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

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 249	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.11 338	0.11 100	0.08 19	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 67	0.14 81	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.07 11	0.07 31	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 67	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 3	0.08 50	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.04 72

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 100	0.13 175	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.05 1	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.08 249	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 100	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 158	0.06 3	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 67	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 158	0.07 11	0.07 31	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.04 72
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
MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 49	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.09 34	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.09 199	0.13 249	0.06 3	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.04 1	0.07 11	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

vfm_20000	0.07 12	0.04 3	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.12 400	0.11 100	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

vfmstereo	0.07 12	0.04 3	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

test_c	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 86	0.06 4	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.05 259

ww3	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.16 249	0.05 5	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.09 99	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

ww2	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.12 158	0.09 34	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

ww	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

MGE	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.20 632	0.05 5	0.05 6	0.11 100	0.10 55	0.11 180	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

HNOStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.15 437	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

FETCStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.07 31	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

FETStereo	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.15 437	0.10 55	0.08 50	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

CGFBStereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.07 31	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

MGW-Stereo-1	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.09 34	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.08 249	0.05 19	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

WiStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.07 125	0.05 8	0.09 311	0.09 357	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Cross2Single-S	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.15 143	0.07 183	0.05 6	0.15 437	0.08 19	0.13 280	0.07 125	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

tt3	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.09 28	0.11 91	0.05 4	0.07 125	0.06 43	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt4	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.09 28	0.14 220	0.07 31	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt5	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.11 91	0.07 31	0.07 125	0.06 43	0.08 249	0.09 357	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

tt6	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.07 125	0.05 8	0.09 311	0.09 357	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt7	0.07 12	0.08 442	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.13 175	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.07 217	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 12	0.08 442	0.06 11	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.08 302	0.08 34	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

tt9	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.08 302	0.09 83	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

TYNG	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.08 302	0.09 83	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MGW-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 158	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.05 1	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GFORCE	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.20 632	0.07 183	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.05 4	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.09 357	0.08 34	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

low	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.14 81	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

100	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.05 6	0.12 158	0.12 127	0.11 180	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

FORCE_4.7	0.07 12	0.08 442	0.05 2	0.20 632	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

F4.4	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.15 268	0.04 2	0.05 2	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

FORCE_4.6	0.07 12	0.07 279	0.06 11	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.06 6	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

F5.5	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.19 558	0.06 62	0.09 199	0.11 100	0.14 220	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

F8.5	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_9	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_8	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.19 558	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.13 175	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

F7	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.13 175	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

FORCE_4.5	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.15 268	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.07 217	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_4	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.12 127	0.05 4	0.06 48	0.07 109	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_5	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.05 4	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72

FORCE_6	0.07 12	0.07 279	0.04 1	0.18 466	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

NBS	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.13 249	0.05 2	0.07 31	0.06 48	0.09 241	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 146	0.05 65	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.04 72

rgla	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.10 49	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

416test1013	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.10 49	0.09 34	0.07 31	0.08 196	0.07 109	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

416test	0.07 12	0.07 279	0.06 11	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.10 49	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

test410_97500	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

test410	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

LACA_dic	0.07 12	0.10 609	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.08 19	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

DF_test	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.08 301	0.04 3	0.13 249	0.09 34	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.06 4	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

over v1	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.10 55	0.05 4	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.10 409	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

over-8	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

small-0shot	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.07 183	0.06 19	0.13 249	0.09 34	0.08 50	0.05 2	0.10 284	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

over-9	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.12 9	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.07 11	0.07 31	0.06 48	0.10 284	0.05 4	0.07 217	0.06 4	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

testmc14	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.08 19	0.08 50	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.07 11	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

derf	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.05 6	0.12 158	0.12 127	0.09 99	0.05 2	0.07 109	0.07 175	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

mm2	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

mm1	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.06 3	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

qqai	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.05 6	0.12 158	0.08 19	0.09 99	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

MGA	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

CAR	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.08 9	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MSE-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.07 48	0.08 9	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

monster-pro	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LWStereo	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

CR7Stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.06 48	0.11 341	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.06 3	0.07 31	0.06 48	0.05 8	0.09 311	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

LACA3	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.08 19	0.09 99	0.08 196	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

LACA2	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.07 15	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

LACA1	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

Test_v1	0.07 12	0.04 3	0.06 11	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.15 268	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 34	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

BLMT-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.07 11	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

Pro-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.07 11	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

BridgeDepth_RVC	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.11 1	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.14 220	0.09 99	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.07 11	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.04 72
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.10 55	0.06 13	0.04 1	0.07 109	0.10 352	0.09 357	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.08 9	0.12 127	0.07 31	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

Replicate-Monster	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.09 28	0.14 220	0.12 227	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

AdaDepth	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.11 100	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

asda	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.06 19	0.10 49	0.16 314	0.11 180	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

asd	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.08 110	0.08 9	0.11 91	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

2.25w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.10 55	0.15 351	0.08 196	0.10 284	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

4.25_new	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4.5w_new	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4.5_new	0.07 12	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.11 180	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 12	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.11 180	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4w-stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

2.5w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.18 391	0.13 280	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.25w_new	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.07 5	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.25w	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.07 5	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.75w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.07 48	0.09 28	0.16 314	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.06 1	0.14 220	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.13 175	0.09 99	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

111111	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.17 351	0.06 62	0.05 6	0.10 49	0.11 91	0.10 137	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.07 479	0.06 402

LG-Stereo_L2	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.10 137	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.08 50	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

MLG-Stereo_test3	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

MLG-Stereo_test2	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.09 34	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.04 1	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

MLG-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.08 19	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

LG-G_1	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.08 9	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

LG-G	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.08 9	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

LGtest1	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.09 28	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 12	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.04 3	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.05 2	0.11 341	0.07 175	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GREAT-IGEV	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 12	0.16 726	0.17 602	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 100	0.08 19	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.04 72

AIO_rvc	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.14 335	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

AIO_test	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

MonSter	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.07 11	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

dual_stereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.05 6	0.13 249	0.12 127	0.08 50	0.07 125	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

IGEV-Stereo++	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.05 6	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

IGEV-Stereo+	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.04 3	0.09 28	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

Selective-IGEV	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

L4000	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.11 338	0.18 608	0.16 314	0.10 137	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.08 302	0.07 11	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

L400	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.13 175	0.09 99	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.10 284	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

CEFStereo	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.09 99	0.08 196	0.10 284	0.07 175	0.08 302	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.11 1	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.08 19	0.10 137	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

ACC-I	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.02 1	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

ACC	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.02 1	0.14 335	0.11 91	0.14 317	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.13 175	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

E$^{3}$Stereo	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

LLLLL	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

LLL	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

300	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.14 81	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.10 137	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

Last	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.07 48	0.13 249	0.14 220	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

DDDD	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.09 83	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

TT111	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.14 220	0.09 99	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

EE1	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.09 28	0.16 314	0.12 227	0.08 196	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.14 488	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.05 259

Codiref-stereo	0.08 133	0.06 152	0.13 442	0.24 739	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.08 529	0.06 535	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GEAR-Net	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

over-6	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.10 272	0.09 28	0.17 357	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.09 357	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

anonymous	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.05 6	0.12 158	0.11 91	0.14 317	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.07 11	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

depth_test_26	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.07 109	0.08 249	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.07 498

LGCAT	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.11 1	0.06 62	0.07 48	0.13 249	0.07 11	0.08 50	0.09 256	0.07 109	0.07 175	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.10 647	0.09 690	0.04 1	0.05 261	0.04 60	0.09 626

quiztm	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.14 220	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.03 1

PointNet	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.08 194	0.08 249	0.09 357	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

TS12	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.21 675	0.07 183	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.09 99	0.10 312	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.09 83	0.12 450	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

DF	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

LiteMatch*	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.13 249	0.14 220	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

canet-new	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.13 175	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.03 1

bcnet-new	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.09 34	0.14 317	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

LMStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.11 91	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.03 1

ARStereo	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.12 127	0.14 317	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.13 249	0.12 127	0.13 280	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.19 558	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.13 280	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

FCBStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

PSGStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MUNStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.09 256	0.08 194	0.08 249	0.06 86	0.12 371	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

CHEStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

TOTStereo	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.14 220	0.12 227	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.13 175	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

RMAStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

ATMStereo	0.08 133	0.10 609	0.07 28	0.20 632	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.12 127	0.14 317	0.08 196	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

ACMStereo	0.08 133	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.15 351	0.06 48	0.08 194	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

KABStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.09 199	0.11 100	0.17 357	0.15 351	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 133	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.13 175	0.11 180	0.08 196	0.11 341	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.14 335	0.13 175	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 133	0.06 152	0.16 576	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.14 335	0.13 175	0.16 391	0.05 2	0.10 284	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.13 249	0.14 220	0.14 317	0.08 196	0.13 392	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 133	0.07 279	0.18 638	0.16 249	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.13 175	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.06 19	0.14 335	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.10 284	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

PSi22	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.08 110	0.10 49	0.14 220	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.10 352	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Foundation-i1c-attn	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.07 217	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

Foundation-i1b	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.13 459	0.13 249	0.12 127	0.10 137	0.11 360	0.11 341	0.11 392	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

DepthFocus	0.08 133	0.04 3	0.15 532	0.13 24	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.05 4	0.09 256	0.06 43	0.07 175	0.04 1	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.04 72

GeoVLM	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

gcap_with_dpt	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.12 158	0.14 220	0.14 317	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

DispViT+	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.05 6	0.11 100	0.18 391	0.16 391	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 133	0.04 3	0.11 325	0.14 81	0.07 183	0.11 338	0.11 100	0.12 127	0.07 31	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

BStereo	0.08 133	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.08 110	0.09 28	0.15 268	0.16 391	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.07 493	0.04 60	0.05 259

MonSter++	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

HiDET	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

LCMNet	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.10 55	0.12 227	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

CSFM-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.15 268	0.07 31	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

GEAStereo	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.06 60	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GSStereo	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.05 4	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

gasm-f	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

DDF-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.10 557	0.05 6	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.05 259

252Zero-FE	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.13 459	0.11 100	0.13 175	0.14 317	0.07 125	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

Zero-FE251	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

zero-FE	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.10 557	0.05 6	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.05 259

GASTEREO	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.14 220	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.04 1	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

MSCF	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.07 48	0.12 158	0.14 220	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

S2M2_XL	0.08 133	0.06 152	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.09 199	0.09 28	0.07 11	0.07 31	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.06 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 133	0.08 442	0.07 28	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.18 391	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

3w_stereo	0.08 133	0.09 538	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.11 100	0.20 446	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

2w_stereo	0.08 133	0.08 442	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.20 446	0.15 351	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

monsterstereo	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.10 49	0.16 314	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

IGEV	0.08 133	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.12 158	0.14 220	0.10 137	0.06 48	0.09 241	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

LG-Stereo	0.08 133	0.08 442	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.17 551	0.11 91	0.08 50	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

SGD-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.07 125	0.09 241	0.09 311	0.09 357	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

HART	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.16 512	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

SCV_C0	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.10 557	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

SCV	0.08 133	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.04 72

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.22 700	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.04 72

HUF	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.13 175	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

castereo++	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.14 515	0.11 100	0.11 91	0.15 351	0.07 125	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.14 81	0.09 434	0.10 272	0.12 158	0.10 55	0.12 227	0.06 48	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

GIP-stereo	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.15 268	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.04 1	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

SMoEStereo_RVC	0.08 133	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.11 91	0.14 317	0.09 256	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

WCG-NET	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.14 335	0.13 175	0.14 317	0.07 125	0.09 241	0.07 175	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.03 1

Occ-G	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.12 364	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

U	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.19 558	0.10 557	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.17 429	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

AIO-Stereo	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.06 62	0.09 199	0.11 100	0.16 314	0.09 99	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.05 19	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

WCG-NET（raft）	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.15 268	0.12 227	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

RSM++	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.11 91	0.11 180	0.08 196	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.03 1

RSM	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

gcap-zeroshot	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.13 249	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

test_for_model	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

trnet	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.12 9	0.05 5	0.12 400	0.10 49	0.13 175	0.10 137	0.08 196	0.13 392	0.09 311	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.05 259

MoCha-V2	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.20 632	0.07 183	0.10 272	0.14 335	0.12 127	0.08 50	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

IGEV++	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

testlalala	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.13 249	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

LoS_RVC	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.08 110	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.09 241	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

CAS	0.08 133	0.04 3	0.07 28	0.17 351	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.09 99	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.04 72

CES	0.08 133	0.04 3	0.08 67	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.11 91	0.09 99	0.08 196	0.09 241	0.11 392	0.07 217	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

EGLCR-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.11 91	0.16 391	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

CREStereo++_RVC	0.08 133	0.04 3	0.07 28	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.14 220	0.14 317	0.10 312	0.14 412	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72
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
AROF-Stereo_1	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.22 700	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

AROF-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 722	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

base_500_lr5e5	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 722	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

arf5	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 722	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

StereoNetSlim22	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.06 19	0.14 335	0.16 314	0.08 50	0.12 406	0.07 109	0.10 352	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

StereoNetSlim	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.15 351	0.11 360	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

Cross2Single Stereo	0.09 245	0.10 609	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.06 19	0.14 335	0.10 55	0.24 567	0.12 406	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.11 684	0.03 1	0.05 86	0.04 83	0.09 627	0.04 72

GIO	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.13 280	0.09 256	0.10 284	0.09 311	0.06 86	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

AnonStereo	0.09 245	0.08 442	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.11 100	0.20 446	0.14 317	0.09 256	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

GELT-Stereo	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.15 437	0.21 470	0.17 429	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.19 558	0.13 693	0.07 48	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.07 493	0.05 230	0.08 575

DNSM	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.05 19	0.19 641	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.14 752	0.12 709

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 245	0.08 442	0.08 67	0.21 675	0.09 434	0.08 110	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.11 341	0.05 4	0.06 86	0.14 488	0.11 367	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

VeloStereo	0.09 245	0.04 3	0.12 386	0.14 81	0.11 628	0.07 48	0.06 1	0.08 19	0.06 13	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.13 729

flow	0.09 245	0.04 3	0.12 386	0.14 81	0.11 628	0.07 48	0.06 1	0.08 19	0.06 13	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.13 729

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.19 558	0.07 183	0.10 272	0.09 28	0.12 127	0.10 137	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.07 479	0.05 259

Weightmod_eth	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.07 183	0.11 338	0.16 512	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.10 352	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.07 614	0.06 262	0.07 493	0.04 60	0.03 1

Weightmod	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.15 437	0.14 220	0.12 227	0.11 360	0.11 341	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.03 1

Anonymus	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.06 402

PhaseNet	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.20 446	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.09 311	0.10 409	0.13 441	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

DNS	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.06 19	0.12 158	0.12 127	0.09 99	0.08 196	0.08 194	0.08 249	0.05 19	0.17 592	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.03 1	0.14 752	0.10 659

KMOStereo	0.09 245	0.09 538	0.10 242	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.12 158	0.15 268	0.13 280	0.08 196	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

RT-Monster	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.10 49	0.17 357	0.19 479	0.14 483	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

LiteMatch	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.16 608	0.10 168	0.14 544	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.06 402

Foundation-i1	0.09 245	0.04 3	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.11 392	0.07 217	0.07 11	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.05 259

VMStereo-Base	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.10 49	0.16 314	0.13 280	0.10 312	0.16 455	0.10 352	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

Anonymus123	0.09 245	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.11 338	0.09 28	0.18 391	0.16 391	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.07 493	0.04 60	0.05 259

NLSM3	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.20 632	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.18 391	0.17 429	0.06 48	0.08 194	0.08 249	0.09 357	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.07 493	0.03 1	0.04 72

FE-Mocha	0.09 245	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.19 425	0.16 391	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

IGEV-FE	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.13 249	0.17 357	0.11 180	0.10 312	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

DA	0.09 245	0.07 279	0.07 28	0.19 558	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GGEV	0.09 245	0.07 279	0.07 28	0.19 558	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

water-stereo	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.15 268	0.13 280	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.10 409	0.07 11	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72

depthmonostereo	0.09 245	0.06 152	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.14 220	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.11 454	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.03 1

DVStereo	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.12 158	0.14 220	0.16 391	0.11 360	0.11 341	0.09 311	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 245	0.08 442	0.11 325	0.13 24	0.10 557	0.08 110	0.06 1	0.10 55	0.10 137	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.09 357	0.11 264	0.11 367	0.13 732	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.10 664	0.08 575
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.18 608	0.15 268	0.14 317	0.07 125	0.10 284	0.07 175	0.06 86	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.04 72

Reg-Stereo(zero)	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.12 400	0.11 100	0.15 268	0.11 180	0.12 406	0.09 241	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

castereo	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.18 450	0.08 196	0.10 284	0.11 392	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

fffft	0.09 245	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.16 512	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.05 259
1: 1. 1
tt45	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.15 437	0.13 175	0.12 227	0.09 256	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

999	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.12 227	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.16 549	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

mms	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

ours_stereo	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.12 371	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

fffy	0.09 245	0.08 442	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.13 459	0.17 551	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.09 357	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.05 259

GCAP-BAT	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.17 429	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

Pointernet	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.10 49	0.15 268	0.18 450	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.05 259

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 245	0.10 609	0.32 750	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.11 264	0.07 15	0.12 711	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.05 259

RAFT-Stereo-weight	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.19 425	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MGS-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.09 199	0.15 437	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

ff7	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

IGEVStereo-DCA	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.10 557	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

ffff	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

rrr	0.09 245	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.10 557	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

11t	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

MaDis-Stereo	0.09 245	0.09 538	0.08 67	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.11 100	0.16 314	0.16 391	0.09 256	0.11 341	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.04 72

IGEV_Zeroshot_test	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.13 249	0.17 357	0.11 180	0.10 312	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

MSKI-zero shot	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.15 268	0.14 317	0.09 256	0.09 241	0.09 311	0.06 86	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

UniTT-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.11 100	0.12 127	0.11 180	0.10 312	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.07 434	0.06 535	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.05 259

CASnet	0.09 245	0.09 538	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.18 391	0.14 317	0.11 360	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.10 656	0.08 582	0.06 382	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.17 429	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

AEACV	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.13 693	0.14 515	0.13 249	0.15 268	0.09 99	0.07 125	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

GCAP-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.07 5	0.14 220	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.07 175	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

RAFT-Test	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.13 280	0.09 256	0.10 284	0.11 392	0.09 357	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

HH	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.15 268	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

HanStereo	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.15 268	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

anonymousdsp	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

LoS	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.14 515	0.11 100	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.09 241	0.12 421	0.09 357	0.15 517	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.15 437	0.15 268	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

MC-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.10 272	0.14 335	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.12 364	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

RCA-Stereo	0.09 245	0.06 152	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.18 391	0.14 317	0.10 312	0.11 341	0.08 249	0.07 217	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

CroCo-Stereo Lap2	0.09 245	0.09 538	0.08 67	0.22 700	0.09 434	0.09 199	0.18 608	0.16 314	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.06 382	0.05 259

ccc-4	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

IGEV-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.19 425	0.11 180	0.11 360	0.08 194	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

test-3	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.12 127	0.16 391	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

test_1	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.12 127	0.16 391	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

CroCo-Stereo	0.09 245	0.08 442	0.08 67	0.22 700	0.09 434	0.09 199	0.18 608	0.16 314	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.07 15	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.09 245	0.04 3	0.08 67	0.13 24	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.15 268	0.19 479	0.11 360	0.15 436	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

XX-TBD	0.09 245	0.06 152	0.07 28	0.14 81	0.07 183	0.13 459	0.16 512	0.14 220	0.14 317	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.08 302	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

raftrobust	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.09 199	0.10 49	0.18 391	0.16 391	0.10 312	0.09 241	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

XX-Stereo	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.09 434	0.15 541	0.12 158	0.21 470	0.10 137	0.10 312	0.14 412	0.07 175	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

test_xeample3	0.09 245	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.14 317	0.10 312	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.17 357	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.08 249	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

AFF-stereo	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.18 391	0.10 137	0.10 312	0.11 341	0.09 311	0.10 409	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

EAI-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.16 314	0.09 99	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.07 217	0.09 83	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

CFNet-RSSM	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.17 357	0.18 450	0.08 196	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Gwc-CoAtRS	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.18 391	0.17 429	0.08 196	0.10 284	0.12 421	0.09 357	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.05 259

CREStereo	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.11 1	0.06 62	0.14 515	0.14 335	0.14 220	0.10 137	0.09 256	0.13 392	0.09 311	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.06 402
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.12 9	0.06 62	0.13 459	0.14 335	0.16 314	0.11 180	0.09 256	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.14 488	0.10 269	0.15 759	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.07 479	0.06 402

ww1	0.10 335	0.08 442	0.07 28	0.19 558	0.12 666	0.13 459	0.24 747	0.04 1	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.07 175	0.12 492	0.06 4	0.15 587	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.04 60	0.05 259

AROF-Stereo-S	0.10 335	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.19 425	0.12 227	0.11 360	0.11 341	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.05 259

base_1k_lr1e5	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.23 722	0.10 557	0.12 400	0.15 437	0.16 314	0.08 50	0.11 360	0.14 412	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.04 60	0.04 72

valid	0.10 335	0.20 769	0.12 386	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.13 249	0.17 357	0.14 317	0.13 449	0.08 194	0.11 392	0.08 302	0.11 264	0.07 15	0.15 759	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.04 72

CMRA-Stereo	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.16 391	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.07 217	0.14 488	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.05 259

GStereo	0.10 335	0.05 49	0.11 325	0.12 9	0.13 693	0.10 272	0.09 28	0.12 127	0.09 99	0.11 360	0.12 364	0.12 421	0.09 357	0.15 517	0.14 544	0.07 434	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.07 479	0.09 626

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 335	0.13 686	0.13 442	0.24 739	0.17 767	0.26 731	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SE	0.10 335	0.10 609	0.08 67	0.19 558	0.09 434	0.11 338	0.11 100	0.16 314	0.11 180	0.10 312	0.17 477	0.09 311	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.04 72

SMOE	0.10 335	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.13 280	0.12 406	0.13 392	0.12 421	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.06 382	0.04 72

ManiGeoR	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.12 400	0.12 158	0.24 550	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

HLf10	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.12 400	0.12 158	0.24 550	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

TestStereo_HLe17	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.11 360	0.14 412	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.06 402

DN	0.10 335	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.17 357	0.16 391	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.11 684	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.09 626

WQFJA1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.20 632	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.18 391	0.18 450	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

WQFJX1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.22 700	0.09 434	0.12 400	0.17 551	0.18 391	0.18 450	0.10 312	0.10 284	0.07 175	0.10 409	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

WQFJX	0.10 335	0.07 279	0.09 161	0.21 675	0.09 434	0.12 400	0.16 512	0.19 425	0.18 450	0.12 406	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.10 269	0.07 434	0.07 614	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

NLMM	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.20 632	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.18 391	0.18 450	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

NLSM1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.21 470	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.07 175	0.10 409	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.05 230	0.05 259

MM-Stereo_test3	0.10 335	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.07 183	0.12 400	0.19 657	0.24 550	0.19 479	0.06 48	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.04 72

MM-Stereo_test1	0.10 335	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.12 400	0.18 608	0.21 470	0.20 505	0.09 256	0.11 341	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

AIO-test2	0.10 335	0.08 442	0.10 242	0.23 722	0.09 434	0.11 338	0.11 100	0.23 520	0.24 567	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.09 632	0.05 230	0.05 259

AIO-test1	0.10 335	0.07 279	0.11 325	0.24 739	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.22 498	0.15 351	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.07 217	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.10 677	0.04 60	0.07 498

tg	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.20 446	0.12 227	0.08 196	0.11 341	0.11 392	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

PAM_32	0.10 335	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.15 437	0.14 220	0.16 391	0.09 256	0.08 194	0.10 352	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

PAM	0.10 335	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.09 434	0.10 272	0.16 512	0.15 268	0.16 391	0.12 406	0.09 241	0.10 352	0.07 217	0.13 441	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

UGAM-zero	0.10 335	0.05 49	0.15 532	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.20 446	0.15 351	0.11 360	0.15 436	0.07 175	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

model_zeroshot	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.14 317	0.11 360	0.10 284	0.12 421	0.07 217	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

RAStereo	0.10 335	0.09 538	0.08 67	0.20 632	0.08 301	0.13 459	0.18 608	0.16 314	0.17 429	0.10 312	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.04 72

rvit_stereo_0080	0.10 335	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.15 508	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.05 259

H2IRNET	0.10 335	0.09 538	0.10 242	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.14 220	0.21 521	0.10 312	0.10 284	0.10 352	0.11 454	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.06 382	0.05 259

MyStereo07	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

MyStereo06	0.10 335	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.18 608	0.19 425	0.12 227	0.13 449	0.08 194	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

AE-Stereo	0.10 335	0.08 442	0.11 325	0.19 558	0.09 434	0.10 272	0.15 437	0.14 220	0.20 505	0.09 256	0.15 436	0.12 421	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

ACVNet-DCA	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

cc1	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.16 314	0.18 450	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

tt1	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.15 268	0.19 479	0.09 256	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

whm_eth	0.10 335	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.15 508	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.05 259

MIM_Stereo	0.10 335	0.07 279	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.12 158	0.20 446	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.09 311	0.05 19	0.12 371	0.08 52	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

Any-RAFT	0.10 335	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.07 183	0.13 459	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.10 409	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

4D-IteraStereo	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.18 391	0.15 351	0.10 312	0.11 341	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.03 1	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.05 259

fff	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

ADStereo(finetuned)	0.10 335	0.06 152	0.13 442	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.20 505	0.13 449	0.18 508	0.10 352	0.12 492	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

TRStereo	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.16 249	0.12 666	0.10 272	0.13 249	0.18 391	0.19 479	0.09 256	0.09 241	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

STrans-v2	0.10 335	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.11 360	0.15 436	0.12 421	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

TransformOpticalFlow	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.19 425	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.11 392	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

AnonymousM	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.19 425	0.14 317	0.13 449	0.12 364	0.09 311	0.08 302	0.13 441	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.05 259

cross-raft	0.10 335	0.09 538	0.09 161	0.19 558	0.07 183	0.11 338	0.24 747	0.13 175	0.15 351	0.08 196	0.10 284	0.12 421	0.10 409	0.09 83	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

test-1	0.10 335	0.07 279	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.11 338	0.24 747	0.15 268	0.18 450	0.09 256	0.07 109	0.10 352	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.05 259

iRaftStereo_RVC	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.17 551	0.18 391	0.12 227	0.09 256	0.11 341	0.10 352	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

s12784h	0.10 335	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.16 572	0.18 608	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.11 341	0.11 392	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

DCANet	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.20 505	0.13 449	0.18 508	0.10 352	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

csc	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

cscssc	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

R-Stereo Train	0.10 335	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.24 550	0.11 180	0.12 406	0.19 524	0.11 392	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.05 259

RAFT-Stereo	0.10 335	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.24 550	0.11 180	0.12 406	0.19 524	0.11 392	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.05 259
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AROF-StereoT2	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.26 764	0.10 557	0.12 400	0.16 512	0.23 520	0.12 227	0.12 406	0.14 412	0.11 392	0.08 302	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.06 382	0.04 72

arf4	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.24 739	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.12 227	0.12 406	0.15 436	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

arf3	0.11 390	0.08 442	0.10 242	0.24 739	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.23 520	0.10 137	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.10 409	0.14 488	0.12 450	0.08 529	0.04 28	0.09 602	0.07 493	0.05 230	0.04 72

GeoMambaStereo_RVC	0.11 390	0.05 49	0.12 386	0.11 1	0.14 720	0.12 400	0.09 28	0.12 127	0.13 280	0.14 483	0.14 412	0.14 479	0.12 492	0.16 549	0.15 587	0.09 598	0.08 651	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.13 729

G4	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.24 739	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.21 470	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.10 352	0.11 454	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.05 230	0.05 259

zzzzzzz1	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.21 675	0.10 557	0.13 459	0.18 608	0.22 498	0.20 505	0.13 449	0.12 364	0.08 249	0.08 302	0.13 441	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

noway7	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.20 632	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.28 630	0.17 429	0.11 360	0.12 364	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

monster_256*512	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.21 675	0.10 557	0.13 459	0.17 551	0.27 604	0.19 479	0.12 406	0.12 364	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

HLF11	0.11 390	0.05 49	0.13 442	0.12 9	0.08 301	0.15 541	0.11 100	0.22 498	0.10 137	0.12 406	0.24 589	0.11 392	0.12 492	0.14 488	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.08 557	0.08 575

HLf8	0.11 390	0.05 49	0.13 442	0.11 1	0.08 301	0.15 541	0.12 158	0.22 498	0.16 391	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.10 409	0.14 488	0.13 497	0.09 598	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.08 557	0.08 575

TestStereo_HL3	0.11 390	0.06 152	0.16 576	0.13 24	0.07 183	0.12 400	0.11 100	0.20 446	0.09 99	0.15 511	0.31 687	0.13 456	0.12 492	0.16 549	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

TestStereo_HL2	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.18 450	0.13 449	0.21 554	0.12 421	0.11 454	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

GGDA	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.12 400	0.14 335	0.19 425	0.19 479	0.13 449	0.20 534	0.12 421	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

TestStereo-Hl	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.14 81	0.08 301	0.15 541	0.14 335	0.20 446	0.18 450	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.11 454	0.14 488	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

Lsterematch	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.13 459	0.15 437	0.14 220	0.18 450	0.16 543	0.18 508	0.15 508	0.16 608	0.13 441	0.14 544	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.06 402

Hybrid-DGEV-03	0.11 390	0.06 152	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.16 572	0.14 335	0.15 268	0.14 317	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.04 72

Hybrid-DGEV-2	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.18 466	0.09 434	0.09 199	0.13 249	0.29 654	0.30 651	0.11 360	0.12 364	0.10 352	0.13 532	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

NLMM1	0.11 390	0.09 538	0.07 28	0.22 700	0.10 557	0.12 400	0.20 682	0.19 425	0.20 505	0.12 406	0.11 341	0.08 249	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

NLCSM	0.11 390	0.09 538	0.09 161	0.23 722	0.11 628	0.12 400	0.19 657	0.19 425	0.19 479	0.12 406	0.11 341	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.07 493	0.06 382	0.05 259

Select-FE	0.11 390	0.06 152	0.21 682	0.15 143	0.11 628	0.12 400	0.13 249	0.22 498	0.18 450	0.09 256	0.11 341	0.10 352	0.06 86	0.12 371	0.09 146	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.08 582	0.06 382	0.08 575

FlowAnything_test	0.11 390	0.08 442	0.14 492	0.15 143	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.20 446	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.12 421	0.12 492	0.13 441	0.11 367	0.09 598	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

xyz-stereo-finetune2	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.19 657	0.17 357	0.12 227	0.15 511	0.15 436	0.17 550	0.13 532	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.06 402

xyz-stereo-finetune	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.14 81	0.06 62	0.10 272	0.19 657	0.18 391	0.19 479	0.12 406	0.14 412	0.15 508	0.11 454	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.05 259

FLISNet	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.09 434	0.09 199	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.20 634	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.16 549	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

CoSv	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.09 434	0.09 199	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.20 634	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.16 549	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0081	0.11 390	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.24 567	0.11 360	0.13 392	0.14 479	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0082	0.11 390	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.24 567	0.11 360	0.13 392	0.14 479	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 390	0.05 49	0.14 492	0.16 249	0.21 799	0.09 199	0.17 551	0.21 470	0.16 391	0.11 360	0.15 436	0.10 352	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.09 626

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 390	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.13 693	0.14 515	0.16 512	0.23 520	0.18 450	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.08 575

CAS++	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.14 81	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.24 550	0.14 317	0.11 360	0.09 241	0.11 392	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.11 684	0.09 690	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.08 575
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.16 512	0.18 391	0.19 479	0.10 312	0.09 241	0.09 311	0.08 302	0.11 264	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.07 479	0.06 402

xx1	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.16 314	0.18 450	0.09 256	0.09 241	0.16 529	0.16 608	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

1test111	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.15 517	0.16 610	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

plain	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.19 558	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.13 280	0.13 449	0.15 436	0.09 311	0.12 492	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.06 402

MIF-Stereo (partial)	0.11 390	0.06 152	0.10 242	0.19 558	0.10 557	0.10 272	0.12 158	0.17 357	0.19 479	0.14 483	0.16 455	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.07 498

EKT-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.16 249	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.21 521	0.11 360	0.08 194	0.13 456	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

LL-Strereo2	0.11 390	0.10 609	0.16 576	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.09 28	0.17 357	0.14 317	0.14 483	0.11 341	0.09 311	0.07 217	0.16 549	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.11 689	0.07 493	0.06 382	0.05 259

anonymousdsp2	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.23 555	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.14 488	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

DCRE	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.11 628	0.11 338	0.17 551	0.18 391	0.17 429	0.11 360	0.18 508	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

knoymous	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.07 183	0.15 541	0.13 249	0.20 446	0.14 317	0.11 360	0.17 477	0.13 456	0.09 357	0.14 488	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

riskmin	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.14 515	0.14 335	0.18 391	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.17 550	0.11 454	0.14 488	0.12 450	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.08 575

Selective-RAFT	0.11 390	0.11 638	0.12 386	0.21 675	0.08 301	0.16 572	0.13 249	0.21 470	0.23 555	0.10 312	0.10 284	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

DCANet-4	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.18 391	0.20 505	0.13 449	0.17 477	0.09 311	0.14 566	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

DisPM	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.09 434	0.06 19	0.13 249	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.19 524	0.12 421	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.11 687

test_4	0.11 390	0.10 609	0.08 67	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.21 700	0.15 268	0.18 450	0.12 406	0.18 508	0.12 421	0.09 357	0.08 34	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

CIPLG	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.17 357	0.16 391	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.17 592	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

GLC_STEREO	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.18 466	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.16 314	0.24 567	0.12 406	0.13 392	0.12 421	0.08 302	0.18 615	0.12 450	0.06 222	0.08 651	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

IPLG	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.20 446	0.15 351	0.13 449	0.18 508	0.07 175	0.07 217	0.14 488	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

IPLGR_C	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.15 351	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

MIPNet	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.12 400	0.14 335	0.21 470	0.25 593	0.12 406	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

IPLGR	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.21 470	0.24 567	0.12 406	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.04 72

GMOStereo	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 789	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

error version	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 789	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

test-v	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 789	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

ACRE	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.17 357	0.14 317	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

test_3	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.21 675	0.08 301	0.13 459	0.25 767	0.14 220	0.21 521	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.10 409	0.08 34	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

LCNet	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.14 752

HHNet	0.11 390	0.06 152	0.16 576	0.15 143	0.14 720	0.07 48	0.13 249	0.20 446	0.18 450	0.15 511	0.25 616	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.09 626

Patchmatch Stereo++	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.08 301	0.09 199	0.12 158	0.21 470	0.21 521	0.13 449	0.14 412	0.11 392	0.12 492	0.11 264	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

IIG-Stereo	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.12 158	0.22 498	0.18 450	0.14 483	0.17 477	0.12 421	0.13 532	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

NF-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.12 709

OCTAStereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

NRIStereo	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.17 357	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.13 456	0.13 532	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.07 498

PSM-adaLoss	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

PSM-AAD	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.20 632	0.09 434	0.10 272	0.14 335	0.21 470	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.18 567	0.11 454	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.14 752

ROB_FTStereo_v2	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

ROB_FTStereo	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

HUI-Stereo	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

ASMatch	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.10 557	0.08 110	0.14 335	0.18 391	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.16 529	0.11 454	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.09 626

SST-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.16 576	0.18 466	0.09 434	0.06 19	0.12 158	0.18 391	0.10 137	0.15 511	0.18 508	0.13 456	0.12 492	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.07 479	0.06 402

RAFT_R40	0.11 390	0.07 279	0.15 532	0.18 466	0.09 434	0.06 19	0.13 249	0.17 357	0.15 351	0.14 483	0.18 508	0.15 508	0.12 492	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.05 259

GrayStereo	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.19 558	0.09 434	0.09 199	0.16 512	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.17 477	0.17 550	0.11 454	0.12 371	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.10 659

RE-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

Pruner-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.09 434	0.06 19	0.12 158	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.19 524	0.13 456	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.08 575

TVStereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

DeepStereo_RVC	0.11 390	0.08 442	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.08 110	0.11 100	0.17 357	0.12 227	0.13 449	0.15 436	0.12 421	0.12 492	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.08 575

iGMRVC	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

RAFT-345	0.11 390	0.07 279	0.16 576	0.17 351	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.16 314	0.10 137	0.11 360	0.34 715	0.09 311	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.04 60	0.05 259

iRAFT	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

CRE-IMP	0.11 390	0.09 538	0.16 576	0.19 558	0.09 434	0.10 272	0.12 158	0.18 391	0.10 137	0.14 483	0.14 412	0.14 479	0.13 532	0.12 371	0.12 450	0.07 434	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.08 575

test-2	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 789	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

GMM-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.18 466	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.24 550	0.16 391	0.11 360	0.15 436	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.09 626

RAFT-IKP	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

Prome-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.14 335	0.23 520	0.13 280	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.10 659

rafts_anoy	0.11 390	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.18 391	0.14 317	0.13 449	0.13 392	0.12 421	0.11 454	0.11 264	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.11 710	0.07 479	0.06 402

raft+_RVC	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.11 100	0.24 550	0.20 505	0.12 406	0.15 436	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.13 497	0.07 434	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

RALCasStereoNet	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.17 357	0.11 180	0.12 406	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.07 498

RALAANet	0.11 390	0.08 442	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.10 49	0.20 446	0.16 391	0.14 483	0.13 392	0.16 529	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.04 72

111	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.10 272	0.14 335	0.21 470	0.24 567	0.11 360	0.12 364	0.14 479	0.12 492	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

DIP-Stereo	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.09 28	0.16 314	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.16 549	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.07 498
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.06 62	0.12 400	0.10 49	0.18 391	0.18 450	0.13 449	0.17 477	0.15 508	0.11 454	0.15 517	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.06 382	0.05 259
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
G2	0.12 482	0.12 657	0.12 386	0.25 752	0.11 628	0.14 515	0.14 335	0.24 550	0.12 227	0.10 312	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.14 488	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.11 689	0.06 376	0.08 557	0.06 402

S0	0.12 482	0.08 442	0.09 161	0.20 632	0.07 183	0.18 614	0.22 720	0.15 268	0.15 351	0.11 360	0.10 284	0.13 456	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.09 598	0.10 717	0.14 742	0.14 753	0.05 230	0.04 72

S	0.12 482	0.08 442	0.10 242	0.20 632	0.08 301	0.13 459	0.19 657	0.17 357	0.16 391	0.13 449	0.12 364	0.14 479	0.10 409	0.12 371	0.13 497	0.09 598	0.07 614	0.13 726	0.15 774	0.06 382	0.05 259

SME	0.12 482	0.09 538	0.11 325	0.17 351	0.07 183	0.20 659	0.13 249	0.21 470	0.17 429	0.12 406	0.13 392	0.10 352	0.12 492	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.06 382	0.06 402

IGEV_i1	0.12 482	0.08 442	0.12 386	0.17 351	0.08 301	0.19 638	0.15 437	0.19 425	0.23 555	0.18 593	0.18 508	0.16 529	0.12 492	0.17 592	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

rvit_stereo_0083	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.15 268	0.26 607	0.11 360	0.14 412	0.13 456	0.10 409	0.12 371	0.13 497	0.10 647	0.08 651	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0081_aga	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.10 557	0.14 515	0.14 335	0.14 220	0.19 479	0.10 312	0.18 508	0.16 529	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_ft	0.12 482	0.07 279	0.13 442	0.19 558	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.16 314	0.16 391	0.13 449	0.13 392	0.15 508	0.10 409	0.14 488	0.13 497	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

MyStereo8	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.15 143	0.09 434	0.18 614	0.14 335	0.19 425	0.22 545	0.12 406	0.18 508	0.11 392	0.10 409	0.16 549	0.18 641	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.09 626

CoDeX	0.12 482	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.16 512	0.23 520	0.27 620	0.13 449	0.17 477	0.15 508	0.12 492	0.14 488	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

11t1	0.12 482	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.15 437	0.19 425	0.15 351	0.15 511	0.15 436	0.17 550	0.16 608	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.07 498

ffm	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.15 268	0.19 479	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.06 402

RAFT_CTSACE	0.12 482	0.09 538	0.10 242	0.22 700	0.08 301	0.12 400	0.24 747	0.18 391	0.17 429	0.21 651	0.27 648	0.13 456	0.07 217	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

Sa-1000	0.12 482	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.22 720	0.22 498	0.19 479	0.15 511	0.20 534	0.17 550	0.11 454	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.09 632	0.05 230	0.05 259

iRaft-Stereo_5w	0.12 482	0.09 538	0.12 386	0.20 632	0.08 301	0.09 199	0.12 158	0.22 498	0.22 545	0.19 611	0.14 412	0.11 392	0.09 357	0.20 660	0.16 610	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.06 402

CrosDoStereo	0.12 482	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

PFNet+	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.05 6	0.12 158	0.18 391	0.21 521	0.16 543	0.19 524	0.14 479	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.11 687

AAGNet	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.13 249	0.19 425	0.13 280	0.16 543	0.21 554	0.13 456	0.14 566	0.11 264	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.05 259

PSM-softLoss	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.24 550	0.17 429	0.15 511	0.19 524	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.12 709

KMStereo	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.24 550	0.17 429	0.15 511	0.19 524	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.12 709

FTStereo	0.12 482	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.07 48	0.15 437	0.22 498	0.18 450	0.12 406	0.24 589	0.11 392	0.13 532	0.13 441	0.14 544	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.06 382	0.10 659

KYRaft	0.12 482	0.07 279	0.10 242	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.15 437	0.23 520	0.12 227	0.13 449	0.16 455	0.20 598	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.06 382	0.15 766

DeepStereo_LL	0.12 482	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

DEmStereo	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.14 81	0.10 557	0.16 572	0.15 437	0.16 314	0.24 567	0.17 560	0.23 577	0.12 421	0.14 566	0.12 371	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

THIR-Stereo	0.12 482	0.07 279	0.11 325	0.15 143	0.08 301	0.14 515	0.16 512	0.18 391	0.25 593	0.17 560	0.24 589	0.13 456	0.13 532	0.12 371	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

DRaft	0.12 482	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.21 470	0.30 651	0.18 593	0.27 648	0.10 352	0.16 608	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

PFNet	0.12 482	0.06 152	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.09 199	0.15 437	0.26 588	0.20 505	0.16 543	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

RAFT-RH_RVC	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.12 400	0.12 158	0.17 357	0.12 227	0.13 449	0.40 749	0.11 392	0.10 409	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.06 402

IRAFT_RVC	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.07 48	0.14 335	0.25 574	0.23 555	0.14 483	0.15 436	0.15 508	0.12 492	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.06 402

sCroCo_RVC	0.12 482	0.09 538	0.24 707	0.24 739	0.11 628	0.19 638	0.14 335	0.17 357	0.15 351	0.10 312	0.13 392	0.12 421	0.07 217	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.05 230	0.07 498

ARAFT	0.12 482	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.20 446	0.13 280	0.12 406	0.13 392	0.14 479	0.12 492	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.10 656	0.09 632	0.06 382	0.04 72

BEATNet_4x	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.07 183	0.15 541	0.07 5	0.23 520	0.19 479	0.16 543	0.19 524	0.19 579	0.14 566	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

G3	0.13 514	0.14 703	0.12 386	0.32 799	0.13 693	0.11 338	0.14 335	0.23 520	0.09 99	0.15 511	0.13 392	0.19 579	0.09 357	0.15 517	0.13 497	0.10 647	0.05 335	0.16 766	0.10 677	0.10 664	0.06 402

RT-IGEV	0.13 514	0.06 152	0.14 492	0.15 143	0.10 557	0.15 541	0.18 608	0.25 574	0.28 636	0.16 543	0.17 477	0.18 567	0.11 454	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.07 479	0.08 575

Selective-IGEV-i16pc	0.13 514	0.06 152	0.13 442	0.15 143	0.11 628	0.38 790	0.16 512	0.23 520	0.17 429	0.11 360	0.15 436	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.10 269	0.10 647	0.08 651	0.06 262	0.07 493	0.09 627	0.10 659

Selective-IGEV-i1	0.13 514	0.07 279	0.12 386	0.20 632	0.08 301	0.18 614	0.16 512	0.23 520	0.30 651	0.17 560	0.17 477	0.17 550	0.10 409	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

G2L-ROB	0.13 514	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.08 301	0.14 515	0.17 551	0.25 574	0.19 479	0.20 634	0.19 524	0.20 598	0.14 566	0.18 615	0.16 610	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.09 626

DFGA-Net	0.13 514	0.11 638	0.19 664	0.18 466	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.23 520	0.25 593	0.16 543	0.16 455	0.13 456	0.12 492	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.05 230	0.05 259

FACV-RUCA	0.13 514	0.11 638	0.13 442	0.19 558	0.12 666	0.15 541	0.16 512	0.22 498	0.21 521	0.16 543	0.16 455	0.15 508	0.16 608	0.14 488	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.10 664	0.08 575

UGAM	0.13 514	0.10 609	0.09 161	0.22 700	0.08 301	0.13 459	0.20 682	0.18 391	0.24 567	0.22 667	0.16 455	0.13 456	0.13 532	0.19 641	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.13 726	0.11 710	0.07 479	0.05 259

test_sample2	0.13 514	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.08 301	0.16 572	0.18 608	0.21 470	0.16 391	0.14 483	0.21 554	0.20 598	0.15 586	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.08 575

test_sample1	0.13 514	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.19 638	0.17 551	0.20 446	0.15 351	0.14 483	0.22 572	0.18 567	0.16 608	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.08 575

MyStereo05	0.13 514	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.18 608	0.28 630	0.35 700	0.17 560	0.14 412	0.15 508	0.11 454	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

MyStereo04	0.13 514	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.29 654	0.38 720	0.17 560	0.14 412	0.16 529	0.11 454	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

ff1	0.13 514	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.15 268	0.19 479	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.06 402

LL-Strereo	0.13 514	0.10 609	0.12 386	0.20 632	0.10 557	0.11 338	0.18 608	0.33 711	0.25 593	0.16 543	0.16 455	0.14 479	0.14 566	0.19 641	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.04 60	0.05 259

anonymousa	0.13 514	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.13 459	0.17 551	0.20 446	0.29 645	0.15 511	0.24 589	0.16 529	0.14 566	0.14 488	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.09 632	0.05 230	0.07 498

TestStereo1	0.13 514	0.08 442	0.08 67	0.20 632	0.08 301	0.18 614	0.29 800	0.23 520	0.17 429	0.17 560	0.20 534	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

qqq	0.13 514	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.15 511	0.19 524	0.16 529	0.16 608	0.15 517	0.16 610	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

x	0.13 514	0.08 442	0.15 532	0.14 81	0.08 301	0.19 638	0.14 335	0.22 498	0.21 521	0.15 511	0.20 534	0.20 598	0.18 651	0.18 615	0.18 641	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

raft_robust	0.13 514	0.10 609	0.07 28	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.24 747	0.29 654	0.34 686	0.20 634	0.20 534	0.15 508	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.04 72

RAFT+CT+SA	0.13 514	0.11 638	0.09 161	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.28 789	0.22 498	0.22 545	0.15 511	0.26 630	0.10 352	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

SA-5K	0.13 514	0.08 442	0.08 67	0.20 632	0.08 301	0.18 614	0.29 800	0.23 520	0.17 429	0.17 560	0.20 534	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

SA	0.13 514	0.09 538	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.12 400	0.24 747	0.23 520	0.19 479	0.17 560	0.27 648	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.05 230	0.05 259

GwcNet-ADL	0.13 514	0.08 442	0.14 492	0.20 632	0.09 434	0.12 400	0.20 682	0.30 670	0.25 593	0.14 483	0.14 412	0.18 567	0.14 566	0.13 441	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.06 402

GANet-ADL	0.13 514	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.10 557	0.19 638	0.15 437	0.30 670	0.21 521	0.13 449	0.18 508	0.19 579	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.08 575

RAFT	0.13 514	0.09 538	0.11 325	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.23 735	0.21 470	0.20 505	0.21 651	0.21 554	0.18 567	0.13 532	0.17 592	0.10 269	0.06 222	0.07 614	0.10 656	0.09 632	0.06 382	0.05 259

sAnonymous2	0.13 514	0.12 657	0.25 710	0.20 632	0.12 666	0.18 614	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.08 302	0.11 264	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.15 766	0.10 659

CroCo_RVC	0.13 514	0.12 657	0.25 710	0.20 632	0.12 666	0.18 614	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.08 302	0.11 264	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.15 766	0.10 659

RAFT + AFF	0.13 514	0.08 442	0.21 682	0.20 632	0.10 557	0.14 515	0.23 735	0.27 604	0.21 521	0.12 406	0.10 284	0.12 421	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

GMStereo	0.13 514	0.15 713	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.16 512	0.20 446	0.25 593	0.17 560	0.17 477	0.11 392	0.11 454	0.16 549	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 514	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.15 541	0.16 512	0.28 630	0.27 620	0.14 483	0.18 508	0.12 421	0.13 532	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.06 402

FENet	0.13 514	0.08 442	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.16 512	0.23 520	0.23 555	0.17 560	0.24 589	0.16 529	0.13 532	0.14 488	0.15 587	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.08 575

MLCV	0.13 514	0.08 442	0.17 602	0.18 466	0.06 62	0.16 572	0.17 551	0.19 425	0.22 545	0.19 611	0.25 616	0.17 550	0.13 532	0.15 517	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

iResNet	0.13 514	0.10 609	0.18 638	0.19 558	0.08 301	0.14 515	0.18 608	0.21 470	0.27 620	0.16 543	0.24 589	0.15 508	0.13 532	0.14 488	0.15 587	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

DN-CSS_ROB	0.13 514	0.13 686	0.17 602	0.18 466	0.10 557	0.16 572	0.08 9	0.22 498	0.19 479	0.17 560	0.23 577	0.13 456	0.13 532	0.13 441	0.14 544	0.05 65	0.05 335	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.06 402

arf2	0.14 548	0.12 657	0.12 386	0.30 793	0.11 628	0.13 459	0.15 437	0.27 604	0.12 227	0.16 543	0.17 477	0.17 550	0.12 492	0.14 488	0.14 544	0.10 647	0.05 335	0.13 726	0.08 582	0.08 557	0.04 72

GOStereo-base	0.14 548	0.16 726	0.14 492	0.32 799	0.13 693	0.12 400	0.16 512	0.26 588	0.12 227	0.16 543	0.15 436	0.16 529	0.11 454	0.13 441	0.13 497	0.12 711	0.05 335	0.16 766	0.09 632	0.12 710	0.06 402

Selective-IGEV-i16pb	0.14 548	0.08 442	0.17 602	0.15 143	0.11 628	0.41 798	0.16 512	0.29 654	0.24 567	0.11 360	0.21 554	0.10 352	0.07 217	0.17 592	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.06 262	0.08 582	0.09 627	0.10 659

xyz-stereo	0.14 548	0.07 279	0.22 693	0.15 143	0.05 5	0.22 686	0.15 437	0.17 357	0.31 661	0.15 511	0.28 659	0.26 679	0.17 634	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

G2L-Stereo_test	0.14 548	0.07 279	0.11 325	0.13 24	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.31 688	0.28 636	0.21 651	0.23 577	0.20 598	0.16 608	0.17 592	0.19 656	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

coex_refinement	0.14 548	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.10 557	0.16 572	0.15 437	0.27 604	0.29 645	0.18 593	0.21 554	0.22 627	0.17 634	0.16 549	0.19 656	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.09 627	0.08 575

G2L-Stereo	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.12 158	0.27 604	0.22 545	0.17 560	0.27 648	0.21 608	0.13 532	0.18 615	0.18 641	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.07 498

rvit_0105_6	0.14 548	0.09 538	0.18 638	0.17 351	0.10 557	0.10 272	0.17 551	0.19 425	0.26 607	0.12 406	0.18 508	0.17 550	0.13 532	0.18 615	0.13 497	0.15 759	0.11 733	0.12 712	0.10 677	0.09 627	0.06 402

rvit_0105_5	0.14 548	0.10 609	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.23 735	0.24 550	0.27 620	0.14 483	0.15 436	0.18 567	0.13 532	0.17 592	0.14 544	0.14 754	0.11 733	0.10 656	0.11 710	0.08 557	0.07 498

test_sample6	0.14 548	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.08 301	0.17 596	0.19 657	0.26 588	0.18 450	0.18 593	0.28 659	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.08 575

test_sample5	0.14 548	0.08 442	0.14 492	0.16 249	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.25 574	0.17 429	0.17 560	0.28 659	0.18 567	0.15 586	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

test_sample4	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.08 301	0.19 638	0.18 608	0.26 588	0.18 450	0.17 560	0.26 630	0.18 567	0.15 586	0.17 592	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.08 575

test_sample3	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.14 81	0.09 434	0.20 659	0.17 551	0.27 604	0.18 450	0.17 560	0.22 572	0.19 579	0.15 586	0.17 592	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.09 627	0.08 575

SMFormer	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

tta	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.06 402

qqq1	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

fff1	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

mmm	0.14 548	0.08 442	0.18 638	0.17 351	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.21 470	0.16 391	0.16 543	0.23 577	0.21 608	0.16 608	0.16 549	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.07 498

DualNet	0.14 548	0.08 442	0.14 492	0.16 249	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.25 574	0.17 429	0.18 593	0.28 659	0.18 567	0.15 586	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

StereoVision	0.14 548	0.13 686	0.10 242	0.24 739	0.10 557	0.16 572	0.21 700	0.21 470	0.20 505	0.12 406	0.25 616	0.10 352	0.10 409	0.16 549	0.10 269	0.09 598	0.10 717	0.12 712	0.12 734	0.06 382	0.05 259

PCWNet_CMD	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.14 335	0.29 654	0.36 706	0.14 483	0.20 534	0.21 608	0.13 532	0.17 592	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

gwcnet-sp	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

scenet	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

CASS	0.14 548	0.12 657	0.12 386	0.23 722	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.19 425	0.20 505	0.17 560	0.18 508	0.15 508	0.15 586	0.15 517	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.09 627	0.07 498
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

IER	0.14 548	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.16 512	0.26 588	0.27 620	0.18 593	0.26 630	0.17 550	0.20 684	0.17 592	0.14 544	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

test_5	0.14 548	0.12 657	0.08 67	0.20 632	0.10 557	0.14 515	0.28 789	0.21 470	0.24 567	0.19 611	0.28 659	0.11 392	0.15 586	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

psmg	0.14 548	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.10 557	0.15 541	0.17 551	0.29 654	0.20 505	0.17 560	0.21 554	0.25 667	0.16 608	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.07 614	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

UDGNet	0.14 548	0.13 686	0.17 602	0.18 466	0.10 557	0.12 400	0.16 512	0.21 470	0.27 620	0.20 634	0.20 534	0.17 550	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.10 647	0.06 535	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.07 498

TestStereo	0.14 548	0.15 713	0.11 325	0.23 722	0.08 301	0.15 541	0.21 700	0.20 446	0.23 555	0.14 483	0.25 616	0.16 529	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.05 259

CFNet_pseudo	0.14 548	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.27 604	0.34 686	0.15 511	0.21 554	0.22 627	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.07 479	0.07 498

GES	0.14 548	0.08 442	0.16 576	0.15 143	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.28 630	0.26 607	0.17 560	0.24 589	0.19 579	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.09 626

cf-r	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.14 515	0.19 657	0.21 470	0.25 593	0.17 560	0.26 630	0.22 627	0.17 634	0.14 488	0.15 587	0.10 647	0.05 335	0.06 262	0.08 582	0.06 382	0.06 402

GANet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.08 301	0.14 515	0.18 608	0.23 520	0.21 521	0.17 560	0.25 616	0.24 654	0.16 608	0.16 549	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

PSMNet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.25 574	0.24 567	0.17 560	0.28 659	0.23 645	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.11 684	0.06 535	0.09 602	0.12 734	0.08 557	0.07 498

GwcNet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.20 682	0.22 498	0.28 636	0.18 593	0.28 659	0.23 645	0.17 634	0.15 517	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.07 407	0.09 632	0.07 479	0.07 498

CFNet-ft	0.14 548	0.07 279	0.15 532	0.12 9	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.22 498	0.24 567	0.17 560	0.26 630	0.24 654	0.14 566	0.16 549	0.15 587	0.11 684	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.09 627	0.08 575

DMCA	0.14 548	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.23 520	0.28 636	0.14 483	0.20 534	0.17 550	0.18 651	0.15 517	0.17 628	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.10 659

MSMDNet	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.14 335	0.29 654	0.36 706	0.14 483	0.20 534	0.21 608	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

HSM-Net_RVC	0.14 548	0.08 442	0.12 386	0.15 143	0.08 301	0.16 572	0.15 437	0.27 604	0.29 645	0.20 634	0.21 554	0.29 705	0.14 566	0.18 615	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 548	0.07 279	0.15 532	0.12 9	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.22 498	0.24 567	0.17 560	0.26 630	0.24 654	0.14 566	0.16 549	0.15 587	0.11 684	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.09 627	0.08 575

ccs_rob	0.14 548	0.09 538	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.27 604	0.34 686	0.15 511	0.21 554	0.22 627	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.07 498

iResNet_ROB	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.15 143	0.07 183	0.19 638	0.14 335	0.26 588	0.32 667	0.23 682	0.26 630	0.23 645	0.16 608	0.15 517	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.08 557	0.08 575

arf1	0.15 591	0.16 726	0.14 492	0.35 812	0.11 628	0.13 459	0.16 512	0.29 654	0.14 317	0.15 511	0.17 477	0.16 529	0.11 454	0.16 549	0.12 450	0.12 711	0.05 335	0.17 775	0.08 582	0.12 710	0.05 259

AROF2	0.15 591	0.14 703	0.17 602	0.32 799	0.10 557	0.10 272	0.18 608	0.28 630	0.15 351	0.19 611	0.14 412	0.21 608	0.12 492	0.16 549	0.13 497	0.15 759	0.05 335	0.27 814	0.07 493	0.13 731	0.05 259

SCION-MonSter(vits)	0.15 591	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.28 630	0.42 740	0.05 2	0.33 704	0.14 479	0.17 634	0.20 660	0.20 666	0.08 529	0.06 535	0.17 775	0.16 782	0.07 479	0.08 575

MWDA-net	0.15 591	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.10 557	0.20 659	0.22 720	0.26 588	0.36 706	0.18 593	0.25 616	0.18 567	0.17 634	0.17 592	0.15 587	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.07 498

MWSP-net	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.17 351	0.10 557	0.17 596	0.23 735	0.29 654	0.32 667	0.18 593	0.20 534	0.17 550	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.08 575

rvit_0105_4	0.15 591	0.09 538	0.17 602	0.17 351	0.10 557	0.12 400	0.20 682	0.23 520	0.27 620	0.14 483	0.20 534	0.17 550	0.14 566	0.17 592	0.13 497	0.15 759	0.11 733	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.06 402

DCVSM-stereo	0.15 591	0.09 538	0.16 576	0.16 249	0.10 557	0.15 541	0.09 28	0.20 446	0.24 567	0.20 634	0.24 589	0.26 679	0.15 586	0.19 641	0.14 544	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.08 582	0.10 664	0.12 709

ACV-stereo	0.15 591	0.10 609	0.29 737	0.18 466	0.12 666	0.15 541	0.13 249	0.23 520	0.21 521	0.19 611	0.23 577	0.22 627	0.15 586	0.23 706	0.17 628	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.07 498

DispNO	0.15 591	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.12 666	0.11 338	0.21 700	0.23 520	0.29 645	0.18 593	0.23 577	0.19 579	0.17 634	0.16 549	0.16 610	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.06 402

mmx	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.26 607	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.08 582	0.08 557	0.08 575

xxx	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.26 607	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.08 582	0.08 557	0.08 575

CFNet_ucs	0.15 591	0.09 538	0.17 602	0.16 249	0.11 628	0.14 515	0.14 335	0.30 670	0.34 686	0.16 543	0.24 589	0.23 645	0.14 566	0.18 615	0.15 587	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.09 626

CBFPSM	0.15 591	0.07 279	0.27 723	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.22 498	0.23 555	0.20 634	0.27 648	0.23 645	0.16 608	0.16 549	0.19 656	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.07 493	0.07 479	0.07 498

BUS	0.15 591	0.09 538	0.14 492	0.22 700	0.10 557	0.20 659	0.14 335	0.34 726	0.20 505	0.17 560	0.23 577	0.16 529	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

BSDual-CNN	0.15 591	0.09 538	0.14 492	0.22 700	0.10 557	0.15 541	0.15 437	0.34 726	0.20 505	0.17 560	0.23 577	0.25 667	0.16 608	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

hknet	0.15 591	0.11 638	0.14 492	0.22 700	0.11 628	0.15 541	0.15 437	0.34 726	0.26 607	0.17 560	0.23 577	0.22 627	0.18 651	0.17 592	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

dd	0.15 591	0.17 742	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.18 608	0.22 498	0.26 607	0.23 682	0.20 534	0.21 608	0.10 409	0.21 680	0.17 628	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

DAS	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.28 630	0.30 651	0.18 593	0.26 630	0.21 608	0.16 608	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

SepStereo	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.28 630	0.30 651	0.18 593	0.26 630	0.21 608	0.16 608	0.26 729	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

PSMNet-ADL	0.15 591	0.12 657	0.13 442	0.22 700	0.09 434	0.13 459	0.20 682	0.26 588	0.23 555	0.18 593	0.20 534	0.23 645	0.17 634	0.18 615	0.18 641	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.11 710	0.08 557	0.07 498

LMCR-Stereo	0.15 591	0.08 442	0.14 492	0.21 675	0.09 434	0.18 614	0.19 657	0.28 630	0.19 479	0.24 695	0.24 589	0.23 645	0.17 634	0.20 660	0.17 628	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.10 664	0.09 626

xxxx	0.15 591	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.24 709	0.18 608	0.32 694	0.20 505	0.14 483	0.28 659	0.22 627	0.14 566	0.15 517	0.29 766	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.08 575

test_xeample	0.15 591	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.22 686	0.20 682	0.29 654	0.21 521	0.16 543	0.29 674	0.19 579	0.17 634	0.16 549	0.28 757	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

ACVNet	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.13 24	0.12 666	0.14 515	0.20 682	0.22 498	0.34 686	0.17 560	0.26 630	0.21 608	0.17 634	0.18 615	0.21 680	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

acv_ft	0.15 591	0.09 538	0.16 576	0.19 558	0.10 557	0.16 572	0.17 551	0.25 574	0.34 686	0.19 611	0.26 630	0.21 608	0.17 634	0.18 615	0.19 656	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

CCAANet	0.15 591	0.06 152	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.17 596	0.13 249	0.31 688	0.25 593	0.16 543	0.32 697	0.18 567	0.18 651	0.17 592	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

RASNet	0.15 591	0.07 279	0.15 532	0.16 249	0.08 301	0.19 638	0.14 335	0.30 670	0.21 521	0.17 560	0.25 616	0.21 608	0.19 670	0.20 660	0.20 666	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.08 582	0.06 382	0.06 402

CFNet	0.15 591	0.11 638	0.17 602	0.17 351	0.08 301	0.19 638	0.10 49	0.29 654	0.26 607	0.19 611	0.24 589	0.24 654	0.18 651	0.18 615	0.15 587	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.10 677	0.08 557	0.07 498

UCFNet_RVC	0.15 591	0.08 442	0.13 442	0.11 1	0.10 557	0.20 659	0.10 49	0.24 550	0.23 555	0.17 560	0.21 554	0.24 654	0.15 586	0.18 615	0.15 587	0.12 711	0.07 614	0.11 689	0.13 747	0.11 687	0.10 659

AdaStereo	0.15 591	0.11 638	0.16 576	0.19 558	0.09 434	0.21 672	0.11 100	0.33 711	0.28 636	0.21 651	0.23 577	0.21 608	0.13 532	0.19 641	0.15 587	0.13 732	0.05 335	0.10 656	0.07 493	0.09 627	0.07 498
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.15 591	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.08 301	0.16 572	0.13 249	0.26 588	0.36 706	0.21 651	0.29 674	0.24 654	0.13 532	0.14 488	0.14 544	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.04 83	0.09 627	0.08 575

HSM	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.16 572	0.14 335	0.28 630	0.25 593	0.20 634	0.24 589	0.37 760	0.17 634	0.20 660	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.06 402

pmcnn	0.15 591	0.07 279	0.20 670	0.15 143	0.07 183	0.21 672	0.16 512	0.25 574	0.26 607	0.21 651	0.33 704	0.29 705	0.19 670	0.18 615	0.17 628	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.07 479	0.06 402

AROF3	0.16 624	0.16 726	0.19 664	0.32 799	0.10 557	0.10 272	0.19 657	0.28 630	0.19 479	0.16 543	0.12 364	0.19 579	0.10 409	0.15 517	0.12 450	0.14 754	0.04 28	0.32 829	0.07 493	0.11 687	0.06 402

MEA-ACV	0.16 624	0.08 442	0.18 638	0.16 249	0.11 628	0.19 638	0.20 682	0.30 670	0.39 726	0.21 651	0.30 681	0.14 479	0.19 670	0.17 592	0.16 610	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.11 710	0.07 479	0.07 498

DDVS	0.16 624	0.10 609	0.22 693	0.16 249	0.12 666	0.15 541	0.14 335	0.25 574	0.19 479	0.18 593	0.30 681	0.27 686	0.13 532	0.20 660	0.16 610	0.09 598	0.06 535	0.09 602	0.07 493	0.11 687	0.11 687

rvit_0105_3	0.16 624	0.10 609	0.15 532	0.20 632	0.12 666	0.15 541	0.26 778	0.25 574	0.30 651	0.15 511	0.17 477	0.21 608	0.14 566	0.18 615	0.14 544	0.14 754	0.11 733	0.12 712	0.14 753	0.07 479	0.07 498

ITSA-stereo	0.16 624	0.11 638	0.14 492	0.19 558	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.30 670	0.49 773	0.17 560	0.18 508	0.22 627	0.15 586	0.17 592	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.09 626

test_sample7	0.16 624	0.10 609	0.16 576	0.14 81	0.12 666	0.16 572	0.17 551	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.16 549	0.16 610	0.12 711	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.11 687	0.10 659

1111x	0.16 624	0.09 538	0.13 442	0.18 466	0.08 301	0.18 614	0.25 767	0.32 694	0.25 593	0.17 560	0.24 589	0.27 686	0.15 586	0.14 488	0.24 718	0.07 434	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.07 498

GMStereo_Zeroshot	0.16 624	0.13 686	0.25 710	0.20 632	0.10 557	0.17 596	0.13 249	0.30 670	0.25 593	0.23 682	0.32 697	0.25 667	0.11 454	0.19 641	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.11 689	0.06 376	0.12 710	0.08 575

CRFU-Net	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.20 659	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.28 735	0.28 659	0.29 705	0.18 651	0.19 641	0.18 641	0.09 598	0.09 690	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.09 626

NINENet	0.16 624	0.10 609	0.16 576	0.17 351	0.11 628	0.20 659	0.14 335	0.41 780	0.37 714	0.18 593	0.21 554	0.16 529	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.08 651	0.10 656	0.07 493	0.10 664	0.09 626

CSP-Net	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.25 574	0.33 673	0.26 714	0.31 687	0.25 667	0.16 608	0.21 680	0.19 656	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.08 575

AASNet	0.16 624	0.08 442	0.13 442	0.19 558	0.09 434	0.19 638	0.15 437	0.38 766	0.37 714	0.20 634	0.24 589	0.20 598	0.17 634	0.17 592	0.21 680	0.10 647	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.09 626

AACVNet	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.18 614	0.15 437	0.24 550	0.25 593	0.27 722	0.27 648	0.28 696	0.18 651	0.19 641	0.17 628	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.07 493	0.10 664	0.09 626

ADLNet2	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.20 659	0.16 512	0.32 694	0.39 726	0.17 560	0.20 534	0.20 598	0.19 670	0.21 680	0.23 705	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.07 498

ICVP	0.16 624	0.09 538	0.12 386	0.22 700	0.09 434	0.18 614	0.21 700	0.26 588	0.24 567	0.18 593	0.30 681	0.27 686	0.18 651	0.18 615	0.15 587	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.08 575
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 624	0.14 703	0.34 759	0.26 764	0.14 720	0.27 741	0.18 608	0.28 630	0.28 636	0.15 511	0.17 477	0.14 479	0.11 454	0.16 549	0.12 450	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.11 687

ADLNet	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.16 249	0.10 557	0.16 572	0.17 551	0.33 711	0.27 620	0.23 682	0.27 648	0.24 654	0.16 608	0.18 615	0.21 680	0.10 647	0.06 535	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.09 626

HCRNet	0.16 624	0.23 784	0.12 386	0.35 812	0.11 628	0.15 541	0.17 551	0.26 588	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.21 608	0.14 566	0.15 517	0.13 497	0.11 684	0.07 614	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.07 498

222	0.16 624	0.07 279	0.15 532	0.14 81	0.08 301	0.25 719	0.18 608	0.30 670	0.21 521	0.18 593	0.29 674	0.17 550	0.16 608	0.16 549	0.44 823	0.10 647	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.08 575

UPFNet	0.16 624	0.08 442	0.12 386	0.20 632	0.12 666	0.20 659	0.23 735	0.28 630	0.26 607	0.18 593	0.24 589	0.22 627	0.20 684	0.19 641	0.22 694	0.09 598	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.08 557	0.06 402

ac_64	0.16 624	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.10 557	0.22 686	0.17 551	0.24 550	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.29 705	0.18 651	0.19 641	0.22 694	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.06 402

DSFCA	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.16 249	0.10 557	0.21 672	0.19 657	0.28 630	0.31 661	0.23 682	0.25 616	0.22 627	0.16 608	0.20 660	0.20 666	0.10 647	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.08 575

AANet_RVC	0.16 624	0.10 609	0.11 325	0.18 466	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.27 604	0.32 667	0.22 667	0.35 720	0.21 608	0.22 701	0.22 698	0.17 628	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402

DeepPruner_ROB	0.16 624	0.11 638	0.16 576	0.17 351	0.10 557	0.17 596	0.15 437	0.32 694	0.21 521	0.19 611	0.21 554	0.22 627	0.19 670	0.21 680	0.16 610	0.13 732	0.09 690	0.09 602	0.10 677	0.11 687	0.11 687

DStereoRT	0.17 648	0.07 279	0.12 386	0.19 558	0.09 434	0.13 459	0.12 158	0.28 630	0.23 555	0.12 406	0.20 534	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.14 544	0.06 222	0.05 335	1.02 861	0.09 632	0.05 230	0.04 72

rvit_stereo_0075_2	0.17 648	0.12 657	0.25 710	0.23 722	0.16 755	0.13 459	0.10 49	0.30 670	0.27 620	0.20 634	0.28 659	0.22 627	0.15 586	0.18 615	0.13 497	0.16 783	0.10 717	0.17 775	0.10 677	0.10 664	0.10 659

DualNet (step1)	0.17 648	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.16 549	0.16 610	0.15 759	0.06 535	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 729

iinet-f	0.17 648	0.07 279	0.46 787	0.14 81	0.10 557	0.21 672	0.14 335	0.27 604	0.23 555	0.22 667	0.25 616	0.21 608	0.16 608	0.18 615	0.22 694	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.09 627	0.10 659

ToySt	0.17 648	0.11 638	0.19 664	0.17 351	0.11 628	0.16 572	0.26 778	0.24 550	0.33 673	0.19 611	0.24 589	0.26 679	0.24 716	0.19 641	0.21 680	0.07 434	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.09 627	0.08 575

ssnet_v2	0.17 648	0.10 609	0.18 638	0.17 351	0.11 628	0.21 672	0.22 720	0.34 726	0.25 593	0.23 682	0.23 577	0.27 686	0.19 670	0.22 698	0.21 680	0.11 684	0.10 717	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.08 575

GEStereo_RVC	0.17 648	0.12 657	0.16 576	0.22 700	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.32 694	0.49 773	0.20 634	0.25 616	0.17 550	0.13 532	0.21 680	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

MMNet	0.17 648	0.10 609	0.17 602	0.20 632	0.11 628	0.27 741	0.20 682	0.26 588	0.42 740	0.22 667	0.30 681	0.22 627	0.20 684	0.18 615	0.20 666	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.07 498

delet	0.17 648	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.11 628	0.21 672	0.22 720	0.30 670	0.38 720	0.17 560	0.27 648	0.19 579	0.19 670	0.19 641	0.21 680	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.11 710	0.06 382	0.07 498

UNet	0.17 648	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.12 666	0.28 751	0.19 657	0.33 711	0.30 651	0.21 651	0.25 616	0.23 645	0.19 670	0.20 660	0.19 656	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.07 498

HGLStereo	0.17 648	0.09 538	0.19 664	0.17 351	0.12 666	0.18 614	0.18 608	0.31 688	0.33 673	0.22 667	0.33 704	0.24 654	0.18 651	0.20 660	0.21 680	0.10 647	0.09 690	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.10 659

DMCA-RVC	0.17 648	0.10 609	0.16 576	0.24 739	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.26 588	0.24 567	0.21 651	0.27 648	0.25 667	0.27 740	0.18 615	0.21 680	0.12 711	0.08 651	0.13 726	0.10 677	0.10 664	0.08 575

FADNet-RVC-Resample	0.17 648	0.12 657	0.32 750	0.22 700	0.12 666	0.19 638	0.14 335	0.25 574	0.24 567	0.24 695	0.27 648	0.20 598	0.15 586	0.17 592	0.16 610	0.07 434	0.08 651	0.12 712	0.10 677	0.09 627	0.11 687

FADNet_RVC	0.17 648	0.14 703	0.41 778	0.20 632	0.11 628	0.13 459	0.13 249	0.27 604	0.22 545	0.21 651	0.23 577	0.20 598	0.18 651	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.08 651	0.12 712	0.09 632	0.11 687	0.10 659

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 648	0.10 609	0.23 701	0.20 632	0.10 557	0.15 541	0.18 608	0.31 688	0.25 593	0.21 651	0.31 687	0.25 667	0.17 634	0.21 680	0.20 666	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.08 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 648	0.12 657	0.16 576	0.20 632	0.10 557	0.18 614	0.18 608	0.27 604	0.24 567	0.26 714	0.41 760	0.23 645	0.18 651	0.21 680	0.21 680	0.09 598	0.05 335	0.09 602	0.10 677	0.07 479	0.07 498
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 664	0.10 609	0.41 778	0.19 558	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.23 520	0.34 686	0.19 611	0.41 760	0.22 627	0.17 634	0.20 660	0.25 726	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.06 402

ISRNet	0.18 664	0.08 442	0.20 670	0.19 558	0.13 693	0.15 541	0.12 158	0.30 670	0.33 673	0.21 651	0.26 630	0.27 686	0.18 651	0.17 592	0.20 666	0.20 811	0.08 651	0.14 742	0.14 753	0.14 752	0.17 787

test_sample9	0.18 664	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.19 641	0.18 641	0.15 759	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 729

fast-acv-ft	0.18 664	0.11 638	0.20 670	0.19 558	0.12 666	0.26 731	0.21 700	0.26 588	0.35 700	0.22 667	0.34 715	0.27 686	0.21 694	0.21 680	0.23 705	0.09 598	0.09 690	0.08 508	0.10 677	0.08 557	0.07 498

HBP-ISP	0.18 664	0.13 686	0.17 602	0.15 143	0.11 628	0.08 110	0.13 249	0.28 630	0.30 651	0.22 667	0.33 704	0.21 608	0.25 724	0.23 706	0.18 641	0.15 759	0.17 806	0.21 796	0.17 790	0.10 664	0.09 626

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 664	0.09 538	0.30 743	0.15 143	0.11 628	0.23 700	0.20 682	0.27 604	0.40 731	0.26 714	0.43 772	0.25 667	0.15 586	0.21 680	0.20 666	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.10 664	0.09 626

dad	0.18 664	0.20 769	0.21 682	0.17 351	0.11 628	0.20 659	0.19 657	0.21 470	0.28 636	0.30 751	0.24 589	0.30 715	0.13 532	0.19 641	0.17 628	0.18 794	0.09 690	0.11 689	0.09 632	0.11 687	0.07 498

hitnet-ft	0.18 664	0.10 609	0.17 602	0.14 81	0.09 434	0.27 741	0.20 682	0.25 574	0.26 607	0.24 695	0.32 697	0.32 738	0.23 707	0.24 718	0.21 680	0.12 711	0.07 614	0.10 656	0.08 582	0.12 710	0.11 687

STTStereo	0.18 664	0.13 686	0.28 728	0.20 632	0.11 628	0.16 572	0.21 700	0.29 654	0.23 555	0.22 667	0.30 681	0.29 705	0.18 651	0.20 660	0.20 666	0.12 711	0.11 733	0.11 689	0.14 753	0.09 627	0.08 575

TDLM	0.18 664	0.12 657	0.14 492	0.24 739	0.10 557	0.18 614	0.18 608	0.37 759	0.30 651	0.22 667	0.28 659	0.28 696	0.18 651	0.23 706	0.19 656	0.11 684	0.07 614	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.08 575

CVANet_RVC	0.18 664	0.11 638	0.14 492	0.21 675	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.34 726	0.34 686	0.22 667	0.31 687	0.28 696	0.18 651	0.24 718	0.18 641	0.12 711	0.08 651	0.12 712	0.12 734	0.09 627	0.08 575

DLCB_ROB	0.18 664	0.10 609	0.16 576	0.23 722	0.11 628	0.24 709	0.18 608	0.30 670	0.28 636	0.27 722	0.29 674	0.28 696	0.25 724	0.20 660	0.20 666	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.07 479	0.07 498

base	0.19 676	0.13 686	0.25 710	0.20 632	0.14 720	0.24 709	0.10 49	0.32 694	0.21 521	0.26 714	0.38 737	0.16 529	0.17 634	0.25 724	0.23 705	0.16 783	0.09 690	0.15 754	0.12 734	0.07 479	0.10 659

TCMNet	0.19 676	0.12 657	0.20 670	0.21 675	0.18 778	0.21 672	0.24 747	0.28 630	0.36 706	0.23 682	0.26 630	0.25 667	0.20 684	0.20 660	0.23 705	0.13 732	0.11 733	0.11 689	0.12 734	0.13 731	0.12 709

rvit_105_1	0.19 676	0.12 657	0.25 710	0.21 675	0.16 755	0.22 686	0.28 789	0.32 694	0.42 740	0.20 634	0.21 554	0.22 627	0.18 651	0.19 641	0.18 641	0.12 711	0.12 749	0.13 726	0.15 774	0.08 557	0.07 498

SACVNet	0.19 676	0.12 657	0.15 532	0.17 351	0.13 693	0.22 686	0.18 608	0.31 688	0.31 661	0.24 695	0.31 687	0.30 715	0.23 707	0.23 706	0.17 628	0.11 684	0.08 651	0.10 656	0.10 677	0.12 710	0.14 752

pcwnet_v2	0.19 676	0.11 638	0.26 720	0.18 466	0.14 720	0.18 614	0.15 437	0.37 759	0.46 767	0.19 611	0.24 589	0.21 608	0.19 670	0.21 680	0.20 666	0.13 732	0.10 717	0.10 656	0.10 677	0.11 687	0.13 729

psm_up	0.19 676	0.10 609	0.18 638	0.21 675	0.11 628	0.17 596	0.19 657	0.38 766	0.34 686	0.22 667	0.28 659	0.29 705	0.25 724	0.20 660	0.22 694	0.09 598	0.10 717	0.11 689	0.11 710	0.08 557	0.08 575

NVstereo2D	0.19 676	0.11 638	0.16 576	0.17 351	0.16 755	0.28 751	0.23 735	0.44 799	0.42 740	0.15 511	0.28 659	0.25 667	0.19 670	0.23 706	0.18 641	0.09 598	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.15 766	0.10 659

StereoDRNet	0.19 676	0.11 638	0.18 638	0.22 700	0.11 628	0.22 686	0.22 720	0.37 759	0.34 686	0.24 695	0.28 659	0.30 715	0.19 670	0.20 660	0.21 680	0.10 647	0.08 651	0.11 689	0.09 632	0.09 627	0.07 498

CBMV_ROB	0.19 676	0.13 686	0.18 638	0.16 249	0.11 628	0.16 572	0.12 158	0.27 604	0.29 645	0.27 722	0.31 687	0.27 686	0.24 716	0.24 718	0.16 610	0.15 759	0.18 808	0.22 802	0.20 800	0.10 664	0.12 709

NOSS_ROB	0.19 676	0.13 686	0.18 638	0.16 249	0.12 666	0.16 572	0.12 158	0.30 670	0.33 673	0.20 634	0.22 572	0.27 686	0.24 716	0.21 680	0.16 610	0.16 783	0.18 808	0.23 805	0.21 807	0.13 731	0.13 729

PStereo	0.20 686	0.22 780	0.20 670	0.18 466	0.10 557	0.13 459	0.19 657	0.28 630	0.38 720	0.20 634	0.14 412	0.28 696	0.32 773	0.24 718	0.32 784	0.18 794	0.13 763	0.16 766	0.11 710	0.13 731	0.12 709

w-ln-seven-2	0.20 686	0.14 703	0.39 772	0.23 722	0.12 666	0.21 672	0.21 700	0.29 654	0.38 720	0.25 708	0.38 737	0.28 696	0.23 707	0.21 680	0.25 726	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.10 664	0.09 626

YMNet	0.20 686	0.12 657	0.20 670	0.21 675	0.14 720	0.27 741	0.23 735	0.32 694	0.34 686	0.28 735	0.35 720	0.30 715	0.18 651	0.18 615	0.22 694	0.11 684	0.13 763	0.10 656	0.10 677	0.09 627	0.09 626

YMNet_1	0.20 686	0.12 657	0.20 670	0.21 675	0.14 720	0.27 741	0.23 735	0.32 694	0.34 686	0.28 735	0.35 720	0.30 715	0.18 651	0.18 615	0.22 694	0.11 684	0.13 763	0.10 656	0.10 677	0.09 627	0.09 626

test_sample8	0.20 686	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.32 694	0.21 521	0.28 735	0.22 572	0.36 757	0.26 733	0.19 641	0.18 641	0.15 759	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 729

SDNR	0.20 686	0.09 538	0.19 664	0.16 249	0.12 666	0.79 837	0.13 249	0.26 588	0.33 673	0.19 611	0.25 616	0.19 579	0.12 492	0.19 641	0.15 587	0.16 783	0.18 808	0.14 742	0.11 710	0.08 557	0.12 709

GwcNet	0.20 686	0.14 703	0.20 670	0.18 466	0.12 666	0.25 719	0.20 682	0.36 750	0.45 758	0.20 634	0.33 704	0.33 744	0.21 694	0.22 698	0.25 726	0.11 684	0.09 690	0.09 602	0.09 632	0.09 627	0.10 659

SuperB	0.20 686	0.10 609	0.57 803	0.16 249	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.25 574	0.51 783	0.27 722	0.39 746	0.17 550	0.22 701	0.22 698	0.21 680	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.12 710	0.11 687

ADCRef	0.20 686	0.12 657	0.43 783	0.20 632	0.12 666	0.23 700	0.18 608	0.32 694	0.37 714	0.26 714	0.33 704	0.18 567	0.23 707	0.25 724	0.26 742	0.07 434	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.09 626

ADCP+	0.20 686	0.10 609	0.35 765	0.21 675	0.12 666	0.22 686	0.27 783	0.31 688	0.35 700	0.26 714	0.37 730	0.22 627	0.22 701	0.27 733	0.28 757	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.10 664	0.10 659

PS-NSSS	0.20 686	0.21 776	0.23 701	0.20 632	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.36 750	0.26 607	0.27 722	0.34 715	0.27 686	0.24 716	0.20 660	0.20 666	0.15 759	0.12 749	0.17 775	0.14 753	0.10 664	0.09 626

DRN-Test	0.20 686	0.11 638	0.21 682	0.22 700	0.10 557	0.22 686	0.22 720	0.40 775	0.38 720	0.24 695	0.33 704	0.26 679	0.22 701	0.22 698	0.25 726	0.11 684	0.07 614	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.08 575

DISCO	0.20 686	0.09 538	0.22 693	0.17 351	0.10 557	0.25 719	0.18 608	0.28 630	0.45 758	0.23 682	0.32 697	0.34 749	0.26 733	0.29 750	0.29 766	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.10 659

SGM-Forest	0.20 686	0.14 703	0.18 638	0.20 632	0.13 693	0.21 672	0.22 720	0.33 711	0.31 661	0.24 695	0.29 674	0.28 696	0.20 684	0.23 706	0.18 641	0.15 759	0.16 801	0.15 754	0.14 753	0.13 731	0.12 709
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 686	0.15 713	0.18 638	0.18 466	0.10 557	0.20 659	0.11 100	0.30 670	0.31 661	0.29 745	0.31 687	0.31 730	0.23 707	0.28 742	0.19 656	0.13 732	0.15 784	0.17 775	0.16 782	0.10 664	0.10 659
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 701	0.17 742	0.20 670	0.23 722	0.15 741	0.31 761	0.20 682	0.33 711	0.35 700	0.24 695	0.28 659	0.31 730	0.29 754	0.21 680	0.23 705	0.15 759	0.12 749	0.13 726	0.09 632	0.14 752	0.15 766

FAT-Stereo	0.21 701	0.13 686	0.22 693	0.21 675	0.12 666	0.18 614	0.18 608	0.35 742	0.40 731	0.28 735	0.37 730	0.33 744	0.33 777	0.21 680	0.20 666	0.09 598	0.11 733	0.10 656	0.09 632	0.11 687	0.14 752

FADNet-RVC	0.21 701	0.20 769	0.40 776	0.21 675	0.16 755	0.21 672	0.15 437	0.27 604	0.27 620	0.26 714	0.32 697	0.26 679	0.21 694	0.22 698	0.19 656	0.12 711	0.13 763	0.12 712	0.14 753	0.13 731	0.18 794

FADNet	0.21 701	0.23 784	0.37 770	0.18 466	0.17 767	0.25 719	0.13 249	0.32 694	0.32 667	0.23 682	0.25 616	0.27 686	0.21 694	0.19 641	0.16 610	0.13 732	0.15 784	0.12 712	0.15 774	0.17 788	0.18 794

S-Stereo	0.21 701	0.12 657	0.25 710	0.21 675	0.13 693	0.21 672	0.19 657	0.33 711	0.45 758	0.23 682	0.36 727	0.28 696	0.29 754	0.20 660	0.23 705	0.09 598	0.12 749	0.10 656	0.10 677	0.13 731	0.14 752

DANet	0.21 701	0.16 726	0.29 737	0.25 752	0.13 693	0.23 700	0.19 657	0.28 630	0.27 620	0.28 735	0.32 697	0.35 755	0.32 773	0.31 757	0.24 718	0.11 684	0.09 690	0.11 689	0.10 677	0.13 731	0.11 687
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 701	0.16 726	0.27 723	0.18 466	0.11 628	0.22 686	0.13 249	0.33 711	0.49 773	0.30 751	0.40 749	0.32 738	0.25 724	0.31 757	0.23 705	0.10 647	0.07 614	0.11 689	0.08 582	0.11 687	0.10 659

PWCDC_ROB	0.21 701	0.13 686	0.23 701	0.25 752	0.12 666	0.20 659	0.15 437	0.34 726	0.55 796	0.29 745	0.49 784	0.21 608	0.15 586	0.28 742	0.20 666	0.11 684	0.09 690	0.10 656	0.08 582	0.11 687	0.09 626

SCION-MonSter	0.22 709	0.17 742	0.17 602	0.25 752	0.18 778	0.35 778	0.17 551	0.29 654	0.48 771	0.23 682	0.46 779	0.20 598	0.19 670	0.26 729	0.27 748	0.09 598	0.08 651	0.23 805	0.20 800	0.11 687	0.11 687

GASNet	0.22 709	0.24 787	0.34 759	0.26 764	0.17 767	0.27 741	0.16 512	0.45 802	0.42 740	0.27 722	0.24 589	0.30 715	0.16 608	0.27 733	0.18 641	0.12 711	0.09 690	0.12 712	0.11 710	0.16 780	0.08 575

Anonymous_2	0.22 709	0.17 742	0.28 728	0.15 143	0.16 755	0.33 768	0.22 720	0.23 520	0.18 450	0.23 682	0.24 589	0.26 679	0.27 740	0.27 733	0.24 718	0.22 818	0.26 834	0.17 775	0.17 790	0.16 780	0.18 794

Wz-Net-LNSev	0.22 709	0.16 726	0.41 778	0.22 700	0.13 693	0.25 719	0.24 747	0.33 711	0.44 754	0.30 751	0.42 769	0.32 738	0.19 670	0.23 706	0.27 748	0.10 647	0.09 690	0.08 508	0.08 582	0.12 710	0.11 687

FINET	0.22 709	0.18 757	0.28 728	0.19 558	0.16 755	0.24 709	0.24 747	0.33 711	0.49 773	0.26 714	0.33 704	0.22 627	0.23 707	0.23 706	0.18 641	0.18 794	0.16 801	0.11 689	0.10 677	0.15 766	0.14 752

Syn2CoEx	0.22 709	0.16 726	0.29 737	0.29 789	0.15 741	0.26 731	0.21 700	0.34 726	0.32 667	0.29 745	0.36 727	0.28 696	0.25 724	0.20 660	0.25 726	0.16 783	0.12 749	0.14 742	0.11 710	0.09 627	0.08 575

aanetorigin	0.22 709	0.17 742	0.57 803	0.18 466	0.10 557	0.16 572	0.19 657	0.20 446	0.33 673	0.49 806	0.48 783	0.30 715	0.28 749	0.21 680	0.24 718	0.08 529	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.10 664	0.09 626

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 709	0.21 776	0.25 710	0.26 764	0.11 628	0.24 709	0.14 335	0.39 772	0.24 567	0.32 766	0.36 727	0.30 715	0.21 694	0.19 641	0.22 694	0.17 790	0.14 775	0.21 796	0.16 782	0.13 731	0.12 709

RP	0.22 709	0.13 686	0.22 693	0.23 722	0.12 666	0.21 672	0.20 682	0.26 588	0.45 758	0.22 667	0.38 737	0.37 760	0.25 724	0.28 742	0.25 726	0.11 684	0.12 749	0.13 726	0.12 734	0.13 731	0.14 752

stereogan	0.22 709	0.11 638	0.21 682	0.20 632	0.12 666	0.32 764	0.19 657	0.36 750	0.45 758	0.23 682	0.39 746	0.35 755	0.27 740	0.33 766	0.23 705	0.10 647	0.12 749	0.10 656	0.10 677	0.14 752	0.14 752

GANet	0.22 709	0.13 686	0.21 682	0.25 752	0.14 720	0.23 700	0.22 720	0.42 785	0.27 620	0.31 758	0.43 772	0.37 760	0.29 754	0.23 706	0.23 705	0.10 647	0.12 749	0.10 656	0.09 632	0.10 664	0.08 575

MDST_ROB	0.22 709	0.10 609	0.18 638	0.18 466	0.11 628	0.40 795	0.19 657	0.44 799	0.42 740	0.40 788	0.40 749	0.29 705	0.21 694	0.27 733	0.19 656	0.11 684	0.10 717	0.14 742	0.11 710	0.10 664	0.08 575

XPNet_ROB	0.22 709	0.12 657	0.20 670	0.22 700	0.13 693	0.22 686	0.19 657	0.35 742	0.40 731	0.30 751	0.40 749	0.38 766	0.27 740	0.26 729	0.29 766	0.15 759	0.10 717	0.10 656	0.10 677	0.13 731	0.12 709

PSMNet_ROB	0.22 709	0.12 657	0.15 532	0.27 773	0.15 741	0.25 719	0.36 823	0.43 791	0.37 714	0.27 722	0.33 704	0.32 738	0.23 707	0.21 680	0.27 748	0.12 711	0.08 651	0.13 726	0.11 710	0.10 664	0.09 626

MSAF-DinoV2	0.23 723	0.11 638	0.25 710	0.17 351	0.10 557	0.28 751	0.17 551	0.38 766	0.56 798	0.21 651	0.27 648	0.47 798	0.28 749	0.36 780	0.40 813	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.09 632	0.12 710	0.11 687

Wz-Net-MNSev	0.23 723	0.13 686	0.33 756	0.20 632	0.15 741	0.36 784	0.25 767	0.34 726	0.45 758	0.29 745	0.41 760	0.39 771	0.19 670	0.25 724	0.27 748	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.12 710	0.10 659

DDUNet	0.23 723	0.18 757	0.22 693	0.22 700	0.15 741	0.25 719	0.24 747	0.30 670	0.31 661	0.31 758	0.37 730	0.34 749	0.26 733	0.25 724	0.21 680	0.18 794	0.13 763	0.17 775	0.11 710	0.16 780	0.17 787

APVNet	0.23 723	0.12 657	0.20 670	0.18 466	0.14 720	0.32 764	0.31 811	0.40 775	0.33 673	0.27 722	0.40 749	0.30 715	0.29 754	0.27 733	0.25 726	0.11 684	0.12 749	0.11 689	0.14 753	0.12 710	0.13 729

AF-Net	0.23 723	0.17 742	0.17 602	0.27 773	0.13 693	0.26 731	0.24 747	0.33 711	0.51 783	0.25 708	0.33 704	0.39 771	0.27 740	0.28 742	0.26 742	0.11 684	0.10 717	0.16 766	0.12 734	0.11 687	0.11 687

edge stereo	0.23 723	0.14 703	0.21 682	0.21 675	0.13 693	0.24 709	0.16 512	0.32 694	0.42 740	0.32 766	0.40 749	0.39 771	0.35 783	0.25 724	0.25 726	0.13 732	0.11 733	0.14 742	0.11 710	0.12 710	0.14 752

Nwc_Net	0.23 723	0.17 742	0.22 693	0.25 752	0.15 741	0.25 719	0.27 783	0.38 766	0.39 726	0.22 667	0.41 760	0.30 715	0.29 754	0.28 742	0.25 726	0.11 684	0.10 717	0.17 775	0.20 800	0.10 664	0.11 687

RTSC	0.23 723	0.13 686	0.30 743	0.21 675	0.13 693	0.29 755	0.17 551	0.36 750	0.68 825	0.27 722	0.34 715	0.30 715	0.22 701	0.32 762	0.31 779	0.10 647	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.13 731	0.14 752

RYNet	0.23 723	0.12 657	0.22 693	0.19 558	0.17 767	0.47 804	0.26 778	0.39 772	0.49 773	0.24 695	0.29 674	0.34 749	0.24 716	0.20 660	0.31 779	0.10 647	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.14 752	0.15 766

NaN_ROB	0.23 723	0.20 769	0.25 710	0.25 752	0.13 693	0.31 761	0.27 783	0.34 726	0.41 738	0.31 758	0.31 687	0.32 738	0.23 707	0.31 757	0.22 694	0.11 684	0.17 806	0.10 656	0.11 710	0.08 557	0.09 626

ETE_ROB	0.23 723	0.17 742	0.23 701	0.25 752	0.14 720	0.26 731	0.29 800	0.32 694	0.37 714	0.28 735	0.37 730	0.45 790	0.27 740	0.28 742	0.27 748	0.11 684	0.09 690	0.12 712	0.10 677	0.14 752	0.13 729

Light-Stereo-hy	0.24 734	0.14 703	0.32 750	0.23 722	0.20 790	0.31 761	0.16 512	0.34 726	0.36 706	0.25 708	0.29 674	0.43 785	0.25 724	0.26 729	0.21 680	0.13 732	0.13 763	0.24 808	0.23 814	0.16 780	0.18 794

w-ln-seven	0.24 734	0.15 713	0.58 806	0.20 632	0.14 720	0.26 731	0.22 720	0.36 750	0.62 812	0.30 751	0.40 749	0.30 715	0.23 707	0.22 698	0.28 757	0.09 598	0.09 690	0.11 689	0.10 677	0.11 687	0.10 659

SQANet	0.24 734	0.24 787	0.31 746	0.31 796	0.19 786	0.27 741	0.13 249	0.30 670	0.33 673	0.25 708	0.37 730	0.31 730	0.22 701	0.27 733	0.23 705	0.15 759	0.10 717	0.21 796	0.16 782	0.22 803	0.16 776

DeepPrunerF	0.24 734	0.17 742	0.45 784	0.26 764	0.16 755	0.23 700	0.29 800	0.37 759	0.51 783	0.27 722	0.31 687	0.24 654	0.28 749	0.22 698	0.23 705	0.15 759	0.11 733	0.20 793	0.18 796	0.12 710	0.14 752

PA-Net	0.24 734	0.18 757	0.34 759	0.28 780	0.22 802	0.22 686	0.39 829	0.29 654	0.39 726	0.22 667	0.33 704	0.25 667	0.26 733	0.21 680	0.25 726	0.10 647	0.23 831	0.15 754	0.22 810	0.09 627	0.13 729
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 734	0.15 713	0.18 638	0.34 807	0.18 778	0.24 709	0.24 747	0.34 726	0.29 645	0.31 758	0.38 737	0.38 766	0.29 754	0.23 706	0.25 726	0.15 759	0.12 749	0.18 786	0.21 807	0.13 731	0.13 729

WCMA_ROB	0.24 734	0.11 638	0.24 707	0.17 351	0.14 720	0.34 773	0.16 512	0.33 711	0.33 673	0.39 785	0.54 794	0.40 777	0.35 783	0.35 776	0.26 742	0.12 711	0.12 749	0.12 712	0.11 710	0.14 752	0.14 752

SGM_RVC	0.24 734	0.12 657	0.16 576	0.15 143	0.09 434	0.34 773	0.19 657	0.35 742	0.32 667	0.44 800	0.38 737	0.53 808	0.36 786	0.36 780	0.26 742	0.13 732	0.13 763	0.13 726	0.13 747	0.11 687	0.11 687
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 742	0.18 757	0.19 664	0.20 632	0.15 741	0.22 686	0.19 657	0.33 711	0.42 740	0.30 751	0.22 572	0.33 744	0.28 749	0.42 810	0.28 757	0.47 842	0.12 749	0.31 828	0.11 710	0.17 788	0.12 709

FSD	0.25 742	0.27 804	0.26 720	0.25 752	0.23 805	0.25 719	0.25 767	0.27 604	0.26 607	0.25 708	0.26 630	0.26 679	0.26 733	0.27 733	0.24 718	0.21 814	0.20 814	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 810

z-mn7	0.25 742	0.15 713	0.47 790	0.19 558	0.13 693	0.28 751	0.25 767	0.35 742	0.64 817	0.27 722	0.57 801	0.29 705	0.24 716	0.32 762	0.27 748	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.10 664	0.10 659

DGSMNet	0.25 742	0.19 763	0.34 759	0.21 675	0.24 809	0.24 709	0.21 700	0.36 750	0.42 740	0.25 708	0.32 697	0.38 766	0.21 694	0.29 750	0.24 718	0.13 732	0.11 733	0.14 742	0.16 782	0.23 809	0.23 809

psmorigin	0.25 742	0.16 726	0.35 765	0.17 351	0.13 693	0.24 709	0.14 335	0.34 726	0.34 686	0.41 792	0.55 795	0.41 780	0.38 790	0.35 776	0.28 757	0.11 684	0.15 784	0.11 689	0.11 710	0.12 710	0.17 787

RGC	0.25 742	0.20 769	0.29 737	0.28 780	0.16 755	0.22 686	0.23 735	0.33 711	0.44 754	0.27 722	0.40 749	0.38 766	0.28 749	0.37 786	0.23 705	0.11 684	0.13 763	0.17 775	0.17 790	0.15 766	0.16 776

G-Net	0.25 742	0.17 742	0.38 771	0.23 722	0.16 755	0.51 808	0.23 735	0.29 654	0.35 700	0.36 777	0.38 737	0.31 730	0.29 754	0.28 742	0.27 748	0.11 684	0.09 690	0.12 712	0.10 677	0.16 780	0.14 752

NCC-stereo	0.25 742	0.15 713	0.31 746	0.26 764	0.17 767	0.21 672	0.31 811	0.41 780	0.40 731	0.24 695	0.38 737	0.33 744	0.29 754	0.37 786	0.28 757	0.13 732	0.11 733	0.15 754	0.22 810	0.13 731	0.13 729

Abc-Net	0.25 742	0.15 713	0.31 746	0.26 764	0.17 767	0.21 672	0.31 811	0.41 780	0.40 731	0.24 695	0.38 737	0.33 744	0.29 754	0.37 786	0.28 757	0.13 732	0.11 733	0.15 754	0.22 810	0.13 731	0.13 729
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 742	0.12 657	0.49 793	0.22 700	0.12 666	0.36 784	0.29 800	0.30 670	0.57 800	0.24 695	0.47 782	0.30 715	0.31 770	0.30 756	0.30 773	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.10 664	0.10 659

STTRV1_RVC	0.25 742	0.26 796	0.39 772	0.19 558	0.26 816	0.30 758	0.24 747	0.35 742	0.35 700	0.36 777	0.34 715	0.31 730	0.31 770	0.28 742	0.25 726	0.18 794	0.10 717	0.16 766	0.14 753	0.18 792	0.12 709

FBW_ROB	0.25 742	0.17 742	0.23 701	0.27 773	0.14 720	0.26 731	0.22 720	0.42 785	0.43 752	0.42 794	0.41 760	0.43 785	0.27 740	0.32 762	0.24 718	0.09 598	0.15 784	0.15 754	0.12 734	0.12 710	0.10 659

SANet	0.25 742	0.14 703	0.29 737	0.21 675	0.11 628	0.29 755	0.25 767	0.40 775	0.65 821	0.36 777	0.40 749	0.42 782	0.27 740	0.27 733	0.25 726	0.12 711	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.13 731	0.12 709

LALA_ROB	0.25 742	0.16 726	0.23 701	0.27 773	0.17 767	0.27 741	0.27 783	0.42 785	0.38 720	0.33 770	0.39 746	0.51 804	0.26 733	0.29 750	0.28 757	0.16 783	0.09 690	0.13 726	0.12 734	0.13 731	0.13 729

DStereoSA	0.26 756	0.19 763	0.39 772	0.27 773	0.17 767	0.23 700	0.21 700	0.50 811	0.60 807	0.22 667	0.30 681	0.29 705	0.34 779	0.40 802	0.29 766	0.12 711	0.11 733	0.16 766	0.14 753	0.15 766	0.12 709

zh-sn7	0.26 756	0.17 742	0.55 799	0.24 739	0.14 720	0.25 719	0.25 767	0.34 726	0.49 773	0.29 745	0.55 795	0.29 705	0.32 773	0.37 786	0.33 792	0.10 647	0.10 717	0.11 689	0.11 710	0.12 710	0.12 709

zh-mn7	0.26 756	0.15 713	0.59 808	0.19 558	0.14 720	0.24 709	0.22 720	0.35 742	0.63 815	0.35 774	0.67 811	0.31 730	0.25 724	0.31 757	0.26 742	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.09 627	0.11 687

Wz-Net-SNSev	0.26 756	0.17 742	0.46 787	0.25 752	0.14 720	0.26 731	0.24 747	0.38 766	0.57 800	0.30 751	0.56 797	0.39 771	0.26 733	0.24 718	0.32 784	0.10 647	0.09 690	0.10 656	0.11 710	0.11 687	0.11 687

SHD	0.26 756	0.15 713	0.31 746	0.24 739	0.18 778	0.23 700	0.15 437	0.39 772	0.72 830	0.32 766	0.42 769	0.36 757	0.29 754	0.33 766	0.30 773	0.13 732	0.11 733	0.14 742	0.13 747	0.16 780	0.20 803

ADCMid	0.26 756	0.15 713	0.42 781	0.20 632	0.14 720	0.25 719	0.26 778	0.35 742	0.40 731	0.37 782	0.45 776	0.34 749	0.42 804	0.36 780	0.36 798	0.10 647	0.09 690	0.11 689	0.11 710	0.13 731	0.13 729

AnyNet_C32	0.26 756	0.16 726	0.39 772	0.20 632	0.17 767	0.26 731	0.31 811	0.32 694	0.45 758	0.31 758	0.50 786	0.30 715	0.34 779	0.41 809	0.36 798	0.12 711	0.12 749	0.12 712	0.14 753	0.14 752	0.15 766

ADCPNet	0.26 756	0.17 742	0.62 813	0.21 675	0.15 741	0.36 784	0.25 767	0.33 711	0.37 714	0.31 758	0.41 760	0.36 757	0.29 754	0.29 750	0.34 796	0.12 711	0.10 717	0.11 689	0.12 734	0.14 752	0.13 729

DStereoFS	0.27 764	0.22 780	0.32 750	0.23 722	0.15 741	0.23 700	0.21 700	0.52 817	0.49 773	0.28 735	0.45 776	0.34 749	0.36 786	0.53 827	0.29 766	0.13 732	0.11 733	0.15 754	0.13 747	0.17 788	0.17 787

DispFullNet	0.27 764	0.22 780	0.66 817	0.28 780	0.17 767	0.27 741	0.17 551	0.34 726	0.57 800	0.27 722	0.37 730	0.43 785	0.24 716	0.39 793	0.25 726	0.12 711	0.06 535	0.19 788	0.11 710	0.23 809	0.16 776

MeshStereo	0.27 764	0.13 686	0.18 638	0.15 143	0.11 628	0.33 768	0.24 747	0.41 780	0.36 706	0.53 809	0.58 805	0.67 820	0.41 800	0.36 780	0.27 748	0.14 754	0.13 763	0.13 726	0.11 710	0.11 687	0.11 687
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
PSMNet-RUCA	0.28 767	0.33 818	0.42 781	0.36 815	0.32 824	0.18 614	0.20 682	0.42 785	0.30 651	0.33 770	0.41 760	0.40 777	0.24 716	0.31 757	0.20 666	0.19 804	0.11 733	0.25 809	0.15 774	0.22 803	0.16 776

CC-Net-ROB	0.28 767	0.31 816	0.36 769	0.30 793	0.15 741	0.25 719	0.19 657	0.45 802	0.34 686	0.39 785	0.37 730	0.39 771	0.31 770	0.27 733	0.27 748	0.24 826	0.18 808	0.30 827	0.23 814	0.19 798	0.15 766

DPSNet	0.28 767	0.16 726	0.33 756	0.18 466	0.13 693	0.55 813	0.42 832	0.52 817	0.68 825	0.29 745	0.38 737	0.39 771	0.30 765	0.32 762	0.23 705	0.11 684	0.10 717	0.11 689	0.08 582	0.20 800	0.16 776

PDISCO_ROB	0.28 767	0.16 726	0.28 728	0.28 780	0.20 790	0.33 768	0.27 783	0.45 802	0.58 803	0.28 735	0.41 760	0.45 790	0.30 765	0.34 771	0.35 797	0.12 711	0.09 690	0.17 775	0.16 782	0.17 788	0.13 729

Wz-Net-TNSev	0.29 771	0.20 769	0.69 825	0.19 558	0.15 741	0.38 790	0.27 783	0.36 750	0.56 798	0.35 774	0.42 769	0.45 790	0.39 793	0.33 766	0.31 779	0.13 732	0.13 763	0.10 656	0.12 734	0.15 766	0.15 766

WZ-Net	0.29 771	0.17 742	0.82 839	0.23 722	0.16 755	0.35 778	0.29 800	0.40 775	0.59 806	0.24 695	0.57 801	0.37 760	0.25 724	0.34 771	0.37 802	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.14 752	0.16 776

XQC	0.29 771	0.23 784	0.53 795	0.29 789	0.19 786	0.36 784	0.28 789	0.37 759	0.58 803	0.31 758	0.31 687	0.37 760	0.30 765	0.39 793	0.39 810	0.13 732	0.09 690	0.15 754	0.12 734	0.18 792	0.18 794

MultiAttention	0.30 774	0.08 442	0.15 532	0.19 558	0.13 693	1.56 858	1.33 869	0.36 750	0.36 706	0.20 634	0.21 554	0.24 654	0.11 454	0.39 793	0.18 641	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.11 687	0.09 626

ccnet	0.30 774	0.28 807	0.24 707	0.20 632	0.28 819	0.41 798	0.22 720	0.46 805	0.33 673	0.37 782	0.46 779	0.37 760	0.30 765	0.40 802	0.43 820	0.23 824	0.14 775	0.21 796	0.17 790	0.23 809	0.19 800

EDNetEfficient	0.30 774	0.24 787	1.18 850	0.18 466	0.10 557	0.20 659	0.20 682	0.21 470	0.61 809	0.74 837	0.56 797	0.30 715	0.40 798	0.23 706	0.32 784	0.09 598	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.10 659

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 774	0.24 787	0.30 743	0.36 815	0.16 755	0.36 784	0.31 811	0.34 726	0.43 752	0.41 792	0.46 779	0.38 766	0.30 765	0.35 776	0.29 766	0.19 804	0.20 814	0.26 810	0.29 826	0.18 792	0.19 800

ADCS	0.30 774	0.19 763	0.48 792	0.21 675	0.18 778	0.29 755	0.24 747	0.42 785	0.64 817	0.40 788	0.50 786	0.40 777	0.37 788	0.40 802	0.43 820	0.13 732	0.13 763	0.13 726	0.14 753	0.16 780	0.16 776

CSAN	0.30 774	0.24 787	0.28 728	0.34 807	0.19 786	0.34 773	0.42 832	0.38 766	0.51 783	0.38 784	0.40 749	0.44 789	0.34 779	0.29 750	0.31 779	0.19 804	0.16 801	0.19 788	0.19 797	0.14 752	0.15 766

AANet	0.31 780	0.20 769	1.05 847	0.16 249	0.13 693	0.23 700	0.16 512	0.30 670	0.64 817	0.60 820	0.53 790	0.46 794	0.39 793	0.23 706	0.33 792	0.12 711	0.10 717	0.11 689	0.10 677	0.13 731	0.12 709

GANetREF_RVC	0.31 780	0.34 819	0.29 737	0.35 812	0.16 755	0.33 768	0.42 832	0.48 808	0.52 789	0.35 774	0.35 720	0.34 749	0.32 773	0.40 802	0.33 792	0.27 828	0.20 814	0.29 825	0.15 774	0.19 798	0.18 794
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
MSMD_ROB	0.31 780	0.26 796	0.26 720	0.24 739	0.21 799	0.34 773	0.25 767	0.34 726	0.39 726	0.40 788	0.69 815	0.45 790	0.41 800	0.34 771	0.28 757	0.20 811	0.20 814	0.26 810	0.25 817	0.23 809	0.22 807

PM Graph cmp D40	0.32 783	0.16 726	0.27 723	0.19 558	0.13 693	0.32 764	0.21 700	0.43 791	0.58 803	0.56 815	0.73 822	0.71 830	0.47 815	0.40 802	0.38 806	0.15 759	0.15 784	0.15 754	0.14 753	0.12 710	0.13 729

PatchMatch Graph Cmp	0.33 784	0.16 726	0.27 723	0.19 558	0.13 693	0.33 768	0.21 700	0.44 799	0.63 815	0.57 818	0.84 836	0.69 824	0.46 814	0.39 793	0.38 806	0.15 759	0.15 784	0.15 754	0.14 753	0.12 710	0.13 729

FC-DCNN v2	0.33 784	0.28 807	0.28 728	0.26 764	0.23 805	0.39 793	0.29 800	0.41 780	0.44 754	0.46 803	0.57 801	0.51 804	0.41 800	0.38 791	0.30 773	0.21 814	0.20 814	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 810

FCDSN-DC	0.33 784	0.28 807	0.28 728	0.30 793	0.24 809	0.39 793	0.28 789	0.43 791	0.42 740	0.44 800	0.53 790	0.51 804	0.42 804	0.37 786	0.30 773	0.21 814	0.20 814	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.25 815
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 784	0.22 780	0.58 806	0.31 796	0.15 741	0.36 784	0.17 551	0.54 824	0.46 767	0.47 805	0.56 797	0.58 811	0.39 793	0.36 780	0.38 806	0.15 759	0.15 784	0.18 786	0.21 807	0.16 780	0.16 776

FC-DCNN	0.33 784	0.28 807	0.28 728	0.26 764	0.23 805	0.38 790	0.29 800	0.40 775	0.44 754	0.46 803	0.56 797	0.51 804	0.41 800	0.38 791	0.31 779	0.21 814	0.20 814	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 810

PASM	0.33 784	0.25 793	0.51 794	0.28 780	0.27 817	0.30 758	0.31 811	0.35 742	0.51 783	0.36 777	0.40 749	0.47 798	0.35 783	0.34 771	0.36 798	0.23 824	0.26 834	0.26 810	0.28 825	0.23 809	0.21 804

SGM-ForestM	0.33 784	0.12 657	0.17 602	0.16 249	0.11 628	0.42 800	0.20 682	0.43 791	0.53 794	0.53 809	0.57 801	1.41 856	0.44 812	0.42 810	0.29 766	0.14 754	0.16 801	0.16 766	0.16 782	0.12 710	0.13 729

PM Cens cmp D40	0.34 791	0.15 713	0.20 670	0.17 351	0.13 693	0.40 795	0.21 700	0.51 815	0.52 789	0.64 823	0.74 825	0.84 836	0.50 819	0.46 815	0.39 810	0.15 759	0.15 784	0.16 766	0.14 753	0.13 731	0.13 729

PatchMatch Cens Cmp	0.34 791	0.15 713	0.21 682	0.17 351	0.13 693	0.42 800	0.21 700	0.48 808	0.53 794	0.69 828	0.81 834	0.88 837	0.52 823	0.45 814	0.37 802	0.15 759	0.15 784	0.16 766	0.15 774	0.13 731	0.13 729

LSM	0.34 791	0.21 776	0.62 813	0.27 773	0.62 846	0.35 778	0.26 778	0.43 791	0.49 773	0.45 802	0.60 809	0.42 782	0.37 788	0.35 776	0.26 742	0.13 732	0.21 824	0.14 742	0.16 782	0.18 792	0.34 828

TARStereo(FT)	0.37 794	0.26 796	0.32 750	0.42 823	0.20 790	0.78 835	1.22 866	0.43 791	0.42 740	0.33 770	0.53 790	0.48 801	0.38 790	0.33 766	0.32 784	0.17 790	0.14 775	0.21 796	0.15 774	0.23 809	0.12 709

2222	0.37 794	0.26 796	0.32 750	0.42 823	0.20 790	0.78 835	1.22 866	0.43 791	0.42 740	0.33 770	0.53 790	0.48 801	0.38 790	0.33 766	0.32 784	0.17 790	0.14 775	0.21 796	0.15 774	0.23 809	0.12 709

GCST	0.37 794	0.42 827	0.27 723	1.03 857	0.39 826	0.18 614	0.08 9	0.21 470	0.18 450	0.28 735	0.25 616	0.15 508	0.12 492	0.16 549	0.14 544	0.64 853	0.43 846	0.75 851	0.65 851	0.64 846	0.46 839

AnyNet_C01	0.37 794	0.26 796	1.41 855	0.22 700	0.17 767	0.51 808	0.28 789	0.36 750	0.40 731	0.39 785	0.75 827	0.46 794	0.39 793	0.46 815	0.50 832	0.13 732	0.13 763	0.13 726	0.14 753	0.14 752	0.16 776

otaku	0.39 798	0.38 823	0.53 795	0.44 826	0.28 819	0.57 815	0.24 747	0.42 785	0.62 812	0.40 788	0.50 786	0.46 794	0.34 779	0.40 802	0.33 792	0.30 829	0.30 838	0.39 833	0.33 831	0.30 828	0.29 822

ACVNet-4b	0.39 798	0.53 830	0.56 800	0.45 827	0.24 809	0.46 803	0.18 608	0.50 811	0.64 817	0.42 794	0.45 776	0.60 812	0.27 740	0.34 771	0.24 718	0.33 832	0.14 775	0.48 837	0.42 838	0.31 831	0.27 821

PVD	0.40 800	0.21 776	0.40 776	0.32 799	0.23 805	0.30 758	0.45 836	0.53 821	0.97 851	0.55 812	0.80 833	0.54 809	0.60 836	0.53 827	0.40 813	0.19 804	0.14 775	0.17 775	0.14 753	0.24 818	0.32 826

Ntro	0.41 801	0.40 825	0.54 797	0.46 830	0.30 823	0.64 822	0.24 747	0.47 806	0.68 825	0.42 794	0.49 784	0.47 798	0.42 804	0.40 802	0.32 784	0.32 831	0.28 836	0.37 832	0.31 829	0.33 833	0.29 822

SAMSARA	0.41 801	0.28 807	0.34 759	0.55 835	0.39 826	0.85 840	1.25 868	0.49 810	0.52 789	0.36 777	0.35 720	0.56 810	0.39 793	0.39 793	0.41 817	0.15 759	0.20 814	0.15 754	0.14 753	0.23 809	0.21 804

UHP(FT)	0.42 803	0.26 796	0.45 784	0.37 817	0.20 790	0.62 818	0.45 836	0.53 821	0.75 836	0.55 812	0.78 830	0.70 826	0.58 831	0.51 822	0.40 813	0.19 804	0.22 829	0.22 802	0.20 800	0.21 801	0.17 787

mmmmmm	0.42 803	0.26 796	0.45 784	0.37 817	0.20 790	0.62 818	0.45 836	0.53 821	0.75 836	0.55 812	0.78 830	0.70 826	0.58 831	0.51 822	0.40 813	0.19 804	0.22 829	0.22 802	0.20 800	0.21 801	0.17 787

ELAS_RVC	0.42 803	0.29 814	0.33 756	0.28 780	0.24 809	0.56 814	0.38 827	0.50 811	0.61 809	0.74 837	0.76 828	0.67 820	0.56 828	0.55 830	0.42 819	0.22 818	0.21 824	0.27 814	0.26 818	0.27 826	0.26 819
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 803	0.29 814	0.34 759	0.28 780	0.24 809	0.63 821	0.37 824	0.52 817	0.52 789	0.72 834	0.82 835	0.68 822	0.56 828	0.52 825	0.45 826	0.22 818	0.21 824	0.27 814	0.26 818	0.26 824	0.26 819
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 807	0.26 796	0.54 797	0.33 804	0.27 817	0.51 808	0.30 810	0.54 824	0.79 843	0.64 823	0.71 820	0.75 832	0.58 831	0.47 817	0.45 826	0.22 818	0.21 824	0.27 814	0.26 818	0.29 827	0.25 815

light-stereo	0.44 808	0.27 804	0.64 816	0.61 837	0.50 833	0.34 773	0.23 735	0.47 806	0.52 789	0.57 818	0.59 807	0.78 833	0.33 777	0.49 819	0.30 773	0.33 832	0.25 832	0.27 814	0.33 831	0.47 837	0.41 835

Consistency-Raft	0.44 808	0.40 825	0.46 787	0.37 817	0.43 830	0.42 800	0.41 830	0.57 828	0.55 796	0.32 766	0.73 822	0.32 738	0.50 819	0.42 810	0.49 831	0.39 836	0.36 843	0.45 836	0.52 847	0.42 836	0.30 824

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 808	0.39 824	0.56 800	0.40 820	0.20 790	0.66 824	0.33 820	0.54 824	0.72 830	0.71 833	0.72 821	0.62 813	0.55 826	0.52 825	0.47 828	0.20 811	0.19 813	0.29 825	0.30 828	0.24 818	0.19 800

1111	0.45 811	0.24 787	0.56 800	0.33 804	0.20 790	0.88 842	0.37 824	0.52 817	0.84 844	0.64 823	0.69 815	0.70 826	0.70 843	0.79 844	0.38 806	0.17 790	0.15 784	0.19 788	0.19 797	0.22 803	0.17 787

ACVNet_1	0.45 811	0.51 829	0.61 811	0.45 827	0.28 819	0.50 806	0.28 789	0.58 833	0.71 829	0.63 822	0.59 807	0.74 831	0.50 819	0.50 820	0.36 798	0.26 827	0.25 832	0.39 833	0.29 826	0.32 832	0.25 815

RTS	0.46 813	0.19 763	3.33 862	0.25 752	0.15 741	0.72 830	0.21 700	0.37 759	0.78 841	0.42 794	0.44 774	0.31 730	0.43 808	0.55 830	0.37 802	0.10 647	0.09 690	0.13 726	0.13 747	0.15 766	0.15 766

RTSA	0.46 813	0.19 763	3.33 862	0.25 752	0.15 741	0.72 830	0.21 700	0.37 759	0.78 841	0.42 794	0.44 774	0.31 730	0.43 808	0.55 830	0.37 802	0.10 647	0.09 690	0.13 726	0.13 747	0.15 766	0.15 766

FADE	0.46 813	0.34 819	1.12 849	0.33 804	0.25 815	0.35 778	0.29 800	0.64 839	1.07 853	0.43 799	0.41 760	0.42 782	0.53 824	0.72 842	0.54 837	0.30 829	0.21 824	0.41 835	0.38 835	0.23 809	0.22 807

MANE	0.47 816	0.28 807	0.28 728	0.27 773	0.24 809	0.50 806	0.32 819	0.57 828	0.62 812	0.74 837	1.20 854	1.21 849	0.64 838	0.54 829	0.39 810	0.22 818	0.20 814	0.27 814	0.31 829	0.26 824	0.25 815

NVStereoNet_ROB	0.47 816	0.37 822	0.47 790	0.42 823	0.29 822	0.35 778	0.35 822	0.50 811	0.61 809	0.73 835	0.94 841	0.70 826	0.68 840	0.48 818	0.62 841	0.22 818	0.33 842	0.34 831	0.34 834	0.30 828	0.31 825
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 818	0.27 804	0.61 811	0.29 789	0.20 790	0.40 795	0.19 657	0.51 815	0.66 822	0.53 809	0.91 840	1.02 840	0.59 835	0.51 822	0.58 838	0.53 846	0.32 841	0.55 843	0.40 836	0.36 834	0.38 832

LE_ROB	0.50 819	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.26 731	0.17 551	0.23 520	1.71 870	4.68 879	0.67 811	0.46 794	0.47 815	0.21 680	0.30 773	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

anonymity	0.53 820	0.58 832	0.66 817	0.41 821	0.61 845	0.54 812	0.41 830	0.57 828	0.41 738	0.56 815	0.50 786	0.50 803	0.55 826	0.59 835	0.50 832	0.58 849	0.50 856	0.51 839	0.51 845	0.52 839	0.58 842

fsdfsdds	0.54 821	0.19 763	0.72 831	0.34 807	0.18 778	0.51 808	0.33 820	0.55 827	1.06 852	0.74 837	2.30 870	1.05 842	0.89 856	0.36 780	0.48 829	0.16 783	0.16 801	0.26 810	0.19 797	0.15 766	0.15 766

RainbowNet	0.54 821	0.61 835	0.71 830	0.57 836	0.43 830	0.66 824	0.37 824	0.60 835	0.87 847	0.51 807	0.67 811	0.63 814	0.47 815	0.50 820	0.44 823	0.47 842	0.48 852	0.53 841	0.41 837	0.53 841	0.41 835

BEATNet-Init1	0.54 821	0.28 807	0.68 824	0.31 796	0.21 799	0.85 840	0.31 811	0.57 828	0.69 828	0.89 850	1.00 844	2.17 864	0.66 839	0.58 834	0.44 823	0.19 804	0.18 808	0.23 805	0.22 810	0.22 803	0.21 804

SGM+DAISY	0.57 824	0.58 832	0.67 821	0.41 821	0.55 837	0.68 826	0.51 842	0.57 828	0.46 767	0.67 826	0.70 818	0.69 824	0.57 830	0.64 838	0.58 838	0.59 850	0.49 853	0.50 838	0.50 844	0.52 839	0.59 845

SPS-STEREO	0.58 825	0.59 834	0.66 817	0.45 827	0.55 837	0.65 823	0.44 835	0.63 838	0.51 783	0.69 828	0.65 810	0.66 817	0.58 831	0.62 836	0.62 841	0.62 852	0.47 851	0.51 839	0.49 842	0.55 842	0.58 842
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 826	0.66 840	0.66 817	0.51 831	0.69 850	0.70 828	0.58 846	0.65 840	0.75 836	0.61 821	0.73 822	0.63 814	0.68 840	0.65 839	0.60 840	0.66 854	0.58 866	0.63 844	0.59 848	0.68 850	0.69 854

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 827	0.18 757	0.59 808	0.28 780	0.22 802	1.31 856	0.25 767	0.61 836	1.61 868	0.69 828	3.69 874	1.08 844	0.82 850	0.39 793	0.32 784	0.18 794	0.15 784	0.20 793	0.20 800	0.18 792	0.24 810

TestStereooo	0.66 827	0.18 757	0.59 808	0.28 780	0.22 802	1.31 856	0.25 767	0.61 836	1.61 868	0.69 828	3.69 874	1.08 844	0.82 850	0.39 793	0.32 784	0.18 794	0.15 784	0.20 793	0.20 800	0.18 792	0.24 810

IMH-64-1	0.66 827	0.62 836	0.69 825	0.72 840	0.51 834	0.60 816	0.51 842	0.92 849	0.84 844	0.75 841	1.02 845	0.81 834	0.78 847	0.80 845	0.50 832	0.43 838	0.46 847	0.72 848	0.48 840	0.55 842	0.40 833

IMH-64	0.66 827	0.62 836	0.69 825	0.72 840	0.51 834	0.60 816	0.51 842	0.92 849	0.84 844	0.75 841	1.02 845	0.81 834	0.78 847	0.80 845	0.50 832	0.43 838	0.46 847	0.72 848	0.48 840	0.55 842	0.40 833

ACVNet_2	0.67 831	0.68 841	0.70 828	0.64 838	0.41 828	0.75 833	0.50 841	0.98 855	1.38 863	0.90 851	1.09 848	1.04 841	0.74 845	0.55 830	0.48 829	0.43 838	0.40 845	0.53 841	0.45 839	0.48 838	0.36 830

relurobot	0.70 832	0.79 846	0.75 833	0.85 847	0.72 854	0.62 818	0.77 857	0.59 834	0.72 830	0.75 841	0.69 815	0.66 817	0.73 844	0.63 837	0.67 846	0.73 856	0.65 869	0.69 847	0.65 851	0.69 852	0.67 852

IMH	0.72 833	0.65 838	0.70 828	0.77 842	0.54 836	0.71 829	0.56 845	0.99 857	1.08 854	0.82 845	1.09 848	0.89 838	0.88 854	0.88 853	0.53 836	0.44 841	0.50 856	0.75 851	0.51 845	0.58 845	0.42 837

PWCK	0.72 833	0.95 853	0.99 845	0.77 842	0.32 824	0.79 837	0.38 827	0.92 849	0.90 848	0.96 856	0.76 828	0.97 839	0.62 837	0.87 851	0.68 847	0.73 856	0.46 847	0.76 853	0.49 842	0.71 855	0.44 838

JetBlue	0.73 835	0.46 828	1.21 853	0.52 832	0.47 832	2.16 860	0.67 852	0.78 843	0.72 830	0.70 832	0.79 832	1.21 849	0.84 852	1.06 862	1.04 861	0.40 837	0.28 836	0.33 830	0.33 831	0.30 828	0.34 828

relubot	0.74 836	0.83 848	0.78 837	0.91 852	0.79 855	0.68 826	0.77 857	0.70 841	0.76 840	0.83 846	0.74 825	0.68 822	0.81 849	0.66 840	0.74 852	0.74 858	0.71 870	0.68 846	0.65 851	0.69 852	0.67 852

TorneroNet-64	0.76 837	0.73 843	0.77 836	0.78 844	0.58 842	0.94 846	0.58 846	0.85 846	1.26 858	0.67 826	0.88 838	1.41 856	0.76 846	0.87 851	0.68 847	0.49 844	0.46 847	0.73 850	0.59 848	0.68 850	0.54 841

MADNet+	0.76 837	0.72 842	3.76 865	0.67 839	0.41 828	0.99 847	0.97 864	0.72 842	0.75 836	0.52 808	0.58 805	0.64 816	0.68 840	0.89 854	1.04 861	0.35 834	0.36 843	0.28 824	0.23 814	0.38 835	0.33 827

WAO-7	0.80 839	0.78 845	0.57 803	0.85 847	0.67 849	0.76 834	0.69 855	1.07 860	1.30 860	0.90 851	1.20 854	1.05 842	0.93 857	0.71 841	0.68 847	0.60 851	0.62 867	0.67 845	0.68 856	0.64 846	0.59 845

WAO-6	0.82 840	0.81 847	0.63 815	0.87 850	0.63 847	0.79 837	0.60 848	0.98 855	1.52 867	0.91 854	0.97 843	1.08 844	1.04 861	0.72 842	0.70 850	0.72 855	0.49 853	0.91 859	0.71 857	0.70 854	0.59 845

TorneroNet	0.83 841	0.75 844	0.83 841	0.85 847	0.63 847	1.03 850	0.65 850	0.96 853	1.14 856	0.80 844	1.10 850	1.36 854	0.88 854	0.95 858	0.82 856	0.57 847	0.49 853	0.79 856	0.66 855	0.74 858	0.64 851

LVE	0.84 842	0.87 851	0.86 842	0.81 845	0.56 839	1.09 852	0.66 851	1.07 860	1.45 865	0.97 857	1.23 856	1.11 847	0.86 853	0.84 848	0.72 851	0.49 844	0.56 863	0.76 853	0.60 850	0.66 848	0.60 848

Dean	0.88 843	0.88 852	0.81 838	0.82 846	0.57 840	0.91 843	0.62 849	1.17 870	1.71 870	1.15 864	1.16 852	1.31 853	1.00 860	0.82 847	0.83 857	0.57 847	0.56 863	0.78 855	0.65 851	0.67 849	0.58 842

WAO-8	0.92 844	0.83 848	0.67 821	0.94 854	0.70 851	0.92 844	0.68 853	1.08 862	1.80 872	1.06 861	1.42 858	1.29 851	1.08 863	0.86 849	0.80 854	0.74 858	0.54 860	0.86 857	0.75 858	0.71 855	0.63 849

Venus	0.92 844	0.83 848	0.67 821	0.94 854	0.70 851	0.92 844	0.68 853	1.08 862	1.80 872	1.06 861	1.42 858	1.29 851	1.08 863	0.86 849	0.80 854	0.74 858	0.54 860	0.86 857	0.75 858	0.71 855	0.63 849

UNDER WATER-64	0.97 846	0.96 854	1.48 857	0.88 851	0.57 840	1.24 855	0.90 862	0.78 843	0.96 850	1.05 859	0.85 837	1.56 861	1.26 867	0.97 860	0.99 859	0.88 863	0.57 865	1.04 863	0.88 862	0.81 859	0.75 855

notaker	0.98 847	1.13 856	1.02 846	1.14 859	0.81 856	0.73 832	0.69 855	0.94 852	1.15 857	1.19 866	1.19 853	1.41 856	1.17 866	1.10 864	0.74 852	0.82 862	0.64 868	1.18 865	0.79 860	1.02 862	0.82 858

UNDER WATER	0.99 848	1.00 855	1.47 856	1.00 856	0.71 853	1.18 854	0.86 860	0.81 845	1.09 855	1.02 858	0.90 839	1.53 860	1.26 867	1.06 862	1.02 860	0.79 861	0.54 860	1.02 861	0.88 862	0.83 860	0.75 855

ktn	1.02 849	1.23 858	0.82 839	1.24 861	0.86 858	1.00 849	0.86 860	0.96 853	1.37 862	1.05 859	1.12 851	1.16 848	1.06 862	0.95 858	0.62 841	1.28 876	0.71 870	1.39 869	0.83 861	1.06 864	0.77 857

KSHMR	1.10 850	1.19 857	0.90 844	1.26 862	1.00 860	0.99 847	0.96 863	1.13 868	1.35 861	1.16 865	1.28 857	1.40 855	0.97 859	1.03 861	0.93 858	1.03 871	1.08 875	1.20 866	1.03 866	1.03 863	0.98 860

DPSimNet_ROB	1.14 851	1.25 859	0.87 843	1.15 860	0.90 859	1.15 853	1.18 865	1.20 871	1.26 858	1.45 868	1.05 847	1.44 859	1.13 865	0.92 857	1.70 865	1.47 877	0.52 859	1.22 867	1.04 867	0.92 861	1.03 861

HanzoNet	1.31 852	1.29 860	1.22 854	1.13 858	0.85 857	1.05 851	0.84 859	1.06 859	1.47 866	1.66 869	1.63 860	2.48 866	1.78 870	1.63 866	1.69 863	1.27 875	0.80 874	1.32 868	1.02 865	1.07 865	0.90 859

JetRed	1.66 853	1.51 862	3.09 861	0.93 853	1.21 861	5.28 869	1.61 871	1.29 872	1.42 864	1.84 870	1.77 861	1.59 862	0.95 858	1.43 865	2.51 875	0.91 865	1.61 877	0.93 860	0.91 864	1.36 866	1.03 861

ply	1.68 854	0.65 838	0.35 765	0.53 833	0.60 843	0.49 805	0.46 840	1.83 874	0.66 822	0.31 758	2.03 862	2.58 867	3.28 876	3.71 876	5.37 877	1.25 873	0.79 872	1.94 879	1.64 870	3.83 876	1.25 864

UHP(ZeroShot)	1.91 855	0.25 793	1.18 850	0.34 807	0.18 778	5.77 870	0.24 747	0.87 847	3.44 875	2.38 873	11.09 888	6.66 881	3.09 874	0.90 855	0.65 844	0.18 794	0.14 775	0.19 788	0.17 790	0.22 803	0.16 776

UHP	1.91 855	0.25 793	1.18 850	0.34 807	0.18 778	5.77 870	0.24 747	0.87 847	3.44 875	2.38 873	11.09 888	6.66 881	3.09 874	0.90 855	0.65 844	0.18 794	0.14 775	0.19 788	0.17 790	0.22 803	0.16 776

MADNet++	1.97 857	1.75 863	1.66 858	1.83 864	1.69 864	2.38 861	1.45 870	2.36 877	2.11 874	2.58 876	2.37 871	2.25 865	2.21 872	2.28 867	2.36 871	1.87 878	1.67 878	1.53 870	1.34 869	1.87 868	1.78 867

xbf	2.24 858	0.55 831	0.35 765	0.53 833	0.60 843	5.03 868	5.37 878	1.83 874	0.66 822	2.26 872	2.03 862	2.58 867	3.28 876	3.71 876	5.37 877	1.25 873	0.79 872	1.94 879	1.64 870	3.83 876	1.25 864

Selective-IGEV-i1pa	2.90 859	3.64 868	0.72 831	0.29 789	0.14 720	10.70 878	0.45 836	4.60 878	3.77 877	3.60 877	7.07 877	3.52 869	2.16 871	13.72 892	2.40 873	0.37 835	0.15 784	0.13 726	0.10 677	0.15 766	0.36 830

coex-ft	3.24 860	0.35 821	57.83 904	0.18 466	0.13 693	0.27 741	0.23 735	0.28 630	0.72 830	1.89 871	0.70 818	0.43 785	0.47 815	0.29 750	0.43 820	0.09 598	0.09 690	0.12 712	0.09 632	0.14 752	0.14 752

ASD4	3.59 861	3.47 867	2.05 859	1.75 863	2.54 866	9.22 875	17.86 883	2.29 876	5.54 879	2.49 875	2.86 872	2.05 863	3.46 878	2.77 868	5.29 876	1.23 872	1.36 876	1.13 864	1.33 868	1.71 867	1.50 866

noway2	3.63 862	5.25 877	3.83 866	12.30 883	11.84 880	4.62 864	3.98 873	1.03 858	0.50 781	0.91 854	2.05 864	6.21 880	0.40 798	2.96 869	2.36 871	0.95 866	0.14 775	1.90 874	1.76 874	5.79 879	3.81 877

zzzz4	3.65 863	5.61 882	4.02 871	12.30 883	11.85 883	4.60 862	3.99 874	1.11 866	0.45 758	0.87 848	2.08 866	6.08 876	0.43 808	3.05 870	2.22 866	0.96 868	0.15 784	1.91 875	1.76 874	5.84 881	3.78 873

noway1	3.65 863	5.60 881	3.99 869	12.30 883	11.85 883	4.61 863	4.00 876	1.11 866	0.45 758	0.87 848	2.08 866	6.09 877	0.43 808	3.05 870	2.22 866	0.96 868	0.15 784	1.91 875	1.76 874	5.84 881	3.79 874

noway4	3.66 865	5.59 880	3.99 869	12.28 881	11.84 880	4.70 866	4.02 877	1.16 869	0.47 770	0.84 847	2.09 868	6.05 875	0.42 804	3.08 872	2.23 869	0.95 866	0.15 784	1.91 875	1.75 873	5.88 883	3.80 876

noway3	3.67 866	5.34 878	3.88 867	12.29 882	11.84 880	4.64 865	3.99 874	1.08 862	0.50 781	0.90 851	2.07 865	6.19 879	0.45 813	3.36 874	2.45 874	0.97 870	0.15 784	1.91 875	1.76 874	5.79 879	3.82 878

TCMNet-wrong-test	3.69 867	5.54 879	3.91 868	12.22 880	11.75 879	4.77 867	3.86 872	1.08 862	0.74 835	1.13 863	2.21 869	6.16 878	0.53 824	3.43 875	2.33 870	0.90 864	0.20 814	1.85 872	1.69 872	5.71 878	3.79 874

tt	4.65 868	0.07 279	3.54 864	2.01 865	1.55 862	10.25 876	16.66 882	8.90 887	5.03 878	1.33 867	0.96 842	4.71 870	4.74 879	3.33 873	5.86 880	6.06 886	10.30 893	1.87 873	2.09 879	2.61 870	1.19 863

USTest	6.16 869	2.65 866	2.79 860	6.48 872	7.21 871	14.33 880	21.38 885	6.98 886	9.55 884	5.35 882	6.12 876	5.71 874	7.69 882	6.31 881	6.75 882	1.97 879	3.38 884	1.63 871	2.14 880	2.49 869	2.35 868

xxxxx1	7.75 870	5.06 874	7.26 873	3.15 866	3.91 867	16.37 881	22.88 888	5.87 883	8.68 881	7.99 883	8.55 878	9.13 886	8.46 883	10.05 883	10.47 883	2.43 880	2.48 880	3.56 883	12.26 889	3.48 871	3.02 870

tt_ll	7.75 870	5.06 874	7.26 873	3.15 866	3.91 867	16.37 881	22.88 888	5.87 883	8.68 881	7.99 883	8.55 878	9.13 886	8.46 883	10.05 883	10.47 883	2.43 880	2.48 880	3.56 883	12.26 889	3.48 871	3.02 870

ff	7.75 870	5.06 874	7.26 873	3.15 866	3.91 867	16.37 881	22.88 888	5.87 883	8.68 881	7.99 883	8.55 878	9.13 886	8.46 883	10.05 883	10.47 883	2.43 880	2.48 880	3.56 883	12.26 889	3.48 871	3.02 870

EDNetEfficientorigin	7.92 873	0.32 817	152.98 905	0.20 632	0.10 557	0.22 686	0.17 551	0.23 520	0.60 807	0.73 835	0.67 811	0.41 780	0.51 822	0.24 718	0.41 817	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.07 493	0.12 710	0.11 687

DPSMNet_ROB	8.06 874	4.50 870	8.69 883	5.36 871	10.74 874	8.32 873	22.71 886	5.47 881	13.38 888	5.13 880	9.98 883	5.10 871	10.47 886	5.53 879	12.77 889	3.80 884	8.00 885	3.49 881	6.95 885	3.75 875	7.09 882

DGTPSM_ROB	8.06 874	4.50 870	8.69 883	5.34 869	10.73 873	8.32 873	22.71 886	5.47 881	13.38 888	5.13 880	9.98 883	5.10 871	10.47 886	5.53 879	12.77 889	3.79 883	8.00 885	3.49 881	6.95 885	3.74 874	7.09 882

PML	8.57 876	9.39 889	6.24 872	5.34 869	6.36 870	13.21 879	20.99 884	5.35 880	6.68 880	17.75 894	26.46 906	7.58 883	6.08 881	7.89 882	5.76 879	5.33 885	1.83 879	5.95 891	1.93 878	8.75 889	2.53 869

iinet-test	10.41 877	8.00 884	7.40 876	10.23 874	10.93 875	17.97 885	25.06 891	11.30 891	13.29 886	9.69 887	9.78 882	9.38 889	11.23 888	10.97 887	12.61 887	6.59 888	8.30 887	5.49 886	6.54 881	6.58 884	6.91 880

IINet	10.41 877	8.00 884	7.40 876	10.23 874	10.93 875	17.97 885	25.06 891	11.30 891	13.29 886	9.69 887	9.77 881	9.38 889	11.23 888	10.97 887	12.61 887	6.59 888	8.30 887	5.49 886	6.54 881	6.58 884	6.91 880

DLNR_Zeroshot_test	10.48 879	2.27 864	19.78 895	120.28 905	13.29 887	0.06 19	0.13 249	0.24 550	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.13 732	0.04 28	0.06 262	0.04 83	52.68 911	0.04 72

DLNR-FE	10.51 880	2.29 865	19.85 896	120.28 905	13.21 886	0.06 19	0.13 249	0.24 550	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.13 732	0.04 28	0.06 262	0.04 83	53.18 912	0.04 72

LRCNet_RVC	10.76 881	13.97 892	7.97 881	19.07 889	2.04 865	0.35 778	0.31 811	5.29 879	0.48 771	13.02 892	17.65 892	8.69 884	5.73 880	4.78 878	2.22 866	23.53 908	2.69 883	27.60 910	25.75 909	17.60 902	16.54 899

Anonymous_1	10.87 882	7.82 883	7.41 878	10.29 876	10.08 872	18.64 887	26.11 893	11.02 890	13.45 890	9.43 886	10.10 885	9.73 891	11.31 890	10.69 886	12.47 886	6.42 887	8.38 889	5.70 888	10.22 888	11.41 890	6.65 879

DPSM_ROB	11.10 883	8.47 886	7.95 879	10.84 877	11.58 877	19.10 888	26.50 896	12.02 893	14.09 891	10.38 889	10.91 886	10.39 892	11.92 891	11.67 889	13.39 891	6.99 890	8.79 890	5.82 889	6.92 883	6.97 886	7.31 884

DPSM	11.10 883	8.47 886	7.95 879	10.84 877	11.58 877	19.10 888	26.50 896	12.02 893	14.09 891	10.38 889	10.91 886	10.39 892	11.92 891	11.67 889	13.39 891	6.99 890	8.79 890	5.82 889	6.92 883	6.97 886	7.31 884

real-time stereo	11.39 885	8.89 888	8.20 882	11.30 879	12.02 885	19.45 890	26.88 898	12.26 895	14.26 895	10.59 891	11.17 890	10.62 894	12.10 893	11.90 891	14.00 893	7.07 892	8.88 892	6.06 892	7.06 887	7.42 888	7.61 886

HaxPig	15.73 886	18.55 901	19.19 894	16.92 888	15.89 888	7.80 872	7.57 879	13.37 896	10.80 885	15.40 893	14.87 891	15.95 895	14.81 894	15.67 893	15.97 896	18.96 903	16.72 894	19.47 906	18.10 903	19.45 905	19.06 900

Selective-IGEV-i16pa	19.44 887	3.95 869	1.06 848	0.21 675	0.19 786	105.21 906	0.29 800	22.78 899	47.64 911	4.27 878	59.07 911	9.08 885	2.84 873	125.10 913	5.92 881	0.18 794	0.12 749	0.09 602	0.12 734	0.12 710	0.52 840

RSGM-EC	20.15 888	4.62 872	0.75 833	16.73 886	16.97 889	21.10 891	26.46 894	10.37 888	14.13 893	18.18 895	21.56 895	22.31 906	22.50 896	21.80 895	15.71 894	62.36 911	33.86 910	20.06 907	18.04 901	19.30 903	16.22 897

acva	20.15 888	4.62 872	0.75 833	16.73 886	16.97 889	21.10 891	26.46 894	10.37 888	14.13 893	18.18 895	21.56 895	22.31 906	22.50 896	21.80 895	15.71 894	62.36 911	33.86 910	20.06 907	18.04 901	19.30 903	16.22 897

MEDIAN_ROB	20.38 890	24.05 902	23.36 899	21.18 890	21.62 891	10.51 877	8.17 880	17.68 897	15.46 896	20.04 897	19.65 893	20.30 896	20.16 895	21.17 894	21.03 897	23.81 909	21.77 904	24.98 909	23.75 908	25.01 909	23.94 903

RAFT-FEzeroshot	22.33 891	17.12 894	15.83 885	21.95 893	23.32 895	38.31 894	53.41 905	23.99 900	28.43 899	20.66 900	21.84 898	21.02 901	24.05 902	23.33 898	27.09 904	14.06 895	17.69 897	11.70 894	13.95 894	14.05 896	14.76 891

RAFT-FE	22.33 891	17.12 894	15.83 885	21.95 893	23.32 895	38.31 894	53.41 905	23.99 900	28.43 899	20.66 900	21.84 898	21.02 901	24.05 902	23.33 898	27.09 904	14.06 895	17.69 897	11.70 894	13.95 894	14.05 896	14.76 891

CasAABBNet	22.33 891	17.11 893	15.84 887	21.94 892	23.28 893	38.30 893	53.40 903	24.05 902	28.44 901	20.66 900	21.86 900	21.03 903	24.04 901	23.35 900	27.03 903	14.06 895	17.69 897	11.70 894	13.94 893	14.04 895	14.76 891

FlowAnything	22.34 894	17.13 896	15.98 888	22.00 895	23.23 892	38.39 900	53.32 901	24.19 904	28.48 902	21.00 906	21.93 902	20.83 898	23.97 899	23.44 903	26.83 899	14.04 894	17.80 903	11.63 893	14.08 899	14.00 893	14.65 887

Hybrid-DGEV	22.38 895	17.26 899	16.15 890	21.92 891	23.29 894	38.36 897	53.40 903	24.38 907	28.67 906	20.64 899	21.89 901	21.01 900	24.05 902	23.35 900	27.12 906	14.08 899	17.70 900	11.71 899	13.99 897	14.01 894	14.70 890

Selective-RAFT-Error	22.39 896	17.14 897	16.01 889	22.00 895	23.34 897	38.37 898	53.36 902	24.24 906	28.53 904	20.80 903	21.94 903	20.94 899	24.02 900	23.48 904	27.33 907	14.07 898	17.70 900	11.70 894	13.93 892	14.05 896	14.83 894

fast-reg	22.77 897	17.32 900	19.13 892	22.15 898	24.31 898	38.33 896	53.16 899	24.18 903	28.58 905	20.60 898	22.12 904	20.65 897	23.90 898	23.12 897	26.84 900	14.18 902	17.47 896	14.33 901	14.96 900	15.38 901	14.67 889

LSM0	22.80 898	17.22 898	19.17 893	22.12 897	28.90 900	38.38 899	53.27 900	24.21 905	28.36 898	20.84 905	21.11 894	21.63 904	24.25 906	23.42 902	26.98 901	14.08 899	17.39 895	11.72 900	13.98 896	14.22 900	14.66 888

AVERAGE_ROB	24.89 899	29.12 905	27.98 902	24.83 899	24.59 899	17.82 884	11.61 881	21.45 898	19.91 897	25.04 907	24.38 905	25.06 908	25.31 907	24.69 906	22.86 898	29.74 910	27.09 909	28.97 911	27.94 910	30.07 910	29.35 904

Light2-Stereo	27.33 900	1.29 860	18.08 891	9.32 873	1.62 863	1.56 858	0.22 720	1.80 873	0.91 849	26.87 908	3.25 873	5.32 873	1.68 869	105.46 912	1.69 863	12.23 893	0.50 856	161.24 913	141.86 912	21.82 908	29.88 905

zzzzzz3	32.40 901	13.78 890	19.88 897	39.27 902	40.27 903	57.81 901	73.58 909	33.27 910	42.65 907	31.40 909	32.97 907	30.93 909	36.54 910	37.48 909	43.96 910	20.77 904	26.80 907	16.44 902	20.72 904	13.41 891	16.16 895

zzz1	32.42 902	13.80 891	20.04 898	39.27 902	40.27 903	57.84 902	73.53 908	33.30 911	42.71 910	31.42 910	32.98 908	30.95 910	36.54 910	37.50 910	43.97 911	20.78 905	26.81 908	16.46 903	20.73 905	13.42 892	16.17 896

zzzz2	33.77 903	25.93 903	24.41 900	33.32 900	35.10 901	58.15 903	80.98 910	36.98 912	42.68 908	31.82 911	33.40 909	31.44 911	36.00 908	34.74 907	40.15 908	21.20 906	26.75 905	17.85 904	21.11 906	21.10 906	22.26 901

noway5	33.77 903	25.93 903	24.41 900	33.32 900	35.10 901	58.15 903	80.98 910	36.98 912	42.68 908	31.82 911	33.40 909	31.44 911	36.00 908	34.74 907	40.15 908	21.20 906	26.75 905	17.85 904	21.11 906	21.10 906	22.26 901

test_example2	97.69 905	92.93 906	45.57 903	96.02 904	109.84 905	88.44 905	93.70 912	25.54 909	94.63 912	130.46 914	126.87 913	58.93 913	75.48 912	87.99 911	77.94 912	150.16 913	221.11 912	76.29 912	98.21 911	108.42 913	95.33 906

ccccc	243.87 906	285.89 907	306.04 906	366.70 907	366.78 906	118.88 907	141.79 913	113.97 914	107.77 913	125.77 913	108.41 912	120.54 914	160.89 913	252.62 914	276.01 913	382.79 914	352.84 913	254.30 914	222.62 913	426.61 914	386.14 907

TADF							0.16 512	0.18 391	0.21 521	0.11 360	0.07 109	0.09 311	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230

RSGM							0.14 335	0.17 357	0.13 280	0.11 360	0.09 241	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230

AHVO							0.21 700	0.32 694	0.33 673	0.14 483	0.35 720	0.25 667	0.20 684	0.39 793	0.25 726	0.09 598	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.11 687

MCPF							0.19 657	0.23 520	0.28 636	0.12 406	0.14 412	0.22 627	0.15 586	0.20 660	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230

DSFM							0.21 700	0.32 694	0.33 673	0.14 483	0.35 720	0.25 667	0.20 684	0.39 793	0.25 726	0.09 598	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.11 687

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 905	24.57 908	28.49 903	20.83 904	21.79 897	21.71 905	24.18 905	24.35 905	26.98 901	14.13 901	17.72 902	11.70 894	14.00 898	14.08 899

PatchMatch		0.16 726		0.19 558		0.32 764		0.43 791		0.56 815		0.66 817		0.42 810		0.15 759		0.15 754		0.12 710

GS-Stereo							0.14 335	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.05 4	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

Low-res two-view benchmark