35 581	0.38 527	0.38 579	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

UDGNet	0.23 478	0.31 709	0.38 428	0.24 554	0.14 464	0.24 426	0.18 384	0.32 350	0.43 584	0.29 456	0.28 392	0.24 413	0.19 433	0.29 443	0.20 459	0.15 676	0.07 453	0.21 728	0.11 593	0.14 635	0.10 528

OMP-Stereo	0.23 478	0.14 475	0.35 379	0.29 690	0.13 412	0.21 345	0.16 279	0.37 435	0.33 458	0.34 564	0.30 422	0.34 544	0.19 433	0.70 675	0.24 543	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IIG-Stereo	0.23 478	0.13 421	0.35 379	0.29 690	0.12 327	0.23 403	0.14 156	0.38 443	0.31 432	0.34 564	0.37 512	0.33 534	0.21 454	0.70 675	0.26 567	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

ASMatch	0.23 478	0.11 281	0.51 578	0.24 554	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.28 382	0.28 425	0.68 721	0.27 459	0.26 538	0.50 565	0.22 508	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.11 569

PFNet	0.23 478	0.10 188	0.57 609	0.24 554	0.14 464	0.22 378	0.19 433	0.39 455	0.33 458	0.35 581	0.32 447	0.27 459	0.19 433	0.64 652	0.22 508	0.09 469	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.07 304

ICVP	0.23 478	0.13 421	0.44 511	0.26 630	0.14 464	0.29 523	0.25 617	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.43 592	0.35 558	0.25 527	0.26 388	0.23 530	0.12 614	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.10 528
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 478	0.18 579	0.63 637	0.27 659	0.18 608	0.41 654	0.23 577	0.43 513	0.35 485	0.23 361	0.27 384	0.20 350	0.18 416	0.27 408	0.18 401	0.12 614	0.11 646	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.12 593

CFNet_pseudo	0.23 478	0.13 421	0.47 540	0.19 203	0.13 412	0.26 470	0.16 279	0.44 521	0.44 600	0.29 456	0.37 512	0.38 579	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 555	0.09 468

ACVNet	0.23 478	0.13 421	0.35 379	0.18 137	0.15 528	0.27 481	0.23 577	0.39 455	0.44 600	0.28 425	0.41 561	0.38 579	0.26 538	0.27 408	0.32 614	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.07 304

MSMDNet	0.23 478	0.13 421	0.48 551	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 631	0.29 456	0.36 503	0.37 571	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.09 468

ccs_rob	0.23 478	0.13 421	0.47 540	0.20 293	0.13 412	0.26 470	0.17 332	0.44 521	0.44 600	0.29 456	0.37 512	0.38 579	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 555	0.09 468

G2L-Stereo_test	0.24 509	0.16 544	0.38 428	0.19 203	0.13 412	0.27 481	0.24 599	0.49 581	0.38 525	0.37 606	0.37 512	0.40 606	0.24 504	0.52 577	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.08 393

DCVSM-stereo	0.24 509	0.13 421	0.52 585	0.20 293	0.14 464	0.26 470	0.13 109	0.34 379	0.34 468	0.41 656	0.33 470	0.47 655	0.29 590	0.30 459	0.22 508	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.12 596	0.15 651

rvit_stereo_0075_2	0.24 509	0.17 564	0.50 568	0.26 630	0.22 680	0.22 378	0.15 220	0.40 469	0.35 485	0.27 412	0.37 512	0.29 487	0.20 444	0.28 423	0.19 436	0.17 705	0.12 668	0.19 716	0.12 632	0.13 615	0.13 613

test_sample5	0.24 509	0.13 421	0.42 487	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 520	0.50 593	0.34 468	0.32 528	0.41 561	0.29 487	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

test_sample4	0.24 509	0.13 421	0.43 501	0.20 293	0.12 327	0.32 572	0.21 520	0.51 611	0.34 468	0.31 506	0.37 512	0.28 476	0.23 486	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

tta	0.24 509	0.12 347	0.40 452	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

qqq1	0.24 509	0.12 347	0.40 452	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

fff1	0.24 509	0.12 347	0.40 452	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

DualNet	0.24 509	0.13 421	0.42 487	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 520	0.50 593	0.34 468	0.33 544	0.43 592	0.29 487	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

GMStereo_Zeroshot	0.24 509	0.21 624	0.45 524	0.26 630	0.13 412	0.28 501	0.15 220	0.39 455	0.35 485	0.37 606	0.43 592	0.40 606	0.17 385	0.34 487	0.20 459	0.12 614	0.07 453	0.13 636	0.07 301	0.16 658	0.09 468

CFNet_ucs	0.24 509	0.13 421	0.50 568	0.20 293	0.15 528	0.28 501	0.17 332	0.49 581	0.45 613	0.32 528	0.42 578	0.39 591	0.22 472	0.31 466	0.21 486	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.09 502	0.12 596	0.11 569

gwcnet-sp	0.24 509	0.13 421	0.63 637	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

scenet	0.24 509	0.13 421	0.63 637	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

ToySt	0.24 509	0.16 544	0.48 551	0.21 358	0.13 412	0.29 523	0.29 661	0.39 455	0.39 536	0.27 412	0.35 493	0.39 591	0.31 624	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.11 555	0.10 528

ssnet	0.24 509	0.13 421	0.63 637	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

STrans-v2	0.24 509	0.13 421	0.54 592	0.21 358	0.12 327	0.23 403	0.21 520	0.47 556	0.28 382	0.31 506	0.42 578	0.36 563	0.35 650	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

TransformOpticalFlow	0.24 509	0.13 421	0.56 606	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.32 444	0.30 488	0.43 592	0.36 563	0.31 624	0.61 635	0.20 459	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.07 304

DRaft	0.24 509	0.10 188	0.34 368	0.18 137	0.12 327	0.28 501	0.23 577	0.33 366	0.39 536	0.38 621	0.61 706	0.21 364	0.41 684	0.48 556	0.42 670	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.08 393

HCRNet	0.24 509	0.25 659	0.33 356	0.34 727	0.16 561	0.27 481	0.18 384	0.43 513	0.35 485	0.30 488	0.35 493	0.32 525	0.22 472	0.44 542	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.10 503	0.09 468

ARAFT	0.24 509	0.21 624	0.78 680	0.22 435	0.12 327	0.29 523	0.24 599	0.43 513	0.32 444	0.33 544	0.28 392	0.28 476	0.19 433	0.49 561	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.09 427	0.06 191

cf-r	0.24 509	0.15 515	0.44 511	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.22 550	0.42 498	0.40 554	0.30 488	0.42 578	0.42 624	0.26 538	0.43 538	0.25 553	0.11 572	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.08 393

GANet-RSSM	0.24 509	0.14 475	0.36 399	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.21 520	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.39 541	0.39 591	0.28 575	0.58 618	0.23 530	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.09 468

PSMNet-RSSM	0.24 509	0.15 515	0.36 399	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.20 488	0.48 569	0.37 510	0.30 488	0.44 604	0.38 579	0.26 538	0.52 577	0.22 508	0.12 614	0.07 453	0.11 573	0.13 661	0.10 503	0.09 468

CFNet-ft	0.24 509	0.15 515	0.35 379	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 520	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 629	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.09 468

CFNet_RVC	0.24 509	0.15 515	0.35 379	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 520	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 629	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.09 468

UCFNet_RVC	0.24 509	0.16 544	0.34 368	0.18 137	0.15 528	0.33 583	0.16 279	0.46 545	0.35 485	0.29 456	0.35 493	0.39 591	0.25 527	0.34 487	0.22 508	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.14 676	0.13 615	0.12 593

AdaStereo	0.24 509	0.16 544	0.37 408	0.24 554	0.12 327	0.32 572	0.17 332	0.54 652	0.42 576	0.33 544	0.38 527	0.35 558	0.21 454	0.30 459	0.22 508	0.14 661	0.06 309	0.13 636	0.08 390	0.11 555	0.08 393
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.
iResNet	0.24 509	0.18 579	0.61 625	0.25 595	0.11 245	0.29 523	0.21 520	0.42 498	0.43 584	0.33 544	0.43 592	0.27 459	0.22 472	0.34 487	0.26 567	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

MWSP-net	0.25 537	0.12 347	0.37 408	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.40 733	0.50 593	0.43 584	0.32 528	0.33 470	0.36 563	0.31 624	0.28 423	0.31 608	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

RT-IGEV	0.25 537	0.10 188	0.48 551	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.28 654	0.53 642	0.39 536	0.36 598	0.41 561	0.44 640	0.30 605	0.28 423	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.10 528

G2L-Stereo	0.25 537	0.16 544	0.47 540	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.18 384	0.46 545	0.35 485	0.33 544	0.37 512	0.40 606	0.22 472	0.60 628	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.09 468

DDVS	0.25 537	0.15 515	0.39 444	0.24 554	0.17 586	0.34 597	0.21 520	0.41 484	0.30 418	0.33 544	0.41 561	0.48 662	0.21 454	0.52 577	0.27 573	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.09 502	0.13 615	0.14 638

ITSA-stereo	0.25 537	0.15 515	0.33 356	0.23 496	0.11 245	0.27 481	0.18 384	0.56 679	0.59 707	0.31 506	0.32 447	0.33 534	0.28 575	0.49 561	0.30 599	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.13 613

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 537	0.14 475	0.95 726	0.21 358	0.27 721	0.20 311	0.19 433	0.48 569	0.25 339	0.26 401	0.55 678	0.34 544	0.18 416	0.25 368	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.12 632	0.12 596	0.12 593

test_sample7	0.25 537	0.15 515	0.35 379	0.20 293	0.14 464	0.28 501	0.21 520	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.39 521	0.23 530	0.14 661	0.09 585	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

test_sample6	0.25 537	0.13 421	0.41 477	0.21 358	0.11 245	0.30 542	0.22 550	0.51 611	0.35 485	0.33 544	0.43 592	0.30 505	0.24 504	0.57 609	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.10 528

SMFormer	0.25 537	0.12 347	0.40 452	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

NINENet	0.25 537	0.15 515	0.37 408	0.23 496	0.16 561	0.43 670	0.17 332	0.60 713	0.46 631	0.32 528	0.37 512	0.32 525	0.20 444	0.42 536	0.21 486	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.08 390	0.11 555	0.10 528

hknet	0.25 537	0.14 475	0.40 452	0.25 595	0.15 528	0.35 612	0.21 520	0.56 679	0.37 510	0.34 564	0.35 493	0.43 629	0.27 558	0.37 510	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

PSMNet-ADL	0.25 537	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.14 464	0.31 558	0.22 550	0.44 521	0.36 498	0.27 412	0.33 470	0.41 613	0.28 575	0.61 635	0.29 591	0.11 572	0.09 585	0.09 430	0.11 593	0.10 503	0.10 528

PSM-AAD	0.25 537	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.26 470	0.38 722	0.34 379	0.28 382	0.35 581	0.39 541	0.28 476	0.79 761	0.30 459	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.08 338	0.21 719

GrayStereo	0.25 537	0.09 117	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.23 403	0.47 751	0.34 379	0.30 418	0.39 637	0.47 634	0.30 505	0.79 761	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.13 613

RAFT-RH_RVC	0.25 537	0.11 281	0.45 524	0.21 358	0.12 327	0.25 446	0.14 156	0.27 265	0.27 363	0.38 621	1.15 766	0.23 398	0.17 385	0.57 609	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.06 141	0.07 304

UPFNet	0.25 537	0.12 347	0.38 428	0.24 554	0.19 635	0.37 626	0.28 654	0.48 569	0.38 525	0.34 564	0.37 512	0.37 571	0.28 575	0.39 521	0.33 621	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.08 393

acv_ft	0.25 537	0.13 421	0.40 452	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.21 520	0.45 534	0.44 600	0.38 621	0.41 561	0.38 579	0.27 558	0.27 408	0.35 631	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.11 555	0.07 304

CCAANet	0.25 537	0.13 421	0.51 578	0.22 435	0.15 528	0.29 523	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.26 401	0.49 642	0.32 525	0.24 504	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.10 528

iResNet_ROB	0.25 537	0.19 596	0.40 452	0.20 293	0.12 327	0.30 542	0.16 279	0.55 662	0.53 684	0.38 621	0.43 592	0.37 571	0.26 538	0.38 516	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.09 427	0.09 468

MEA-ACV	0.26 556	0.11 281	0.42 487	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.24 599	0.53 642	0.47 637	0.35 581	0.42 578	0.36 563	0.34 644	0.47 552	0.27 573	0.09 469	0.09 585	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.10 528

PStereo	0.26 556	0.37 736	0.34 368	0.21 358	0.13 412	0.25 446	0.25 617	0.33 366	0.47 637	0.26 401	0.17 243	0.29 487	0.34 644	0.35 498	0.37 638	0.23 742	0.15 708	0.17 698	0.13 661	0.23 725	0.21 719

DNS	0.26 556	0.30 701	0.18 137	0.17 73	0.10 176	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.12 147	0.17 243	0.13 206	0.10 110	0.70 675	0.37 638	0.08 358	0.14 692	0.08 325	0.05 88	1.01 807	0.80 800

coex_refinement	0.26 556	0.16 544	0.36 399	0.23 496	0.15 528	0.31 558	0.20 488	0.49 581	0.42 576	0.35 581	0.42 578	0.45 645	0.27 558	0.55 594	0.33 621	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.10 503	0.10 528

UGAM	0.26 556	0.14 475	0.45 524	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.25 617	0.32 350	0.41 568	0.31 506	0.42 578	0.41 613	0.22 472	0.92 742	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.14 663	0.12 632	0.10 503	0.07 304

SepStereo	0.26 556	0.12 347	0.42 487	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 599	0.45 534	0.45 613	0.41 656	0.44 604	0.34 544	0.29 590	0.64 652	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

AACVNet	0.26 556	0.16 544	0.37 408	0.22 435	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.41 484	0.31 432	0.38 621	0.42 578	0.43 629	0.28 575	0.73 687	0.25 553	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.13 615	0.11 569

DEmStereo	0.26 556	0.09 117	0.47 540	0.19 203	0.12 327	0.30 542	0.25 617	0.28 288	0.36 498	0.36 598	0.58 691	0.25 426	0.48 717	0.53 584	0.44 677	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.07 304

LMCR-Stereo	0.26 556	0.18 579	0.49 557	0.28 685	0.14 464	0.36 619	0.23 577	0.54 652	0.34 468	0.39 637	0.40 552	0.29 487	0.29 590	0.37 510	0.27 573	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.13 615	0.09 468

GwcNet-RSSM	0.26 556	0.17 564	0.46 532	0.21 358	0.13 412	0.28 501	0.23 577	0.44 521	0.42 576	0.31 506	0.45 617	0.40 606	0.26 538	0.55 594	0.28 579	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

DeepPruner_ROB	0.26 556	0.19 596	0.44 511	0.21 358	0.16 561	0.30 542	0.21 520	0.52 630	0.32 444	0.35 581	0.38 527	0.39 591	0.26 538	0.42 536	0.24 543	0.15 676	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.14 635	0.13 613

noway7	0.27 567	0.51 765	1.61 781	0.24 554	0.12 327	0.22 378	0.18 384	0.44 521	0.31 432	0.21 342	0.22 325	0.24 413	0.20 444	0.20 258	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

FSD	0.27 567	0.28 684	0.32 338	0.27 659	0.24 701	0.27 481	0.27 638	0.31 338	0.29 401	0.26 401	0.27 384	0.28 476	0.27 558	0.28 423	0.26 567	0.23 742	0.22 757	0.27 746	0.26 756	0.25 731	0.24 742

ISRNet	0.27 567	0.13 421	0.45 524	0.26 630	0.19 635	0.24 426	0.14 156	0.45 534	0.43 584	0.39 637	0.48 640	0.42 624	0.27 558	0.32 473	0.29 591	0.20 730	0.12 668	0.17 698	0.16 699	0.16 658	0.20 709

rvit_105_1	0.27 567	0.19 596	0.46 532	0.27 659	0.19 635	0.30 542	0.35 707	0.44 521	0.51 670	0.31 506	0.31 437	0.31 515	0.26 538	0.35 498	0.25 553	0.15 676	0.14 692	0.15 679	0.17 709	0.11 555	0.10 528

DispNO	0.27 567	0.18 579	0.62 633	0.23 496	0.17 586	0.25 446	0.22 550	0.45 534	0.41 568	0.32 528	0.39 541	0.38 579	0.27 558	0.77 708	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.08 393

CBFPSM	0.27 567	0.16 544	0.67 653	0.20 293	0.14 464	0.38 635	0.25 617	0.40 469	0.36 498	0.33 544	0.36 503	0.56 701	0.38 668	0.32 473	0.38 642	0.08 358	0.08 546	0.07 203	0.08 390	0.09 427	0.11 569

CSP-Net	0.27 567	0.15 515	0.30 311	0.21 358	0.14 464	0.44 672	0.24 599	0.50 593	0.40 554	0.41 656	0.43 592	0.42 624	0.26 538	0.66 663	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.09 468

DAS	0.27 567	0.12 347	0.42 487	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 599	0.45 534	0.45 613	0.41 656	0.44 604	0.34 544	0.29 590	0.75 696	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

AASNet	0.27 567	0.19 596	0.49 557	0.26 630	0.17 586	0.34 597	0.20 488	0.62 726	0.48 649	0.35 581	0.40 552	0.32 525	0.25 527	0.28 423	0.34 626	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.13 615	0.11 569

GEStereo_RVC	0.27 567	0.20 609	0.44 511	0.27 659	0.16 561	0.33 583	0.25 617	0.56 679	0.54 690	0.34 564	0.38 527	0.34 544	0.25 527	0.51 570	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.11 569

RAFT + AFF	0.27 567	0.23 650	0.50 568	0.25 595	0.17 586	0.30 542	0.33 701	0.52 630	0.40 554	0.28 425	0.30 422	0.30 505	0.31 624	0.62 643	0.24 543	0.09 469	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.11 569

MMNet	0.27 567	0.14 475	0.49 557	0.24 554	0.17 586	0.47 687	0.22 550	0.45 534	0.51 670	0.39 637	0.41 561	0.36 563	0.33 635	0.39 521	0.34 626	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

delet	0.27 567	0.14 475	0.40 452	0.23 496	0.19 635	0.41 654	0.29 661	0.49 581	0.48 649	0.33 544	0.41 561	0.37 571	0.30 605	0.48 556	0.34 626	0.09 469	0.09 585	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.08 393

ac_64	0.27 567	0.13 421	0.41 477	0.24 554	0.17 586	0.36 619	0.22 550	0.46 545	0.33 458	0.35 581	0.36 503	0.52 686	0.30 605	0.62 643	0.32 614	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

HGLStereo	0.27 567	0.14 475	0.46 532	0.24 554	0.21 663	0.33 583	0.23 577	0.50 593	0.42 576	0.35 581	0.48 640	0.41 613	0.33 635	0.45 545	0.33 621	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.12 593

DSFCA	0.27 567	0.13 421	0.36 399	0.20 293	0.17 586	0.38 635	0.31 680	0.47 556	0.43 584	0.43 673	0.37 512	0.39 591	0.29 590	0.52 577	0.32 614	0.12 614	0.10 620	0.10 514	0.11 593	0.11 555	0.10 528

DMCA-RVC	0.27 567	0.21 624	0.61 625	0.28 685	0.17 586	0.29 523	0.21 520	0.42 498	0.35 485	0.40 647	0.37 512	0.39 591	0.36 655	0.43 538	0.30 599	0.13 636	0.10 620	0.15 679	0.11 593	0.13 615	0.10 528

HSM-Net_RVC	0.27 567	0.11 281	0.42 487	0.19 203	0.11 245	0.34 597	0.20 488	0.62 726	0.43 584	0.40 647	0.43 592	0.50 676	0.26 538	0.76 702	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 567	0.20 609	0.44 511	0.22 435	0.14 464	0.33 583	0.14 156	0.51 611	0.45 613	0.30 488	0.40 552	0.38 579	0.27 558	0.76 702	0.25 553	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.08 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 567	0.21 624	0.59 620	0.25 595	0.18 608	0.29 523	0.22 550	0.50 593	0.40 554	0.38 621	0.41 561	0.43 629	0.27 558	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.11 569
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 567	0.26 670	0.72 672	0.23 496	0.13 412	0.29 523	0.18 384	0.52 630	0.49 658	0.37 606	0.45 617	0.39 591	0.25 527	0.34 487	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.12 596	0.09 468

StereoDRNet-Refined	0.27 567	0.17 564	0.35 379	0.25 595	0.14 464	0.37 626	0.21 520	0.47 556	0.41 568	0.44 680	0.51 652	0.41 613	0.28 575	0.45 545	0.37 638	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.10 528
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 589	0.51 765	1.51 775	0.24 554	0.16 561	0.22 378	0.21 520	0.39 455	0.34 468	0.22 352	0.25 362	0.26 448	0.21 454	0.34 487	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393

DNSM	0.28 589	0.28 684	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.13 206	0.11 174	0.75 696	0.63 723	0.08 358	0.13 681	0.06 73	0.05 88	1.14 810	0.81 801

DualNet (step1)	0.28 589	0.19 596	0.50 568	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.39 521	0.23 530	0.23 742	0.09 585	0.28 754	0.24 746	0.18 690	0.16 662

ssnet_v2	0.28 589	0.16 544	0.44 511	0.22 435	0.15 528	0.40 650	0.30 674	0.57 689	0.46 631	0.38 621	0.36 503	0.47 655	0.29 590	0.38 516	0.39 650	0.13 636	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.11 569

CRFU-Net	0.28 589	0.14 475	0.45 524	0.25 595	0.15 528	0.45 678	0.23 577	0.50 593	0.30 418	0.43 673	0.41 561	0.48 662	0.46 708	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

dad	0.28 589	0.31 709	0.44 511	0.21 358	0.14 464	0.30 542	0.20 488	0.33 366	0.49 658	0.44 680	0.44 604	0.45 645	0.21 454	0.41 532	0.26 567	0.20 730	0.11 646	0.20 725	0.11 593	0.14 635	0.10 528

FTStereo	0.28 589	0.10 188	0.43 501	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.53 762	0.34 379	0.26 352	0.38 621	0.95 754	0.30 505	0.56 730	0.32 473	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.19 696

ADLNet	0.28 589	0.15 515	0.42 487	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.23 577	0.53 642	0.43 584	0.42 667	0.41 561	0.44 640	0.27 558	0.55 594	0.35 631	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.12 593

UNet	0.28 589	0.14 475	0.69 660	0.23 496	0.20 654	0.44 672	0.22 550	0.50 593	0.40 554	0.34 564	0.39 541	0.43 629	0.33 635	0.40 530	0.31 608	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

STTStereo	0.28 589	0.20 609	0.61 625	0.25 595	0.17 586	0.29 523	0.24 599	0.47 556	0.39 536	0.39 637	0.41 561	0.44 640	0.28 575	0.40 530	0.28 579	0.13 636	0.12 668	0.13 636	0.16 699	0.12 596	0.11 569

RASNet	0.28 589	0.14 475	0.44 511	0.22 435	0.18 608	0.32 572	0.19 433	0.48 569	0.38 525	0.29 456	0.43 592	0.47 655	0.37 664	0.79 712	0.36 637	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.07 304

HSM	0.28 589	0.16 544	0.35 379	0.20 293	0.15 528	0.33 583	0.19 433	0.53 642	0.37 510	0.36 598	0.38 527	0.67 736	0.31 624	0.89 736	0.23 530	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.08 393

DLCB_ROB	0.28 589	0.16 544	0.34 368	0.27 659	0.16 561	0.38 635	0.25 617	0.48 569	0.43 584	0.46 688	0.46 627	0.51 680	0.33 635	0.53 584	0.33 621	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.09 468

MWDA-net	0.29 602	0.21 624	0.47 540	0.25 595	0.21 663	0.35 612	0.32 689	0.44 521	0.47 637	0.38 621	0.40 552	0.33 534	0.38 668	0.54 591	0.40 658	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

ACV-stereo	0.29 602	0.18 579	0.79 687	0.23 496	0.16 561	0.47 687	0.19 433	0.36 423	0.34 468	0.29 456	0.33 470	0.67 736	0.42 693	0.54 591	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.11 569

ff1	0.29 602	0.12 347	0.42 487	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.35 403	0.44 600	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 765	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

LL-Strereo	0.29 602	0.25 659	0.58 614	0.25 595	0.21 663	0.23 403	0.24 599	0.55 662	0.42 576	0.34 564	0.32 447	0.41 613	0.40 680	0.94 746	0.23 530	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.09 468

THIR-Stereo	0.29 602	0.12 347	0.41 477	0.19 203	0.11 245	0.28 501	0.72 782	0.32 350	0.35 485	0.37 606	0.65 715	0.34 544	0.50 720	0.57 609	0.45 680	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

psm_up	0.29 602	0.16 544	0.41 477	0.26 630	0.17 586	0.32 572	0.26 631	0.55 662	0.43 584	0.36 598	0.40 552	0.45 645	0.37 664	0.58 618	0.30 599	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.10 503	0.10 528

hitnet-ft	0.29 602	0.17 564	0.40 452	0.19 203	0.14 464	0.39 644	0.23 577	0.44 521	0.41 568	0.36 598	0.46 627	0.53 691	0.34 644	0.76 702	0.32 614	0.14 661	0.10 620	0.13 636	0.10 550	0.15 650	0.13 613

FADNet-RVC-Resample	0.29 602	0.25 659	0.93 723	0.26 630	0.16 561	0.32 572	0.21 520	0.47 556	0.39 536	0.35 581	0.38 527	0.33 534	0.27 558	0.53 584	0.24 543	0.10 524	0.10 620	0.14 663	0.13 661	0.13 615	0.16 662

iinet-f	0.30 610	0.18 579	1.03 737	0.20 293	0.15 528	0.44 672	0.22 550	0.45 534	0.37 510	0.35 581	0.44 604	0.41 613	0.34 644	0.34 487	0.40 658	0.10 524	0.09 585	0.08 325	0.08 390	0.13 615	0.11 569

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 610	0.20 609	0.70 666	0.21 358	0.17 586	0.46 680	0.27 638	0.50 593	0.49 658	0.42 667	0.55 678	0.43 629	0.30 605	0.46 548	0.38 642	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.11 555	0.10 528

SACVNet	0.30 610	0.20 609	0.41 477	0.25 595	0.18 608	0.34 597	0.25 617	0.52 630	0.40 554	0.41 656	0.44 604	0.46 653	0.32 632	0.71 679	0.25 553	0.13 636	0.10 620	0.12 612	0.12 632	0.16 658	0.17 675

ADLNet2	0.30 610	0.17 564	0.72 672	0.23 496	0.17 586	0.36 619	0.24 599	0.52 630	0.51 670	0.32 528	0.38 527	0.45 645	0.30 605	0.69 671	0.35 631	0.10 524	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.12 596	0.10 528

FADNet_RVC	0.30 610	0.28 684	0.83 701	0.23 496	0.15 528	0.30 542	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.30 488	0.38 527	0.30 505	0.27 558	0.52 577	0.31 608	0.14 661	0.14 692	0.14 663	0.16 699	0.21 715	0.23 734

TDLM	0.30 610	0.21 624	0.38 428	0.28 685	0.15 528	0.33 583	0.32 689	0.52 630	0.47 637	0.38 621	0.43 592	0.39 591	0.29 590	0.91 741	0.28 579	0.14 661	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.12 596	0.10 528

CVANet_RVC	0.30 610	0.19 596	0.41 477	0.26 630	0.16 561	0.33 583	0.26 631	0.52 630	0.47 637	0.40 647	0.46 627	0.43 629	0.31 624	0.89 736	0.26 567	0.14 661	0.09 585	0.14 663	0.13 661	0.14 635	0.10 528

mmx	0.31 617	0.12 347	0.42 487	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.55 662	0.45 613	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 765	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.10 528

xxx	0.31 617	0.12 347	0.42 487	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.55 662	0.45 613	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 765	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.10 528

fast-acv-ft	0.31 617	0.20 609	0.81 694	0.24 554	0.18 608	0.46 680	0.27 638	0.41 484	0.49 658	0.39 637	0.55 678	0.49 668	0.35 650	0.37 510	0.38 642	0.11 572	0.11 646	0.11 573	0.12 632	0.12 596	0.09 468

CrosDoStereo	0.31 617	0.10 188	0.49 557	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 806	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 706	0.28 476	0.46 708	0.61 635	0.57 707	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

DeepStereo_LL	0.31 617	0.10 188	0.49 557	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 806	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 706	0.28 476	0.46 708	0.61 635	0.57 707	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

FADNet-RVC	0.31 617	0.35 726	0.78 680	0.25 595	0.20 654	0.33 583	0.20 488	0.49 581	0.40 554	0.34 564	0.39 541	0.41 613	0.29 590	0.63 650	0.31 608	0.13 636	0.14 692	0.14 663	0.15 686	0.19 703	0.19 696

AANet_RVC	0.31 617	0.22 640	0.50 568	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.24 599	0.47 556	0.54 690	0.38 621	0.60 699	0.43 629	0.29 590	0.87 731	0.40 658	0.11 572	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

NVstereo2D	0.31 617	0.16 544	0.54 592	0.24 554	0.22 680	0.42 661	0.28 654	0.58 698	0.56 699	0.28 425	0.38 527	0.40 606	0.30 605	0.71 679	0.28 579	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.10 550	0.19 703	0.16 662

NOSS_ROB	0.31 617	0.20 609	0.35 379	0.24 554	0.16 561	0.32 572	0.19 433	0.52 630	0.48 649	0.33 544	0.36 503	0.42 624	0.28 575	0.93 744	0.24 543	0.19 723	0.20 749	0.24 738	0.22 741	0.17 675	0.17 675

SCION-MonSter	0.32 626	0.22 640	0.44 511	0.29 690	0.28 729	0.54 714	0.21 520	0.46 545	0.57 702	0.32 528	0.54 671	0.32 525	0.29 590	0.39 521	0.52 702	0.10 524	0.10 620	0.25 743	0.22 741	0.18 690	0.14 638

z-ln-s-r	0.32 626	0.21 624	0.82 698	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.26 631	0.43 513	0.50 666	0.32 528	0.60 699	0.39 591	0.29 590	0.73 687	0.66 729	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.08 393

YMNet	0.32 626	0.22 640	0.58 614	0.27 659	0.23 693	0.48 693	0.27 638	0.51 611	0.45 613	0.48 700	0.56 685	0.51 680	0.30 605	0.39 521	0.40 658	0.13 636	0.16 718	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

YMNet_1	0.32 626	0.22 640	0.58 614	0.27 659	0.23 693	0.48 693	0.27 638	0.51 611	0.45 613	0.48 700	0.56 685	0.51 680	0.30 605	0.39 521	0.40 658	0.13 636	0.16 718	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

1111x	0.32 626	0.11 281	0.40 452	0.22 435	0.11 245	0.32 572	0.26 631	0.59 704	0.43 584	0.31 506	0.41 561	0.39 591	0.28 575	0.76 702	1.37 788	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

pcwnet_v2	0.32 626	0.15 515	1.26 761	0.23 496	0.18 608	0.32 572	0.18 384	0.59 704	0.60 713	0.36 598	0.45 617	0.35 558	0.29 590	0.36 507	0.25 553	0.14 661	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.14 635	0.15 651

FADNet	0.32 626	0.36 729	0.74 677	0.23 496	0.22 680	0.37 626	0.19 433	0.53 642	0.48 649	0.32 528	0.36 503	0.43 629	0.32 632	0.64 652	0.25 553	0.16 692	0.16 718	0.14 663	0.16 699	0.24 729	0.19 696

PS-NSSS	0.32 626	0.30 701	0.46 532	0.23 496	0.17 586	0.33 583	0.24 599	0.57 689	0.41 568	0.37 606	0.52 661	0.35 558	0.30 605	0.80 716	0.30 599	0.17 705	0.14 692	0.21 728	0.15 686	0.15 650	0.13 613

StereoDRNet	0.32 626	0.22 640	0.61 625	0.27 659	0.21 663	0.42 661	0.30 674	0.61 717	0.48 649	0.46 688	0.39 541	0.48 662	0.30 605	0.57 609	0.40 658	0.11 572	0.09 585	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.10 528

DISCO	0.32 626	0.13 421	0.51 578	0.25 595	0.16 561	0.48 693	0.25 617	0.50 593	0.57 702	0.37 606	0.45 617	0.62 720	0.36 655	0.64 652	0.49 693	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.11 569

Selective-IGEV-i16pc	0.33 636	0.10 188	1.71 784	0.21 358	0.14 464	0.74 743	0.31 680	0.42 498	0.41 568	0.21 342	0.32 447	0.26 448	0.14 307	0.71 679	0.19 436	0.14 661	0.10 620	0.08 325	0.09 502	0.11 555	0.11 569

TCMNet	0.33 636	0.23 650	0.72 672	0.29 690	0.30 740	0.40 650	0.28 654	0.50 593	0.47 637	0.37 606	0.45 617	0.40 606	0.29 590	0.60 628	0.39 650	0.14 661	0.13 681	0.15 679	0.14 676	0.17 675	0.15 651

HBP-ISP	0.33 636	0.30 701	0.72 672	0.22 435	0.16 561	0.32 572	0.22 550	0.54 652	0.44 600	0.41 656	0.49 642	0.33 534	0.38 668	0.73 687	0.25 553	0.18 716	0.19 740	0.24 738	0.20 725	0.16 658	0.13 613

AAGNet	0.33 636	0.11 281	0.37 408	0.25 595	0.16 561	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.35 581	0.35 493	0.27 459	0.30 605	0.44 542	2.66 812	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.08 338	0.06 191

DRN-Test	0.33 636	0.17 564	0.61 625	0.27 659	0.19 635	0.46 680	0.29 661	0.65 735	0.51 670	0.47 696	0.46 627	0.44 640	0.34 644	0.62 643	0.41 667	0.12 614	0.08 546	0.13 636	0.12 632	0.12 596	0.10 528

CBMV_ROB	0.33 636	0.18 579	0.53 589	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.20 488	0.51 611	0.45 613	0.51 709	0.55 678	0.45 645	0.42 693	0.71 679	0.32 614	0.18 716	0.19 740	0.23 736	0.21 730	0.14 635	0.15 651

XPNet_ROB	0.33 636	0.20 609	0.43 501	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.31 680	0.55 662	0.50 666	0.51 709	0.53 668	0.58 709	0.37 664	0.63 650	0.45 680	0.17 705	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.15 650	0.14 638

PSMNet_ROB	0.33 636	0.24 654	0.54 592	0.31 710	0.21 663	0.42 661	0.43 739	0.59 704	0.47 637	0.37 606	0.44 604	0.49 668	0.31 624	0.64 652	0.43 672	0.14 661	0.10 620	0.15 679	0.14 676	0.13 615	0.11 569

CBMV	0.33 636	0.21 624	0.54 592	0.23 496	0.13 412	0.42 661	0.33 701	0.53 642	0.48 649	0.52 717	0.49 642	0.50 676	0.41 684	0.56 605	0.31 608	0.15 676	0.16 718	0.18 707	0.16 699	0.13 615	0.13 613
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 645	0.29 694	0.91 719	0.26 630	0.21 663	0.47 687	0.31 680	0.54 652	0.54 690	0.44 680	0.52 661	0.50 676	0.35 650	0.39 521	0.39 650	0.11 572	0.11 646	0.10 514	0.09 502	0.14 635	0.13 613

xxxx	0.34 645	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.37 626	0.20 488	0.58 698	0.38 525	0.29 456	0.42 578	0.38 579	0.24 504	0.46 548	2.20 808	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

test_xeample	0.34 645	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.33 583	0.23 577	0.55 662	0.38 525	0.32 528	0.45 617	0.29 487	0.26 538	0.57 609	2.24 810	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

FINET	0.34 645	0.27 679	0.80 691	0.24 554	0.24 701	0.36 619	0.34 703	0.54 652	0.72 740	0.39 637	0.47 634	0.32 525	0.30 605	0.51 570	0.32 614	0.19 723	0.17 725	0.13 636	0.12 632	0.18 690	0.16 662

ETE_ROB	0.34 645	0.26 670	0.45 524	0.29 690	0.18 608	0.40 650	0.37 716	0.57 689	0.47 637	0.50 704	0.50 646	0.62 720	0.36 655	0.55 594	0.38 642	0.13 636	0.10 620	0.14 663	0.12 632	0.16 658	0.16 662

DStereoRT	0.35 650	0.13 421	0.51 578	0.25 595	0.16 561	0.42 661	0.19 433	0.48 569	0.39 536	0.30 488	0.39 541	0.24 413	0.39 675	0.64 652	0.30 599	0.08 358	0.07 453	1.54 818	0.41 780	0.08 338	0.11 569

GwcNet	0.35 650	0.23 650	0.88 714	0.25 595	0.24 701	0.48 693	0.27 638	0.55 662	0.57 702	0.38 621	0.52 661	0.51 680	0.32 632	0.60 628	0.41 667	0.13 636	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.13 615	0.14 638

RP	0.35 650	0.22 640	0.51 578	0.31 710	0.24 701	0.37 626	0.28 654	0.50 593	0.58 706	0.40 647	0.63 712	0.61 718	0.47 711	0.61 635	0.39 650	0.16 692	0.15 708	0.17 698	0.15 686	0.17 675	0.17 675

DANet	0.35 650	0.23 650	0.60 622	0.36 738	0.22 680	0.39 644	0.25 617	0.48 569	0.43 584	0.52 717	0.50 646	0.59 711	0.41 684	0.76 702	0.49 693	0.13 636	0.11 646	0.14 663	0.12 632	0.17 675	0.15 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 650	0.26 670	0.49 557	0.36 738	0.22 680	0.41 654	0.41 734	0.53 642	0.42 576	0.47 696	0.46 627	0.61 718	0.39 675	0.55 594	0.37 638	0.16 692	0.13 681	0.21 728	0.21 730	0.16 658	0.16 662

w-ln-seven-2	0.36 655	0.29 694	1.06 739	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.30 674	0.50 593	0.54 690	0.45 684	0.55 678	0.45 645	0.41 684	0.62 643	0.49 693	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.11 593	0.14 635	0.11 569

GASNet	0.36 655	0.46 754	0.88 714	0.34 727	0.23 693	0.35 612	0.22 550	0.60 713	0.53 684	0.40 647	0.37 512	0.45 645	0.30 605	0.79 712	0.35 631	0.15 676	0.10 620	0.14 663	0.14 676	0.22 722	0.12 593

Wz-Net-MNSev	0.36 655	0.26 670	0.79 687	0.26 630	0.21 663	0.59 724	0.38 722	0.55 662	0.56 699	0.48 700	0.54 671	0.53 691	0.36 655	0.60 628	0.44 677	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.11 593	0.15 650	0.13 613

APVNet	0.36 655	0.20 609	0.70 666	0.26 630	0.22 680	0.52 712	0.35 707	0.61 717	0.44 600	0.38 621	0.52 661	0.48 662	0.38 668	0.84 725	0.46 686	0.13 636	0.14 692	0.15 679	0.16 699	0.16 658	0.15 651

Syn2CoEx	0.36 655	0.31 709	0.78 680	0.34 727	0.21 663	0.41 654	0.28 654	0.61 717	0.49 658	0.42 667	0.56 685	0.45 645	0.44 699	0.69 671	0.38 642	0.17 705	0.14 692	0.15 679	0.12 632	0.13 615	0.12 593

FAT-Stereo	0.36 655	0.18 579	0.73 676	0.26 630	0.18 608	0.33 583	0.29 661	0.60 713	0.59 707	0.46 688	0.60 699	0.60 714	0.50 720	0.61 635	0.34 626	0.13 636	0.14 692	0.13 636	0.12 632	0.14 635	0.18 689

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 655	0.36 729	0.53 589	0.34 727	0.19 635	0.51 703	0.24 599	0.55 662	0.38 525	0.41 656	0.47 634	0.47 655	0.27 558	0.73 687	0.30 599	0.36 777	0.19 740	0.27 746	0.17 709	0.26 742	0.23 734

GANet	0.36 655	0.22 640	0.49 557	0.29 690	0.17 586	0.41 654	0.38 722	0.57 689	0.45 613	0.46 688	0.75 732	0.55 697	0.40 680	0.94 746	0.41 667	0.13 636	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.14 635	0.11 569

LALA_ROB	0.36 655	0.25 659	0.46 532	0.30 704	0.21 663	0.47 687	0.39 727	0.61 717	0.51 670	0.52 717	0.51 652	0.69 742	0.36 655	0.50 565	0.43 672	0.17 705	0.11 646	0.16 691	0.14 676	0.17 675	0.15 651

SGM-Forest	0.36 655	0.17 564	0.47 540	0.23 496	0.16 561	0.45 678	0.41 734	0.55 662	0.48 649	0.52 717	0.60 699	0.52 686	0.41 684	0.85 728	0.50 699	0.17 705	0.17 725	0.17 698	0.15 686	0.15 650	0.15 651
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
base	0.37 665	0.21 624	1.98 786	0.27 659	0.20 654	0.37 626	0.19 433	0.49 581	0.38 525	0.41 656	0.51 652	0.27 459	0.26 538	0.68 668	0.30 599	0.20 730	0.12 668	0.16 691	0.15 686	0.10 503	0.13 613

PSMNet-RUCA	0.37 665	0.41 747	0.66 652	0.46 765	0.41 758	0.34 597	0.25 617	0.57 689	0.45 613	0.39 637	0.52 661	0.43 629	0.33 635	0.41 532	0.29 591	0.25 755	0.14 692	0.33 769	0.21 730	0.31 760	0.22 726

Anonymous_2	0.37 665	0.21 624	0.47 540	0.20 293	0.21 663	0.42 661	0.26 631	0.38 443	0.29 401	0.33 544	0.30 422	0.44 640	0.38 668	0.36 507	0.29 591	0.26 756	0.29 775	0.44 780	1.41 818	0.34 764	0.21 719

AF-Net	0.37 665	0.26 670	0.56 606	0.32 716	0.23 693	0.41 654	0.29 661	0.61 717	0.64 724	0.42 667	0.68 721	0.65 731	0.49 718	0.57 609	0.44 677	0.15 676	0.11 646	0.19 716	0.14 676	0.15 650	0.13 613

stereogan	0.37 665	0.17 564	0.65 647	0.27 659	0.22 680	0.62 730	0.26 631	0.59 704	0.63 723	0.43 673	0.60 699	0.67 736	0.42 693	0.68 668	0.35 631	0.13 636	0.14 692	0.14 663	0.12 632	0.19 703	0.17 675

Nwc_Net	0.37 665	0.25 659	0.68 659	0.31 710	0.24 701	0.44 672	0.30 674	0.65 735	0.50 666	0.37 606	0.69 725	0.58 709	0.45 702	0.60 628	0.40 658	0.15 676	0.12 668	0.19 716	0.21 730	0.14 635	0.13 613

RYNet	0.37 665	0.18 579	0.59 620	0.25 595	0.28 729	0.61 728	0.32 689	0.59 704	0.59 707	0.41 656	0.38 527	0.57 706	0.39 675	0.87 731	0.53 705	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.18 690	0.18 689

PA-Net	0.37 665	0.28 684	0.83 701	0.31 710	0.28 729	0.39 644	0.42 737	0.51 611	0.55 696	0.34 564	0.42 578	0.41 613	0.36 655	0.79 712	0.49 693	0.12 614	0.23 762	0.16 691	0.23 744	0.12 596	0.18 689
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 673	0.12 347	0.38 428	0.42 753	3.88 816	0.21 345	0.17 332	0.35 403	0.28 382	0.20 328	0.20 293	0.23 398	0.15 327	0.28 423	0.16 339	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

S-Stereo	0.38 673	0.20 609	1.05 738	0.27 659	0.22 680	0.38 635	0.32 689	0.55 662	0.66 727	0.39 637	0.59 694	0.49 668	0.41 684	0.75 696	0.40 658	0.12 614	0.15 708	0.13 636	0.13 661	0.16 658	0.21 719

ADCRef	0.38 673	0.24 654	0.88 714	0.26 630	0.21 663	0.49 698	0.27 638	0.52 630	0.48 649	0.50 704	0.58 691	0.35 558	0.47 711	0.48 556	1.29 787	0.09 469	0.08 546	0.12 612	0.12 632	0.11 555	0.11 569

PWC_ROB	0.38 673	0.29 694	0.69 660	0.25 595	0.20 654	0.38 635	0.19 433	0.58 698	0.67 730	0.57 730	0.85 744	0.51 680	0.40 680	0.71 679	0.52 702	0.13 636	0.09 585	0.14 663	0.10 550	0.17 675	0.14 638

PWCDC_ROB	0.38 673	0.30 701	0.60 622	0.33 723	0.20 654	0.42 661	0.19 433	0.58 698	0.89 761	0.42 667	1.26 772	0.36 563	0.34 644	0.50 565	0.38 642	0.18 716	0.11 646	0.11 573	0.09 502	0.19 703	0.13 613

Selective-IGEV-i16pb	0.39 678	0.12 347	2.18 789	0.21 358	0.15 528	0.68 737	0.32 689	0.56 679	0.57 702	0.25 388	0.44 604	0.33 534	0.21 454	0.80 716	0.25 553	0.14 661	0.10 620	0.09 430	0.10 550	0.12 596	0.13 613

aanetorigin	0.39 678	0.29 694	1.09 744	0.24 554	0.19 635	0.28 501	0.37 716	0.33 366	0.47 637	0.94 767	0.82 741	0.52 686	0.54 726	0.49 561	0.50 699	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.16 658	0.15 651

RGC	0.39 678	0.32 717	0.64 645	0.34 727	0.27 721	0.40 650	0.29 661	0.57 689	0.53 684	0.45 684	0.64 714	0.62 720	0.45 702	0.72 685	0.39 650	0.15 676	0.15 708	0.21 728	0.20 725	0.18 690	0.19 696

NCC-stereo	0.39 678	0.25 659	0.69 660	0.32 716	0.28 729	0.46 680	0.36 712	0.65 735	0.52 679	0.40 647	0.57 689	0.56 701	0.47 711	0.73 687	0.45 680	0.17 705	0.14 692	0.18 707	0.25 751	0.16 658	0.16 662

edge stereo	0.39 678	0.22 640	0.81 694	0.27 659	0.22 680	0.37 626	0.24 599	0.56 679	0.54 690	0.53 723	0.60 699	0.71 745	0.50 720	0.78 710	0.40 658	0.16 692	0.14 692	0.19 716	0.14 676	0.16 658	0.17 675

Abc-Net	0.39 678	0.25 659	0.69 660	0.32 716	0.28 729	0.46 680	0.36 712	0.65 735	0.52 679	0.40 647	0.57 689	0.56 701	0.47 711	0.73 687	0.45 680	0.17 705	0.14 692	0.18 707	0.25 751	0.16 658	0.16 662
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 678	0.28 684	0.78 680	0.27 659	0.18 608	0.49 698	0.22 550	0.59 704	0.84 759	0.55 727	0.53 668	0.49 668	0.36 655	0.67 667	0.82 743	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.17 675	0.17 675

SQANet	0.40 685	0.48 758	0.67 653	0.48 767	0.39 755	0.48 693	0.22 550	0.51 611	0.43 584	0.40 647	0.47 634	0.47 655	0.33 635	0.54 591	0.32 614	0.36 777	0.15 708	0.40 778	0.21 730	0.45 775	0.31 757

UDG	0.40 685	0.46 754	0.49 557	0.40 751	0.35 750	0.47 687	0.27 638	0.54 652	0.47 637	0.39 637	0.45 617	0.59 711	0.44 699	0.46 548	0.39 650	0.26 756	0.19 740	0.48 782	0.22 741	0.34 764	0.26 747

DDUNet	0.41 687	0.50 763	0.48 551	0.44 760	0.39 755	0.46 680	0.32 689	0.50 593	0.43 584	0.45 684	0.52 661	0.57 706	0.36 655	0.48 556	0.33 621	0.33 774	0.21 752	0.55 787	0.25 751	0.37 770	0.32 760

222	0.41 687	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.36 619	0.20 488	0.57 689	0.39 536	0.35 581	0.44 604	0.30 505	0.27 558	0.55 594	3.56 815	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

NaN_ROB	0.41 687	0.28 684	0.62 633	0.30 704	0.19 635	0.51 703	0.47 751	0.58 698	0.59 707	0.56 728	0.47 634	0.49 668	0.41 684	1.21 775	0.64 726	0.12 614	0.18 731	0.12 612	0.13 661	0.11 555	0.14 638

Light-Stereo-hy	0.42 690	0.27 679	0.79 687	0.32 716	0.27 721	0.58 720	0.30 674	0.55 662	0.46 631	0.48 700	0.43 592	1.00 762	0.35 650	0.69 671	0.34 626	0.16 692	0.18 731	0.50 783	0.32 768	0.25 731	0.23 734

w-ln-seven	0.42 690	0.30 701	1.18 754	0.26 630	0.22 680	0.58 720	0.31 680	0.62 726	0.81 751	0.58 731	0.61 706	0.53 691	0.36 655	0.57 609	0.65 728	0.11 572	0.10 620	0.13 636	0.12 632	0.15 650	0.13 613

test_sample9	0.42 690	0.19 596	0.50 568	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.66 663	0.91 753	0.23 742	1.82 824	0.28 754	0.24 746	0.18 690	0.16 662

SDNR	0.42 690	0.21 624	0.82 698	0.21 358	0.18 608	1.27 786	0.17 332	0.50 593	0.49 658	0.42 667	0.81 739	0.38 579	0.27 558	1.19 772	0.38 642	0.23 742	0.24 764	0.17 698	0.13 661	0.17 675	0.20 709

ccnet	0.42 690	0.31 709	0.48 551	0.27 659	0.32 744	0.60 727	0.32 689	0.65 735	0.46 631	0.53 723	0.66 717	0.56 701	0.45 702	0.72 685	0.61 718	0.26 756	0.19 740	0.24 738	0.21 730	0.26 742	0.22 726

SHD	0.42 690	0.27 679	0.81 694	0.31 710	0.25 710	0.42 661	0.22 550	0.66 741	0.94 775	0.63 738	0.60 699	0.59 711	0.47 711	0.59 624	0.58 712	0.15 676	0.13 681	0.16 691	0.16 699	0.20 712	0.22 726

STTRV1_RVC	0.42 690	0.32 717	0.89 717	0.29 690	0.36 752	0.49 698	0.31 680	0.61 717	0.53 684	0.46 688	0.56 685	0.47 655	0.43 697	1.00 755	0.39 650	0.27 761	0.21 752	0.20 725	0.18 716	0.25 731	0.17 675

Wz-Net-SNSev	0.43 697	0.41 747	1.27 762	0.30 704	0.21 663	0.44 672	0.41 734	0.61 717	0.65 725	0.46 688	0.65 715	0.62 720	0.39 675	0.74 695	0.59 713	0.12 614	0.11 646	0.12 612	0.13 661	0.16 658	0.14 638

XQC	0.43 697	0.37 736	0.96 728	0.34 727	0.25 710	0.53 713	0.34 703	0.60 713	0.73 743	0.51 709	0.46 627	0.57 706	0.47 711	0.70 675	0.72 734	0.17 705	0.12 668	0.18 707	0.15 686	0.25 731	0.23 734

CC-Net-ROB	0.43 697	0.47 756	0.65 647	0.37 744	0.23 693	0.51 703	0.29 661	0.66 741	0.49 658	0.46 688	0.51 652	0.48 662	0.38 668	0.96 750	0.35 631	0.34 775	0.23 762	0.55 787	0.25 751	0.31 760	0.20 709

GANetREF_RVC	0.43 697	0.47 756	0.69 660	0.38 746	0.20 654	0.51 703	0.48 755	0.66 741	0.66 727	0.46 688	0.46 627	0.50 676	0.44 699	0.90 740	0.39 650	0.27 761	0.21 752	0.32 765	0.18 716	0.27 747	0.22 726
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
FBW_ROB	0.43 697	0.26 670	0.54 592	0.31 710	0.20 654	0.51 703	0.32 689	0.70 754	0.60 713	0.59 732	0.55 678	0.65 731	0.41 684	1.40 790	0.51 701	0.13 636	0.17 725	0.21 728	0.16 699	0.17 675	0.18 689

PDISCO_ROB	0.43 697	0.30 701	0.67 653	0.43 755	0.36 752	0.67 735	0.32 689	0.72 757	0.76 745	0.43 673	0.53 668	0.63 728	0.40 680	0.66 663	0.47 688	0.21 733	0.12 668	0.21 728	0.19 723	0.25 731	0.20 709

WQFJA1++	0.44 703	0.07 5	0.63 637	0.18 137	0.13 412	0.15 97	0.11 30	0.20 109	0.11 18	2.05 814	0.12 122	0.23 398	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	4.20 826	0.07 304

z-mn7	0.44 703	0.40 743	1.09 744	0.25 595	0.18 608	0.61 728	0.34 703	0.56 679	0.93 773	0.43 673	0.96 755	0.53 691	0.39 675	0.94 746	0.59 713	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.14 635	0.13 613

DeepPrunerF	0.44 703	0.29 694	1.29 764	0.33 723	0.30 740	0.35 612	0.36 712	0.62 726	1.15 788	0.40 647	0.44 604	0.39 591	0.41 684	0.80 716	0.52 702	0.18 716	0.14 692	0.23 736	0.21 730	0.17 675	0.17 675

ADCP+	0.45 706	0.24 654	1.15 753	0.25 595	0.22 680	0.56 716	0.39 727	0.54 652	0.51 670	0.44 680	0.51 652	0.46 653	0.52 725	0.56 605	1.89 804	0.10 524	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.14 635	0.13 613

PASM	0.45 706	0.35 726	0.90 718	0.35 736	0.33 746	0.39 644	0.38 722	0.50 593	0.61 717	0.52 717	0.51 652	0.62 720	0.45 702	0.93 744	0.48 689	0.26 756	0.29 775	0.29 758	0.33 769	0.29 753	0.26 747

DStereoO	0.46 708	0.32 717	0.51 578	0.36 738	0.29 739	0.38 635	0.45 743	0.55 662	0.60 713	0.47 696	0.49 642	0.48 662	0.73 758	0.59 624	0.69 732	0.81 803	0.18 731	0.38 775	0.19 723	0.46 776	0.20 709

zh-mn7	0.46 708	0.45 753	1.48 772	0.25 595	0.19 635	0.44 672	0.29 661	0.56 679	0.82 752	0.65 742	0.96 755	0.49 668	0.38 668	0.88 734	0.63 723	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.13 615	0.14 638

G-Net	0.46 708	0.25 659	0.86 711	0.34 727	0.28 729	0.90 766	0.35 707	0.47 556	0.45 613	0.68 745	1.22 770	0.64 730	0.60 739	0.61 635	0.57 707	0.16 692	0.14 692	0.17 698	0.13 661	0.22 722	0.19 696

GCST	0.47 711	0.60 774	0.57 609	1.04 802	0.48 768	0.38 635	0.11 30	0.40 469	0.32 444	0.41 656	0.34 482	0.29 487	0.17 385	0.46 548	0.19 436	0.69 795	0.42 789	0.79 800	0.62 800	0.62 785	0.46 775

ADCL	0.47 711	0.22 640	1.00 732	0.27 659	0.19 635	0.74 743	0.64 774	0.54 652	0.69 735	0.56 728	0.71 726	0.55 697	0.60 739	0.60 628	1.43 789	0.11 572	0.09 585	0.13 636	0.13 661	0.14 635	0.14 638

DPSNet	0.47 711	0.24 654	0.93 723	0.27 659	0.20 654	0.75 746	0.57 766	0.84 776	0.79 749	0.47 696	0.51 652	0.60 714	0.69 754	0.87 731	0.71 733	0.16 692	0.13 681	0.12 612	0.10 550	0.25 731	0.21 719

zh-sn7	0.48 714	0.51 765	1.43 770	0.29 690	0.20 654	0.47 687	0.39 727	0.57 689	0.62 719	0.52 717	0.81 739	0.52 686	0.56 730	1.05 760	0.87 749	0.12 614	0.13 681	0.13 636	0.13 661	0.17 675	0.16 662

ADCPNet	0.48 714	0.29 694	1.60 779	0.27 659	0.23 693	0.70 741	0.38 722	0.53 642	0.51 670	0.51 709	0.59 694	0.67 736	0.56 730	0.60 628	1.14 772	0.15 676	0.18 731	0.14 663	0.23 744	0.19 703	0.19 696

MDST_ROB	0.48 714	0.14 475	0.95 726	0.30 704	0.21 663	1.33 789	0.32 689	0.77 762	0.56 699	1.06 779	0.71 726	0.49 668	0.35 650	1.26 780	0.38 642	0.13 636	0.11 646	0.16 691	0.13 661	0.12 596	0.12 593

AANet	0.49 717	0.42 749	1.56 776	0.22 435	0.19 635	0.39 644	0.25 617	0.52 630	0.92 769	0.92 764	0.93 753	0.84 752	0.67 751	0.59 624	0.59 713	0.15 676	0.11 646	0.13 636	0.12 632	0.18 690	0.16 662

test_sample8	0.49 717	0.19 596	0.50 568	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.55 662	0.34 468	0.62 736	0.38 527	1.15 772	0.67 751	0.66 663	0.91 753	0.23 742	1.82 824	0.28 754	0.24 746	0.18 690	0.16 662

SuperB	0.49 717	0.28 684	2.23 790	0.23 496	0.15 528	0.41 654	0.32 689	0.47 556	0.82 752	0.43 673	0.50 646	0.33 534	0.45 702	0.68 668	1.08 765	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.98 806	0.14 638

ADCMid	0.49 717	0.34 724	1.13 751	0.26 630	0.21 663	0.51 703	0.37 716	0.57 689	0.54 690	0.75 753	0.66 717	0.62 720	0.64 750	0.64 652	1.68 796	0.13 636	0.12 668	0.17 698	0.17 709	0.20 712	0.17 675

psmorigin	0.50 721	0.25 659	3.03 801	0.24 554	0.19 635	0.38 635	0.22 550	0.50 593	0.44 600	0.64 740	0.68 721	0.71 745	0.51 723	0.85 728	0.45 680	0.14 661	0.17 725	0.13 636	0.14 676	0.16 658	0.21 719

CSAN	0.50 721	0.35 726	0.78 680	0.36 738	0.23 693	0.56 716	0.59 770	0.61 717	0.70 737	0.64 740	0.78 736	0.65 731	0.60 739	1.38 789	0.62 720	0.21 733	0.17 725	0.20 725	0.20 725	0.18 690	0.18 689

SGM_RVC	0.50 721	0.19 596	0.50 568	0.25 595	0.15 528	0.69 738	0.39 727	0.68 751	0.82 752	0.95 771	0.84 743	1.13 769	0.76 759	1.16 771	0.60 717	0.16 692	0.16 718	0.16 691	0.16 699	0.16 658	0.17 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 721	0.20 609	0.78 680	0.24 554	0.26 717	0.39 644	0.30 674	0.51 611	0.50 666	0.54 725	1.23 771	2.52 802	0.37 664	0.77 708	0.95 756	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.10 503	0.08 393

Wz-Net-TNSev	0.51 725	0.58 772	1.61 781	0.25 595	0.21 663	0.65 732	0.45 743	0.63 733	0.69 735	0.51 709	0.54 671	0.71 745	0.60 739	1.00 755	0.77 738	0.15 676	0.15 708	0.13 636	0.15 686	0.21 715	0.20 709

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 725	0.50 763	0.86 711	0.39 748	0.24 701	0.84 756	0.55 764	0.56 679	0.62 719	0.60 733	0.68 721	0.62 720	0.42 693	1.13 770	0.43 672	0.23 742	0.27 771	0.27 746	0.35 771	0.25 731	0.29 753

AnyNet_C32	0.51 725	0.40 743	1.10 748	0.29 690	0.28 729	0.59 724	0.58 767	0.54 652	0.60 713	0.62 736	0.66 717	0.54 695	0.54 726	0.78 710	1.74 801	0.15 676	0.14 692	0.15 679	0.17 709	0.20 712	0.20 709

WCMA_ROB	0.51 725	0.21 624	0.65 647	0.25 595	0.21 663	0.58 720	0.32 689	0.54 652	0.55 696	0.95 771	1.40 777	1.28 778	0.81 764	0.73 687	0.62 720	0.18 716	0.15 708	0.15 679	0.15 686	0.19 703	0.19 696

WZ-Net	0.52 729	0.38 741	1.90 785	0.30 704	0.24 701	0.57 719	0.48 755	0.62 726	0.78 748	0.50 704	0.71 726	0.68 740	0.54 726	0.98 754	0.84 744	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.19 703	0.20 709

SANet	0.53 730	0.28 684	0.96 728	0.26 630	0.15 528	0.69 738	0.44 742	0.67 748	1.34 794	0.67 744	0.98 758	0.94 757	0.71 756	0.89 736	0.76 735	0.14 661	0.12 668	0.12 612	0.11 593	0.17 675	0.16 662

Consistency-Raft	0.55 731	0.48 758	1.02 735	0.45 761	0.49 769	0.49 698	0.47 751	0.72 757	0.72 740	0.45 684	0.82 741	0.47 655	0.60 739	0.50 565	0.63 723	0.39 781	0.39 787	0.44 780	0.51 788	0.52 779	0.37 765

anonymity	0.56 732	0.54 770	0.70 666	0.47 766	0.61 780	0.56 716	0.43 739	0.69 752	0.49 658	0.63 738	0.55 678	0.54 695	0.60 739	0.61 635	0.57 707	0.55 788	0.53 803	0.50 783	0.54 792	0.51 778	0.56 780

MFN_U_SF_RVC	0.56 732	0.51 765	1.19 755	0.38 746	0.22 680	0.69 738	0.27 638	0.80 769	0.67 730	0.73 749	0.74 731	0.87 753	0.61 748	0.81 720	0.76 735	0.29 769	0.27 771	0.32 765	0.37 775	0.32 763	0.31 757

SAMSARA	0.56 732	0.39 742	0.80 691	0.60 781	0.46 766	1.00 770	1.23 810	0.67 748	0.68 733	0.71 748	0.54 671	0.89 756	0.57 733	0.81 720	0.62 720	0.19 723	0.22 757	0.18 707	0.18 716	0.27 747	0.25 745

TARStereo(FT)	0.57 735	0.36 729	1.06 739	0.45 761	0.25 710	0.89 764	1.27 811	0.66 741	0.59 707	0.51 709	0.91 751	1.08 765	0.57 733	0.84 725	0.84 744	0.21 733	0.15 708	0.25 743	0.18 716	0.25 731	0.15 651

2222	0.57 735	0.36 729	1.06 739	0.45 761	0.25 710	0.89 764	1.27 811	0.66 741	0.59 707	0.51 709	0.91 751	1.08 765	0.57 733	0.84 725	0.84 744	0.21 733	0.15 708	0.25 743	0.18 716	0.25 731	0.15 651

otaku	0.57 735	0.62 778	0.87 713	0.63 783	0.44 764	0.73 742	0.37 716	0.65 735	0.66 727	0.51 709	0.75 732	0.66 735	0.45 702	0.69 671	0.46 686	0.53 785	0.34 783	0.55 787	0.35 771	0.60 784	0.45 772

Ntro	0.58 738	0.64 779	0.92 721	0.66 784	0.50 770	0.77 747	0.36 712	0.66 741	0.70 737	0.50 704	0.59 694	0.65 731	0.51 723	0.75 696	0.45 680	0.56 789	0.32 781	0.56 790	0.34 770	0.63 786	0.46 775

PVD	0.58 738	0.34 724	0.84 706	0.39 748	0.31 743	0.59 724	0.47 751	0.80 769	1.25 791	0.92 764	1.09 761	0.79 749	0.82 765	0.85 728	0.76 735	0.21 733	0.18 731	0.22 734	0.18 716	0.27 747	0.35 764

ADCS	0.58 738	0.40 743	1.35 767	0.29 690	0.24 701	0.55 715	0.45 743	0.67 748	0.83 756	0.76 755	0.71 726	0.68 740	0.60 739	0.76 702	2.23 809	0.16 692	0.16 718	0.16 691	0.17 709	0.22 722	0.22 726

MeshStereo	0.58 738	0.27 679	0.67 653	0.22 435	0.17 586	0.66 734	0.37 716	0.78 765	0.61 717	1.47 800	1.30 773	1.65 787	0.79 761	1.12 768	0.59 713	0.17 705	0.17 725	0.17 698	0.14 676	0.17 675	0.14 638
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
MSMD_ROB	0.60 742	0.33 721	0.61 625	0.30 704	0.25 710	0.86 759	0.35 707	0.55 662	0.67 730	1.10 781	1.49 782	1.76 790	0.97 777	0.88 734	0.49 693	0.23 742	0.21 752	0.27 746	0.27 760	0.25 731	0.24 742

DGSMNet	0.61 743	0.29 694	0.91 719	0.51 774	0.70 785	0.62 730	1.38 813	0.59 704	0.55 696	0.37 606	0.61 706	0.52 686	0.33 635	0.65 659	0.43 672	0.53 785	0.60 810	0.67 792	0.61 799	0.63 786	0.61 790

FCDSN-DC	0.63 744	0.31 709	0.61 625	0.36 738	0.30 740	0.65 732	0.37 716	0.66 741	0.68 733	1.14 783	1.54 786	1.71 789	1.26 790	0.92 742	0.64 726	0.24 752	0.22 757	0.27 746	0.26 756	0.27 747	0.27 752
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 744	0.37 736	2.40 794	0.26 630	0.25 710	0.38 635	0.49 757	0.41 484	1.06 781	1.38 789	0.87 748	0.62 720	0.95 774	0.65 659	1.65 795	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.19 703	0.17 675

AnyNet_C01	0.65 746	0.58 772	2.60 797	0.32 716	0.26 717	0.88 762	0.61 772	0.63 733	0.62 719	0.68 745	0.96 755	0.76 748	0.60 739	0.96 750	1.43 789	0.16 692	0.16 718	0.17 698	0.17 709	0.23 725	0.23 734

DispFullNet	0.66 747	0.89 793	1.59 778	0.77 790	1.21 805	0.51 703	0.23 577	0.59 704	0.72 740	0.69 747	0.61 706	0.69 742	0.91 773	0.79 712	0.48 689	0.27 761	0.12 668	0.73 795	0.30 766	0.65 789	0.40 768

NVStereoNet_ROB	0.67 748	0.49 762	0.83 701	0.48 767	0.40 757	0.51 703	0.46 746	0.70 754	0.77 747	0.84 759	1.72 791	1.02 763	0.83 768	1.23 776	0.79 741	0.32 773	0.38 786	0.40 778	0.46 782	0.36 768	0.41 769
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(FT)	0.68 749	0.42 749	1.12 749	0.43 755	0.27 721	1.09 774	0.64 774	0.77 762	1.20 789	0.94 767	1.17 767	1.08 765	0.82 765	1.06 761	1.04 762	0.22 739	0.24 764	0.31 762	0.27 760	0.29 753	0.23 734

mmmmmm	0.68 749	0.42 749	1.12 749	0.43 755	0.27 721	1.09 774	0.64 774	0.77 762	1.20 789	0.94 767	1.17 767	1.08 765	0.82 765	1.06 761	1.04 762	0.22 739	0.24 764	0.31 762	0.27 760	0.29 753	0.23 734

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 749	0.64 779	1.06 739	0.45 761	0.27 721	1.40 793	0.58 767	0.78 765	0.92 769	0.84 759	0.86 745	0.88 755	0.68 753	1.33 786	0.68 731	0.37 779	0.29 775	0.34 770	0.36 774	0.43 773	0.37 765

SPS-STEREO	0.69 752	0.61 777	0.98 730	0.52 777	0.57 776	0.74 743	0.50 758	0.78 765	0.62 719	0.95 771	0.86 745	0.94 757	0.70 755	1.01 757	0.87 749	0.58 791	0.51 800	0.50 783	0.50 787	0.55 781	0.58 783
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 753	0.30 701	0.69 660	0.32 716	0.27 721	0.81 754	0.39 727	0.79 768	0.82 752	1.41 792	1.58 788	1.98 792	1.26 790	1.02 758	0.77 738	0.24 752	0.22 757	0.27 746	0.26 756	0.26 742	0.26 747

FC-DCNN v2	0.71 754	0.30 701	0.67 653	0.32 716	0.27 721	0.84 756	0.39 727	0.84 776	0.85 760	1.44 796	1.64 789	2.09 794	1.28 792	1.06 761	0.80 742	0.24 752	0.22 757	0.27 746	0.26 756	0.26 742	0.25 745

RainbowNet	0.72 755	0.89 793	1.02 735	0.82 792	0.63 782	0.78 750	0.52 760	0.81 771	0.93 773	0.60 733	0.79 737	0.80 750	0.60 739	0.80 716	0.57 707	0.78 801	0.55 806	0.78 798	0.49 785	0.76 796	0.58 783

ACVNet_1	0.72 755	0.81 788	1.37 769	0.72 788	0.53 774	0.77 747	0.42 737	0.85 779	0.90 763	0.74 752	0.75 732	1.32 780	0.72 757	1.02 758	0.55 706	0.54 787	0.31 778	0.71 794	0.35 771	0.64 788	0.45 772

ACVNet-4b	0.72 755	0.81 788	1.33 766	0.72 788	0.50 770	0.80 753	0.31 680	0.71 756	0.80 750	0.50 704	0.72 730	0.95 759	0.43 697	0.96 750	1.20 780	1.13 815	0.21 752	0.76 797	0.45 781	0.65 789	0.46 775

MFMNet_re	0.72 755	0.76 786	0.99 731	0.62 782	0.70 785	0.77 747	0.67 778	0.75 760	0.83 756	0.78 757	0.86 745	0.69 742	0.78 760	0.71 679	0.61 718	0.66 794	0.59 809	0.61 791	0.58 798	0.68 792	0.71 794

nnnnnnn	0.74 759	0.33 721	1.35 767	0.42 753	0.35 750	0.79 752	0.46 746	0.82 773	1.08 783	1.05 778	1.50 783	1.57 785	0.98 778	1.12 768	1.09 770	0.27 761	0.25 768	0.32 765	0.31 767	0.34 764	0.32 760

ELAS_RVC	0.74 759	0.36 729	1.00 732	0.37 744	0.33 746	0.88 762	0.93 797	0.83 774	1.08 783	1.35 788	1.33 776	1.24 776	1.33 794	1.06 761	0.95 756	0.27 761	0.25 768	0.29 758	0.27 760	0.30 759	0.30 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 759	0.36 729	0.85 710	0.36 738	0.33 746	1.36 790	0.77 788	0.93 780	0.92 769	1.41 792	1.53 785	1.16 773	1.17 784	0.95 749	1.03 760	0.26 756	0.25 768	0.28 754	0.28 765	0.31 760	0.30 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 762	0.44 752	1.98 786	0.49 772	0.16 561	0.58 720	0.31 680	0.81 771	0.83 756	0.41 656	0.52 661	0.98 761	0.58 736	4.97 828	1.03 760	0.11 572	0.07 453	0.10 514	0.24 746	0.27 747	0.26 747

RTS	0.78 763	0.48 758	4.68 808	0.34 727	0.28 729	1.12 777	0.46 746	0.62 726	1.03 778	0.73 749	0.89 749	0.60 714	0.59 737	1.61 795	1.16 776	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 715	0.19 696

RTSA	0.78 763	0.48 758	4.68 808	0.34 727	0.28 729	1.12 777	0.46 746	0.62 726	1.03 778	0.73 749	0.89 749	0.60 714	0.59 737	1.61 795	1.16 776	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 715	0.19 696

1111	0.79 765	0.31 709	1.57 777	0.39 748	0.28 729	1.14 779	0.99 800	0.83 774	0.96 776	0.97 774	1.11 763	1.23 775	1.18 785	1.73 800	1.70 799	0.21 733	0.18 731	0.22 734	0.21 730	0.29 753	0.26 747

DStereoSA	0.81 766	0.37 736	1.08 743	0.51 774	0.65 783	0.67 735	1.44 814	0.74 759	1.06 781	0.54 725	1.67 790	0.49 668	1.78 802	0.96 750	1.69 798	0.28 766	0.43 790	0.27 746	0.51 788	0.40 772	0.58 783

DStereoFS	0.84 767	0.66 781	0.80 691	0.53 778	0.50 770	1.23 784	0.55 764	0.94 781	1.32 793	0.89 761	1.32 774	1.04 764	2.32 810	1.29 784	1.14 772	0.31 772	0.35 784	0.30 760	0.39 778	0.34 764	0.60 786

PM Graph cmp D40	0.87 768	0.32 717	0.71 671	0.29 690	0.33 746	0.86 759	0.58 767	0.98 784	1.71 803	1.59 802	3.40 813	2.11 795	1.16 783	1.24 777	0.90 752	0.19 723	0.20 749	0.19 716	0.21 730	0.18 690	0.21 719

SGM+DAISY	0.87 768	0.66 781	1.30 765	0.51 774	0.60 779	1.03 771	0.84 794	0.76 761	0.73 743	1.39 790	1.51 784	1.31 779	1.22 788	1.11 766	1.08 765	0.57 790	0.53 803	0.51 786	0.51 788	0.54 780	0.61 790

ACVNet_2	0.89 770	0.87 792	1.25 760	0.82 792	0.62 781	0.97 769	0.62 773	1.14 790	1.42 796	1.00 775	1.40 777	1.47 783	0.84 769	1.11 766	0.66 729	0.61 792	0.43 790	0.78 798	0.49 785	0.75 795	0.52 778

IMH-64-1	0.91 771	0.86 790	0.84 706	0.97 797	0.75 789	0.92 767	0.71 780	1.27 791	1.10 785	0.89 761	1.45 779	1.14 770	0.96 775	1.19 772	0.84 744	0.74 798	0.51 800	0.97 803	0.55 793	0.84 798	0.60 786

IMH-64	0.91 771	0.86 790	0.84 706	0.97 797	0.75 789	0.92 767	0.71 780	1.27 791	1.10 785	0.89 761	1.45 779	1.14 770	0.96 775	1.19 772	0.84 744	0.74 798	0.51 800	0.97 803	0.55 793	0.84 798	0.60 786

PM Cens cmp D40	0.92 773	0.28 684	0.67 653	0.27 659	0.25 710	0.87 761	0.53 762	1.13 789	1.87 804	1.70 805	3.06 811	2.75 807	1.42 795	1.27 781	1.09 770	0.18 716	0.19 740	0.19 716	0.20 725	0.18 690	0.20 709

MonStereo1	0.93 774	0.56 771	0.82 698	0.69 785	0.58 777	1.37 791	0.35 707	0.94 781	1.25 791	0.93 766	1.90 794	1.52 784	2.10 807	1.27 781	0.77 738	0.69 795	0.33 782	0.75 796	0.47 784	0.70 793	0.57 782

PatchMatch Graph Cmp	1.00 775	0.31 709	0.84 706	0.28 685	0.32 744	0.84 756	0.59 770	1.04 785	2.17 810	1.74 806	4.02 817	2.63 804	1.19 786	1.24 777	1.53 793	0.19 723	0.19 740	0.19 716	0.21 730	0.18 690	0.22 726

U	1.00 775	0.09 117	0.21 187	0.21 358	3.68 814	6.12 820	0.14 156	0.21 128	0.21 256	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	5.42 834	2.90 831	0.07 240	0.06 191

PWCK	1.00 775	1.17 806	1.70 783	0.91 795	0.41 758	1.19 782	0.92 796	1.10 786	1.14 787	1.16 784	1.14 765	1.25 777	0.88 772	1.75 802	1.04 762	0.87 806	0.50 798	0.87 801	0.53 791	0.96 805	0.52 778

WAO-7	1.01 778	0.89 793	0.93 723	0.83 794	0.66 784	1.18 780	0.81 792	1.40 797	1.57 801	1.11 782	1.76 793	1.45 782	1.19 786	1.50 793	1.14 772	0.61 792	0.62 813	0.70 793	0.68 802	0.66 791	0.60 786

MADNet+	1.01 778	1.16 805	4.72 810	0.70 786	0.47 767	1.24 785	0.96 798	0.97 783	0.89 761	0.65 742	0.77 735	0.87 753	0.85 771	2.09 806	1.68 796	0.38 780	0.39 787	0.31 762	0.27 760	0.43 773	0.39 767

MultiAttention	1.02 780	0.13 421	0.43 501	0.35 736	0.43 761	5.36 811	1.71 815	0.69 752	0.53 684	0.36 598	0.63 712	0.55 697	0.22 472	7.60 833	0.43 672	0.09 469	0.06 309	0.14 663	0.24 746	0.26 742	0.30 754

IMH	1.05 781	0.95 797	1.00 732	1.01 799	0.78 793	1.11 776	0.68 779	1.38 796	1.43 797	1.00 775	1.72 791	1.43 781	1.14 780	1.73 800	0.89 751	1.09 812	0.55 806	0.99 805	0.57 797	0.87 800	0.62 792

WAO-6	1.07 782	0.93 796	0.92 721	0.96 796	0.78 793	1.28 787	0.75 785	1.34 795	2.00 808	1.02 777	1.54 786	1.59 786	1.22 788	1.31 785	1.14 772	0.78 801	0.55 806	1.02 807	0.75 807	0.83 797	0.69 793

LVE	1.13 783	1.02 798	1.28 763	1.01 799	0.80 796	1.29 788	0.81 792	1.47 800	1.96 806	1.07 780	1.90 794	1.90 791	1.01 779	1.48 792	0.91 753	0.93 809	0.61 812	0.94 802	0.69 803	0.87 800	0.75 798

JetBlue	1.14 784	0.76 786	2.36 792	0.59 780	0.75 789	3.04 805	1.78 816	1.11 787	0.90 763	0.94 767	1.10 762	1.66 788	1.28 792	2.09 806	1.72 800	0.43 784	0.36 785	0.38 775	0.38 777	0.58 783	0.56 780

PatchMatch Cens Cmp	1.16 785	0.27 679	0.62 633	0.26 630	0.24 701	1.06 772	0.64 774	1.33 794	2.62 813	1.67 804	3.54 815	4.92 817	1.75 801	1.52 794	1.62 794	0.19 723	0.19 740	0.19 716	0.20 725	0.17 675	0.19 696

Dean	1.17 786	1.04 800	1.49 774	1.03 801	0.78 793	1.20 783	0.77 788	1.48 801	1.96 806	1.28 786	1.99 797	2.15 796	1.14 780	1.25 779	1.00 759	0.81 803	0.60 810	1.01 806	0.69 803	0.92 804	0.74 797

fsdfsdds	1.26 787	0.33 721	1.44 771	0.43 755	0.59 778	2.19 801	1.14 808	1.28 793	2.36 811	2.10 815	4.10 818	3.15 810	1.94 804	1.09 765	1.28 785	0.22 739	0.19 740	0.34 770	0.25 751	0.36 768	0.34 762

SGM-ForestM	1.36 788	0.28 684	0.79 687	0.26 630	0.16 561	2.26 802	1.00 801	1.42 798	1.46 799	2.38 817	2.05 798	5.95 822	2.66 812	2.95 812	2.46 811	0.17 705	0.18 731	0.18 707	0.18 716	0.15 650	0.18 689

xyz-stereo	1.40 789	0.10 188	17.09 836	0.18 137	0.07 10	4.78 810	0.18 384	0.29 305	0.34 468	0.36 598	2.81 810	0.40 606	0.29 590	0.56 605	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.06 198	0.06 141	0.05 52

MANE	1.41 790	0.36 729	0.74 677	0.43 755	0.41 758	2.16 800	0.80 790	2.39 817	3.38 816	2.22 816	3.06 811	3.54 812	2.73 813	2.15 808	1.94 806	0.28 766	0.27 771	0.30 760	0.46 782	0.28 752	0.34 762

TorneroNet-64	1.43 791	1.03 799	1.20 756	1.10 803	0.86 799	2.26 802	0.73 783	1.84 806	3.84 821	1.25 785	2.25 802	2.69 806	1.42 795	1.76 803	1.43 789	0.76 800	0.50 798	1.09 808	0.66 801	1.23 814	0.76 799

notaker	1.45 792	1.34 809	1.48 772	1.40 810	1.07 803	1.18 780	0.85 795	1.48 801	1.40 795	1.51 801	3.46 814	2.40 801	1.81 803	1.76 803	1.45 792	1.11 813	0.69 818	1.38 815	0.87 812	1.31 816	0.97 805

WAO-8	1.46 793	1.10 803	1.09 744	1.10 803	0.84 797	2.06 797	0.75 785	1.84 806	3.83 819	1.44 796	2.21 800	2.15 796	1.43 797	3.17 813	1.19 778	0.91 807	0.65 815	1.09 808	0.79 808	0.90 802	0.71 794

Venus	1.46 793	1.10 803	1.09 744	1.10 803	0.84 797	2.06 797	0.75 785	1.84 806	3.83 819	1.44 796	2.21 800	2.15 796	1.43 797	3.17 813	1.19 778	0.91 807	0.65 815	1.09 808	0.79 808	0.90 802	0.71 794

UNDER WATER-64	1.55 795	1.19 807	2.52 795	1.31 808	0.95 801	2.12 799	1.21 809	1.45 799	3.19 815	1.43 795	1.32 774	2.64 805	2.04 806	1.63 797	1.83 802	1.11 813	0.67 817	1.28 813	0.92 813	1.19 811	1.02 806

UNDER WATER	1.59 796	1.22 808	2.36 792	1.38 809	1.03 802	1.67 796	1.10 805	1.54 804	3.63 817	1.44 796	1.47 781	2.85 808	2.25 809	1.67 798	1.94 806	1.06 811	0.62 813	1.31 814	0.93 814	1.21 813	1.02 806

LSM	1.64 797	0.40 743	2.56 796	2.02 814	17.61 835	0.51 703	0.52 760	0.61 717	0.76 745	0.82 758	1.11 763	0.63 728	0.54 726	0.75 696	0.49 693	0.16 692	0.24 764	0.18 707	0.21 730	0.25 731	2.42 817

LE_ROB	1.76 798	0.20 609	2.68 798	0.48 767	0.52 773	0.78 750	0.96 798	0.84 776	6.61 828	7.40 832	2.08 799	2.08 793	4.83 822	1.27 781	3.79 816	0.10 524	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.11 555	0.10 528

ktn	1.77 799	1.36 810	1.22 757	1.43 811	1.14 804	1.52 794	1.08 804	1.51 803	3.96 822	2.77 820	4.69 819	3.35 811	1.46 799	1.69 799	1.25 784	1.43 817	0.77 820	1.45 816	0.99 815	1.32 817	0.96 803

KSHMR	1.89 800	1.36 810	1.60 779	1.47 812	1.22 806	1.38 792	1.06 803	1.79 805	5.97 827	1.42 794	5.65 823	2.98 809	1.14 780	2.23 809	1.20 780	1.27 816	1.12 822	1.46 817	1.10 817	1.32 817	1.15 808

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 801	0.26 670	2.90 799	0.33 723	1.30 807	3.07 806	2.37 818	2.20 814	4.84 823	3.25 821	6.38 825	4.33 814	3.05 814	1.33 786	1.21 782	0.23 742	0.18 731	0.24 738	0.81 810	0.29 753	1.26 809

TestStereooo	1.99 801	0.26 670	2.90 799	0.33 723	1.30 807	3.07 806	2.37 818	2.20 814	4.84 823	3.25 821	6.38 825	4.33 814	3.05 814	1.33 786	1.21 782	0.23 742	0.18 731	0.24 738	0.81 810	0.29 753	1.26 809

TorneroNet	2.22 803	1.08 802	1.24 759	1.14 807	0.90 800	5.58 812	0.80 790	2.12 812	8.69 831	2.58 818	5.42 821	3.88 813	1.97 805	1.78 805	1.87 803	0.86 805	0.54 805	1.15 812	0.74 806	1.23 814	0.85 802

MADNet++	2.26 804	1.80 813	2.06 788	2.13 816	1.97 812	2.61 804	1.79 817	2.38 816	2.16 809	2.75 819	2.65 809	2.38 800	2.43 811	3.17 813	3.21 813	2.17 825	1.95 826	1.94 821	1.63 819	2.06 820	2.01 816

JetRed	2.30 805	2.64 815	6.12 816	1.12 806	1.38 810	5.85 819	3.29 822	1.99 810	1.67 802	1.98 813	1.95 796	2.16 799	1.60 800	2.48 810	4.10 819	1.05 810	1.60 823	1.09 808	1.01 816	1.67 819	1.28 811

light-stereo	2.37 806	0.69 783	3.61 802	3.84 818	3.41 813	4.04 808	0.31 680	2.13 813	1.45 798	3.61 823	6.33 824	6.90 831	0.63 749	4.83 827	1.28 785	0.71 797	0.74 819	0.32 765	0.39 778	1.20 812	0.96 803

HanzoNet	2.97 807	1.69 812	2.29 791	1.74 813	1.33 809	1.53 795	1.03 802	1.99 810	2.64 814	5.51 827	5.16 820	5.90 821	6.82 828	4.32 826	3.29 814	3.16 828	2.02 828	1.92 819	2.87 830	2.24 821	1.89 815

coex-ft	3.44 808	0.73 785	48.55 855	0.24 554	0.19 635	0.50 702	0.43 739	0.47 556	2.40 812	7.03 831	1.20 769	0.97 760	2.23 808	0.73 687	1.92 805	0.12 614	0.15 708	0.14 663	0.12 632	0.21 715	0.43 770

noway2	4.26 809	5.26 820	4.63 806	11.29 830	10.43 824	5.62 813	4.46 825	4.09 821	0.90 763	1.87 809	2.47 805	6.20 829	3.67 821	3.62 818	4.54 822	1.97 819	0.46 792	2.02 823	1.74 822	5.72 830	4.32 824

noway3	4.27 810	5.33 821	4.61 805	11.26 829	10.44 825	5.62 813	4.46 825	4.12 822	0.92 769	1.86 808	2.49 808	6.19 828	3.66 820	3.74 822	4.54 822	1.97 819	0.46 792	2.03 826	1.74 822	5.69 828	4.21 822

TCMNet-wrong-test	4.29 811	5.57 822	4.65 807	11.33 831	10.39 823	5.73 818	4.48 829	4.13 823	1.02 777	1.91 812	2.39 803	6.16 826	3.62 818	3.84 823	4.50 821	1.99 821	0.47 794	1.97 822	1.69 820	5.69 828	4.31 823

zzzz4	4.31 812	5.77 823	4.85 814	11.37 832	10.45 826	5.64 815	4.46 825	4.20 825	0.91 768	1.87 809	2.47 805	6.11 824	3.60 816	3.65 819	4.59 824	1.99 821	0.47 794	2.02 823	1.74 822	5.77 831	4.37 825

noway1	4.31 812	5.77 823	4.81 813	11.37 832	10.45 826	5.64 815	4.46 825	4.20 825	0.90 763	1.87 809	2.48 807	6.11 824	3.60 816	3.65 819	4.59 824	1.99 821	0.47 794	2.02 823	1.74 822	5.77 831	4.37 825

noway4	4.32 814	5.81 825	4.75 811	11.39 834	10.47 828	5.70 817	4.50 830	4.14 824	0.90 763	1.83 807	2.44 804	6.16 826	3.63 819	3.66 821	4.60 826	2.00 824	0.47 794	2.03 826	1.73 821	5.80 833	4.40 827

DPSimNet_ROB	4.34 815	4.23 816	6.89 818	3.67 817	3.68 814	4.75 809	5.21 831	2.67 818	3.68 818	5.82 828	3.95 816	5.57 818	6.72 827	3.46 817	4.48 820	4.05 832	2.88 829	4.68 833	3.12 832	3.69 823	3.62 821

UHP(ZeroShot)	4.71 816	0.60 774	7.05 819	0.48 767	0.70 785	9.17 823	2.53 820	5.32 829	14.17 843	8.26 833	14.83 840	9.91 834	8.72 831	4.02 824	3.96 817	0.41 782	0.31 778	0.37 773	0.56 795	1.09 808	1.78 813

UHP	4.71 816	0.60 774	7.05 819	0.48 767	0.70 785	9.17 823	2.53 820	5.32 829	14.17 843	8.26 833	14.83 840	9.91 834	8.72 831	4.02 824	3.96 817	0.41 782	0.31 778	0.37 773	0.56 795	1.09 808	1.78 813

tt	4.71 816	0.10 188	3.94 803	2.06 815	1.53 811	10.14 827	16.88 835	9.27 837	4.98 825	1.39 790	1.02 759	4.68 816	4.90 823	3.35 816	5.86 829	5.76 834	9.15 843	2.24 829	2.53 828	3.10 822	1.32 812

BEATNet-Init1	4.73 819	2.61 814	13.29 835	0.58 779	0.53 774	10.12 826	3.33 823	4.83 827	5.01 826	8.75 835	8.51 828	14.08 844	7.60 830	7.70 834	5.34 827	0.28 766	0.28 774	0.34 770	0.37 775	0.57 782	0.45 772

Selective-IGEV-i1pa	5.57 820	7.99 827	4.76 812	0.80 791	0.45 765	12.99 829	3.60 824	9.25 836	7.43 830	6.97 830	9.87 832	8.94 832	7.26 829	14.66 845	5.65 828	3.55 829	1.08 821	1.93 820	0.72 805	0.73 794	2.79 819

USTest	6.88 821	5.23 819	5.63 815	7.22 823	7.29 818	14.34 831	22.76 837	8.48 834	9.32 832	5.42 826	6.39 827	6.29 830	6.64 826	6.92 831	8.62 832	1.94 818	3.29 830	2.16 828	2.55 829	3.85 824	3.29 820

ASD4	7.23 822	6.65 826	7.69 821	5.24 820	5.62 817	11.85 828	20.36 836	7.57 833	7.14 829	6.55 829	5.47 822	5.99 823	5.78 824	7.22 832	9.24 833	4.85 833	4.44 832	6.40 840	5.19 833	6.53 834	4.89 828

EDNetEfficientorigin	7.51 823	0.52 769	140.47 857	0.25 595	0.17 586	0.42 661	0.29 661	0.47 556	1.03 778	1.28 786	1.02 759	0.83 751	0.84 769	0.75 696	0.99 758	0.10 524	0.09 585	0.12 612	0.10 550	0.21 715	0.22 726

DGTPSM_ROB	8.34 824	5.10 817	10.37 833	5.31 821	10.18 821	8.33 821	23.60 841	6.06 831	13.41 840	4.90 824	10.87 836	5.65 819	10.44 834	6.17 829	12.59 834	3.74 830	7.55 835	3.69 830	7.26 838	4.14 825	7.46 831

DPSMNet_ROB	8.40 825	5.11 818	10.49 834	5.58 822	10.25 822	8.34 822	23.62 842	6.07 832	13.45 841	4.93 825	10.88 837	5.66 820	10.44 834	6.24 830	12.64 835	3.98 831	7.61 836	3.76 831	7.30 839	4.20 826	7.51 832

DLNR_Zeroshot_test	10.44 826	12.10 836	19.93 838	106.08 858	23.66 847	0.14 69	0.13 109	3.22 819	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.36 826	0.06 309	0.07 203	0.07 301	39.70 862	0.06 191

DLNR-FE	10.45 827	12.13 837	19.94 839	106.10 859	23.12 846	0.14 69	0.13 109	3.28 820	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.41 827	0.06 309	0.07 203	0.07 301	40.22 863	0.06 191

iinet-test	10.78 828	9.29 828	9.70 823	10.48 824	10.68 829	17.98 836	25.98 843	12.57 841	13.39 838	9.64 839	10.10 833	10.06 836	10.61 837	11.22 841	12.70 836	6.40 836	7.74 837	5.68 835	6.69 834	7.47 835	7.30 829

IINet	10.78 828	9.29 828	9.70 823	10.48 824	10.68 829	17.98 836	25.98 843	12.57 841	13.39 838	9.64 839	10.10 833	10.06 836	10.61 837	11.22 841	12.70 836	6.40 836	7.74 837	5.68 835	6.69 834	7.47 835	7.30 829

LRCNet_RVC	10.90 830	14.34 839	9.35 822	15.35 835	8.04 820	1.08 773	0.34 703	8.78 835	0.70 737	12.63 844	16.05 842	9.85 833	6.54 825	8.57 835	6.34 830	20.27 856	5.40 834	23.70 857	21.88 857	14.87 843	13.83 839

DPSM_ROB	11.49 831	9.87 834	10.35 831	11.13 827	11.31 831	19.11 839	27.51 846	13.37 844	14.21 845	10.31 841	11.06 838	10.96 842	11.27 842	11.96 843	13.59 839	6.78 838	8.19 840	6.03 837	7.09 836	7.93 837	7.73 834

DPSM	11.49 831	9.87 834	10.35 831	11.13 827	11.31 831	19.11 839	27.51 846	13.37 844	14.21 845	10.31 841	11.06 838	10.96 842	11.27 842	11.96 843	13.59 839	6.78 838	8.19 840	6.03 837	7.09 836	7.93 837	7.73 834

xxxxx1	15.27 833	9.54 831	10.31 828	20.13 838	18.88 836	17.08 832	23.03 838	10.36 838	10.99 834	9.21 836	9.62 829	10.74 839	10.61 837	10.72 837	13.89 841	7.97 840	9.20 844	31.85 860	44.72 861	12.84 840	13.69 836

tt_ll	15.27 833	9.54 831	10.31 828	20.13 838	18.88 836	17.08 832	23.03 838	10.36 838	10.99 834	9.21 836	9.62 829	10.74 839	10.61 837	10.72 837	13.89 841	7.97 840	9.20 844	31.85 860	44.72 861	12.84 840	13.69 836

ff	15.27 833	9.54 831	10.31 828	20.13 838	18.88 836	17.08 832	23.03 838	10.36 838	10.99 834	9.21 836	9.62 829	10.74 839	10.61 837	10.72 837	13.89 841	7.97 840	9.20 844	31.85 860	44.72 861	12.84 840	13.69 836

PML	16.10 836	12.82 838	6.78 817	5.23 819	7.76 819	33.92 844	66.56 859	5.30 828	10.28 833	26.12 859	68.59 863	20.51 846	13.49 844	10.06 836	6.78 831	5.96 835	2.00 827	6.04 839	2.18 827	8.96 839	2.60 818

Anonymous_1	16.62 837	9.35 830	9.84 825	10.66 826	14.64 833	18.66 838	27.12 845	12.64 843	13.51 842	10.76 843	10.30 835	10.13 838	10.60 836	11.06 840	12.74 838	15.87 852	7.74 837	16.92 850	43.48 860	58.66 864	7.68 833

HaxPig	17.72 838	20.22 850	19.73 837	16.53 836	16.51 834	9.27 825	9.33 832	14.34 846	13.27 837	18.65 846	18.70 843	17.35 845	16.77 845	17.04 846	16.45 844	22.05 859	20.89 856	22.27 856	21.53 852	21.29 855	22.13 853

MEDIAN_ROB	21.21 839	24.62 854	23.47 848	19.58 837	19.65 839	13.22 830	10.96 833	17.88 847	17.00 847	22.14 858	22.02 846	20.86 847	20.36 846	21.06 847	19.71 845	25.63 861	24.13 857	26.21 858	25.20 858	25.17 858	25.38 856

RAFT-FEzeroshot	23.10 840	19.88 845	20.56 840	22.49 842	22.75 842	38.38 845	55.50 854	26.84 851	28.66 852	20.60 852	22.10 847	22.05 850	22.74 849	24.00 850	27.37 852	13.59 843	16.48 849	12.14 841	14.28 842	15.96 846	15.54 843

RAFT-FE	23.10 840	19.88 845	20.56 840	22.49 842	22.75 842	38.38 845	55.50 854	26.84 851	28.66 852	20.60 852	22.10 847	22.05 850	22.74 849	24.00 850	27.37 852	13.59 843	16.48 849	12.14 841	14.28 842	15.96 846	15.54 843

CasAABBNet	23.10 840	19.86 843	20.64 842	22.47 841	22.73 840	38.41 848	55.50 854	26.89 854	28.70 854	20.61 854	22.15 849	22.08 853	22.75 851	23.99 848	27.36 850	13.59 843	16.48 849	12.14 841	14.27 841	15.95 844	15.53 842

FlowAnything	23.14 843	19.87 844	20.79 843	22.50 845	22.74 841	38.39 847	55.46 851	26.89 854	28.72 855	20.77 857	22.29 853	22.07 852	22.72 848	23.99 848	27.41 855	13.60 846	16.55 855	12.15 845	14.36 847	15.97 848	15.52 841

Hybrid-DGEV	23.16 844	19.94 848	20.96 845	22.49 842	22.75 842	38.51 850	55.52 857	27.09 858	28.90 858	20.58 851	22.25 850	22.00 849	22.80 853	24.11 853	27.33 849	13.60 846	16.47 848	12.14 841	14.30 845	15.95 844	15.54 843

Selective-RAFT-Error	23.16 844	19.93 847	20.87 844	22.54 846	22.81 845	38.52 851	55.47 852	27.01 857	28.83 856	20.66 855	22.25 850	22.09 854	22.80 853	24.09 852	27.36 850	13.61 848	16.48 849	12.15 845	14.28 842	15.99 850	15.57 846

fast-reg	23.64 846	20.51 851	23.42 847	23.22 847	24.75 849	38.73 852	55.47 852	26.85 853	28.86 857	20.12 849	21.73 844	21.64 848	22.22 847	24.30 855	27.54 856	13.91 851	16.52 854	14.85 849	15.62 848	16.91 852	15.71 847

LSM0	24.24 847	19.98 849	22.32 846	24.22 848	40.14 855	38.48 849	55.20 850	26.95 856	28.57 851	20.49 850	21.83 845	22.26 855	22.75 851	24.22 854	27.30 848	13.66 850	16.32 847	12.19 848	14.15 840	16.10 851	17.66 848

AVERAGE_ROB	25.43 848	29.06 855	27.24 849	24.63 849	24.20 848	17.73 835	12.61 834	22.29 850	21.39 850	26.79 860	26.16 856	25.20 857	24.64 858	25.07 857	23.53 846	29.96 862	28.40 862	30.60 859	29.58 859	29.72 859	29.84 857

RSGM-EC	29.65 849	17.75 840	10.04 826	35.31 852	33.15 851	26.42 842	46.65 848	19.89 848	17.74 848	18.92 847	23.36 854	30.14 858	23.59 856	41.87 862	45.99 862	59.56 864	34.38 863	33.25 863	20.37 850	34.97 860	19.60 851

acva	29.65 849	17.75 840	10.04 826	35.31 852	33.15 851	26.42 842	46.65 848	19.89 848	17.74 848	18.92 847	23.36 854	30.14 858	23.59 856	41.87 862	45.99 862	59.56 864	34.38 863	33.25 863	20.37 850	34.97 860	19.60 851

Selective-IGEV-i16pa	30.47 851	41.93 858	4.02 804	0.49 772	0.37 754	96.94 858	0.74 784	60.26 866	58.76 864	17.24 845	64.39 862	38.26 865	49.53 863	106.11 866	26.15 847	19.96 855	3.42 831	4.39 832	1.81 826	0.39 771	14.22 840

zzzzzz3	33.80 852	21.93 852	29.35 850	40.69 854	40.71 856	54.58 854	75.81 861	38.06 862	43.73 862	30.21 861	32.81 857	33.59 862	36.40 861	35.16 858	41.64 860	19.24 853	24.62 858	18.35 852	21.58 853	19.15 853	18.48 849

zzz1	33.83 853	21.95 853	29.58 851	40.69 854	40.71 856	54.57 853	75.77 860	38.08 863	43.79 863	30.23 862	32.84 858	33.61 863	36.40 861	35.19 859	41.64 860	19.25 854	24.62 858	18.36 853	21.58 853	19.16 854	18.49 850

zzzz2	34.86 854	30.12 856	31.42 852	34.23 850	34.22 853	58.04 855	83.74 862	40.88 864	43.54 860	31.10 863	33.46 859	32.70 860	33.88 859	35.86 860	41.00 858	20.48 857	24.86 860	18.45 854	21.67 855	24.07 856	23.42 854

noway5	34.86 854	30.12 856	31.42 852	34.23 850	34.22 853	58.04 855	83.74 862	40.88 864	43.54 860	31.10 863	33.46 859	32.70 860	33.88 859	35.86 860	41.00 858	20.48 857	24.86 860	18.45 854	21.67 855	24.07 856	23.42 854

Light2-Stereo	42.68 856	18.61 842	35.43 854	49.89 856	31.26 850	20.59 841	0.50 758	31.24 860	1.90 805	63.85 865	34.95 861	34.68 864	8.98 833	90.83 864	38.96 857	46.99 863	8.80 842	113.79 866	105.60 865	60.31 865	56.37 858

test_example2	101.33 857	108.28 859	68.15 856	98.43 857	106.93 858	89.75 857	102.43 864	36.80 861	97.65 865	129.04 866	130.15 864	65.26 866	66.62 864	92.11 865	80.24 864	144.10 866	199.48 865	81.81 865	103.01 864	125.01 866	101.27 859

ccccc	256.34 858	256.29 860	313.62 858	354.40 860	364.36 859	149.10 859	168.46 865	152.89 867	131.30 866	153.93 867	155.56 865	164.00 867	204.39 865	268.02 867	295.19 865	390.55 867	349.22 866	244.59 867	219.82 866	412.30 867	378.83 860

TADF							0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.32 528	0.21 309	0.24 413	0.18 416	0.51 570	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141

RSGM							0.16 279	0.35 403	0.22 276	0.26 401	0.25 362	0.29 487	0.15 327	0.20 258	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141

AHVO							0.29 661	0.48 569	0.40 554	0.28 425	0.54 671	0.41 613	0.30 605	0.57 609	0.48 689	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 615

MCPF							0.20 488	0.46 545	0.44 600	0.24 377	0.33 470	0.42 624	0.24 504	0.89 736	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240

DSFM							0.29 661	0.48 569	0.40 554	0.28 425	0.54 671	0.41 613	0.30 605	0.57 609	0.48 689	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 615

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 858	27.19 859	28.95 859	20.67 856	22.28 852	22.36 856	22.85 855	24.77 856	27.37 852	13.64 849	16.51 853	12.16 847	14.32 846	15.98 849

PatchMatch		0.31 709		0.28 685		0.81 754		1.12 788		1.59 802		2.59 803		1.44 791		0.19 723		0.19 716		0.18 690

GS-Stereo							0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

FADE		1.06 801		0.71 787	0.76 792			1.85 809	1.52 800	0.75 753		1.17 774		2.83 811		24.23 860	4.70 833	17.35 851	17.61 849	0.49 777	0.44 771

Low-res two-view benchmark