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

FORCE_6	0.07 10	0.07 285	0.04 1	0.18 454	0.05 4	0.09 192	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

GFORCE	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.20 617	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.08 36	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 426	0.05 2	0.20 617	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

F4.4	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.15 253	0.04 2	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

F8.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.19 542	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.05 6	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 518	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.27 583	0.41 696	0.05 2	0.33 669	0.14 447	0.16 577	0.20 627	0.19 622	0.08 501	0.06 503	0.17 736	0.15 733	0.07 456	0.08 545

monster-pro	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 426	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.08 36	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.06 7	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

F5.5	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.19 542	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.12 120	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_5	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.04 2	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

rgla	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

416test1013	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

416test	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

testmc14	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.08 16	0.08 51	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

LACA2	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.11 84	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.15 253	0.12 208	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

monsterstereo	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.16 299	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 129	0.05 51	0.06 15	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.13 165	0.15 321	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

CREStereo++_RVC	0.08 129	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.14 384	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95
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
MGW-Stereo-1	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt7	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.03 2

DNSM	0.09 235	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.13 695	0.10 627

over v1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.05 6	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

over-8	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

over-9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

PointNet	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

CR7Stereo	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

ATMStereo	0.08 129	0.09 518	0.07 31	0.20 617	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.12 120	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.13 165	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.14 314	0.13 165	0.16 363	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.11 324	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.05 4	0.13 442	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.11 338	0.11 324	0.11 368	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LACA1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.10 53	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

NLMM1	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.22 675	0.10 541	0.12 384	0.20 643	0.18 375	0.20 472	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.04 95

NLSM1	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.10 267	0.06 56	0.10 392	0.10 163	0.11 358	0.07 409	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.06 14	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.12 384	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

GGEV	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

AdaDepth	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.09 33	0.07 33	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

asd	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.18 375	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.15 321	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

2.5w	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.18 375	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

3.25w_new	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.06 1	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

MM-Stereo_test3	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.19 618	0.24 523	0.19 448	0.06 48	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

SCV_C0	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

AIO_test	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.07 9	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

trnet	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

LoS_RVC	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

CAS	0.08 129	0.04 3	0.07 31	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

raft_robust	0.13 481	0.10 581	0.07 31	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.24 709	0.28 604	0.33 640	0.20 600	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

GMOStereo	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

error version	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test-v	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test-2	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 751	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

s12784h	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.05 4	0.16 538	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.11 368	0.11 430	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

XX-TBD	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.07 176	0.12 384	0.16 482	0.14 206	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

Cross2Single Stereo	0.09 235	0.10 581	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.24 535	0.12 387	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.10 617	0.03 1	0.05 77	0.04 79	0.09 595	0.04 95

GeoAtt-L (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.11 92	0.08 16	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

tt4	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.14 206	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt5	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.11 84	0.06 14	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

MGW-Stereo	0.10 318	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.13 165	0.21 490	0.11 338	0.13 367	0.09 294	0.06 80	0.19 600	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

CR-Stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.06 19	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.05 1	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

NBS	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.05 1	0.07 33	0.06 48	0.09 227	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

LACA_dic	0.07 10	0.10 581	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GEAR-Net	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

DF_test	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.08 287	0.04 3	0.13 234	0.08 16	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.21 655	0.09 424	0.08 117	0.11 92	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.10 267	0.05 4	0.06 80	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

over-6	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.10 268	0.09 29	0.17 340	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.05 256

small-0shot	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.08 51	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Weightmod_eth	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.07 464	0.04 56	0.03 2

Weightmod	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

S0	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.20 617	0.07 176	0.18 581	0.23 694	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.10 267	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.09 570	0.10 677	0.14 705	0.14 711	0.05 217	0.04 95

SE	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.11 328	0.11 92	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.16 419	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.04 95

DNS	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.17 558	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.03 1	0.13 695	0.09 594

quiztm	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.14 206	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

CAR	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

canet-new	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.12 120	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

BARStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

RMAStereo	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

ACMStereo	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.15 321	0.06 48	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

KABStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.16 299	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.12 120	0.11 164	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

LACA3	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.07 9	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 85	0.12 8	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95
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
WQFJA1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 617	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

WQFJX1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

NLMM	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 617	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

NLSM3	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.07 464	0.03 1	0.03 2

GEAStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

BridgeDepth	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.06 14	0.04 1	0.07 108	0.10 337	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

MSCF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

water-stereo	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.08 241	0.09 341	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

asda	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.10 49	0.16 299	0.10 126	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

DVStereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.14 206	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.07 54	0.09 29	0.16 299	0.09 92	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.10 126	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MM-Stereo_test1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.18 577	0.21 447	0.20 472	0.09 249	0.11 324	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.12 384	0.11 92	0.15 253	0.10 126	0.12 387	0.09 227	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

SCV	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.04 95

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 85	0.12 8	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.06 2	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

AIO_rvc	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.04 1	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

HUF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

castereo++	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.14 479	0.12 145	0.11 84	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

mms	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.03 2

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.05 7	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.04 3	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

RAStereo	0.10 318	0.09 518	0.08 85	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.15 253	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.04 3	0.09 29	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

IGEV++	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

MaDis-Stereo	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.10 49	0.16 299	0.16 363	0.09 249	0.11 324	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

UniTT-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

AEACV	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.13 658	0.14 479	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

CES	0.08 129	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.11 368	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.11 84	0.16 363	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

CroCo-Stereo Lap2	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

TestStereo1	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 761	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

test_5	0.14 518	0.12 628	0.08 85	0.20 617	0.10 541	0.14 479	0.29 761	0.21 447	0.24 535	0.18 558	0.28 622	0.11 368	0.15 548	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

SA-5K	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 761	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

Sa-1000	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.14 479	0.22 681	0.22 474	0.18 428	0.15 480	0.20 495	0.17 516	0.11 430	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.05 217	0.05 256

SA	0.12 453	0.09 518	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.23 498	0.18 428	0.17 528	0.27 608	0.14 447	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.05 217	0.04 95

test_4	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.22 681	0.15 253	0.17 394	0.12 387	0.18 471	0.12 390	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.22 675	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.15 253	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.07 16	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95
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	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.15 253	0.19 448	0.11 338	0.15 406	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

XX-Stereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.12 145	0.20 420	0.10 126	0.10 301	0.14 384	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

CREStereo	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.11 1	0.06 54	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.06 382
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
WiStereo	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.05 7	0.15 407	0.08 16	0.13 256	0.07 117	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

tt3	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.09 29	0.11 84	0.05 6	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt6	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.04 1	0.07 54	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.05 1	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LLL	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

100	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.05 7	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

EE1	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.07 54	0.10 49	0.16 299	0.12 208	0.08 188	0.05 8	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

AnonStereo	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.19 407	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

test410_97500	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.21 447	0.17 394	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.03 1	0.03 2

monster_256*512	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.21 655	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.12 387	0.12 347	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.10 267	0.05 4	0.07 215	0.06 4	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

S	0.12 453	0.08 426	0.09 170	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.19 618	0.17 340	0.16 363	0.13 423	0.11 324	0.13 424	0.10 392	0.11 256	0.13 480	0.09 570	0.07 581	0.13 691	0.15 733	0.06 365	0.04 95

SMOE	0.10 318	0.08 426	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.13 256	0.11 338	0.13 367	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.06 365	0.04 95

TS12	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.21 655	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.11 84	0.09 92	0.10 301	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.09 76	0.12 432	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

DF	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

DN	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.18 577	0.17 340	0.16 363	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.11 650	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.09 594

LWStereo	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.11 84	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

ARStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.11 84	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

FCBStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

PSGStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

MUNStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.09 92	0.09 249	0.08 186	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

TOTStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.14 206	0.12 208	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.17 340	0.18 428	0.13 423	0.10 267	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

gcap_with_dpt	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.13 256	0.08 188	0.12 347	0.04 1	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

Hybrid-DGEV-03	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.08 287	0.16 538	0.14 314	0.15 253	0.14 292	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

DispViT+	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.11 92	0.18 375	0.16 363	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.10 49	0.14 206	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.21 655	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.12 387	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

NLCSM	0.11 373	0.09 518	0.09 170	0.23 700	0.11 596	0.12 384	0.19 618	0.18 375	0.18 428	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.05 256

DDF-Stereo	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.14 292	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

252Zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.14 292	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.06 382

Zero-FE251	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.09 29	0.11 84	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.13 165	0.13 256	0.05 2	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.05 7	0.14 314	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

GASTEREO	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.07 54	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

depthmonostereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.11 430	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.25_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

2w_stereo	0.08 129	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.05 7	0.10 49	0.11 84	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

MM-Stereo_test2	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.18 577	0.15 253	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

HART	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.22 675	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.04 95

ours_stereo	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

fffy	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.17 526	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

UGAM	0.13 481	0.10 581	0.09 170	0.22 675	0.08 287	0.12 384	0.20 643	0.17 340	0.23 518	0.21 616	0.16 419	0.13 424	0.13 505	0.19 600	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.13 691	0.11 673	0.07 456	0.05 256

WCG-NET	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.13 165	0.13 256	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

Pointernet	0.09 235	0.04 3	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.10 49	0.15 253	0.17 394	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

U	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.17 394	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

AIO-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RSM++	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

RSM	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

H2IRNET	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.18 454	0.09 424	0.12 384	0.15 407	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.10 337	0.10 392	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.05 256

MSKI-zero shot	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.13 256	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

StereoVision	0.13 481	0.12 628	0.09 170	0.24 709	0.10 541	0.15 506	0.21 667	0.21 447	0.20 472	0.12 387	0.24 553	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.10 263	0.09 570	0.11 691	0.12 676	0.12 695	0.06 365	0.05 256

CASnet	0.09 235	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.10 622	0.08 547	0.05 217	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.12 347	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

MC-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.12 347	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

RCA-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.18 375	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

RAFT+CT+SA	0.13 481	0.11 610	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.28 751	0.22 474	0.22 506	0.15 480	0.26 599	0.10 337	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

test-3	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

test_1	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

LCNet	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.16 493	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.15 725

cross-raft	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.11 328	0.25 727	0.13 165	0.15 321	0.08 188	0.11 324	0.12 390	0.10 392	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

iRaftStereo_RVC	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.09 424	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.12 208	0.09 249	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

raft+_RVC	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.11 92	0.24 523	0.20 472	0.12 387	0.15 406	0.12 390	0.08 286	0.12 360	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

RALCasStereoNet	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.17 340	0.11 164	0.12 387	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

CFNet-RSSM	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.16 299	0.17 394	0.08 188	0.12 347	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

PMTNet	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.06 54	0.12 384	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.09 249	0.13 367	0.10 337	0.07 215	0.13 420	0.10 263	0.15 720	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.07 456	0.06 382

ACC-I	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.09 33	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

E$^{3}$Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LLLLL	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

SME	0.11 373	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.20 622	0.13 234	0.21 447	0.17 394	0.12 387	0.13 367	0.10 337	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.06 365	0.05 256

Anonymus	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.06 382

PhaseNet	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.20 420	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.09 294	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

LGCAT	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.11 1	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.07 9	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.10 617	0.09 652	0.04 1	0.05 245	0.04 56	0.09 594

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.05 2	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

qqai	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.05 256

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

KMOStereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.08 188	0.13 367	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.15 253	0.14 292	0.08 188	0.11 324	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

LiteMatch	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.15 548	0.10 163	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

Foundation-i1	0.09 235	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.16 299	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

GeoVLM	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

VMStereo-Base	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.15 406	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

MonSter++	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

HiDET	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LCMNet	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.10 53	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

3w_stereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.04 3	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.05 2	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

LG-Stereo	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.17 526	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

SGD-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.05 4	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

AIO-test2	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.23 700	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.23 498	0.23 518	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.09 595	0.05 217	0.05 256

AIO-test1	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.23 700	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.21 447	0.14 292	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.03 1	0.06 382

tg	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.20 420	0.12 208	0.08 188	0.11 324	0.11 368	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

WCG-NET（raft）	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RAFT-Stereo-weight	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.19 407	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

gcap-zeroshot	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

test_for_model	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

MoCha-V2	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.20 617	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

MyStereo07	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo05	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.27 583	0.35 661	0.17 528	0.14 384	0.15 478	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo04	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.29 620	0.38 682	0.17 528	0.14 384	0.16 493	0.10 392	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

AE-Stereo	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.19 448	0.09 249	0.14 384	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

plain	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.13 256	0.13 423	0.15 406	0.09 294	0.12 463	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

MIF-Stereo (partial)	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.11 92	0.17 340	0.18 428	0.14 451	0.16 419	0.09 294	0.11 430	0.12 360	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.07 472

testlalala	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

RAFT-Test	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

4D-IteraStereo	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.03 1	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.05 256

anonymousdsp2	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

ProNet	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.06 382

RAFT_CTSACE	0.12 453	0.09 518	0.10 250	0.22 675	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.18 375	0.16 363	0.20 600	0.27 608	0.13 424	0.07 215	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test_3	0.10 318	0.09 518	0.10 250	0.20 617	0.08 287	0.13 442	0.26 738	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

PSM-AAD	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.20 420	0.13 256	0.12 387	0.14 384	0.18 531	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.14 718

KYRaft	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.22 474	0.12 208	0.13 423	0.16 419	0.20 559	0.10 392	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.16 737

AnonymousM	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.14 292	0.13 423	0.11 324	0.09 294	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.05 245	0.05 217	0.05 256

GMM-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.11 338	0.15 406	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.09 594

Prome-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.22 474	0.13 256	0.12 387	0.17 443	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.09 594

rafts_anoy	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.06 382

raftrobust	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.10 49	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

RALAANet	0.11 373	0.08 426	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.13 367	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

AFF-stereo	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.09 92	0.10 301	0.12 347	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.08 188	0.10 267	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

R-Stereo Train	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

RAFT-Stereo	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 589	0.10 581	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.18 581	0.19 618	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.35 679	0.21 569	0.21 654	0.22 658	0.16 575	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382

ACC	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.11 84	0.14 292	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

GIO	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

TT111	0.08 129	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

FAST (zero-shot)	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.13 658	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.05 217	0.08 545

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.19 542	0.07 176	0.10 268	0.09 29	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.07 456	0.05 256

depth_test_26	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.07 108	0.08 241	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.07 472

TestStereo_HL2	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.18 428	0.13 423	0.21 519	0.12 390	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

GGDA	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.14 314	0.19 407	0.19 448	0.13 423	0.20 495	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

TestStereo-Hl	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.15 506	0.14 314	0.20 420	0.17 394	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

LiteMatch*	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

PSi22	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.14 206	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Lsterematch	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.15 407	0.14 206	0.17 394	0.16 509	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.12 360	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

WQFJA1++	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.14 84	0.07 176	0.11 328	0.11 92	0.11 84	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

DStereoRT	0.16 589	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.28 604	0.22 506	0.12 387	0.20 495	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.96 817	0.09 595	0.05 217	0.04 95

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.07 33	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 36	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

G2L-Stereo_test	0.14 518	0.07 285	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.16 482	0.30 635	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

S2M2_L	0.09 235	0.08 426	0.11 316	0.13 27	0.10 541	0.08 117	0.06 1	0.10 53	0.10 126	0.10 301	0.09 227	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.13 701	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.10 629	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FLISNet	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

CoSv	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

IGEV-RUCA	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.10 268	0.12 145	0.10 53	0.12 208	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

castereo	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.18 428	0.08 188	0.10 267	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GIP-stereo	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.04 1	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

tt45	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.09 249	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

model_zeroshot	0.10 318	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.13 256	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

GCAP-BAT	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 373	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.13 658	0.13 442	0.16 482	0.23 498	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.08 545

CAS++	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.24 523	0.14 292	0.11 338	0.09 227	0.11 368	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

ff7	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

IGEVStereo-DCA	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

ffff	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

11t	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

MIM_Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.12 145	0.20 420	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.09 294	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

GCAPDPT-zeroshot	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

LL-Strereo	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.20 617	0.10 541	0.11 328	0.18 577	0.32 660	0.24 535	0.15 480	0.15 406	0.14 447	0.13 505	0.19 600	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.04 56	0.05 256

anonymousdsp	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

LoS	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.14 479	0.11 92	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.09 341	0.15 488	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 481	0.12 628	0.11 316	0.23 700	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.17 528	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.14 459	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.09 595	0.07 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 373	0.10 581	0.11 316	0.21 655	0.08 287	0.16 538	0.13 234	0.20 420	0.22 506	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

ccc-4	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

IGEV-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.24 535	0.12 387	0.13 367	0.12 390	0.08 286	0.18 583	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

THIR-Stereo	0.12 453	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.17 340	0.25 558	0.16 509	0.24 553	0.14 447	0.12 463	0.12 360	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

DRaft	0.12 453	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.14 479	0.17 526	0.21 447	0.30 615	0.17 528	0.28 622	0.10 337	0.15 548	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

GrayStereo	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.09 192	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.17 516	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.10 627

RAFT	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.24 709	0.20 420	0.19 448	0.21 616	0.21 519	0.17 516	0.12 463	0.16 523	0.09 147	0.06 209	0.07 581	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.05 256

TestStereo	0.13 481	0.14 670	0.11 316	0.23 700	0.08 287	0.15 506	0.21 667	0.20 420	0.23 518	0.14 451	0.24 553	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.05 256

EAI-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.16 299	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

HSM-Net_RVC	0.14 518	0.08 426	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.15 407	0.27 583	0.29 605	0.19 577	0.21 519	0.29 665	0.14 530	0.17 558	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
300	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.08 36	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Last	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.13 165	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

DDDD	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.15 253	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

SCION-M(vits-remse)	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.24 709	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 235	0.13 656	0.12 368	0.24 709	0.16 714	0.25 684	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 697

flow	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 697

anonymous	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.05 7	0.13 234	0.10 53	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.07 10	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

ManiGeoR	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

HLf10	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

TestStereo_HLe17	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

IGEV_i1	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.19 606	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.18 558	0.18 471	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

Selective-IGEV-i1	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.16 482	0.22 474	0.30 615	0.16 509	0.17 443	0.16 493	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

Hybrid-DGEV-2	0.11 373	0.06 147	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.09 192	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.12 463	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

IGEV-FE	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

S2M2_XL	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.09 192	0.09 29	0.07 9	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.15 407	0.26 561	0.29 605	0.18 558	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.16 523	0.18 609	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.09 595	0.08 545

FACV-RUCA	0.13 481	0.11 610	0.12 368	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.15 407	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.16 577	0.14 459	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

fffft	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.07 108	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.13 256	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

test_sample2	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.18 577	0.21 447	0.16 363	0.14 451	0.20 495	0.19 547	0.15 548	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

MGS-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.15 506	0.16 482	0.18 375	0.18 428	0.10 301	0.09 227	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.06 382

MyStereo06	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.19 407	0.12 208	0.12 387	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

CoDeX	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.23 498	0.27 582	0.13 423	0.17 443	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

ACVNet-DCA	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

xx1	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.16 493	0.16 577	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

1test111	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.15 488	0.16 575	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

cc1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

rrr	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.16 482	0.16 299	0.15 321	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

tt1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.15 253	0.19 448	0.09 249	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

1111x	0.15 564	0.08 426	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.18 581	0.25 727	0.31 648	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.26 638	0.15 548	0.13 420	0.23 672	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

IGEV_Zeroshot_test	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

gwcnet-sp	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

scenet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

knoymous	0.11 373	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.15 506	0.14 314	0.19 407	0.13 256	0.11 338	0.17 443	0.13 424	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

ssnet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

DCANet-4	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.13 423	0.16 419	0.09 294	0.14 530	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

fff	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

ADStereo(finetuned)	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.12 463	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

DisPM	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.17 394	0.14 451	0.20 495	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.11 655

iRaft-Stereo_5w	0.12 453	0.09 518	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.19 577	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.20 627	0.16 575	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.06 382

AASNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.19 542	0.09 424	0.18 581	0.15 407	0.37 721	0.37 675	0.19 577	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.20 629	0.10 617	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

CrosDoStereo	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

TRStereo	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.12 633	0.10 268	0.13 234	0.18 375	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

STrans-v2	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.11 164	0.11 338	0.15 406	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

DeepStereo_LL	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

Pruner-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.17 394	0.13 423	0.19 482	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.08 545

ICVP	0.15 564	0.09 518	0.12 368	0.22 675	0.09 424	0.17 562	0.21 667	0.25 542	0.23 518	0.18 558	0.30 643	0.26 638	0.18 618	0.17 558	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 589	0.24 747	0.12 368	0.35 771	0.11 596	0.15 506	0.17 526	0.26 561	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

DCANet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

csc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

cscssc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

111	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.23 518	0.11 338	0.12 347	0.14 447	0.11 430	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

test_xeample3	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

UPFNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.20 617	0.12 633	0.20 622	0.23 694	0.28 604	0.26 572	0.17 528	0.24 553	0.22 587	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.08 530	0.06 382

FENet	0.13 481	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.17 528	0.23 540	0.16 493	0.12 463	0.14 459	0.15 559	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

cf-r	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.19 618	0.20 420	0.25 558	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.16 577	0.14 459	0.14 523	0.10 617	0.05 337	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

GwcNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.20 643	0.21 447	0.27 582	0.18 558	0.27 608	0.22 587	0.16 577	0.14 459	0.15 559	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.07 456	0.07 472

HITNet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.06 54	0.11 328	0.10 49	0.18 375	0.18 428	0.13 423	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.06 365	0.05 256
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
zzzzzzz1	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.21 655	0.10 541	0.12 384	0.18 577	0.22 474	0.20 472	0.13 423	0.12 347	0.08 241	0.08 286	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

noway7	0.10 318	0.07 285	0.13 429	0.20 617	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.28 604	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.07 166	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

HLF11	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.12 8	0.08 287	0.14 479	0.11 92	0.22 474	0.10 126	0.12 387	0.23 540	0.11 368	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

HLf8	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.11 1	0.08 287	0.15 506	0.12 145	0.22 474	0.15 321	0.13 423	0.17 443	0.12 390	0.10 392	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.08 530	0.08 545

RT-IGEV	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.24 523	0.27 582	0.16 509	0.17 443	0.17 516	0.10 392	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.07 456	0.07 472

Selective-IGEV-i16pc	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.11 596	0.38 752	0.16 482	0.23 498	0.16 363	0.10 301	0.15 406	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.10 617	0.08 615	0.06 254	0.07 464	0.09 595	0.09 594

G2L-ROB	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.18 428	0.19 577	0.18 471	0.20 559	0.14 530	0.17 558	0.16 575	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.09 594

xyz-stereo-finetune2	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.19 618	0.17 340	0.12 208	0.15 480	0.15 406	0.17 516	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.06 382

xyz-stereo-finetune	0.11 373	0.08 426	0.13 429	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.19 618	0.17 340	0.19 448	0.12 387	0.14 384	0.15 478	0.10 392	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

G2L-Stereo	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.12 145	0.27 583	0.22 506	0.16 509	0.27 608	0.21 569	0.13 505	0.17 558	0.18 609	0.09 570	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

999	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.08 186	0.08 241	0.08 286	0.16 523	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

rvit_0105_5	0.14 518	0.09 518	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.23 694	0.24 523	0.27 582	0.14 451	0.15 406	0.18 531	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.14 716	0.11 691	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

rvit_stereo_ft	0.12 453	0.07 285	0.13 429	0.19 542	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.16 299	0.16 363	0.12 387	0.13 367	0.15 478	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

test_sample6	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.19 618	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.19 547	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

11t1	0.12 453	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.17 562	0.15 407	0.18 375	0.15 321	0.15 480	0.15 406	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

GCAP-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.07 5	0.13 165	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

HH	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

HanStereo	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

DCRE	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.16 254	0.11 596	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.11 338	0.18 471	0.10 337	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.04 95

anonymousa	0.13 481	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.17 526	0.19 407	0.29 605	0.15 480	0.24 553	0.15 478	0.14 530	0.14 459	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.05 217	0.06 382

riskmin	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.14 479	0.14 314	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.14 384	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.08 545

IER	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.26 572	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.20 648	0.16 523	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

hknet	0.15 564	0.11 610	0.13 429	0.22 675	0.11 596	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.25 558	0.17 528	0.22 531	0.22 587	0.18 618	0.17 558	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

iRaft-Stereo_20w	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.18 375	0.10 126	0.11 338	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

PSMNet-ADL	0.15 564	0.12 628	0.13 429	0.22 675	0.09 424	0.13 442	0.20 643	0.26 561	0.23 518	0.18 558	0.20 495	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.17 591	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.11 673	0.08 530	0.07 472

ADLNet2	0.16 589	0.09 518	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.20 622	0.16 482	0.31 648	0.39 687	0.16 509	0.20 495	0.20 559	0.18 618	0.21 645	0.22 659	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.07 472

PFNet+	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.05 7	0.12 145	0.17 340	0.21 490	0.16 509	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.11 655

TransformOpticalFlow	0.10 318	0.08 426	0.13 429	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.19 407	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.11 368	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

IIG-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.22 474	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.11 368	0.12 463	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

NF-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

OCTAStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

ASMatch	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.10 541	0.07 54	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.12 387	0.16 419	0.16 493	0.10 392	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.08 545

RE-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

TVStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

LMCR-Stereo	0.15 564	0.08 426	0.13 429	0.21 655	0.09 424	0.17 562	0.20 643	0.27 583	0.19 448	0.24 655	0.24 553	0.23 606	0.17 601	0.20 627	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

test_xeample	0.15 564	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.21 642	0.20 643	0.28 604	0.20 472	0.16 509	0.29 635	0.19 547	0.16 577	0.15 488	0.26 710	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

GANet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.17 526	0.22 474	0.21 490	0.17 528	0.24 553	0.23 606	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.10 617	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

PSMNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.24 523	0.24 535	0.16 509	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.06 503	0.09 572	0.12 695	0.08 530	0.07 472

TDLM	0.17 611	0.12 628	0.13 429	0.24 709	0.10 541	0.18 581	0.18 577	0.36 715	0.30 615	0.21 616	0.28 622	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.18 609	0.11 650	0.07 581	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.08 545

UCFNet_RVC	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.11 1	0.10 541	0.20 622	0.10 49	0.24 523	0.22 506	0.17 528	0.20 495	0.23 606	0.15 548	0.17 558	0.15 559	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.13 707	0.11 652	0.10 627

iResNet_ROB	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.14 84	0.07 176	0.18 581	0.14 314	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.25 582	0.23 606	0.15 548	0.15 488	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

FE-Mocha	0.09 235	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

MultiAttention	0.29 731	0.08 426	0.14 470	0.19 542	0.12 633	1.45 813	1.33 824	0.36 715	0.37 675	0.19 577	0.21 519	0.24 612	0.11 430	0.38 751	0.18 609	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.09 594

FlowAnything_test	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.14 314	0.20 420	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

rvit_0105_3	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.25 727	0.25 542	0.29 605	0.15 480	0.17 443	0.20 559	0.13 505	0.17 558	0.14 523	0.13 701	0.11 691	0.12 676	0.14 711	0.07 456	0.06 382

rvit_stereo_0081_aga	0.11 373	0.09 518	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.19 448	0.10 301	0.18 471	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.06 382

ITSA-stereo	0.15 564	0.10 581	0.14 470	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.30 635	0.49 739	0.17 528	0.19 482	0.22 587	0.15 548	0.17 558	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.08 545

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 373	0.05 51	0.14 470	0.15 145	0.20 750	0.09 192	0.17 526	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.10 337	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.09 594

rvit_stereo_0080	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

test_sample5	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

test_sample4	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.19 606	0.18 577	0.26 561	0.17 394	0.16 509	0.25 582	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

test_sample1	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.13 27	0.08 287	0.19 606	0.16 482	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.22 531	0.18 531	0.16 577	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.07 472

DualNet	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

ffm	0.12 453	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

ff1	0.13 481	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

mmx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

whm_eth	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

xxx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

EKT-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.08 186	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

x	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.19 482	0.19 547	0.17 601	0.18 583	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

BUS	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.22 675	0.10 541	0.19 606	0.14 314	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

CRFU-Net	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.19 606	0.14 314	0.26 561	0.20 472	0.28 697	0.27 608	0.29 665	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.08 545

BSDual-CNN	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.22 675	0.10 541	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

psmg	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.17 526	0.29 620	0.19 448	0.17 528	0.21 519	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

CSP-Net	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.25 542	0.32 630	0.25 669	0.30 643	0.24 612	0.15 548	0.21 645	0.18 609	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

CIPLG	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.11 324	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

IPLGR_C	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

MIPNet	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.24 535	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

ACRE	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

SACVNet	0.18 625	0.12 628	0.14 470	0.17 348	0.13 658	0.22 651	0.18 577	0.31 648	0.30 615	0.23 645	0.31 652	0.30 675	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.11 650	0.08 615	0.10 622	0.10 639	0.12 672	0.14 718

AACVNet	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.23 498	0.24 535	0.27 682	0.27 608	0.28 656	0.17 601	0.19 600	0.16 575	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.07 464	0.10 629	0.09 594

GwcNet-ADL	0.13 481	0.08 426	0.14 470	0.20 617	0.09 424	0.11 328	0.20 643	0.30 635	0.24 535	0.13 423	0.14 384	0.18 531	0.14 530	0.13 420	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.06 382

OMP-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.13 423	0.14 384	0.11 368	0.12 463	0.11 256	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

NRIStereo	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.16 299	0.15 321	0.12 387	0.14 384	0.13 424	0.12 463	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.07 472

FTStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.21 447	0.18 428	0.12 387	0.24 553	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.10 627

DEmStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.14 84	0.10 541	0.16 538	0.15 407	0.16 299	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.13 424	0.14 530	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

RAFT_R40	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.16 363	0.14 451	0.18 471	0.15 478	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

RAFT-RH_RVC	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.41 722	0.11 368	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.05 245	0.04 56	0.06 382

222	0.16 589	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.24 672	0.18 577	0.30 635	0.20 472	0.17 528	0.28 622	0.17 516	0.16 577	0.15 488	0.40 777	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

xxxx	0.15 564	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.23 667	0.18 577	0.31 648	0.19 448	0.14 451	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.26 710	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

GMStereo	0.13 481	0.14 670	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.20 420	0.24 535	0.16 509	0.17 443	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.28 604	0.27 582	0.14 451	0.17 443	0.12 390	0.13 505	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.06 382

DSFCA	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.19 618	0.28 604	0.31 623	0.23 645	0.24 553	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.20 629	0.10 617	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

CCAANet	0.14 518	0.06 147	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.16 538	0.13 234	0.30 635	0.24 535	0.16 509	0.32 656	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

DIP-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.09 29	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 453	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.07 176	0.15 506	0.07 5	0.22 474	0.18 428	0.16 509	0.19 482	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

RASNet	0.14 518	0.07 285	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.29 620	0.20 472	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

CVANet_RVC	0.18 625	0.10 581	0.14 470	0.21 655	0.10 541	0.18 581	0.17 526	0.34 692	0.33 640	0.22 632	0.31 652	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.17 591	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.09 595	0.07 472

HSM	0.15 564	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.16 538	0.14 314	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.23 540	0.37 720	0.16 577	0.20 627	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

LE_ROB	0.50 777	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.24 672	0.16 482	0.22 474	1.81 825	4.63 833	0.67 771	0.47 756	0.44 769	0.20 627	0.29 730	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

MWDA-net	0.15 564	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.22 681	0.25 542	0.35 661	0.18 558	0.24 553	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 129	0.06 147	0.15 519	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.13 234	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

DepthFocus	0.08 129	0.04 3	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.07 54	0.12 145	0.10 53	0.05 6	0.09 249	0.05 8	0.07 166	0.04 1	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

UGAM-zero	0.09 235	0.05 51	0.15 519	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

rvit_stereo_0081	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_0082	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

test_sample3	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.14 84	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.16 509	0.22 531	0.19 547	0.15 548	0.17 558	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.08 545

MyStereo8	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.18 581	0.14 314	0.19 407	0.22 506	0.12 387	0.18 471	0.11 368	0.10 392	0.16 523	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.09 594

PCWNet_CMD	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 667	0.14 451	0.20 495	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

LL-Strereo2	0.10 318	0.10 581	0.15 519	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.09 29	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.16 523	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.06 365	0.05 256

qqq	0.13 481	0.09 518	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.15 480	0.19 482	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.16 575	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

NINENet	0.16 589	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.40 737	0.36 667	0.18 558	0.21 519	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.08 615	0.10 622	0.07 464	0.10 629	0.09 594

IPLG	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.20 420	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.07 166	0.07 215	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

GANet-ADL	0.13 481	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.30 635	0.20 472	0.13 423	0.18 471	0.19 547	0.12 463	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.08 545

PSM-softLoss	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

KMStereo	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

SST-Stereo	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.11 164	0.15 480	0.17 443	0.13 424	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

RAFT-345	0.11 373	0.07 285	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.11 338	0.36 684	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.05 256

GEStereo_RVC	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.22 675	0.11 596	0.19 606	0.17 526	0.32 660	0.48 730	0.20 600	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.08 545

CFNet_pseudo	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.07 472

ADLNet	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.32 660	0.27 582	0.22 632	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.21 650	0.10 617	0.06 503	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

ac_64	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.18 454	0.10 541	0.22 651	0.18 577	0.24 523	0.21 490	0.18 558	0.24 553	0.29 665	0.18 618	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

ACVNet	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.13 27	0.12 633	0.14 479	0.20 643	0.22 474	0.33 640	0.17 528	0.26 599	0.21 569	0.16 577	0.17 558	0.21 650	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

acv_ft	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.19 542	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.25 542	0.33 640	0.19 577	0.26 599	0.21 569	0.17 601	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

CFNet-ft	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

DMCA-RVC	0.17 611	0.10 581	0.15 519	0.24 709	0.11 596	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.24 535	0.21 616	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.18 583	0.20 629	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.10 639	0.10 629	0.08 545

MSMDNet	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 667	0.14 451	0.21 519	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

CFNet_RVC	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

ccs_rob	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

AdaStereo	0.15 564	0.11 610	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.20 622	0.11 92	0.32 660	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.13 505	0.19 600	0.14 523	0.12 675	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.09 595	0.07 472
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.
NVstereo2D	0.19 638	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.15 703	0.28 712	0.23 694	0.44 759	0.42 707	0.15 480	0.27 608	0.25 626	0.19 635	0.22 658	0.17 591	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.15 730	0.09 594

DeepPruner_ROB	0.16 589	0.11 610	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.17 562	0.15 407	0.32 660	0.21 490	0.19 577	0.21 519	0.22 587	0.18 618	0.20 627	0.15 559	0.13 701	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.11 652	0.10 627

iResNetv2_ROB	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.16 538	0.12 145	0.25 542	0.35 661	0.21 616	0.29 635	0.24 612	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.09 595	0.08 545

StereoDRNet-Refined	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.20 617	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.26 561	0.23 518	0.26 676	0.40 711	0.22 587	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.07 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 625	0.10 581	0.15 519	0.23 700	0.11 596	0.24 672	0.18 577	0.29 620	0.28 598	0.27 682	0.28 622	0.28 656	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.07 456	0.07 472

PSMNet_ROB	0.21 663	0.11 610	0.15 519	0.27 742	0.15 703	0.24 672	0.35 781	0.43 757	0.37 675	0.27 682	0.32 656	0.32 698	0.22 663	0.21 645	0.26 710	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.11 673	0.09 595	0.09 594

SGM_RVC	0.23 689	0.12 628	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.33 733	0.18 577	0.34 692	0.31 623	0.44 758	0.37 690	0.53 766	0.35 744	0.35 738	0.24 685	0.13 701	0.13 722	0.13 691	0.13 707	0.10 629	0.11 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 672	0.17 705	0.16 556	0.25 723	0.18 737	0.34 736	0.17 526	0.28 604	0.47 729	0.23 645	0.46 737	0.20 559	0.18 618	0.25 685	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.23 765	0.19 756	0.11 652	0.11 655

TestStereo_HL3	0.11 373	0.05 51	0.16 556	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.20 420	0.09 92	0.15 480	0.30 643	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

BStereo	0.08 129	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.07 54	0.09 29	0.15 253	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

Anonymus123	0.09 235	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.09 29	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

PAM	0.10 318	0.05 51	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.16 482	0.15 253	0.16 363	0.12 387	0.09 227	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

DCVSM-stereo	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.16 254	0.10 541	0.15 506	0.09 29	0.19 407	0.23 518	0.20 600	0.23 540	0.26 638	0.15 548	0.18 583	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.08 547	0.10 629	0.12 671

test_sample7	0.15 564	0.10 581	0.16 556	0.14 84	0.11 596	0.16 538	0.16 482	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.12 675	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.10 627

CFNet_ucs	0.15 564	0.08 426	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.14 479	0.14 314	0.30 635	0.34 652	0.16 509	0.24 553	0.23 606	0.14 530	0.18 583	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

HBP-ISP	0.18 625	0.13 656	0.16 556	0.15 145	0.11 596	0.08 117	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.22 632	0.33 669	0.21 569	0.25 687	0.23 669	0.17 591	0.14 716	0.16 759	0.21 756	0.17 748	0.10 629	0.08 545

UDGNet	0.14 518	0.13 656	0.16 556	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.16 482	0.21 447	0.27 582	0.20 600	0.20 495	0.16 493	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.06 365	0.07 472

dd	0.15 564	0.16 691	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.18 577	0.21 447	0.25 558	0.23 645	0.20 495	0.21 569	0.09 341	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.06 382

IPLGR	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.17 526	0.21 447	0.24 535	0.11 338	0.12 347	0.11 368	0.08 286	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

HHNet	0.11 373	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.14 682	0.07 54	0.13 234	0.20 420	0.17 394	0.14 451	0.25 582	0.11 368	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.09 594

Patchmatch Stereo++	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 373	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.18 375	0.13 256	0.16 509	0.21 519	0.13 424	0.14 530	0.11 256	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

PSM-adaLoss	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ROB_FTStereo_v2	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ROB_FTStereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

HUI-Stereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

DeepStereo_RVC	0.11 373	0.08 426	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

iGMRVC	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

IRAFT_RVC	0.12 453	0.08 426	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.07 54	0.15 407	0.24 523	0.23 518	0.14 451	0.14 384	0.15 478	0.12 463	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

iRAFT	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

CRE-IMP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.18 375	0.10 126	0.14 451	0.13 367	0.13 424	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

test-1	0.10 318	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.24 709	0.14 206	0.18 428	0.09 249	0.07 108	0.09 294	0.08 286	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

RAFT-IKP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

GES	0.14 518	0.08 426	0.16 556	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.13 234	0.28 604	0.25 558	0.16 509	0.23 540	0.18 531	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.09 594

MMNet	0.17 611	0.09 518	0.16 556	0.20 617	0.11 596	0.27 705	0.20 643	0.25 542	0.41 696	0.22 632	0.30 643	0.21 569	0.20 648	0.17 558	0.20 629	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

DMCA	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.19 482	0.17 516	0.18 618	0.15 488	0.17 591	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.10 627

SGM-ForestM	0.32 742	0.12 628	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.39 754	0.19 618	0.41 743	0.50 742	0.52 765	0.54 753	1.32 810	0.42 766	0.40 766	0.27 718	0.14 716	0.16 759	0.16 730	0.16 741	0.12 672	0.12 671

MLCV	0.12 453	0.07 285	0.16 556	0.18 454	0.06 54	0.15 506	0.17 526	0.19 407	0.21 490	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.14 459	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

DN-CSS_ROB	0.13 481	0.13 656	0.16 556	0.18 454	0.10 541	0.16 538	0.08 9	0.22 474	0.18 428	0.17 528	0.22 531	0.13 424	0.13 505	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

MWSP-net	0.15 564	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.16 538	0.23 694	0.29 620	0.32 630	0.18 558	0.19 482	0.17 516	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.08 545

MEA-ACV	0.16 589	0.07 285	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.38 682	0.20 600	0.29 635	0.14 447	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.07 472

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 129	0.06 147	0.17 588	0.15 145	0.06 54	0.06 19	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.15 145	0.11 596	0.41 758	0.16 482	0.28 604	0.23 518	0.11 338	0.20 495	0.10 337	0.07 215	0.17 558	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.06 254	0.08 547	0.09 595	0.10 627

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 682	0.17 588	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PAM_32	0.09 235	0.05 51	0.17 588	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.14 459	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

rvit_0105_4	0.14 518	0.09 518	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.20 495	0.17 516	0.13 505	0.17 558	0.13 480	0.15 720	0.11 691	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.06 382

rvit_stereo_0083	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.26 572	0.11 338	0.14 384	0.13 424	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.05 256

DispNO	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.12 633	0.11 328	0.21 667	0.23 498	0.29 605	0.17 528	0.23 540	0.18 531	0.17 601	0.15 488	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

SMFormer	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

tta	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.06 382

qqq1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

fff1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

mmm	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.09 424	0.17 562	0.18 577	0.21 447	0.15 321	0.15 480	0.23 540	0.21 569	0.16 577	0.16 523	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

ssnet_v2	0.17 611	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.11 596	0.21 642	0.21 667	0.33 682	0.25 558	0.22 632	0.22 531	0.27 646	0.18 618	0.22 658	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

PFNet	0.12 453	0.06 147	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.26 561	0.20 472	0.16 509	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

ARAFT	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.20 420	0.12 208	0.12 387	0.13 367	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.04 95

delet	0.17 611	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.37 675	0.17 528	0.26 599	0.19 547	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.11 673	0.06 365	0.06 382

hitnet-ft	0.18 625	0.09 518	0.17 588	0.14 84	0.09 424	0.26 695	0.20 643	0.25 542	0.26 572	0.24 655	0.32 656	0.31 688	0.22 663	0.24 679	0.21 650	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.08 547	0.12 672	0.11 655

AF-Net	0.22 672	0.17 705	0.17 588	0.26 729	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.32 660	0.50 742	0.25 669	0.33 669	0.38 724	0.26 693	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.16 730	0.11 673	0.11 652	0.10 627

CFNet	0.15 564	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.18 581	0.09 29	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.24 553	0.24 612	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.06 382

StereoDRNet	0.18 625	0.11 610	0.17 588	0.22 675	0.11 596	0.21 642	0.22 681	0.37 721	0.33 640	0.24 655	0.28 622	0.30 675	0.19 635	0.20 627	0.20 629	0.09 570	0.08 615	0.11 656	0.09 595	0.09 595	0.07 472

NCCL2	0.23 689	0.15 682	0.17 588	0.34 767	0.18 737	0.24 672	0.23 694	0.34 692	0.28 598	0.31 717	0.38 697	0.38 724	0.28 712	0.23 669	0.24 685	0.15 720	0.12 707	0.18 746	0.21 765	0.13 695	0.13 697

MDST_ROB	0.22 672	0.10 581	0.17 588	0.18 454	0.11 596	0.37 748	0.19 618	0.43 757	0.41 696	0.39 743	0.39 705	0.29 665	0.21 654	0.26 690	0.18 609	0.11 650	0.10 677	0.14 705	0.11 673	0.10 629	0.08 545

CBMV_ROB	0.19 638	0.13 656	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.15 506	0.13 234	0.26 561	0.28 598	0.27 682	0.30 643	0.27 646	0.24 677	0.23 669	0.16 575	0.15 720	0.17 765	0.22 762	0.20 761	0.10 629	0.11 655

CBMV	0.19 638	0.14 670	0.17 588	0.18 454	0.10 541	0.20 622	0.11 92	0.29 620	0.30 615	0.29 706	0.30 643	0.30 675	0.23 671	0.27 693	0.19 622	0.13 701	0.15 744	0.17 736	0.16 741	0.10 629	0.10 627
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 697	0.18 717	0.18 614	0.20 617	0.14 682	0.21 642	0.19 618	0.32 660	0.41 696	0.29 706	0.21 519	0.32 698	0.27 701	0.41 770	0.27 718	0.46 800	0.12 707	0.31 787	0.11 673	0.15 730	0.12 671

DFGA-Net	0.13 481	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.13 234	0.22 474	0.25 558	0.16 509	0.16 419	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

rvit_0105_6	0.14 518	0.09 518	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.10 268	0.16 482	0.19 407	0.26 572	0.12 387	0.18 471	0.17 516	0.12 463	0.18 583	0.12 432	0.15 720	0.11 691	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.06 382

ToySt	0.17 611	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.11 596	0.16 538	0.25 727	0.24 523	0.33 640	0.19 577	0.24 553	0.26 638	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.07 409	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.09 595	0.08 545

DAS	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.16 523	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

SepStereo	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.25 685	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

psm_up	0.18 625	0.10 581	0.18 614	0.20 617	0.11 596	0.17 562	0.19 618	0.37 721	0.34 652	0.21 616	0.28 622	0.29 665	0.24 677	0.20 627	0.22 659	0.09 570	0.10 677	0.11 656	0.11 673	0.08 530	0.08 545

UNet	0.17 611	0.09 518	0.18 614	0.19 542	0.12 633	0.27 705	0.19 618	0.33 682	0.29 605	0.21 616	0.24 553	0.23 606	0.19 635	0.19 600	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.06 382

iResNet	0.13 481	0.10 581	0.18 614	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.20 420	0.26 572	0.15 480	0.23 540	0.15 478	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

NOSS_ROB	0.19 638	0.12 628	0.18 614	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.20 600	0.22 531	0.27 646	0.23 671	0.21 645	0.16 575	0.16 741	0.18 767	0.23 765	0.21 765	0.12 672	0.13 697

SGM-Forest	0.20 650	0.14 670	0.18 614	0.19 542	0.13 658	0.20 622	0.22 681	0.33 682	0.30 615	0.24 655	0.29 635	0.28 656	0.19 635	0.23 669	0.17 591	0.15 720	0.16 759	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.12 671
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 722	0.13 656	0.18 614	0.15 145	0.11 596	0.32 726	0.24 709	0.40 737	0.36 667	0.52 765	0.57 763	0.67 778	0.40 757	0.35 738	0.26 710	0.14 716	0.13 722	0.13 691	0.11 673	0.11 652	0.10 627
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
PM Cens cmp D40	0.33 746	0.14 670	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.37 748	0.20 643	0.49 770	0.50 742	0.63 780	0.73 780	0.82 792	0.48 777	0.44 773	0.37 767	0.15 720	0.15 744	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

TCMNet	0.19 638	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.18 737	0.20 622	0.24 709	0.27 583	0.36 667	0.23 645	0.26 599	0.25 626	0.19 635	0.19 600	0.23 672	0.13 701	0.11 691	0.11 656	0.12 695	0.13 695	0.12 671

YMNet	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 722	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

YMNet_1	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 617	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 722	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

ISRNet	0.18 625	0.08 426	0.19 626	0.19 542	0.13 658	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.21 616	0.25 582	0.27 646	0.17 601	0.17 558	0.20 629	0.20 768	0.08 615	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.17 748

SDNR	0.19 638	0.08 426	0.19 626	0.16 254	0.12 633	0.77 793	0.14 314	0.25 542	0.32 630	0.19 577	0.24 553	0.19 547	0.13 505	0.19 600	0.15 559	0.16 741	0.18 767	0.14 705	0.11 673	0.08 530	0.11 655

fast-acv-ft	0.18 625	0.11 610	0.19 626	0.19 542	0.12 633	0.24 672	0.21 667	0.25 542	0.34 652	0.22 632	0.34 674	0.27 646	0.20 648	0.21 645	0.23 672	0.09 570	0.09 652	0.08 482	0.10 639	0.08 530	0.07 472

UDG	0.21 663	0.17 705	0.19 626	0.23 700	0.15 703	0.30 720	0.20 643	0.33 682	0.35 661	0.23 645	0.28 622	0.31 688	0.27 701	0.20 627	0.22 659	0.15 720	0.12 707	0.13 691	0.09 595	0.14 713	0.14 718

APVNet	0.22 672	0.12 628	0.19 626	0.18 454	0.14 682	0.32 726	0.31 776	0.39 733	0.32 630	0.27 682	0.40 711	0.30 675	0.29 720	0.26 690	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.11 656	0.14 711	0.12 672	0.12 671

GwcNet	0.20 650	0.13 656	0.19 626	0.18 454	0.12 633	0.24 672	0.19 618	0.35 708	0.43 714	0.20 600	0.32 656	0.33 702	0.20 648	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.10 627

HGLStereo	0.17 611	0.08 426	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.18 581	0.18 577	0.31 648	0.32 630	0.21 616	0.32 656	0.25 626	0.18 618	0.19 600	0.20 629	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.10 627

XPNet_ROB	0.22 672	0.11 610	0.19 626	0.22 675	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.34 692	0.40 693	0.30 711	0.39 705	0.39 732	0.26 693	0.26 690	0.28 726	0.15 720	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.12 671

pmcnn	0.15 564	0.07 285	0.19 626	0.15 145	0.07 176	0.20 622	0.15 407	0.24 523	0.26 572	0.21 616	0.34 674	0.28 656	0.18 618	0.18 583	0.17 591	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

PatchMatch Cens Cmp	0.33 746	0.15 682	0.20 639	0.17 348	0.12 633	0.39 754	0.21 667	0.47 766	0.51 750	0.68 785	0.78 789	0.87 793	0.51 781	0.43 772	0.35 758	0.15 720	0.15 744	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

PStereo	0.20 650	0.22 740	0.20 639	0.17 348	0.10 541	0.13 442	0.20 643	0.27 583	0.38 682	0.20 600	0.14 384	0.28 656	0.31 728	0.24 679	0.31 746	0.18 755	0.13 722	0.15 718	0.11 673	0.12 672	0.12 671

Select-FE	0.11 373	0.06 147	0.20 639	0.15 145	0.11 596	0.11 328	0.13 234	0.21 447	0.18 428	0.09 249	0.11 324	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.06 365	0.08 545

xyz-stereo	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.15 145	0.05 4	0.20 622	0.15 407	0.17 340	0.31 623	0.15 480	0.29 635	0.26 638	0.16 577	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

DualNet (step1)	0.16 589	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.15 720	0.06 503	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample9	0.18 625	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 796	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample8	0.19 638	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.31 648	0.21 490	0.27 682	0.22 531	0.36 715	0.25 687	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 796	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

dad	0.17 611	0.20 730	0.20 639	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.18 577	0.21 447	0.28 598	0.30 711	0.24 553	0.29 665	0.13 505	0.19 600	0.16 575	0.18 755	0.09 652	0.11 656	0.09 595	0.11 652	0.07 472

RAFT + AFF	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.20 617	0.10 541	0.14 479	0.24 709	0.26 561	0.20 472	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.08 545

edge stereo	0.22 672	0.13 656	0.20 639	0.21 655	0.13 658	0.23 667	0.16 482	0.32 660	0.42 707	0.32 723	0.40 711	0.38 724	0.35 744	0.25 685	0.24 685	0.13 701	0.11 691	0.14 705	0.11 673	0.12 672	0.13 697

DRN-Test	0.19 638	0.11 610	0.20 639	0.22 675	0.10 541	0.22 651	0.22 681	0.39 733	0.37 675	0.24 655	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

DDVS	0.15 564	0.10 581	0.21 650	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.14 314	0.25 542	0.19 448	0.18 558	0.29 635	0.27 646	0.12 463	0.19 600	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.11 652	0.11 655

DDUNet	0.22 672	0.17 705	0.21 650	0.22 675	0.15 703	0.25 684	0.24 709	0.29 620	0.30 615	0.31 717	0.36 684	0.33 702	0.25 687	0.24 679	0.20 629	0.18 755	0.13 722	0.17 736	0.11 673	0.16 739	0.16 737

RP	0.21 663	0.13 656	0.21 650	0.23 700	0.11 596	0.21 642	0.20 643	0.25 542	0.44 719	0.21 616	0.38 697	0.36 715	0.24 677	0.27 693	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.13 691	0.12 695	0.12 672	0.14 718

stereogan	0.22 672	0.11 610	0.21 650	0.20 617	0.12 633	0.31 723	0.19 618	0.35 708	0.44 719	0.22 632	0.39 705	0.35 713	0.27 701	0.33 728	0.22 659	0.10 617	0.12 707	0.10 622	0.10 639	0.14 713	0.13 697

Nwc_Net	0.23 689	0.16 691	0.21 650	0.25 723	0.14 682	0.24 672	0.26 738	0.37 721	0.38 682	0.22 632	0.41 722	0.30 675	0.28 712	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.17 736	0.20 761	0.10 629	0.10 627

GANet	0.21 663	0.12 628	0.21 650	0.24 709	0.13 658	0.22 651	0.22 681	0.41 743	0.26 572	0.31 717	0.42 729	0.37 720	0.28 712	0.23 669	0.22 659	0.10 617	0.12 707	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.08 545

FAT-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.22 656	0.21 655	0.12 633	0.17 562	0.18 577	0.34 692	0.39 687	0.27 682	0.37 690	0.34 709	0.32 734	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.11 691	0.10 622	0.09 595	0.11 652	0.14 718

RYNet	0.22 672	0.12 628	0.22 656	0.19 542	0.17 730	0.46 760	0.26 738	0.38 729	0.48 730	0.24 655	0.28 622	0.34 709	0.23 671	0.20 627	0.30 737	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.13 695	0.15 725

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 611	0.10 581	0.22 656	0.20 617	0.10 541	0.15 506	0.18 577	0.31 648	0.25 558	0.21 616	0.30 643	0.25 626	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.08 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 638	0.09 518	0.22 656	0.17 348	0.10 541	0.25 684	0.18 577	0.27 583	0.44 719	0.22 632	0.31 652	0.33 702	0.26 693	0.28 705	0.28 726	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.09 594

FBW_ROB	0.24 697	0.17 705	0.22 656	0.26 729	0.14 682	0.25 684	0.22 681	0.41 743	0.41 696	0.41 750	0.41 722	0.42 739	0.27 701	0.31 716	0.23 672	0.09 570	0.14 734	0.14 705	0.12 695	0.11 652	0.09 594

ETE_ROB	0.23 689	0.17 705	0.22 656	0.25 723	0.13 658	0.26 695	0.29 761	0.31 648	0.36 667	0.28 697	0.36 684	0.45 748	0.26 693	0.27 693	0.26 710	0.11 650	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 697

LALA_ROB	0.25 709	0.16 691	0.22 656	0.26 729	0.17 730	0.27 705	0.27 745	0.42 749	0.37 675	0.33 727	0.38 697	0.51 762	0.26 693	0.28 705	0.27 718	0.16 741	0.09 652	0.12 676	0.11 673	0.13 695	0.12 671

PWCDC_ROB	0.20 650	0.13 656	0.22 656	0.24 709	0.11 596	0.19 606	0.15 407	0.33 682	0.54 754	0.29 706	0.50 746	0.21 569	0.15 548	0.27 693	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.10 622	0.08 547	0.11 652	0.09 594

WCMA_ROB	0.24 697	0.11 610	0.22 656	0.17 348	0.14 682	0.32 726	0.15 407	0.32 660	0.32 630	0.38 741	0.53 751	0.40 736	0.34 741	0.34 731	0.25 695	0.11 650	0.12 707	0.12 676	0.10 639	0.14 713	0.14 718

MSAF-DinoV2	0.22 672	0.11 610	0.23 665	0.17 348	0.10 541	0.27 705	0.16 482	0.37 721	0.55 755	0.21 616	0.27 608	0.47 756	0.27 701	0.35 738	0.39 774	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.09 595	0.12 672	0.10 627

sCroCo_RVC	0.12 453	0.09 518	0.23 665	0.24 709	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.10 301	0.13 367	0.12 390	0.07 215	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.05 217	0.07 472

ccnet	0.29 731	0.28 769	0.23 665	0.20 617	0.28 777	0.41 758	0.21 667	0.45 762	0.33 640	0.36 735	0.46 737	0.36 715	0.30 724	0.39 760	0.42 781	0.23 782	0.14 734	0.21 756	0.17 748	0.23 770	0.18 754

PS-NSSS	0.20 650	0.21 736	0.23 665	0.20 617	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.36 715	0.25 558	0.27 682	0.33 669	0.27 646	0.24 677	0.20 627	0.20 629	0.15 720	0.12 707	0.17 736	0.14 711	0.10 629	0.08 545

base	0.18 625	0.13 656	0.24 669	0.20 617	0.14 682	0.24 672	0.10 49	0.31 648	0.20 472	0.25 669	0.37 690	0.16 493	0.17 601	0.25 685	0.22 659	0.16 741	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.06 365	0.09 594

GMStereo_Zeroshot	0.16 589	0.13 656	0.24 669	0.20 617	0.10 541	0.17 562	0.13 234	0.29 620	0.25 558	0.23 645	0.32 656	0.25 626	0.11 430	0.19 600	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.11 656	0.06 359	0.12 672	0.08 545

sAnonymous2	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 617	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

CroCo_RVC	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 617	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 672	0.21 736	0.24 669	0.26 729	0.11 596	0.23 667	0.14 314	0.39 733	0.24 535	0.32 723	0.36 684	0.30 675	0.21 654	0.19 600	0.21 650	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.16 741	0.12 672	0.12 671

NaN_ROB	0.22 672	0.19 723	0.24 669	0.25 723	0.13 658	0.29 716	0.26 738	0.33 682	0.41 696	0.31 717	0.31 652	0.32 698	0.23 671	0.30 715	0.21 650	0.11 650	0.17 765	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

rvit_105_1	0.19 638	0.11 610	0.25 675	0.21 655	0.16 714	0.21 642	0.27 745	0.31 648	0.41 696	0.19 577	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.12 675	0.12 707	0.13 691	0.15 733	0.08 530	0.07 472

rvit_stereo_0075_2	0.17 611	0.12 628	0.25 675	0.23 700	0.16 714	0.13 442	0.10 49	0.30 635	0.27 582	0.20 600	0.28 622	0.22 587	0.15 548	0.18 583	0.13 480	0.16 741	0.10 677	0.17 736	0.10 639	0.10 629	0.09 594

S-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.25 675	0.21 655	0.13 658	0.20 622	0.18 577	0.32 660	0.43 714	0.23 645	0.36 684	0.28 656	0.30 724	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.12 707	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.13 697

PM Graph cmp D40	0.31 739	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 723	0.20 643	0.42 749	0.55 755	0.55 771	0.70 777	0.69 782	0.45 773	0.39 760	0.36 765	0.15 720	0.15 744	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 697

PatchMatch Graph Cmp	0.32 742	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 723	0.20 643	0.42 749	0.60 769	0.55 771	0.81 792	0.67 778	0.44 769	0.38 751	0.36 765	0.15 720	0.15 744	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 697

FSD	0.25 709	0.27 764	0.26 678	0.24 709	0.22 762	0.25 684	0.25 727	0.27 583	0.26 572	0.25 669	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.27 693	0.24 685	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 770

GCST	0.37 753	0.42 785	0.26 678	1.02 811	0.39 784	0.18 581	0.08 9	0.20 420	0.17 394	0.28 697	0.25 582	0.15 478	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.64 811	0.43 804	0.75 807	0.65 810	0.63 804	0.46 797

CBFPSM	0.14 518	0.06 147	0.26 678	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.20 600	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.16 523	0.18 609	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.07 456	0.07 472

pcwnet_v2	0.19 638	0.10 581	0.26 678	0.17 348	0.14 682	0.18 581	0.15 407	0.37 721	0.46 727	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.19 635	0.20 627	0.19 622	0.13 701	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.11 652	0.13 697

FINET	0.21 663	0.18 717	0.26 678	0.18 454	0.16 714	0.23 667	0.23 694	0.32 660	0.48 730	0.25 669	0.32 656	0.22 587	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.18 755	0.16 759	0.11 656	0.10 639	0.15 730	0.13 697

PDISCO_ROB	0.27 722	0.16 691	0.26 678	0.28 747	0.20 750	0.32 726	0.26 738	0.44 759	0.57 761	0.28 697	0.40 711	0.45 748	0.29 720	0.33 728	0.34 757	0.12 675	0.09 652	0.17 736	0.16 741	0.17 748	0.13 697

MSMD_ROB	0.31 739	0.26 758	0.26 678	0.24 709	0.21 758	0.34 736	0.25 727	0.34 692	0.39 687	0.40 746	0.69 775	0.45 748	0.40 757	0.34 731	0.27 718	0.20 768	0.19 770	0.26 770	0.25 775	0.23 770	0.22 765

PWC_ROB	0.21 663	0.16 691	0.26 678	0.18 454	0.11 596	0.22 651	0.13 234	0.32 660	0.49 739	0.30 711	0.40 711	0.32 698	0.24 677	0.31 716	0.22 659	0.10 617	0.07 581	0.11 656	0.08 547	0.11 652	0.10 627

Syn2CoEx	0.21 663	0.16 691	0.27 688	0.29 756	0.14 682	0.26 695	0.20 643	0.33 682	0.31 623	0.28 697	0.36 684	0.27 646	0.25 687	0.19 600	0.24 685	0.16 741	0.12 707	0.14 705	0.11 673	0.09 595	0.08 545

STTStereo	0.18 625	0.12 628	0.27 688	0.20 617	0.11 596	0.16 538	0.21 667	0.29 620	0.23 518	0.21 616	0.30 643	0.29 665	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.12 675	0.11 691	0.11 656	0.14 711	0.09 595	0.08 545

MANE	0.45 771	0.27 764	0.27 688	0.27 742	0.24 767	0.47 762	0.31 776	0.55 787	0.59 765	0.72 792	1.13 808	1.15 804	0.61 795	0.52 785	0.37 767	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.31 788	0.25 778	0.24 770

GANetREF_RVC	0.31 739	0.34 778	0.27 688	0.35 771	0.16 714	0.32 726	0.41 788	0.48 768	0.51 750	0.35 732	0.35 679	0.34 709	0.33 736	0.39 760	0.32 750	0.27 786	0.20 773	0.29 784	0.15 733	0.18 754	0.17 748
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CSAN	0.29 731	0.24 747	0.27 688	0.34 767	0.19 745	0.33 733	0.42 791	0.37 721	0.50 742	0.38 741	0.40 711	0.44 746	0.33 736	0.28 705	0.30 737	0.20 768	0.16 759	0.19 748	0.19 756	0.14 713	0.15 725

FC-DCNN v2	0.33 746	0.27 764	0.28 693	0.26 729	0.23 765	0.37 748	0.28 751	0.40 737	0.43 714	0.45 759	0.56 760	0.51 762	0.40 757	0.37 749	0.29 730	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 770

ACV-stereo	0.15 564	0.10 581	0.28 693	0.18 454	0.12 633	0.14 479	0.12 145	0.23 498	0.21 490	0.19 577	0.23 540	0.22 587	0.15 548	0.23 669	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

Anonymous_2	0.22 672	0.17 705	0.28 693	0.15 145	0.16 714	0.32 726	0.22 681	0.22 474	0.17 394	0.23 645	0.24 553	0.26 638	0.27 701	0.27 693	0.23 672	0.22 777	0.25 792	0.17 736	0.17 748	0.17 748	0.17 748

FCDSN-DC	0.33 746	0.28 769	0.28 693	0.30 758	0.24 767	0.39 754	0.28 751	0.42 749	0.42 707	0.43 756	0.53 751	0.51 762	0.41 762	0.36 744	0.30 737	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 770
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 689	0.12 628	0.28 693	0.21 655	0.13 658	0.28 712	0.16 482	0.35 708	0.66 782	0.27 682	0.33 669	0.30 675	0.21 654	0.31 716	0.29 730	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.13 695	0.13 697

DANet	0.21 663	0.15 682	0.28 693	0.25 723	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.27 583	0.27 582	0.28 697	0.32 656	0.35 713	0.31 728	0.31 716	0.23 672	0.11 650	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.11 655
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 746	0.27 764	0.28 693	0.26 729	0.23 765	0.37 748	0.28 751	0.40 737	0.43 714	0.45 759	0.55 755	0.51 762	0.40 757	0.37 749	0.30 737	0.21 772	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.25 778	0.24 770

SANet	0.24 697	0.14 670	0.28 693	0.21 655	0.11 596	0.27 705	0.24 709	0.38 729	0.64 778	0.36 735	0.40 711	0.43 744	0.26 693	0.27 693	0.24 685	0.12 675	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.13 695	0.11 655

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 625	0.09 518	0.29 701	0.15 145	0.10 541	0.22 651	0.20 643	0.26 561	0.39 687	0.25 669	0.42 729	0.24 612	0.15 548	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.10 629	0.09 594

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 737	0.24 747	0.29 701	0.36 773	0.16 714	0.34 736	0.30 770	0.32 660	0.42 707	0.40 746	0.46 737	0.38 724	0.31 728	0.34 731	0.28 726	0.19 766	0.20 773	0.26 770	0.29 784	0.18 754	0.19 760

RGC	0.25 709	0.20 730	0.29 701	0.28 747	0.16 714	0.22 651	0.23 694	0.32 660	0.44 719	0.27 682	0.40 711	0.38 724	0.27 701	0.36 744	0.22 659	0.11 650	0.13 722	0.17 736	0.17 748	0.14 713	0.16 737

Light-Stereo-hy	0.23 689	0.14 670	0.30 704	0.22 675	0.20 750	0.29 716	0.16 482	0.33 682	0.36 667	0.24 655	0.28 622	0.42 739	0.24 677	0.25 685	0.20 629	0.13 701	0.13 722	0.23 765	0.23 772	0.16 739	0.18 754

SQANet	0.23 689	0.23 743	0.30 704	0.30 758	0.19 745	0.27 705	0.13 234	0.29 620	0.33 640	0.24 655	0.37 690	0.31 688	0.22 663	0.27 693	0.23 672	0.15 720	0.10 677	0.21 756	0.16 741	0.21 761	0.15 725

SHD	0.26 720	0.15 682	0.30 704	0.24 709	0.18 737	0.22 651	0.15 407	0.38 729	0.71 786	0.32 723	0.41 722	0.36 715	0.28 712	0.32 723	0.29 730	0.12 675	0.11 691	0.14 705	0.13 707	0.16 739	0.20 761

TARStereo(FT)	0.37 753	0.26 758	0.31 707	0.42 782	0.19 745	0.77 793	1.20 821	0.42 749	0.41 696	0.33 727	0.52 748	0.48 758	0.37 748	0.32 723	0.31 746	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.15 733	0.22 767	0.11 655

2222	0.37 753	0.26 758	0.31 707	0.42 782	0.19 745	0.77 793	1.20 821	0.42 749	0.41 696	0.33 727	0.52 748	0.48 758	0.37 748	0.32 723	0.31 746	0.17 748	0.14 734	0.21 756	0.15 733	0.22 767	0.11 655

DStereoFS	0.27 722	0.22 740	0.31 707	0.22 675	0.15 703	0.22 651	0.20 643	0.50 775	0.48 730	0.28 697	0.44 734	0.33 702	0.34 741	0.52 785	0.29 730	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.13 707	0.16 739	0.16 737

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 235	0.10 581	0.31 707	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.07 16	0.12 675	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

Wz-Net-MNSev	0.22 672	0.13 656	0.31 707	0.20 617	0.14 682	0.36 747	0.24 709	0.33 682	0.44 719	0.28 697	0.40 711	0.38 724	0.19 635	0.24 679	0.25 695	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.12 672	0.10 627

FADNet-RVC-Resample	0.16 589	0.11 610	0.31 707	0.22 675	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.25 542	0.24 535	0.24 655	0.27 608	0.20 559	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.08 615	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.10 627

NCC-stereo	0.24 697	0.15 682	0.31 707	0.26 729	0.16 714	0.20 622	0.30 770	0.40 737	0.40 693	0.24 655	0.38 697	0.33 702	0.28 712	0.36 744	0.27 718	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.22 768	0.13 695	0.13 697

Abc-Net	0.24 697	0.15 682	0.31 707	0.26 729	0.16 714	0.20 622	0.30 770	0.40 737	0.40 693	0.24 655	0.38 697	0.33 702	0.28 712	0.36 744	0.27 718	0.12 675	0.11 691	0.15 718	0.22 768	0.13 695	0.13 697
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 727	0.16 691	0.31 707	0.18 454	0.13 658	0.54 770	0.42 791	0.51 778	0.67 783	0.29 706	0.38 697	0.38 724	0.29 720	0.31 716	0.23 672	0.11 650	0.10 677	0.11 656	0.08 547	0.20 758	0.16 737

GASNet	0.22 672	0.23 743	0.33 716	0.26 729	0.17 730	0.26 695	0.16 482	0.44 759	0.42 707	0.27 682	0.24 553	0.30 675	0.15 548	0.27 693	0.18 609	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.16 739	0.07 472

Anonymous3	0.16 589	0.13 656	0.33 716	0.26 729	0.14 682	0.27 705	0.17 526	0.28 604	0.28 598	0.15 480	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.11 655

DGSMNet	0.24 697	0.19 723	0.33 716	0.21 655	0.24 767	0.24 672	0.20 643	0.35 708	0.41 696	0.24 655	0.32 656	0.38 724	0.21 654	0.29 712	0.23 672	0.12 675	0.11 691	0.14 705	0.16 741	0.23 770	0.23 767

SAMSARA	0.40 759	0.28 769	0.33 716	0.55 791	0.39 784	0.82 796	1.23 823	0.47 766	0.51 750	0.36 735	0.35 679	0.55 768	0.39 754	0.38 751	0.39 774	0.15 720	0.20 773	0.15 718	0.14 711	0.23 770	0.20 761

ADCP+	0.20 650	0.10 581	0.33 716	0.20 617	0.12 633	0.22 651	0.26 738	0.31 648	0.34 652	0.26 676	0.37 690	0.22 587	0.22 663	0.27 693	0.27 718	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.09 595	0.10 627

PA-Net	0.23 689	0.18 717	0.33 716	0.28 747	0.22 762	0.21 642	0.38 787	0.29 620	0.39 687	0.22 632	0.32 656	0.25 626	0.26 693	0.20 627	0.25 695	0.09 570	0.23 789	0.15 718	0.22 768	0.09 595	0.13 697
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 761	0.29 772	0.33 716	0.28 747	0.24 767	0.54 770	0.36 783	0.49 770	0.59 765	0.72 792	0.74 783	0.65 776	0.54 784	0.54 790	0.40 777	0.22 777	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.26 783	0.25 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 761	0.29 772	0.33 716	0.27 742	0.24 767	0.60 777	0.36 783	0.50 775	0.50 742	0.71 790	0.79 790	0.67 778	0.54 784	0.51 783	0.42 781	0.22 777	0.20 773	0.27 774	0.26 776	0.26 783	0.25 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 709	0.15 682	0.34 724	0.17 348	0.13 658	0.23 667	0.14 314	0.34 692	0.33 640	0.41 750	0.55 755	0.41 738	0.37 748	0.34 731	0.27 718	0.11 650	0.15 744	0.11 656	0.11 673	0.12 672	0.16 737

FADNet	0.21 663	0.22 740	0.36 725	0.18 454	0.17 730	0.24 672	0.13 234	0.31 648	0.31 623	0.23 645	0.25 582	0.27 646	0.21 654	0.19 600	0.15 559	0.13 701	0.15 744	0.12 676	0.15 733	0.16 739	0.18 754

G-Net	0.24 697	0.16 691	0.36 725	0.22 675	0.16 714	0.51 768	0.23 694	0.29 620	0.34 652	0.36 735	0.38 697	0.31 688	0.29 720	0.27 693	0.26 710	0.11 650	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.16 739	0.13 697

AnyNet_C32	0.26 720	0.16 691	0.36 725	0.20 617	0.16 714	0.25 684	0.30 770	0.32 660	0.44 719	0.31 717	0.49 742	0.30 675	0.33 736	0.40 766	0.33 755	0.12 675	0.12 707	0.12 676	0.14 711	0.14 713	0.15 725

CC-Net-ROB	0.28 727	0.31 774	0.36 725	0.29 756	0.15 703	0.25 684	0.19 618	0.45 762	0.33 640	0.39 743	0.37 690	0.39 732	0.31 728	0.27 693	0.26 710	0.24 784	0.19 770	0.30 786	0.23 772	0.18 754	0.15 725

DStereoSA	0.25 709	0.19 723	0.37 729	0.26 729	0.17 730	0.22 651	0.20 643	0.49 770	0.59 765	0.22 632	0.29 635	0.29 665	0.33 736	0.39 760	0.28 726	0.12 675	0.11 691	0.16 730	0.14 711	0.14 713	0.12 671

w-ln-seven-2	0.20 650	0.14 670	0.37 729	0.22 675	0.12 633	0.20 622	0.21 667	0.28 604	0.37 675	0.25 669	0.37 690	0.27 646	0.22 663	0.21 645	0.23 672	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.09 594

Wz-Net-LNSev	0.22 672	0.16 691	0.38 731	0.21 655	0.13 658	0.25 684	0.23 694	0.32 660	0.43 714	0.30 711	0.41 722	0.31 688	0.18 618	0.22 658	0.25 695	0.10 617	0.09 652	0.08 482	0.08 547	0.12 672	0.11 655

FADNet-RVC	0.20 650	0.20 730	0.38 731	0.21 655	0.16 714	0.20 622	0.15 407	0.26 561	0.26 572	0.26 676	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.19 622	0.12 675	0.13 722	0.12 676	0.14 711	0.13 695	0.18 754

PVD	0.39 756	0.20 730	0.39 733	0.31 762	0.22 762	0.29 716	0.43 793	0.52 781	0.96 805	0.55 771	0.79 790	0.53 766	0.59 794	0.52 785	0.38 770	0.19 766	0.14 734	0.17 736	0.14 711	0.24 777	0.31 784

STTRV1_RVC	0.25 709	0.26 758	0.39 733	0.19 542	0.26 774	0.30 720	0.24 709	0.34 692	0.35 661	0.36 735	0.34 674	0.31 688	0.31 728	0.28 705	0.25 695	0.17 748	0.10 677	0.16 730	0.14 711	0.17 748	0.12 671

z-ln-s-r	0.17 611	0.10 581	0.40 735	0.19 542	0.08 287	0.17 562	0.18 577	0.22 474	0.33 640	0.18 558	0.40 711	0.22 587	0.17 601	0.20 627	0.23 672	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.05 256

FADNet_RVC	0.16 589	0.14 670	0.40 735	0.20 617	0.11 596	0.13 442	0.13 234	0.26 561	0.22 506	0.21 616	0.23 540	0.20 559	0.17 601	0.14 459	0.16 575	0.08 501	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.11 652	0.10 627

ADCMid	0.25 709	0.15 682	0.40 735	0.20 617	0.14 682	0.25 684	0.26 738	0.34 692	0.38 682	0.36 735	0.44 734	0.34 709	0.40 757	0.35 738	0.33 755	0.10 617	0.09 652	0.11 656	0.11 673	0.13 695	0.12 671

PSMNet-RUCA	0.27 722	0.33 776	0.41 738	0.36 773	0.32 783	0.18 581	0.19 618	0.42 749	0.30 615	0.33 727	0.41 722	0.39 732	0.25 687	0.31 716	0.20 629	0.18 755	0.10 677	0.25 769	0.15 733	0.21 761	0.16 737

ADCRef	0.19 638	0.12 628	0.41 738	0.20 617	0.12 633	0.22 651	0.18 577	0.32 660	0.36 667	0.26 676	0.32 656	0.17 516	0.23 671	0.24 679	0.24 685	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

UHP(FT)	0.41 761	0.25 754	0.42 740	0.37 775	0.20 750	0.59 773	0.44 795	0.51 778	0.73 791	0.54 769	0.76 786	0.70 784	0.56 788	0.50 779	0.38 770	0.18 755	0.22 787	0.22 762	0.20 761	0.20 758	0.17 748

mmmmmm	0.41 761	0.25 754	0.42 740	0.37 775	0.20 750	0.59 773	0.44 795	0.51 778	0.73 791	0.54 769	0.76 786	0.70 784	0.56 788	0.50 779	0.38 770	0.18 755	0.22 787	0.22 762	0.20 761	0.20 758	0.17 748

DeepPrunerF	0.24 697	0.17 705	0.42 740	0.26 729	0.16 714	0.22 651	0.28 751	0.37 721	0.50 742	0.26 676	0.29 635	0.24 612	0.28 712	0.21 645	0.22 659	0.15 720	0.11 691	0.20 753	0.18 754	0.12 672	0.13 697

Wz-Net-SNSev	0.25 709	0.17 705	0.44 743	0.25 723	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.38 729	0.56 759	0.30 711	0.55 755	0.39 732	0.26 693	0.23 669	0.30 737	0.10 617	0.09 652	0.09 572	0.10 639	0.11 652	0.11 655

z-mn7	0.24 697	0.14 670	0.45 744	0.19 542	0.13 658	0.28 712	0.25 727	0.34 692	0.62 773	0.27 682	0.56 760	0.29 665	0.24 677	0.32 723	0.25 695	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.10 627

iinet-f	0.16 589	0.06 147	0.45 744	0.14 84	0.10 541	0.21 642	0.14 314	0.27 583	0.23 518	0.21 616	0.24 553	0.21 569	0.15 548	0.18 583	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.10 627

Consistency-Raft	0.44 769	0.40 783	0.45 744	0.37 775	0.43 788	0.46 760	0.41 788	0.57 790	0.55 755	0.32 723	0.73 780	0.33 702	0.48 777	0.42 771	0.49 790	0.39 794	0.35 801	0.45 794	0.51 803	0.42 794	0.29 781

ADCS	0.29 731	0.18 717	0.45 744	0.21 655	0.17 730	0.28 712	0.23 694	0.41 743	0.63 777	0.40 746	0.49 742	0.40 736	0.36 746	0.39 760	0.40 777	0.13 701	0.12 707	0.13 691	0.14 711	0.16 739	0.16 737

NVStereoNet_ROB	0.46 775	0.36 780	0.46 748	0.41 780	0.28 777	0.34 736	0.34 780	0.48 768	0.60 769	0.72 792	0.93 797	0.70 784	0.66 798	0.47 776	0.60 799	0.22 777	0.33 800	0.34 789	0.34 792	0.30 787	0.30 783
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 697	0.11 610	0.47 749	0.22 675	0.12 633	0.34 736	0.29 761	0.29 620	0.56 759	0.24 655	0.46 737	0.30 675	0.30 724	0.29 712	0.29 730	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.10 627

PASM	0.32 742	0.24 747	0.48 750	0.28 747	0.27 775	0.29 716	0.30 770	0.34 692	0.49 739	0.35 732	0.39 705	0.46 752	0.34 741	0.34 731	0.35 758	0.23 782	0.25 792	0.26 770	0.28 783	0.23 770	0.21 763

zh-sn7	0.25 709	0.17 705	0.50 751	0.24 709	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.34 692	0.48 730	0.28 697	0.54 753	0.28 656	0.31 728	0.36 744	0.32 750	0.10 617	0.10 677	0.11 656	0.10 639	0.12 672	0.12 671

XQC	0.28 727	0.23 743	0.51 752	0.28 747	0.19 745	0.34 736	0.27 745	0.36 715	0.57 761	0.31 717	0.30 643	0.37 720	0.30 724	0.38 751	0.38 770	0.13 701	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.17 748	0.18 754

nnnnnnn	0.42 765	0.25 754	0.52 753	0.33 763	0.27 775	0.49 766	0.29 761	0.53 783	0.77 797	0.63 780	0.68 773	0.74 787	0.56 788	0.46 775	0.43 784	0.22 777	0.21 785	0.27 774	0.26 776	0.28 785	0.25 776

otaku	0.39 756	0.37 781	0.52 753	0.44 784	0.28 777	0.58 772	0.24 709	0.41 743	0.62 773	0.40 746	0.49 742	0.46 752	0.33 736	0.40 766	0.32 750	0.30 787	0.30 796	0.39 791	0.33 789	0.29 786	0.28 780

Ntro	0.40 759	0.40 783	0.53 755	0.46 788	0.30 781	0.65 780	0.24 709	0.46 764	0.68 784	0.41 750	0.49 742	0.48 758	0.42 766	0.39 760	0.31 746	0.32 789	0.28 794	0.37 790	0.30 786	0.32 791	0.29 781

1111	0.43 767	0.23 743	0.54 756	0.33 763	0.20 750	0.83 797	0.35 781	0.50 775	0.82 798	0.63 780	0.68 773	0.69 782	0.68 800	0.77 800	0.35 758	0.17 748	0.15 744	0.19 748	0.19 756	0.21 761	0.17 748

WAO-7	0.79 795	0.78 801	0.54 756	0.85 804	0.67 805	0.74 787	0.68 812	1.05 816	1.32 814	0.90 809	1.20 811	1.04 798	0.92 813	0.69 797	0.66 804	0.60 809	0.62 825	0.67 803	0.68 812	0.64 805	0.58 801

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 767	0.39 782	0.54 756	0.40 778	0.20 750	0.64 779	0.32 778	0.53 783	0.72 787	0.71 790	0.72 779	0.61 771	0.54 784	0.51 783	0.46 787	0.20 768	0.19 770	0.29 784	0.30 786	0.23 770	0.18 754

w-ln-seven	0.24 697	0.14 670	0.55 759	0.19 542	0.14 682	0.26 695	0.22 681	0.35 708	0.60 769	0.29 706	0.39 705	0.30 675	0.22 663	0.21 645	0.26 710	0.09 570	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.11 652	0.10 627

ACVNet-4b	0.39 756	0.53 788	0.55 759	0.45 785	0.24 767	0.47 762	0.18 577	0.49 770	0.64 778	0.42 753	0.45 736	0.60 770	0.27 701	0.34 731	0.24 685	0.33 791	0.14 734	0.48 795	0.42 796	0.30 787	0.26 779

MFN_U_SF_RVC	0.32 742	0.21 736	0.55 759	0.30 758	0.15 703	0.34 736	0.17 526	0.52 781	0.46 727	0.46 762	0.55 755	0.59 769	0.39 754	0.35 738	0.37 767	0.15 720	0.14 734	0.18 746	0.21 765	0.16 739	0.15 725

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 791	0.18 717	0.56 762	0.27 742	0.21 758	1.35 811	0.25 727	0.59 792	1.65 822	0.68 785	5.01 828	1.08 801	0.81 806	0.38 751	0.30 737	0.18 755	0.15 744	0.20 753	0.19 756	0.17 748	0.23 767

TestStereooo	0.72 791	0.18 717	0.56 762	0.27 742	0.21 758	1.35 811	0.25 727	0.59 792	1.65 822	0.68 785	5.01 828	1.08 801	0.81 806	0.38 751	0.30 737	0.18 755	0.15 744	0.20 753	0.19 756	0.17 748	0.23 767

zh-mn7	0.25 709	0.14 670	0.56 762	0.19 542	0.14 682	0.24 672	0.22 681	0.34 692	0.62 773	0.35 732	0.65 769	0.31 688	0.25 687	0.31 716	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.11 655

aanetorigin	0.22 672	0.17 705	0.56 762	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.19 618	0.20 420	0.33 640	0.49 763	0.48 741	0.29 665	0.27 701	0.20 627	0.23 672	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.10 629	0.09 594

SuperB	0.20 650	0.10 581	0.56 762	0.16 254	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.24 523	0.50 742	0.26 676	0.39 705	0.17 516	0.21 654	0.22 658	0.21 650	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.12 672	0.10 627

MonStereo1	0.47 776	0.26 758	0.58 767	0.28 747	0.20 750	0.39 754	0.18 577	0.49 770	0.64 778	0.52 765	0.87 794	1.01 796	0.57 792	0.50 779	0.56 796	0.53 804	0.31 799	0.54 801	0.40 794	0.33 792	0.34 787

LSM	0.33 746	0.20 730	0.58 767	0.26 729	0.60 801	0.34 736	0.25 727	0.42 749	0.48 730	0.45 759	0.58 765	0.42 739	0.36 746	0.35 738	0.25 695	0.12 675	0.20 773	0.14 705	0.16 741	0.19 757	0.33 786

light-stereo	0.42 765	0.26 758	0.59 769	0.60 793	0.49 791	0.32 726	0.23 694	0.46 764	0.52 753	0.56 776	0.58 765	0.76 789	0.32 734	0.48 777	0.29 730	0.32 789	0.24 790	0.27 774	0.33 789	0.46 795	0.39 791

ACVNet_1	0.44 769	0.49 787	0.60 770	0.45 785	0.28 777	0.49 766	0.27 745	0.57 790	0.72 787	0.62 779	0.58 765	0.74 787	0.49 779	0.50 779	0.35 758	0.26 785	0.24 790	0.39 791	0.29 784	0.31 790	0.24 770

ADCPNet	0.25 709	0.16 691	0.61 771	0.21 655	0.15 703	0.35 745	0.25 727	0.32 660	0.35 661	0.30 711	0.40 711	0.36 715	0.28 712	0.28 705	0.32 750	0.12 675	0.10 677	0.11 656	0.12 695	0.14 713	0.13 697

WAO-6	0.81 796	0.80 802	0.62 772	0.86 805	0.63 803	0.76 791	0.58 805	0.98 812	1.54 821	0.90 809	0.96 800	1.07 800	1.03 817	0.70 798	0.66 804	0.72 813	0.49 812	0.90 815	0.71 813	0.68 809	0.58 801

BEATNet-Init1	0.52 778	0.27 764	0.62 772	0.30 758	0.21 758	0.76 791	0.29 761	0.54 786	0.65 781	0.86 805	0.95 799	2.07 820	0.62 797	0.56 792	0.42 781	0.18 755	0.18 767	0.23 765	0.22 768	0.22 767	0.21 763

WAO-8	0.91 800	0.81 803	0.65 774	0.94 808	0.69 806	0.90 798	0.67 810	1.07 820	1.83 826	1.06 816	1.45 814	1.30 807	1.07 818	0.84 805	0.78 810	0.74 815	0.53 818	0.86 813	0.75 814	0.69 811	0.62 807

Venus	0.91 800	0.81 803	0.65 774	0.94 808	0.69 806	0.90 798	0.67 810	1.07 820	1.83 826	1.06 816	1.45 814	1.30 807	1.07 818	0.84 805	0.78 810	0.74 815	0.53 818	0.86 813	0.75 814	0.69 811	0.62 807

Wz-Net-TNSev	0.29 731	0.20 730	0.65 774	0.19 542	0.15 703	0.38 752	0.27 745	0.35 708	0.55 755	0.34 731	0.42 729	0.45 748	0.38 751	0.32 723	0.30 737	0.12 675	0.13 722	0.10 622	0.12 695	0.15 730	0.14 718

anonymity	0.53 780	0.58 790	0.65 774	0.41 780	0.61 802	0.53 769	0.41 788	0.56 788	0.41 696	0.55 771	0.50 746	0.49 761	0.55 787	0.58 793	0.50 793	0.58 807	0.50 815	0.51 797	0.51 803	0.51 797	0.57 800

MFMNet_re	0.64 784	0.66 796	0.65 774	0.51 789	0.69 806	0.69 783	0.57 804	0.64 796	0.73 791	0.60 777	0.73 780	0.62 772	0.67 799	0.65 796	0.60 799	0.66 812	0.58 824	0.63 802	0.59 806	0.68 809	0.69 810

DispFullNet	0.27 722	0.21 736	0.65 774	0.28 747	0.16 714	0.26 695	0.17 526	0.33 682	0.58 764	0.27 682	0.38 697	0.43 744	0.23 671	0.38 751	0.23 672	0.12 675	0.06 503	0.19 748	0.11 673	0.21 761	0.15 725

SPS-STEREO	0.57 783	0.58 790	0.65 774	0.45 785	0.55 796	0.62 778	0.44 795	0.62 795	0.50 742	0.68 785	0.64 768	0.66 777	0.57 792	0.61 794	0.60 799	0.62 810	0.47 809	0.51 797	0.49 800	0.55 802	0.58 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 782	0.57 789	0.65 774	0.40 778	0.54 794	0.66 782	0.49 798	0.56 788	0.45 725	0.66 783	0.69 775	0.67 778	0.56 788	0.63 795	0.56 796	0.59 808	0.48 810	0.50 796	0.50 802	0.52 798	0.58 801

fsdfsdds	0.52 778	0.19 723	0.67 782	0.33 763	0.18 737	0.48 764	0.32 778	0.53 783	1.00 806	0.73 796	2.21 824	1.03 797	0.86 810	0.34 731	0.45 786	0.16 741	0.16 759	0.26 770	0.18 754	0.14 713	0.15 725

Selective-IGEV-i1pa	2.80 813	3.51 823	0.67 782	0.28 747	0.14 682	10.22 830	0.43 793	4.36 832	3.63 829	3.53 831	6.92 831	3.47 823	1.97 827	13.41 846	2.26 825	0.36 793	0.15 744	0.13 691	0.10 639	0.15 730	0.35 789

RSGM-EC	20.36 842	4.73 826	0.68 784	16.76 840	16.92 843	21.28 845	27.18 851	10.46 842	14.04 845	18.00 848	21.31 849	22.24 860	21.82 850	22.57 849	17.63 849	62.81 865	33.79 864	20.14 861	18.10 856	20.18 859	16.45 852

acva	20.36 842	4.73 826	0.68 784	16.76 840	16.92 843	21.28 845	27.18 851	10.46 842	14.04 845	18.00 848	21.31 849	22.24 860	21.82 850	22.57 849	17.63 849	62.81 865	33.79 864	20.14 861	18.10 856	20.18 859	16.45 852

IMH-64-1	0.65 785	0.61 792	0.68 784	0.71 796	0.51 792	0.59 773	0.49 798	0.91 806	0.85 799	0.74 797	1.02 801	0.81 790	0.78 804	0.79 801	0.49 790	0.42 796	0.46 805	0.71 804	0.47 798	0.52 798	0.39 791

IMH-64	0.65 785	0.61 792	0.68 784	0.71 796	0.51 792	0.59 773	0.49 798	0.91 806	0.85 799	0.74 797	1.02 801	0.81 790	0.78 804	0.79 801	0.49 790	0.42 796	0.46 805	0.71 804	0.47 798	0.52 798	0.39 791

IMH	0.71 788	0.64 795	0.68 784	0.76 798	0.54 794	0.69 783	0.54 802	0.98 812	1.10 809	0.82 801	1.09 804	0.89 794	0.88 812	0.87 809	0.52 795	0.44 799	0.50 815	0.75 807	0.51 803	0.56 803	0.41 795

ACVNet_2	0.66 787	0.66 796	0.68 784	0.63 794	0.41 786	0.71 785	0.49 798	0.96 810	1.39 816	0.89 807	1.09 804	1.04 798	0.73 802	0.54 790	0.47 788	0.43 798	0.40 803	0.53 800	0.44 797	0.47 796	0.35 789

RainbowNet	0.54 781	0.61 792	0.70 790	0.57 792	0.43 788	0.65 780	0.37 786	0.60 794	0.87 801	0.50 764	0.66 770	0.64 773	0.47 776	0.49 778	0.43 784	0.47 801	0.48 810	0.52 799	0.41 795	0.52 798	0.40 794

TorneroNet-64	0.76 794	0.72 799	0.74 791	0.78 800	0.58 800	0.91 801	0.56 803	0.84 802	1.29 813	0.66 783	0.90 795	1.40 812	0.75 803	0.85 807	0.67 807	0.49 802	0.46 805	0.72 806	0.59 806	0.67 808	0.53 799

WZ-Net	0.28 727	0.17 705	0.78 792	0.22 675	0.16 714	0.34 736	0.29 761	0.39 733	0.57 761	0.24 655	0.55 755	0.37 720	0.24 677	0.33 728	0.35 758	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.14 713	0.16 737

DPSimNet_ROB	1.11 807	1.23 814	0.78 792	1.13 813	0.88 813	1.10 808	1.13 820	1.16 827	1.23 812	1.43 823	1.02 801	1.41 813	1.10 821	0.90 813	1.60 820	1.46 831	0.51 817	1.21 823	1.03 822	0.90 817	1.01 818

Dean	0.87 799	0.86 806	0.79 794	0.81 802	0.56 797	0.90 798	0.63 806	1.15 826	1.73 824	1.15 819	1.15 809	1.31 809	0.99 816	0.81 803	0.81 813	0.57 806	0.56 822	0.77 811	0.64 809	0.66 807	0.58 801

ktn	1.01 805	1.21 813	0.80 795	1.23 815	0.86 812	1.01 805	0.87 816	0.94 809	1.39 816	1.04 814	1.12 807	1.15 804	1.07 818	0.94 815	0.59 798	1.28 830	0.71 827	1.38 825	0.83 817	1.02 820	0.75 813

TorneroNet	0.82 797	0.74 800	0.81 796	0.84 803	0.63 803	0.99 803	0.63 806	0.96 810	1.16 810	0.80 800	1.11 806	1.36 811	0.86 810	0.93 814	0.80 812	0.56 805	0.49 812	0.78 812	0.66 811	0.73 814	0.63 809

LVE	0.83 798	0.85 805	0.85 797	0.80 801	0.56 797	1.04 807	0.65 809	1.05 816	1.47 819	0.96 811	1.22 812	1.10 803	0.85 809	0.83 804	0.71 809	0.49 802	0.55 821	0.76 810	0.60 808	0.65 806	0.59 806

KSHMR	1.09 806	1.17 812	0.88 798	1.25 816	1.00 814	0.99 803	0.96 818	1.13 824	1.37 815	1.16 820	1.29 813	1.41 813	0.96 815	1.01 817	0.92 814	1.03 827	1.08 829	1.20 822	1.03 822	1.01 819	0.97 816

PWCK	0.71 788	0.94 807	0.95 799	0.76 798	0.31 782	0.74 787	0.36 783	0.90 805	0.90 803	0.96 811	0.75 785	0.95 795	0.61 795	0.87 809	0.66 804	0.72 813	0.46 805	0.75 807	0.49 800	0.69 811	0.44 796

notaker	0.97 803	1.11 810	0.98 800	1.13 813	0.81 810	0.73 786	0.68 812	0.93 808	1.16 810	1.18 821	1.18 810	1.41 813	1.16 822	1.08 820	0.69 808	0.81 818	0.64 826	1.17 821	0.79 816	0.98 818	0.80 814

AANet	0.30 737	0.19 723	1.03 801	0.16 254	0.13 658	0.22 651	0.16 482	0.30 635	0.62 773	0.60 777	0.52 748	0.46 752	0.38 751	0.23 669	0.32 750	0.12 675	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.12 671

FADE	0.45 771	0.33 776	1.03 801	0.33 763	0.25 773	0.35 745	0.29 761	0.64 796	1.07 807	0.43 756	0.41 722	0.42 739	0.53 782	0.70 798	0.51 794	0.30 787	0.21 785	0.41 793	0.38 793	0.23 770	0.22 765

UHP(ZeroShot)	1.94 810	0.24 747	1.06 803	0.34 767	0.18 737	5.35 824	0.24 709	0.86 803	4.09 830	2.33 827	11.82 843	7.01 835	2.71 830	0.87 809	0.60 799	0.17 748	0.14 734	0.19 748	0.17 748	0.21 761	0.16 737

UHP	1.94 810	0.24 747	1.06 803	0.34 767	0.18 737	5.35 824	0.24 709	0.86 803	4.09 830	2.33 827	11.82 843	7.01 835	2.71 830	0.87 809	0.60 799	0.17 748	0.14 734	0.19 748	0.17 748	0.21 761	0.16 737

Selective-IGEV-i16pa	18.58 841	3.30 821	1.09 805	0.21 655	0.18 737	103.68 860	0.28 751	19.87 852	40.73 861	4.16 832	56.45 865	8.07 838	2.59 829	123.95 867	5.89 835	0.18 755	0.12 707	0.09 572	0.12 695	0.12 672	0.51 798

EDNetEfficient	0.29 731	0.24 747	1.13 806	0.18 454	0.10 541	0.19 606	0.20 643	0.20 420	0.60 769	0.74 797	0.56 760	0.31 688	0.39 754	0.22 658	0.30 737	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.09 594

JetBlue	0.71 788	0.45 786	1.14 807	0.51 789	0.47 790	2.02 815	0.64 808	0.75 799	0.70 785	0.69 789	0.77 788	1.22 806	0.83 808	1.03 818	1.01 817	0.40 795	0.28 794	0.33 788	0.33 789	0.30 787	0.34 787

HanzoNet	1.29 808	1.26 815	1.19 808	1.12 812	0.85 811	1.02 806	0.83 814	1.03 815	1.48 820	1.64 824	1.61 816	2.50 822	1.72 826	1.61 822	1.61 821	1.26 829	0.80 828	1.31 824	1.01 821	1.02 820	0.86 815

AnyNet_C01	0.36 752	0.25 754	1.37 809	0.22 675	0.17 730	0.48 764	0.27 745	0.35 708	0.39 687	0.39 743	0.74 783	0.46 752	0.38 751	0.45 774	0.47 788	0.13 701	0.13 722	0.13 691	0.14 711	0.14 713	0.15 725

UNDER WATER	0.97 803	0.97 809	1.42 810	0.99 810	0.70 809	1.12 809	0.84 815	0.80 801	1.08 808	1.01 813	0.90 795	1.55 816	1.22 824	1.03 818	1.00 816	0.78 817	0.53 818	1.02 818	0.87 818	0.80 816	0.74 812

UNDER WATER-64	0.95 802	0.94 807	1.43 811	0.87 806	0.56 797	1.18 810	0.87 816	0.77 800	0.94 804	1.04 814	0.85 793	1.58 817	1.21 823	0.94 815	0.96 815	0.87 819	0.57 823	1.03 819	0.88 819	0.78 815	0.73 811

MADNet++	1.95 812	1.75 817	1.59 812	1.82 818	1.69 818	2.33 816	1.40 825	2.35 831	2.09 828	2.57 830	2.36 825	2.24 821	2.17 828	2.28 823	2.34 827	1.87 832	1.66 832	1.54 826	1.34 825	1.92 824	1.77 821

ASD4	3.54 815	3.38 822	2.05 813	1.72 817	2.51 820	9.03 829	17.71 837	2.25 830	5.51 833	2.46 829	2.81 826	2.03 819	3.36 832	2.73 824	5.06 832	1.22 828	1.34 830	1.13 820	1.33 824	1.68 823	1.49 820

JetRed	1.62 809	1.46 816	2.98 814	0.92 807	1.21 815	4.99 823	1.53 826	1.27 828	1.39 816	1.83 825	1.74 817	1.60 818	0.95 814	1.41 821	2.45 829	0.90 821	1.60 831	0.93 816	0.90 820	1.35 822	0.99 817

USTest	6.22 823	2.73 820	3.00 815	6.57 826	7.29 825	14.37 833	21.57 838	7.00 840	9.56 838	5.34 836	6.10 830	5.72 828	7.64 836	6.41 835	6.96 836	1.97 833	3.42 838	1.64 827	2.15 834	2.66 825	2.36 822

RTS	0.45 771	0.19 723	3.26 816	0.24 709	0.15 703	0.74 787	0.20 643	0.36 715	0.76 795	0.42 753	0.43 732	0.31 688	0.41 762	0.53 788	0.35 758	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 725

RTSA	0.45 771	0.19 723	3.26 816	0.24 709	0.15 703	0.74 787	0.20 643	0.36 715	0.76 795	0.42 753	0.43 732	0.31 688	0.41 762	0.53 788	0.35 758	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 725

tt	4.67 822	0.06 147	3.55 818	2.02 819	1.55 817	10.25 831	16.71 836	8.91 841	5.03 832	1.31 822	0.94 798	4.71 824	4.76 833	3.33 830	5.87 834	6.06 840	10.30 847	1.88 829	2.11 833	2.75 826	1.21 819

MADNet+	0.75 793	0.71 798	3.70 819	0.66 795	0.41 786	0.98 802	0.97 819	0.69 798	0.73 791	0.52 765	0.57 763	0.64 773	0.68 800	0.86 808	1.01 817	0.34 792	0.36 802	0.28 783	0.23 772	0.36 793	0.31 784

noway2	3.60 816	5.21 831	3.74 820	12.26 836	11.84 834	4.51 819	3.91 828	1.00 814	0.48 730	0.89 807	1.98 818	6.35 834	0.41 762	2.90 825	2.47 830	0.93 822	0.13 722	1.92 830	1.77 831	5.66 833	3.67 828

noway3	3.64 819	5.28 832	3.79 821	12.26 836	11.84 834	4.53 820	3.92 830	1.06 818	0.48 730	0.88 806	1.98 818	6.32 833	0.46 775	3.32 829	2.57 831	0.95 826	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.67 834	3.69 831

TCMNet-wrong-test	3.67 821	5.48 833	3.89 822	12.18 834	11.75 833	4.65 822	3.88 827	1.06 818	0.72 787	1.09 818	2.15 823	6.30 832	0.53 782	3.43 831	2.36 828	0.89 820	0.20 773	1.87 828	1.69 826	5.57 832	3.62 827

noway4	3.64 819	5.53 834	3.97 823	12.24 835	11.84 834	4.58 821	3.96 832	1.14 825	0.45 725	0.82 801	2.01 820	6.19 829	0.43 768	3.04 828	2.29 826	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.75 837	3.71 832

noway1	3.62 817	5.55 835	3.97 823	12.27 838	11.85 837	4.50 818	3.92 830	1.09 822	0.42 707	0.85 803	2.01 820	6.22 831	0.44 769	3.00 826	2.25 823	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.70 835	3.67 828

zzzz4	3.62 817	5.55 835	4.00 825	12.27 838	11.85 837	4.49 817	3.91 828	1.10 823	0.42 707	0.85 803	2.01 820	6.20 830	0.44 769	3.00 826	2.25 823	0.94 823	0.15 744	1.93 831	1.76 827	5.70 835	3.67 828

PML	8.91 830	9.34 843	6.13 826	5.35 823	6.41 824	14.99 834	23.38 844	5.27 833	6.83 834	18.04 850	28.19 860	7.67 837	6.83 835	7.85 836	5.75 833	5.35 839	1.83 833	5.95 845	1.93 832	8.64 843	2.52 823

LRCNet_RVC	10.62 835	13.42 844	7.30 827	18.92 843	2.07 819	0.33 733	0.30 770	5.59 836	0.48 730	13.03 846	17.94 846	8.87 839	5.65 834	4.79 832	1.89 822	23.51 862	2.73 837	27.55 864	25.71 863	16.07 856	16.33 851

xxxxx1	7.79 824	5.02 828	7.31 828	3.12 820	3.85 821	16.35 835	22.88 839	5.86 837	8.69 835	7.97 837	8.54 832	9.12 840	8.27 837	10.18 837	10.92 837	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 843	3.77 827	3.06 824

tt_ll	7.79 824	5.02 828	7.31 828	3.12 820	3.85 821	16.35 835	22.88 839	5.86 837	8.69 835	7.97 837	8.54 832	9.12 840	8.27 837	10.18 837	10.92 837	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 843	3.77 827	3.06 824

ff	7.79 824	5.02 828	7.31 828	3.12 820	3.85 821	16.35 835	22.88 839	5.86 837	8.69 835	7.97 837	8.54 832	9.12 840	8.27 837	10.18 837	10.92 837	2.42 834	2.45 834	3.56 837	12.37 843	3.77 827	3.06 824

Anonymous_1	10.96 836	7.92 837	7.46 831	10.33 830	10.06 826	18.65 841	26.34 847	11.06 844	13.44 844	9.40 840	10.05 839	9.67 845	11.23 844	10.73 840	12.72 842	6.42 841	8.38 843	5.77 842	10.61 842	12.12 844	6.77 833

iinet-test	10.48 833	8.09 838	7.54 832	10.26 828	10.94 829	18.00 839	25.26 845	11.33 845	13.28 840	9.69 841	9.85 835	9.42 843	11.17 842	11.02 841	12.78 843	6.59 842	8.30 841	5.56 840	6.56 835	6.89 838	7.02 834

IINet	10.48 833	8.09 838	7.54 832	10.26 828	10.94 829	18.00 839	25.26 845	11.33 845	13.28 840	9.69 841	9.85 835	9.42 843	11.17 842	11.02 841	12.78 843	6.59 842	8.30 841	5.56 840	6.56 835	6.89 838	7.02 834

DPSM_ROB	11.15 837	8.58 840	8.00 834	10.88 831	11.58 831	19.10 842	26.71 848	12.05 847	14.07 847	10.36 843	10.84 840	10.33 846	11.86 845	11.70 843	13.54 845	6.99 844	8.79 844	5.89 843	6.95 837	7.29 840	7.42 838

DPSM	11.15 837	8.58 840	8.00 834	10.88 831	11.58 831	19.10 842	26.71 848	12.05 847	14.07 847	10.36 843	10.84 840	10.33 846	11.86 845	11.70 843	13.54 845	6.99 844	8.79 844	5.89 843	6.95 837	7.29 840	7.42 838

real-time stereo	11.43 839	8.99 842	8.31 836	11.33 833	12.02 839	19.46 844	27.13 850	12.28 849	14.25 849	10.57 845	11.11 842	10.56 848	12.04 847	11.92 845	14.08 847	7.07 846	8.88 846	6.10 846	7.09 841	7.74 842	7.65 840

DPSMNet_ROB	8.06 828	4.48 824	8.63 837	5.37 825	10.74 828	8.32 827	22.98 843	5.46 834	13.36 843	5.12 834	9.92 837	5.08 825	10.40 840	5.53 834	12.58 840	3.80 838	8.00 839	3.50 835	7.02 839	3.83 830	7.14 836

DGTPSM_ROB	8.06 828	4.48 824	8.63 837	5.35 823	10.72 827	8.32 827	22.97 842	5.46 834	13.35 842	5.12 834	9.92 837	5.08 825	10.40 840	5.52 833	12.58 840	3.79 837	8.00 839	3.50 835	7.02 839	3.83 830	7.14 836

RAFT-FEzeroshot	22.43 846	17.33 848	15.98 839	22.02 847	23.31 849	38.34 848	53.82 858	24.05 854	28.39 853	20.61 855	21.76 852	20.88 854	23.92 857	23.41 852	27.42 858	14.07 849	17.69 851	11.83 849	14.02 848	14.69 850	14.97 846

RAFT-FE	22.43 846	17.33 848	15.98 839	22.02 847	23.31 849	38.34 848	53.82 858	24.05 854	28.39 853	20.61 855	21.76 852	20.88 854	23.92 857	23.41 852	27.42 858	14.07 849	17.69 851	11.83 849	14.02 848	14.69 850	14.97 846

CasAABBNet	22.42 845	17.33 848	16.01 841	22.01 846	23.28 847	38.32 847	53.80 856	24.14 856	28.41 855	20.60 854	21.77 854	20.89 857	23.91 855	23.43 854	27.36 856	14.07 849	17.69 851	11.83 849	14.01 847	14.67 849	14.95 845

Selective-RAFT-Error	22.47 849	17.37 852	16.09 842	22.06 849	23.34 851	38.39 852	53.83 860	24.29 860	28.47 858	20.74 857	21.83 857	20.81 853	23.90 854	23.54 858	27.53 861	14.08 852	17.69 851	11.82 848	14.00 846	14.69 850	15.00 848

Hybrid-DGEV	22.47 849	17.40 853	16.14 843	22.00 845	23.29 848	38.36 850	53.80 856	24.43 861	28.63 860	20.59 853	21.81 855	20.88 854	23.91 855	23.45 855	27.42 858	14.08 852	17.69 851	11.83 849	14.06 851	14.65 847	14.93 844

FlowAnything	22.44 848	17.35 851	16.14 843	22.07 850	23.23 846	38.39 852	53.77 854	24.25 858	28.44 856	20.96 860	21.82 856	20.70 852	23.84 853	23.49 856	27.14 853	14.04 848	17.79 857	11.75 847	14.15 853	14.65 847	14.89 842

Light2-Stereo	26.76 854	1.12 811	17.52 845	8.77 827	1.53 816	1.46 814	0.22 681	1.76 829	0.88 802	24.83 861	3.04 827	5.14 827	1.60 825	104.29 866	1.53 819	11.90 847	0.49 812	160.20 867	140.43 866	19.43 858	29.13 858

zzzzzz3	32.30 855	13.60 845	18.91 846	39.10 856	40.27 857	58.35 857	74.04 863	33.28 864	42.63 862	31.37 863	33.03 861	30.65 863	36.33 864	37.51 863	43.96 864	20.73 858	26.80 861	16.52 856	20.79 858	12.34 845	15.78 849

LSM0	22.87 852	17.28 847	18.96 847	22.19 851	29.04 854	38.42 854	53.71 853	24.28 859	28.31 852	20.78 859	21.00 848	21.43 858	24.16 860	23.50 857	27.39 857	14.09 854	17.38 849	11.84 853	14.04 850	14.73 854	14.89 842

zzz1	32.32 856	13.62 846	19.04 848	39.10 856	40.27 857	58.39 858	73.98 862	33.31 865	42.69 865	31.39 864	33.04 862	30.66 864	36.33 864	37.52 864	43.96 864	20.74 859	26.81 862	16.53 857	20.80 859	12.35 846	15.78 849

fast-reg	22.85 851	17.43 854	19.15 849	22.22 852	24.34 852	38.36 850	53.78 855	24.23 857	28.52 859	20.55 852	22.05 858	20.54 851	23.77 852	23.21 851	27.31 855	14.18 856	17.47 850	14.33 855	14.96 854	15.81 855	14.81 841

HaxPig	15.71 840	18.52 855	19.18 850	16.89 842	15.89 842	7.73 826	7.60 833	13.31 850	10.82 839	15.42 847	14.91 845	15.98 849	14.92 848	15.58 847	15.98 848	18.95 857	16.73 848	19.46 860	18.08 855	19.26 857	19.05 854

DLNR_Zeroshot_test	10.40 831	1.82 818	19.49 851	120.77 860	13.11 841	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	51.54 865	0.04 95

DLNR-FE	10.43 832	1.83 819	19.53 852	120.75 859	13.06 840	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	52.01 866	0.04 95

MEDIAN_ROB	20.38 844	24.04 856	23.31 853	21.23 844	21.71 845	10.40 832	7.92 834	17.64 851	15.50 850	20.12 851	19.70 847	20.34 850	20.32 849	21.19 848	21.13 851	23.81 863	21.81 858	24.98 863	23.76 862	24.71 863	23.93 857

zzzz2	33.88 857	26.18 857	24.44 854	33.40 854	35.10 855	58.13 855	81.44 864	37.02 866	42.64 863	31.75 865	33.25 863	31.23 865	35.81 862	34.90 861	40.56 862	21.21 860	26.75 859	18.05 858	21.21 860	22.06 861	22.50 855

noway5	33.88 857	26.18 857	24.44 854	33.40 854	35.10 855	58.13 855	81.44 864	37.02 866	42.64 863	31.75 865	33.25 863	31.23 865	35.81 862	34.90 861	40.56 862	21.21 860	26.75 859	18.05 858	21.21 860	22.06 861	22.50 855

AVERAGE_ROB	24.90 853	29.20 859	28.14 856	24.89 853	24.64 853	17.75 838	11.12 835	21.45 853	19.93 851	25.12 862	24.46 859	25.12 862	25.46 861	24.69 860	22.83 852	29.76 864	27.13 863	28.97 865	27.95 864	29.91 864	29.47 859

test_example2	98.32 859	94.13 860	45.89 857	96.35 858	109.85 859	88.61 859	95.45 866	25.75 863	94.37 866	130.00 868	126.06 867	58.17 867	74.63 866	88.51 865	79.96 866	150.23 867	221.02 866	77.62 866	99.10 865	113.75 867	96.94 860

coex-ft	3.30 814	0.34 778	59.09 858	0.18 454	0.13 658	0.26 695	0.22 681	0.27 583	0.72 787	1.90 826	0.70 777	0.44 746	0.45 773	0.29 712	0.41 780	0.09 570	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 697

EDNetEfficientorigin	7.91 827	0.31 774	153.02 859	0.19 542	0.09 424	0.21 642	0.16 482	0.22 474	0.59 765	0.72 792	0.67 771	0.42 739	0.50 780	0.24 679	0.39 774	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.12 672	0.10 627

ccccc	245.47 860	285.66 861	306.18 860	368.85 861	370.60 860	123.16 861	145.33 867	115.05 868	110.08 867	126.68 867	110.87 866	122.83 868	165.88 867	252.94 868	276.56 867	384.56 868	353.86 867	254.69 868	223.00 867	425.87 868	386.83 861

TADF							0.16 482	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.07 108	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56

RSGM							0.14 314	0.16 299	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56

AHVO							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 679	0.25 626	0.20 648	0.38 751	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

MCPF							0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.11 338	0.14 384	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217

DSFM							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 679	0.25 626	0.20 648	0.38 751	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 861	24.62 862	28.45 857	20.77 858	21.70 851	21.54 859	24.04 859	24.44 859	27.14 853	14.13 855	17.71 856	11.84 853	14.07 852	14.70 853

PatchMatch		0.16 691		0.19 542		0.30 720		0.41 743		0.55 771		0.64 773		0.40 766		0.15 720		0.15 718		0.12 672

GS-Stereo							0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

Low-res two-view benchmark