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

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.07 7	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.12 291	0.11 288	0.10 524	0.09 561	0.04 1	0.05 194	0.04 48	0.09 510

HLf8	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.11 1	0.08 218	0.15 424	0.12 98	0.22 388	0.15 250	0.13 337	0.17 356	0.12 310	0.10 311	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.08 464

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.11 1	0.05 2	0.10 201	0.10 35	0.14 145	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 591	0.17 501	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

CREStereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.06 305
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
UCFNet_RVC	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.11 1	0.10 462	0.20 537	0.10 35	0.24 437	0.22 420	0.17 438	0.20 407	0.23 513	0.15 461	0.17 474	0.15 470	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.13 615	0.11 564	0.10 541

ManiGeoR	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

HLF11	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.12 7	0.08 218	0.14 397	0.11 65	0.22 388	0.10 76	0.12 304	0.23 450	0.11 286	0.11 347	0.14 379	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

HLf10	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL3	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.12 98	0.21 362	0.11 108	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL2	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.24 437	0.14 222	0.13 337	0.23 450	0.12 310	0.10 311	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL1	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.11 108	0.14 361	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo-Hl	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.23 412	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.07 393

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.07 43	0.12 98	0.10 35	0.05 4	0.09 181	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

S2M2_XL	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.09 138	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.06 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 138	0.13 178	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

DualNet (step1)	0.16 502	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.15 625	0.06 426	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample9	0.18 537	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample8	0.19 549	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.31 555	0.21 406	0.27 585	0.22 441	0.36 619	0.25 591	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

trnet	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

CFNet-ft	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

PMTNet	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.12 7	0.06 28	0.12 307	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.09 181	0.13 285	0.10 256	0.07 179	0.13 345	0.10 207	0.15 625	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 372	0.06 305

CFNet_RVC	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

TestStereo_HLe17	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

LACA3	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.13 25	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.08 129	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.05 2	0.13 363	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.11 262	0.11 245	0.11 286	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.04 1	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.15 187	0.12 147	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

VMStereo-Base	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.15 320	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

DispViT+	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.11 65	0.18 298	0.16 289	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.10 35	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GEAStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

GSStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

gasm-f	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

IGEV-FE	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.07 134	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.14 222	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 305

Zero-FE251	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 204

2.75w_new	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.18 298	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

G2L-ROB	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.18 349	0.19 485	0.18 384	0.20 468	0.14 443	0.17 474	0.16 486	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.09 510

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.10 76	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

xyz-stereo-finetune2	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.19 530	0.17 264	0.12 147	0.15 390	0.15 320	0.17 427	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.06 305

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 236	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.16 399	0.30 543	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

S2M2_L	0.09 174	0.08 355	0.11 246	0.13 25	0.10 462	0.08 84	0.06 1	0.10 35	0.10 76	0.10 227	0.09 158	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.13 607	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.10 541	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.13 25	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CoSv	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

GCAP-BAT	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_sample1	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.13 25	0.08 218	0.19 521	0.16 399	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.22 441	0.18 441	0.16 489	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.07 393

IGEV_Zeroshot_test	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

GCAPDPT-zeroshot	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

LoS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.14 397	0.11 65	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.09 267	0.15 406	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.15 424	0.14 246	0.19 328	0.13 189	0.11 262	0.17 356	0.13 341	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.14 299	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.15 187	0.19 367	0.11 262	0.15 320	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

ACVNet	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.13 25	0.12 546	0.14 397	0.20 553	0.22 388	0.33 549	0.17 438	0.26 510	0.21 477	0.16 489	0.17 474	0.21 558	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.17 441	0.22 388	0.21 406	0.17 438	0.24 464	0.23 513	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.10 524	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

qqai	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 204

CAR	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DN	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.18 490	0.17 264	0.16 289	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.11 556	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.09 510

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 118	0.15 435	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.13 178	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

RT-Monster	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.17 264	0.18 349	0.13 337	0.10 194	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 174	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.16 225	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

LACA1	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.14 69	0.07 134	0.11 254	0.11 65	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.06 6	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.13 114	0.13 189	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

2.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.10 35	0.15 250	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

xyz-stereo-finetune	0.11 295	0.08 355	0.13 346	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.19 530	0.17 264	0.19 367	0.12 304	0.14 299	0.15 390	0.10 311	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.05 2	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

HUF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.10 201	0.12 98	0.10 35	0.12 147	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

GIP-stereo	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.04 1	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.07 7	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Occ-G	0.08 85	0.05 42	0.06 5	0.14 69	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.13 114	0.15 250	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

test_sample7	0.15 479	0.10 497	0.16 471	0.14 69	0.11 512	0.16 455	0.16 399	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.12 581	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.10 541

test_sample3	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.14 69	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.26 475	0.18 349	0.16 419	0.22 441	0.19 456	0.15 461	0.17 474	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.08 464

test_sample2	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.18 490	0.21 362	0.16 289	0.14 361	0.20 407	0.19 456	0.15 461	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

CAS++	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.24 437	0.14 222	0.11 262	0.09 158	0.11 286	0.07 179	0.14 379	0.09 103	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

tta	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.06 305

qqq1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

fff1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

11t1	0.12 371	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.17 478	0.15 329	0.18 298	0.15 250	0.15 390	0.15 320	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

AEACV	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.13 569	0.14 397	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

Any-RAFT	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.07 134	0.13 363	0.14 246	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.12 266	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

iinet-f	0.16 502	0.06 118	0.45 644	0.14 69	0.10 462	0.21 554	0.14 246	0.27 496	0.23 432	0.21 522	0.24 464	0.21 477	0.15 461	0.18 497	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.10 541

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.11 286	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.11 58	0.16 289	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

riskmin	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.14 397	0.14 246	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.14 299	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.08 464

x	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.19 395	0.19 456	0.17 512	0.18 497	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

iRaft-Stereo_20w	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.18 298	0.10 76	0.11 262	0.08 123	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

CrosDoStereo	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DeepStereo_LL	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DEmStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.14 69	0.10 462	0.16 455	0.15 329	0.16 225	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.13 341	0.14 443	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

DRaft	0.12 371	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.14 397	0.17 441	0.21 362	0.30 527	0.17 438	0.28 533	0.10 256	0.15 461	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

AnonymousM	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.14 222	0.13 337	0.11 245	0.09 221	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.05 194	0.05 170	0.05 204

XX-TBD	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.07 134	0.12 307	0.16 399	0.14 145	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

222	0.16 502	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.24 584	0.18 490	0.30 543	0.20 390	0.17 438	0.28 533	0.17 427	0.16 489	0.15 406	0.40 669	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

xxxx	0.15 479	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.23 579	0.18 490	0.31 555	0.19 367	0.14 361	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

test_xeample	0.15 479	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.21 554	0.20 553	0.28 515	0.20 390	0.16 419	0.29 545	0.19 456	0.16 489	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

hitnet-ft	0.18 537	0.09 435	0.17 501	0.14 69	0.09 349	0.26 605	0.20 553	0.25 457	0.26 485	0.24 560	0.32 564	0.31 592	0.22 568	0.24 588	0.21 558	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.08 462	0.12 579	0.11 568

HITNet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.06 28	0.11 254	0.10 35	0.18 298	0.18 349	0.13 337	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 291	0.05 204
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
iResNet_ROB	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.14 69	0.07 134	0.18 497	0.14 246	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.25 492	0.23 513	0.15 461	0.15 406	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

DNS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.08 129	0.12 266	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.05 204

monster-pro	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.08 185	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.13 114	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.11 245	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 118	0.17 501	0.15 123	0.06 28	0.06 14	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RT-IGEV	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.24 437	0.27 495	0.16 419	0.17 356	0.17 427	0.10 311	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.07 372	0.07 393

Selective-IGEV-i16pc	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.11 512	0.38 656	0.16 399	0.23 412	0.16 289	0.10 227	0.15 320	0.09 221	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.10 524	0.08 528	0.06 199	0.07 389	0.09 508	0.09 510

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.15 123	0.11 512	0.41 661	0.16 399	0.28 515	0.23 432	0.11 262	0.20 407	0.10 256	0.07 179	0.17 474	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.06 199	0.08 462	0.09 508	0.10 541

LACA2	0.07 7	0.05 42	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.11 65	0.11 58	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.07 1	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

BStereo	0.08 85	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.07 43	0.09 20	0.15 187	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

Wave_Phase_stereo	0.09 174	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.11 254	0.09 20	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.12 307	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

Select-FE	0.11 295	0.06 118	0.20 549	0.15 123	0.11 512	0.11 254	0.13 178	0.21 362	0.18 349	0.09 181	0.11 245	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.06 291	0.08 464

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.06 14	0.13 178	0.09 21	0.14 222	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

MonStereo	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

FlowAnything_test	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.14 246	0.20 339	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

qwe	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 298	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

depthmonostereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.11 347	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.14 145	0.16 289	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.06 1	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.15 123	0.05 2	0.20 537	0.15 329	0.17 264	0.31 535	0.15 390	0.29 545	0.26 543	0.16 489	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

SCV	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.14 397	0.12 98	0.11 58	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.18 349	0.08 129	0.10 194	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.09 181	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

999	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.10 227	0.08 123	0.08 185	0.08 228	0.16 441	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204

PAM_32	0.09 174	0.05 42	0.17 501	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.09 221	0.07 179	0.14 379	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

PAM	0.10 243	0.05 42	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.16 399	0.15 187	0.16 289	0.12 304	0.09 158	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 178	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

UGAM-zero	0.09 174	0.05 42	0.15 435	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

WCG-NET	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.13 114	0.13 189	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

model_zeroshot	0.10 243	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.13 189	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.15 123	0.20 650	0.09 138	0.17 441	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.10 256	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.09 510

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 295	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.13 569	0.13 363	0.16 399	0.23 412	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.08 464

rvit_stereo_0080	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 174	0.10 497	0.31 611	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 197	0.07 1	0.12 581	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

test_sample4	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.19 521	0.18 490	0.26 475	0.17 318	0.16 419	0.25 492	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

MGS-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

MyStereo8	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.18 497	0.14 246	0.19 328	0.22 420	0.12 304	0.18 384	0.11 286	0.10 311	0.16 441	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.09 510

IGEVStereo-DCA	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

rrr	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.16 399	0.16 225	0.15 250	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

whm_eth	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

MSKI-zero shot	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.13 189	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

EKT-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.21 406	0.11 262	0.08 123	0.12 310	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

MIM_Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.12 98	0.20 339	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.09 221	0.05 14	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

testlalala	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

RAFT-Test	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

LoS_RVC	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.06 42	0.09 267	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

Anonymous_2	0.22 582	0.17 610	0.28 598	0.15 123	0.16 621	0.32 632	0.22 583	0.22 388	0.17 318	0.23 551	0.24 464	0.26 543	0.27 605	0.27 598	0.23 579	0.22 665	0.25 675	0.17 637	0.17 647	0.17 645	0.17 648

HBP-ISP	0.18 537	0.13 569	0.16 471	0.15 123	0.11 512	0.08 84	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.22 538	0.33 577	0.21 477	0.25 591	0.23 578	0.17 501	0.14 621	0.16 646	0.21 651	0.17 647	0.10 541	0.08 464

fff	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 537	0.09 435	0.29 606	0.15 123	0.10 462	0.22 563	0.20 553	0.26 475	0.39 592	0.25 573	0.42 633	0.24 519	0.15 461	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.10 541	0.09 510

AACVNet	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.23 412	0.24 449	0.27 585	0.27 519	0.28 561	0.17 512	0.19 512	0.16 486	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.07 389	0.10 541	0.09 510

TRStereo	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.12 546	0.10 201	0.13 178	0.18 298	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

HHNet	0.11 295	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.14 590	0.07 43	0.13 178	0.20 339	0.17 318	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.09 510

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.17 264	0.25 471	0.16 419	0.24 464	0.14 361	0.12 379	0.12 291	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

s12784h	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.05 2	0.16 455	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.11 286	0.11 347	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GES	0.14 434	0.08 355	0.16 471	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.13 178	0.28 515	0.25 471	0.16 419	0.23 450	0.18 441	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.09 510

csc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

cscssc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

111	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.23 432	0.11 262	0.12 266	0.14 361	0.11 347	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.05 204

EAI-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.16 225	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.04 73

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.24 437	0.24 449	0.16 419	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.06 426	0.09 486	0.12 604	0.08 442	0.07 393

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.20 553	0.21 362	0.27 495	0.18 468	0.27 519	0.22 495	0.16 489	0.14 379	0.15 470	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.07 372	0.07 393

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 355	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.15 329	0.27 496	0.29 517	0.19 485	0.21 430	0.29 569	0.14 443	0.17 474	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 675	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.24 584	0.16 399	0.22 388	1.81 709	4.63 715	0.67 672	0.47 659	0.44 668	0.20 537	0.29 634	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

SGM_RVC	0.23 598	0.12 541	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.33 639	0.18 490	0.34 595	0.31 535	0.44 659	0.37 595	0.53 667	0.35 647	0.35 640	0.24 592	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.13 615	0.10 541	0.11 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 479	0.07 236	0.19 537	0.15 123	0.07 134	0.20 537	0.15 329	0.24 437	0.26 485	0.21 522	0.34 581	0.28 561	0.18 527	0.18 497	0.17 501	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

MeshStereo	0.27 630	0.13 569	0.18 525	0.15 123	0.11 512	0.32 632	0.24 607	0.40 640	0.36 575	0.52 666	0.57 664	0.67 678	0.40 658	0.35 640	0.26 614	0.14 621	0.13 627	0.13 601	0.11 584	0.11 564	0.10 541
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
MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.05 2	0.08 84	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 158	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.08 129	0.13 285	0.05 5	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.15 187	0.14 222	0.08 129	0.11 245	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

IGEV_i1	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.19 521	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.18 468	0.18 384	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

AANet	0.30 645	0.19 625	1.03 696	0.16 219	0.13 569	0.22 563	0.16 399	0.30 543	0.62 665	0.60 673	0.52 651	0.46 655	0.38 652	0.23 578	0.32 649	0.12 581	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.12 581

PSi22	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.14 145	0.08 25	0.08 129	0.06 23	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LiteMatch	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 461	0.10 122	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

Lsterematch	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.15 329	0.14 145	0.17 318	0.16 419	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.12 291	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.13 189	0.08 129	0.12 266	0.04 1	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

FE-Mocha	0.09 174	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.08 185	0.09 267	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

asda	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 225	0.10 76	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 225	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.16 225	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.04 1	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.05 2	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.12 307	0.11 65	0.15 187	0.10 76	0.12 304	0.09 158	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

SCV_C0	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

fffft	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.07 64	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.13 189	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

mms	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 174	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.17 441	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

DDVS	0.15 479	0.10 497	0.21 558	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.14 246	0.25 457	0.19 367	0.18 468	0.29 545	0.27 551	0.12 379	0.19 512	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.11 564	0.11 568

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.26 485	0.11 262	0.14 299	0.13 341	0.10 311	0.12 291	0.12 350	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0081	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

DCVSM-stereo	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.16 219	0.10 462	0.15 424	0.09 20	0.19 328	0.23 432	0.20 508	0.23 450	0.26 543	0.15 461	0.18 497	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.08 462	0.10 541	0.12 581

rvit_stereo_0082	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

Pointernet	0.09 174	0.04 1	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.10 35	0.15 187	0.17 318	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

RAFT-Stereo-weight	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.19 328	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

test_sample6	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.19 530	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.19 456	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample5	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_for_model	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.15 424	0.16 399	0.18 298	0.18 349	0.10 227	0.09 158	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.06 305

ff7	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ffff	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

DualNet	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

ffm	0.12 371	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ff1	0.13 397	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

mmx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

11t	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

xxx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

CFNet_ucs	0.15 479	0.08 355	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.14 397	0.14 246	0.30 543	0.34 561	0.16 419	0.24 464	0.23 513	0.14 443	0.18 497	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

SDNR	0.19 549	0.08 355	0.19 537	0.16 219	0.12 546	0.77 692	0.14 246	0.25 457	0.32 542	0.19 485	0.24 464	0.19 456	0.13 419	0.19 512	0.15 470	0.16 641	0.18 653	0.14 614	0.11 584	0.08 442	0.11 568

anonymousdsp2	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.14 379	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

anonymousdsp	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

DCRE	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.16 219	0.11 512	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.11 262	0.18 384	0.10 256	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.04 73

RCA-Stereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.18 298	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.07 179	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

DCANet-4	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.13 337	0.16 333	0.09 221	0.14 443	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

qqq	0.13 397	0.09 435	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.15 390	0.19 395	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.16 486	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

ccc-4	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ADStereo(finetuned)	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.12 379	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DisPM	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.17 318	0.14 361	0.20 407	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.11 568

IGEV-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.25 457	0.32 542	0.25 573	0.30 552	0.24 519	0.15 461	0.21 554	0.18 519	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

dad	0.17 523	0.20 631	0.20 549	0.16 219	0.11 512	0.20 537	0.18 490	0.21 362	0.28 510	0.30 614	0.24 464	0.29 569	0.13 419	0.19 512	0.16 486	0.18 648	0.09 561	0.11 566	0.09 509	0.11 564	0.07 393

ADLNet2	0.16 502	0.09 435	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.20 537	0.16 399	0.31 555	0.39 592	0.16 419	0.20 407	0.20 468	0.18 527	0.21 554	0.22 567	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.07 393

PFNet+	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.05 4	0.12 98	0.17 264	0.21 406	0.16 419	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.11 568

ASMatch	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.10 462	0.07 43	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.12 304	0.16 333	0.16 405	0.10 311	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.08 464

RAFT-RH_RVC	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.41 626	0.11 286	0.10 311	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.05 194	0.04 48	0.06 305

RAFT-345	0.11 295	0.07 236	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.10 76	0.11 262	0.36 589	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.05 204

raft+_RVC	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.11 65	0.24 437	0.20 390	0.12 304	0.15 320	0.12 310	0.08 228	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.07 393

RALCasStereoNet	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.17 264	0.11 108	0.12 304	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

ADLNet	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.32 566	0.27 495	0.22 538	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 524	0.06 426	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

DCANet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

test_xeample3	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

CFNet-RSSM	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.16 225	0.17 318	0.08 129	0.12 266	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Gwc-CoAtRS	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.08 129	0.10 194	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

FENet	0.13 397	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.17 438	0.23 450	0.16 405	0.12 379	0.14 379	0.15 470	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

cf-r	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.19 530	0.20 339	0.25 471	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.16 489	0.14 379	0.14 438	0.10 524	0.05 275	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

DSFCA	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.10 462	0.20 537	0.19 530	0.28 515	0.31 535	0.23 551	0.24 464	0.22 495	0.15 461	0.19 512	0.20 538	0.10 524	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

SuperB	0.20 561	0.10 497	0.56 660	0.16 219	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.24 437	0.50 638	0.26 579	0.39 609	0.17 427	0.21 559	0.22 567	0.21 558	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.12 579	0.10 541

RASNet	0.14 434	0.07 236	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.29 529	0.20 390	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ccs_rob	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

SGM-ForestM	0.32 649	0.12 541	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.39 658	0.19 530	0.41 646	0.50 638	0.52 666	0.54 654	1.32 699	0.42 666	0.40 662	0.27 622	0.14 621	0.16 646	0.16 633	0.16 640	0.12 579	0.12 581

iResNetv2_ROB	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.16 455	0.12 98	0.25 457	0.35 570	0.21 522	0.29 545	0.24 519	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.09 508	0.08 464

HSM	0.15 479	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.16 455	0.14 246	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.23 450	0.37 624	0.16 489	0.20 537	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

CBMV_ROB	0.19 549	0.13 569	0.17 501	0.16 219	0.11 512	0.15 424	0.13 178	0.26 475	0.28 510	0.27 585	0.30 552	0.27 551	0.24 582	0.23 578	0.16 486	0.15 625	0.17 651	0.22 655	0.20 653	0.10 541	0.11 568

NOSS_ROB	0.19 549	0.12 541	0.18 525	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.20 508	0.22 441	0.27 551	0.23 576	0.21 554	0.16 486	0.16 641	0.18 653	0.23 656	0.21 655	0.12 579	0.13 604

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.11 58	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.13 178	0.12 85	0.12 147	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.07 179	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.14 145	0.12 147	0.09 181	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 114	0.16 289	0.05 2	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MSAF-DinoV2	0.22 582	0.11 523	0.23 573	0.17 306	0.10 462	0.27 615	0.16 399	0.37 624	0.55 649	0.21 522	0.27 519	0.47 659	0.27 605	0.35 640	0.39 666	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.09 509	0.12 579	0.10 541

3w_stereo	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

DFGA-Net	0.13 397	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.25 471	0.16 419	0.16 333	0.13 341	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

coex_refinement	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.15 329	0.26 475	0.29 517	0.18 468	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.16 441	0.18 519	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.09 508	0.08 464

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.12 98	0.27 496	0.22 420	0.16 419	0.27 519	0.21 477	0.13 419	0.17 474	0.18 519	0.09 482	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

HART	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73

ours_stereo	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.03 2

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 435	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.10 201	0.16 399	0.19 328	0.26 485	0.12 304	0.18 384	0.17 427	0.12 379	0.18 497	0.12 350	0.15 625	0.11 596	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_0105_5	0.14 434	0.09 435	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.23 594	0.24 437	0.27 495	0.14 361	0.15 320	0.18 441	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.14 621	0.11 596	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

rvit_0105_4	0.14 434	0.09 435	0.17 501	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.19 530	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.20 407	0.17 427	0.13 419	0.17 474	0.13 394	0.15 625	0.11 596	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.06 305

RSM++	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.11 58	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

RSM	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MyStereo07	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.07 179	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo06	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.19 328	0.12 147	0.12 304	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo05	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.27 496	0.35 570	0.17 438	0.14 299	0.15 390	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo04	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.29 529	0.38 589	0.17 438	0.14 299	0.16 405	0.10 311	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

CoDeX	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.23 412	0.27 495	0.13 337	0.17 356	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

ACVNet-DCA	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

xx1	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.16 405	0.16 489	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

1test111	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.15 406	0.16 486	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

cc1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

mmm	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.17 306	0.09 349	0.17 478	0.18 490	0.21 362	0.15 250	0.15 390	0.23 450	0.21 477	0.16 489	0.16 441	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

tt1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.15 187	0.19 367	0.09 181	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

MaDis-Stereo	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.10 35	0.16 225	0.16 289	0.09 181	0.11 245	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.20 407	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

HH	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

CBFPSM	0.14 434	0.06 118	0.26 585	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.20 508	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.16 441	0.18 519	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.07 389	0.07 372	0.07 393

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

ToySt	0.17 523	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.11 512	0.16 455	0.25 623	0.24 437	0.33 549	0.19 485	0.24 464	0.26 543	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.07 338	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.09 508	0.08 464

ProNet	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.15 187	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.06 305

ssnet_v2	0.17 523	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.11 512	0.21 554	0.21 573	0.33 586	0.25 471	0.22 538	0.22 441	0.27 551	0.18 527	0.22 567	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

MC-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.12 266	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

IER	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.26 485	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.20 555	0.16 441	0.14 438	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

CRFU-Net	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.19 521	0.14 246	0.26 475	0.20 390	0.28 600	0.27 519	0.29 569	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.08 464

NINENet	0.16 502	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.40 640	0.36 575	0.18 468	0.21 430	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.08 528	0.10 535	0.07 389	0.10 541	0.09 510

psmg	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.17 441	0.29 529	0.19 367	0.17 438	0.21 430	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CIPLG	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.11 245	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

UDGNet	0.14 434	0.13 569	0.16 471	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.16 399	0.21 362	0.27 495	0.20 508	0.20 407	0.16 405	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.06 291	0.07 393

GLC_STEREO	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.24 449	0.12 304	0.13 285	0.12 310	0.08 228	0.18 497	0.11 288	0.06 167	0.08 528	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

IPLG	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.20 339	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.07 124	0.07 179	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

IPLGR_C	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

MIPNet	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.24 449	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

ACRE	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

SACVNet	0.18 537	0.12 541	0.14 385	0.17 306	0.13 569	0.22 563	0.18 490	0.31 555	0.30 527	0.23 551	0.31 560	0.30 579	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.11 556	0.08 528	0.10 535	0.10 550	0.12 579	0.14 621

GANet-ADL	0.13 397	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.30 543	0.20 390	0.13 337	0.18 384	0.19 456	0.12 379	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.08 464

IIG-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.12 98	0.22 388	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.11 286	0.12 379	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

NF-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

OCTAStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

KMStereo	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

PFNet	0.12 371	0.06 118	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.26 475	0.20 390	0.16 419	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

RE-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

Pruner-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.17 318	0.13 337	0.19 395	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.08 464

TVStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

rafts_anoy	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.09 486	0.11 584	0.07 372	0.06 305

iRaftStereo_RVC	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.09 349	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.12 147	0.09 181	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

raftrobust	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.10 35	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

pcwnet_v2	0.19 549	0.10 497	0.26 585	0.17 306	0.14 590	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.46 626	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.19 543	0.20 537	0.19 532	0.13 607	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.11 564	0.13 604

RALAANet	0.11 295	0.08 355	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.13 285	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

XX-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.12 98	0.20 339	0.10 76	0.10 227	0.14 299	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.10 227	0.12 266	0.09 221	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.03 2

SFCPSM	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.28 515	0.27 495	0.14 361	0.17 356	0.12 310	0.13 419	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.06 305

psmorigin	0.25 617	0.15 591	0.34 626	0.17 306	0.13 569	0.23 579	0.14 246	0.34 595	0.33 549	0.41 651	0.55 656	0.41 642	0.37 651	0.34 634	0.27 622	0.11 556	0.15 642	0.11 566	0.11 584	0.12 579	0.16 639

aanetorigin	0.22 582	0.17 610	0.56 660	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.19 530	0.20 339	0.33 549	0.49 664	0.48 644	0.29 569	0.27 605	0.20 537	0.23 579	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.10 541	0.09 510

HGLStereo	0.17 523	0.08 355	0.19 537	0.17 306	0.12 546	0.18 497	0.18 490	0.31 555	0.32 542	0.21 522	0.32 564	0.25 533	0.18 527	0.19 512	0.20 538	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.10 541

CCAANet	0.14 434	0.06 118	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.16 455	0.13 178	0.30 543	0.24 449	0.16 419	0.32 564	0.18 441	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

DIP-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.09 20	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.21 430	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

CFNet	0.15 479	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.18 497	0.09 20	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.24 464	0.24 519	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.06 305

NVstereo2D	0.19 549	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.15 610	0.28 622	0.23 594	0.44 657	0.42 609	0.15 390	0.27 519	0.25 533	0.19 543	0.22 567	0.17 501	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.15 628	0.09 510

DeepPruner_ROB	0.16 502	0.11 523	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.17 478	0.15 329	0.32 566	0.21 406	0.19 485	0.21 430	0.22 495	0.18 527	0.20 537	0.15 470	0.13 607	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.11 564	0.10 541

DISCO	0.19 549	0.09 435	0.22 564	0.17 306	0.10 462	0.25 595	0.18 490	0.27 496	0.44 619	0.22 538	0.31 560	0.33 606	0.26 597	0.28 610	0.28 630	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.09 510

WCMA_ROB	0.24 605	0.11 523	0.22 564	0.17 306	0.14 590	0.32 632	0.15 329	0.32 566	0.32 542	0.38 642	0.53 652	0.40 640	0.34 644	0.34 634	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.12 586	0.10 550	0.14 612	0.14 621

quiztm	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.14 145	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.09 52	0.09 181	0.08 123	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.12 85	0.11 108	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Hybrid-DGEV-03	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.08 218	0.16 455	0.14 246	0.15 187	0.14 222	0.13 337	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.04 73

Hybrid-DGEV-2	0.11 295	0.06 118	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.09 138	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.12 379	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

BridgeDepth	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 256	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	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
AdaDepth	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LG-Stereo	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.17 441	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

MM-Stereo_test3	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.19 530	0.24 437	0.19 367	0.06 25	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.18 490	0.21 362	0.20 390	0.09 181	0.11 245	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

tg	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.20 339	0.12 147	0.08 129	0.11 245	0.11 286	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

rvit_stereo_0081_aga	0.11 295	0.09 435	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.19 367	0.10 227	0.18 384	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.06 305

ACV-stereo	0.15 479	0.10 497	0.28 598	0.18 397	0.12 546	0.14 397	0.12 98	0.23 412	0.21 406	0.19 485	0.23 450	0.22 495	0.15 461	0.23 578	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

H2IRNET	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.18 397	0.09 349	0.12 307	0.15 329	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.10 256	0.10 311	0.10 122	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.05 204

IGEV++	0.08 85	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AE-Stereo	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.19 367	0.09 181	0.14 299	0.12 310	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

1111x	0.15 479	0.08 355	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.18 497	0.25 623	0.31 555	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.26 543	0.15 461	0.13 345	0.23 579	0.07 338	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

UniTT-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.11 65	0.12 85	0.11 108	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

GCAP-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.07 3	0.13 114	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

LL-Strereo2	0.10 243	0.10 497	0.15 435	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.09 20	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.16 441	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.06 291	0.05 204

4D-IteraStereo	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.03 1	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.05 204

coex-ft	3.30 707	0.34 670	59.09 741	0.18 397	0.13 569	0.26 605	0.22 583	0.27 496	0.72 679	1.90 710	0.70 676	0.44 649	0.45 669	0.29 617	0.41 672	0.09 482	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

scenet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

anonymousa	0.13 397	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.17 441	0.19 328	0.29 517	0.15 390	0.24 464	0.15 390	0.14 443	0.14 379	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.05 170	0.06 305

ssnet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

raft_robust	0.13 397	0.10 497	0.07 11	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.24 607	0.28 515	0.33 549	0.20 508	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

Sa-1000	0.12 371	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.14 397	0.22 583	0.22 388	0.18 349	0.15 390	0.20 407	0.17 427	0.11 347	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.05 170	0.05 204

SA	0.12 371	0.09 435	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.23 412	0.18 349	0.17 438	0.27 519	0.14 361	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.05 170	0.04 73

IPLGR	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.17 441	0.21 362	0.24 449	0.11 262	0.12 266	0.11 286	0.08 228	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

Patchmatch Stereo++	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.11 108	0.11 262	0.15 320	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

TransformOpticalFlow	0.10 243	0.08 355	0.13 346	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.19 328	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.11 286	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

OMP-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.13 337	0.14 299	0.11 286	0.12 379	0.11 197	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

NRIStereo	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.16 225	0.15 250	0.12 304	0.14 299	0.13 341	0.12 379	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.07 393

PSM-adaLoss	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

FTStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.21 362	0.18 349	0.12 304	0.24 464	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.10 541

HUI-Stereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

SST-Stereo	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.11 108	0.15 390	0.17 356	0.13 341	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

RAFT_R40	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.16 289	0.14 361	0.18 384	0.15 390	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

DeepStereo_RVC	0.11 295	0.08 355	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

iRAFT	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

RAFT	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.24 607	0.20 339	0.19 367	0.21 522	0.21 430	0.17 427	0.12 379	0.16 441	0.09 103	0.06 167	0.07 498	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.05 204

GMM-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.11 262	0.15 320	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.09 510

Prome-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.22 388	0.13 189	0.12 304	0.17 356	0.13 341	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.09 510

GMStereo	0.13 397	0.14 581	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.20 339	0.24 449	0.16 419	0.17 356	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 573	0.18 621	0.26 585	0.18 397	0.16 621	0.23 579	0.23 594	0.32 566	0.48 628	0.25 573	0.32 564	0.22 495	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.18 648	0.16 646	0.11 566	0.10 550	0.15 628	0.13 604

APVNet	0.22 582	0.12 541	0.19 537	0.18 397	0.14 590	0.32 632	0.31 669	0.39 636	0.32 542	0.27 585	0.40 615	0.30 579	0.29 624	0.26 595	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.11 566	0.14 619	0.12 579	0.12 581

EDNetEfficient	0.29 639	0.24 646	1.13 699	0.18 397	0.10 462	0.19 521	0.20 553	0.20 339	0.60 662	0.74 686	0.56 661	0.31 592	0.39 655	0.22 567	0.30 641	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.11 564	0.09 510

GwcNet	0.20 561	0.13 569	0.19 537	0.18 397	0.12 546	0.24 584	0.19 530	0.35 611	0.43 614	0.20 508	0.32 564	0.33 606	0.20 555	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.10 541

ac_64	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.18 397	0.10 462	0.22 563	0.18 490	0.24 437	0.21 406	0.18 468	0.24 464	0.29 569	0.18 527	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

FADNet	0.21 573	0.22 641	0.36 627	0.18 397	0.17 636	0.24 584	0.13 178	0.31 555	0.31 535	0.23 551	0.25 492	0.27 551	0.21 559	0.19 512	0.15 470	0.13 607	0.15 642	0.12 586	0.15 636	0.16 637	0.18 651

BEATNet_4x	0.12 371	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.07 134	0.15 424	0.07 3	0.22 388	0.18 349	0.16 419	0.19 395	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

AANet_RVC	0.16 502	0.10 497	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.18 497	0.19 530	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.35 586	0.21 477	0.21 559	0.22 567	0.16 486	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305

AdaStereo	0.15 479	0.11 523	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.20 537	0.11 65	0.32 566	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.13 419	0.19 512	0.14 438	0.12 581	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.09 508	0.07 393
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.12 371	0.07 236	0.16 471	0.18 397	0.06 28	0.15 424	0.17 441	0.19 328	0.21 406	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.14 379	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DPSNet	0.28 635	0.16 599	0.31 611	0.18 397	0.13 569	0.54 671	0.42 682	0.51 673	0.67 675	0.29 609	0.38 601	0.38 628	0.29 624	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.10 583	0.11 566	0.08 462	0.20 653	0.16 639

MDST_ROB	0.22 582	0.10 497	0.17 501	0.18 397	0.11 512	0.37 653	0.19 530	0.43 655	0.41 601	0.39 644	0.39 609	0.29 569	0.21 559	0.26 595	0.18 519	0.11 556	0.10 583	0.14 614	0.11 584	0.10 541	0.08 464

DN-CSS_ROB	0.13 397	0.13 569	0.16 471	0.18 397	0.10 462	0.16 455	0.08 7	0.22 388	0.18 349	0.17 438	0.22 441	0.13 341	0.13 419	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

PWC_ROB	0.21 573	0.16 599	0.26 585	0.18 397	0.11 512	0.22 563	0.13 178	0.32 566	0.49 635	0.30 614	0.40 615	0.32 602	0.24 582	0.31 621	0.22 567	0.10 524	0.07 498	0.11 566	0.08 462	0.11 564	0.10 541

CBMV	0.19 549	0.14 581	0.17 501	0.18 397	0.10 462	0.20 537	0.11 65	0.29 529	0.30 527	0.29 609	0.30 552	0.30 579	0.23 576	0.27 598	0.19 532	0.13 607	0.15 642	0.17 637	0.16 640	0.10 541	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
aanet-new-90k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.12 85	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.11 58	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.15 250	0.06 25	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.16 225	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Selective-IGEV-i1	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.16 399	0.22 388	0.30 527	0.16 419	0.17 356	0.16 405	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

DStereoRT	0.16 502	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.28 515	0.22 420	0.12 304	0.20 407	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.96 704	0.09 509	0.05 170	0.04 73

NLSM3	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.07 389	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.10 194	0.06 42	0.10 311	0.10 122	0.11 288	0.07 338	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DA	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

GGEV	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

MultiAttention	0.29 639	0.08 355	0.14 385	0.19 466	0.12 546	1.45 707	1.33 711	0.36 618	0.37 582	0.19 485	0.21 430	0.24 519	0.11 347	0.38 653	0.18 519	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.09 510

GASTEREO	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.07 43	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

MSCF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

zh-mn7	0.25 617	0.14 581	0.56 660	0.19 466	0.14 590	0.24 584	0.22 583	0.34 595	0.62 665	0.35 633	0.65 670	0.31 592	0.25 591	0.31 621	0.25 602	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.11 568

z-mn7	0.24 605	0.14 581	0.45 644	0.19 466	0.13 569	0.28 622	0.25 623	0.34 595	0.62 665	0.27 585	0.56 661	0.29 569	0.24 582	0.32 628	0.25 602	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.10 541

z-ln-s-r	0.17 523	0.10 497	0.40 637	0.19 466	0.08 218	0.17 478	0.18 490	0.22 388	0.33 549	0.18 468	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.20 537	0.23 579	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.05 204

w-ln-seven	0.24 605	0.14 581	0.55 657	0.19 466	0.14 590	0.26 605	0.22 583	0.35 611	0.60 662	0.29 609	0.39 609	0.30 579	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.09 482	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.11 564	0.10 541

MM-Stereo_test2	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.18 490	0.15 187	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

ISRNet	0.18 537	0.08 355	0.19 537	0.19 466	0.13 569	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.21 522	0.25 492	0.27 551	0.17 512	0.17 474	0.20 538	0.20 656	0.08 528	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.17 648

FACV-RUCA	0.13 397	0.11 523	0.12 290	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.15 329	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.16 489	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

rvit_0105_3	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.25 623	0.25 457	0.29 517	0.15 390	0.17 356	0.20 468	0.13 419	0.17 474	0.14 438	0.13 607	0.11 596	0.12 586	0.14 619	0.07 372	0.06 305

ITSA-stereo	0.15 479	0.10 497	0.14 385	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.30 543	0.49 635	0.17 438	0.19 395	0.22 495	0.15 461	0.17 474	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.08 464

U	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.17 318	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.05 204

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 236	0.13 346	0.19 466	0.10 462	0.12 307	0.17 441	0.16 225	0.16 289	0.12 304	0.13 285	0.15 390	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

DispNO	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.12 546	0.11 254	0.21 573	0.23 412	0.29 517	0.17 438	0.23 450	0.18 441	0.17 512	0.15 406	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

plain	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.13 189	0.13 337	0.15 320	0.09 221	0.12 379	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

MIF-Stereo (partial)	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.11 65	0.17 264	0.18 349	0.14 361	0.16 333	0.09 221	0.11 347	0.12 291	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.07 393

CASnet	0.09 174	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.10 535	0.08 462	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 537	0.11 523	0.19 537	0.19 466	0.12 546	0.24 584	0.21 573	0.25 457	0.34 561	0.22 538	0.34 581	0.27 551	0.20 555	0.21 554	0.23 579	0.09 482	0.09 561	0.08 403	0.10 550	0.08 442	0.07 393

Wz-Net-TNSev	0.29 639	0.20 631	0.65 670	0.19 466	0.15 610	0.38 656	0.27 639	0.35 611	0.55 649	0.34 632	0.42 633	0.45 651	0.38 652	0.32 628	0.30 641	0.12 581	0.13 627	0.10 535	0.12 604	0.15 628	0.14 621

TestStereo1	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

RAFT+CT+SA	0.13 397	0.11 523	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.28 645	0.22 388	0.22 420	0.15 390	0.26 510	0.10 256	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

SA-5K	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

test_4	0.10 243	0.10 497	0.08 57	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.22 583	0.15 187	0.17 318	0.12 304	0.18 384	0.12 310	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 435	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.19 485	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.20 537	0.16 486	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.06 305

dd	0.15 479	0.16 599	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.18 490	0.21 362	0.25 471	0.23 551	0.20 407	0.21 477	0.09 267	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.06 305

DAS	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.16 441	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

SepStereo	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.25 593	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

AASNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.19 466	0.09 349	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.37 582	0.19 485	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.20 538	0.10 524	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

GMOStereo	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

LCNet	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.16 405	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.15 628

AAGNet	0.11 295	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.18 298	0.13 189	0.16 419	0.21 430	0.13 341	0.14 443	0.11 197	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

PSM-AAD	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.20 339	0.13 189	0.12 304	0.14 299	0.18 441	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.14 621

ROB_FTStereo_v2	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

KYRaft	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.22 388	0.12 147	0.13 337	0.16 333	0.20 468	0.10 311	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.16 639

GrayStereo	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.09 138	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.17 427	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.10 541

iGMRVC	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 355	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.07 43	0.15 329	0.24 437	0.23 432	0.14 361	0.14 299	0.15 390	0.12 379	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

CRE-IMP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.18 298	0.10 76	0.14 361	0.13 285	0.13 341	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

test-2	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

cross-raft	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.11 254	0.25 623	0.13 114	0.15 250	0.08 129	0.11 245	0.12 310	0.10 311	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-1	0.10 243	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.24 607	0.14 145	0.18 349	0.09 181	0.07 64	0.09 221	0.08 228	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

RAFT-IKP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ARAFT	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.20 339	0.12 147	0.12 304	0.13 285	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.04 73

delet	0.17 523	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.11 512	0.20 537	0.21 573	0.30 543	0.37 582	0.17 438	0.26 510	0.19 456	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.11 584	0.06 291	0.06 305

UNet	0.17 523	0.09 435	0.18 525	0.19 466	0.12 546	0.27 615	0.19 530	0.33 586	0.29 517	0.21 522	0.24 464	0.23 513	0.19 543	0.19 512	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.06 305

EDNetEfficientorigin	7.91 715	0.31 666	153.02 742	0.19 466	0.09 349	0.21 554	0.16 399	0.22 388	0.59 658	0.72 682	0.67 672	0.42 643	0.50 673	0.24 588	0.39 666	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.12 579	0.10 541

acv_ft	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.19 466	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.25 457	0.33 549	0.19 485	0.26 510	0.21 477	0.17 512	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

DMCA	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.19 395	0.17 427	0.18 527	0.15 406	0.17 501	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.10 541

STTRV1_RVC	0.25 617	0.26 652	0.39 635	0.19 466	0.26 668	0.30 629	0.24 607	0.34 595	0.35 570	0.36 636	0.34 581	0.31 592	0.31 632	0.28 610	0.25 602	0.17 646	0.10 583	0.16 633	0.14 619	0.17 645	0.12 581

RYNet	0.22 582	0.12 541	0.22 564	0.19 466	0.17 636	0.46 663	0.26 632	0.38 632	0.48 628	0.24 560	0.28 533	0.34 613	0.23 576	0.20 537	0.30 641	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.13 598	0.15 628

iResNet	0.13 397	0.10 497	0.18 525	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.20 339	0.26 485	0.15 390	0.23 450	0.15 390	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

SGM-Forest	0.20 561	0.14 581	0.18 525	0.19 466	0.13 569	0.20 537	0.22 583	0.33 586	0.30 527	0.24 560	0.29 545	0.28 561	0.19 543	0.23 578	0.17 501	0.15 625	0.16 646	0.15 626	0.14 619	0.12 579	0.12 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanet-new-12k	0.08 85	0.09 435	0.07 11	0.20 533	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.12 85	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

DStereoO	0.24 605	0.18 621	0.18 525	0.20 533	0.14 590	0.21 554	0.19 530	0.32 566	0.41 601	0.29 609	0.21 430	0.32 602	0.27 605	0.41 665	0.27 622	0.46 687	0.12 612	0.31 674	0.11 584	0.15 628	0.12 581

WQFJA1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

NLMM	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

TCMNet	0.19 549	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.18 643	0.20 537	0.24 607	0.27 496	0.36 575	0.23 551	0.26 510	0.25 533	0.19 543	0.19 512	0.23 579	0.13 607	0.11 596	0.11 566	0.12 604	0.13 598	0.12 581

YMNet	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

YMNet_1	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

RAStereo	0.10 243	0.09 435	0.08 57	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.15 187	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

MoCha-V2	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.20 533	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GMStereo_Zeroshot	0.16 502	0.13 569	0.24 577	0.20 533	0.10 462	0.17 478	0.13 178	0.29 529	0.25 471	0.23 551	0.32 564	0.25 533	0.11 347	0.19 512	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.11 566	0.06 292	0.12 579	0.08 464

LL-Strereo	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.20 533	0.10 462	0.11 254	0.18 490	0.32 566	0.24 449	0.15 390	0.15 320	0.14 361	0.13 419	0.19 512	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.04 48	0.05 204

Wz-Net-MNSev	0.22 582	0.13 569	0.31 611	0.20 533	0.14 590	0.36 652	0.24 607	0.33 586	0.44 619	0.28 600	0.40 615	0.38 628	0.19 543	0.24 588	0.25 602	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.12 579	0.10 541

test_5	0.14 434	0.12 541	0.08 57	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.29 655	0.21 362	0.24 449	0.18 468	0.28 533	0.11 286	0.15 461	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

test_3	0.10 243	0.09 435	0.10 186	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.26 632	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

GwcNet-ADL	0.13 397	0.08 355	0.14 385	0.20 533	0.09 349	0.11 254	0.20 553	0.30 543	0.24 449	0.13 337	0.14 299	0.18 441	0.14 443	0.13 345	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.06 305

sAnonymous2	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

RAFT + AFF	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.24 607	0.26 475	0.20 390	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.08 464

ccnet	0.29 639	0.28 661	0.23 573	0.20 533	0.28 670	0.41 661	0.21 573	0.45 660	0.33 549	0.36 636	0.46 641	0.36 619	0.30 628	0.39 657	0.42 673	0.23 669	0.14 636	0.21 651	0.17 647	0.23 658	0.18 651

MMNet	0.17 523	0.09 435	0.16 471	0.20 533	0.11 512	0.27 615	0.20 553	0.25 457	0.41 601	0.22 538	0.30 552	0.21 477	0.20 555	0.17 474	0.20 538	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

psm_up	0.18 537	0.10 497	0.18 525	0.20 533	0.11 512	0.17 478	0.19 530	0.37 624	0.34 561	0.21 522	0.28 533	0.29 569	0.24 582	0.20 537	0.22 567	0.09 482	0.10 583	0.11 566	0.11 584	0.08 442	0.08 464

UPFNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.20 533	0.12 546	0.20 537	0.23 594	0.28 515	0.26 485	0.17 438	0.24 464	0.22 495	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.08 442	0.06 305

FADNet_RVC	0.16 502	0.14 581	0.40 637	0.20 533	0.11 512	0.13 363	0.13 178	0.26 475	0.22 420	0.21 522	0.23 450	0.20 468	0.17 512	0.14 379	0.16 486	0.08 421	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.11 564	0.10 541

STTStereo	0.18 537	0.12 541	0.27 593	0.20 533	0.11 512	0.16 455	0.21 573	0.29 529	0.23 432	0.21 522	0.30 552	0.29 569	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.12 581	0.11 596	0.11 566	0.14 619	0.09 508	0.08 464

stereogan	0.22 582	0.11 523	0.21 558	0.20 533	0.12 546	0.31 631	0.19 530	0.35 611	0.44 619	0.22 538	0.39 609	0.35 617	0.27 605	0.33 631	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.14 612	0.13 604

ADCMid	0.25 617	0.15 591	0.40 637	0.20 533	0.14 590	0.25 595	0.26 632	0.34 595	0.38 589	0.36 636	0.44 638	0.34 613	0.40 658	0.35 640	0.33 654	0.10 524	0.09 561	0.11 566	0.11 584	0.13 598	0.12 581

ADCRef	0.19 549	0.12 541	0.41 640	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.18 490	0.32 566	0.36 575	0.26 579	0.32 564	0.17 427	0.23 576	0.24 588	0.24 592	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

AnyNet_C32	0.26 628	0.16 599	0.36 627	0.20 533	0.16 621	0.25 595	0.30 663	0.32 566	0.44 619	0.31 620	0.49 645	0.30 579	0.33 639	0.40 662	0.33 654	0.12 581	0.12 612	0.12 586	0.14 619	0.14 612	0.15 628

ADCP+	0.20 561	0.10 497	0.33 618	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.26 632	0.31 555	0.34 561	0.26 579	0.37 595	0.22 495	0.22 568	0.27 598	0.27 622	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.09 508	0.10 541

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 523	0.10 497	0.22 564	0.20 533	0.10 462	0.15 424	0.18 490	0.31 555	0.25 471	0.21 522	0.30 552	0.25 533	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.08 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 561	0.21 637	0.23 573	0.20 533	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.36 618	0.25 471	0.27 585	0.33 577	0.27 551	0.24 582	0.20 537	0.20 538	0.15 625	0.12 612	0.17 637	0.14 619	0.10 541	0.08 464

StereoDRNet-Refined	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.20 533	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.26 475	0.23 432	0.26 579	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.07 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TS12	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.21 565	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.11 58	0.09 52	0.10 227	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.09 59	0.12 350	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Selective-IGEV-i16pa	18.58 729	3.30 712	1.09 698	0.21 565	0.18 643	103.68 742	0.28 645	19.87 733	40.73 742	4.16 714	56.45 742	8.07 719	2.59 713	123.95 743	5.89 717	0.18 648	0.12 612	0.09 486	0.12 604	0.12 579	0.51 691

WQFJX	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.21 565	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.12 304	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.07 498	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

rvit_105_1	0.19 549	0.11 523	0.25 582	0.21 565	0.16 621	0.21 554	0.27 639	0.31 555	0.41 601	0.19 485	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.12 581	0.12 612	0.13 601	0.15 636	0.08 442	0.07 393

Selective-RAFT	0.11 295	0.10 497	0.11 246	0.21 565	0.08 218	0.16 455	0.13 178	0.20 339	0.22 420	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

Wz-Net-LNSev	0.22 582	0.16 599	0.38 633	0.21 565	0.13 569	0.25 595	0.23 594	0.32 566	0.43 614	0.30 614	0.41 626	0.31 592	0.18 527	0.22 567	0.25 602	0.10 524	0.09 561	0.08 403	0.08 462	0.12 579	0.11 568

LMCR-Stereo	0.15 479	0.08 355	0.13 346	0.21 565	0.09 349	0.17 478	0.20 553	0.27 496	0.19 367	0.24 560	0.24 464	0.23 513	0.17 512	0.20 537	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

DGSMNet	0.24 605	0.19 625	0.33 618	0.21 565	0.24 661	0.24 584	0.20 553	0.35 611	0.41 601	0.24 560	0.32 564	0.38 628	0.21 559	0.29 617	0.23 579	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.16 640	0.23 658	0.23 663

FAT-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.22 564	0.21 565	0.12 546	0.17 478	0.18 490	0.34 595	0.39 592	0.27 585	0.37 595	0.34 613	0.32 637	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.11 596	0.10 535	0.09 509	0.11 564	0.14 621

FADNet-RVC	0.20 561	0.20 631	0.38 633	0.21 565	0.16 621	0.20 537	0.15 329	0.26 475	0.26 485	0.26 579	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.19 532	0.12 581	0.13 627	0.12 586	0.14 619	0.13 598	0.18 651

S-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.25 582	0.21 565	0.13 569	0.20 537	0.18 490	0.32 566	0.43 614	0.23 551	0.36 589	0.28 561	0.30 628	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.13 604

edge stereo	0.22 582	0.13 569	0.20 549	0.21 565	0.13 569	0.23 579	0.16 399	0.32 566	0.42 609	0.32 626	0.40 615	0.38 628	0.35 647	0.25 593	0.24 592	0.13 607	0.11 596	0.14 614	0.11 584	0.12 579	0.13 604

RTSC	0.23 598	0.12 541	0.28 598	0.21 565	0.13 569	0.28 622	0.16 399	0.35 611	0.66 674	0.27 585	0.33 577	0.30 579	0.21 559	0.31 621	0.29 634	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.13 598	0.13 604

ADCS	0.29 639	0.18 621	0.45 644	0.21 565	0.17 636	0.28 622	0.23 594	0.41 646	0.63 669	0.40 647	0.49 645	0.40 640	0.36 649	0.39 657	0.40 669	0.13 607	0.12 612	0.13 601	0.14 619	0.16 637	0.16 639

ADCPNet	0.25 617	0.16 599	0.61 667	0.21 565	0.15 610	0.35 650	0.25 623	0.32 566	0.35 570	0.30 614	0.40 615	0.36 619	0.28 616	0.28 610	0.32 649	0.12 581	0.10 583	0.11 566	0.12 604	0.14 612	0.13 604

CVANet_RVC	0.18 537	0.10 497	0.14 385	0.21 565	0.10 462	0.18 497	0.17 441	0.34 595	0.33 549	0.22 538	0.31 560	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.17 501	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.09 508	0.07 393

SANet	0.24 605	0.14 581	0.28 598	0.21 565	0.11 512	0.27 615	0.24 607	0.38 632	0.64 670	0.36 636	0.40 615	0.43 647	0.26 597	0.27 598	0.24 592	0.12 581	0.09 561	0.10 535	0.09 509	0.13 598	0.11 568

DStereoFS	0.27 630	0.22 641	0.31 611	0.22 582	0.15 610	0.22 563	0.20 553	0.50 671	0.48 628	0.28 600	0.44 638	0.33 606	0.34 644	0.52 675	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.13 615	0.16 637	0.16 639

WQFJX1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.10 311	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

NLMM1	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.22 582	0.10 462	0.12 307	0.20 553	0.18 298	0.20 390	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.04 73

w-ln-seven-2	0.20 561	0.14 581	0.37 631	0.22 582	0.12 546	0.20 537	0.21 573	0.28 515	0.37 582	0.25 573	0.37 595	0.27 551	0.22 568	0.21 554	0.23 579	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.09 510

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.22 582	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.04 73

UGAM	0.13 397	0.10 497	0.09 122	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.20 553	0.17 264	0.23 432	0.21 522	0.16 333	0.13 341	0.13 419	0.19 512	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.13 601	0.11 584	0.07 372	0.05 204

CroCo-Stereo Lap2	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

BUS	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.19 521	0.14 246	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 435	0.10 186	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.18 298	0.16 289	0.20 508	0.27 519	0.13 341	0.07 179	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

hknet	0.15 479	0.11 523	0.13 346	0.22 582	0.11 512	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.25 471	0.17 438	0.22 441	0.22 495	0.18 527	0.17 474	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

WZ-Net	0.28 635	0.17 610	0.78 687	0.22 582	0.16 621	0.34 642	0.29 655	0.39 636	0.57 654	0.24 560	0.55 656	0.37 624	0.24 582	0.33 631	0.35 657	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.14 612	0.16 639

DDUNet	0.22 582	0.17 610	0.21 558	0.22 582	0.15 610	0.25 595	0.24 607	0.29 529	0.30 527	0.31 620	0.36 589	0.33 606	0.25 591	0.24 588	0.20 538	0.18 648	0.13 627	0.17 637	0.11 584	0.16 637	0.16 639

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 541	0.13 346	0.22 582	0.09 349	0.13 363	0.20 553	0.26 475	0.23 432	0.18 468	0.20 407	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.17 501	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.11 584	0.08 442	0.07 393

CroCo-Stereo	0.09 174	0.08 355	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.15 187	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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
ICVP	0.15 479	0.09 435	0.12 290	0.22 582	0.09 349	0.17 478	0.21 573	0.25 457	0.23 432	0.18 468	0.30 552	0.26 543	0.18 527	0.17 474	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.17 441	0.32 566	0.48 628	0.20 508	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.08 464

FADNet-RVC-Resample	0.16 502	0.11 523	0.31 611	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.25 457	0.24 449	0.24 560	0.27 519	0.20 468	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.08 528	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.10 541

G-Net	0.24 605	0.16 599	0.36 627	0.22 582	0.16 621	0.51 669	0.23 594	0.29 529	0.34 561	0.36 636	0.38 601	0.31 592	0.29 624	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.16 637	0.13 604

ADCL	0.24 605	0.11 523	0.47 649	0.22 582	0.12 546	0.34 642	0.29 655	0.29 529	0.56 652	0.24 560	0.46 641	0.30 579	0.30 628	0.29 617	0.29 634	0.08 421	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.10 541

AnyNet_C01	0.36 656	0.25 651	1.37 702	0.22 582	0.17 636	0.48 667	0.27 639	0.35 611	0.39 592	0.39 644	0.74 680	0.46 655	0.38 652	0.45 667	0.47 678	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.14 619	0.14 612	0.15 628

DRN-Test	0.19 549	0.11 523	0.20 549	0.22 582	0.10 462	0.22 563	0.22 583	0.39 636	0.37 582	0.24 560	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

StereoDRNet	0.18 537	0.11 523	0.17 501	0.22 582	0.11 512	0.21 554	0.22 583	0.37 624	0.33 549	0.24 560	0.28 533	0.30 579	0.19 543	0.20 537	0.20 538	0.09 482	0.08 528	0.11 566	0.09 509	0.09 508	0.07 393

XPNet_ROB	0.22 582	0.11 523	0.19 537	0.22 582	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.34 595	0.40 598	0.30 614	0.39 609	0.39 636	0.26 597	0.26 595	0.28 630	0.15 625	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.12 581

NLCSM	0.11 295	0.09 435	0.09 122	0.23 606	0.11 512	0.12 307	0.19 530	0.18 298	0.18 349	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.05 204

AIO-test2	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.23 606	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.23 412	0.23 432	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.09 509	0.05 170	0.05 204

AIO-test1	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.23 606	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.21 362	0.14 222	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.03 1	0.06 305

rvit_stereo_0075_2	0.17 523	0.12 541	0.25 582	0.23 606	0.16 621	0.13 363	0.10 35	0.30 543	0.27 495	0.20 508	0.28 533	0.22 495	0.15 461	0.18 497	0.13 394	0.16 641	0.10 583	0.17 637	0.10 550	0.10 541	0.09 510

CASS	0.13 397	0.12 541	0.11 246	0.23 606	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.17 438	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.14 379	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.09 508	0.07 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 573	0.17 610	0.19 537	0.23 606	0.15 610	0.30 629	0.20 553	0.33 586	0.35 570	0.23 551	0.28 533	0.31 592	0.27 605	0.20 537	0.22 567	0.15 625	0.12 612	0.13 601	0.09 509	0.14 612	0.14 621

TestStereo	0.13 397	0.14 581	0.11 246	0.23 606	0.08 218	0.15 424	0.21 573	0.20 339	0.23 432	0.14 361	0.24 464	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.05 204

RP	0.21 573	0.13 569	0.21 558	0.23 606	0.11 512	0.21 554	0.20 553	0.25 457	0.44 619	0.21 522	0.38 601	0.36 619	0.24 582	0.27 598	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.13 601	0.12 604	0.12 579	0.14 621

DLCB_ROB	0.18 537	0.10 497	0.15 435	0.23 606	0.11 512	0.24 584	0.18 490	0.29 529	0.28 510	0.27 585	0.28 533	0.28 561	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.07 372	0.07 393

FSD	0.25 617	0.27 656	0.26 585	0.24 615	0.22 656	0.25 595	0.25 623	0.27 496	0.26 485	0.25 573	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.27 598	0.24 592	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 664

zh-sn7	0.25 617	0.17 610	0.50 651	0.24 615	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.34 595	0.48 628	0.28 600	0.54 654	0.28 561	0.31 632	0.36 646	0.32 649	0.10 524	0.10 583	0.11 566	0.10 550	0.12 579	0.12 581

StereoVision	0.13 397	0.12 541	0.09 122	0.24 615	0.10 462	0.15 424	0.21 573	0.21 362	0.20 390	0.12 304	0.24 464	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.10 207	0.09 482	0.11 596	0.12 586	0.12 604	0.06 291	0.05 204

sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 435	0.23 573	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.10 227	0.13 285	0.12 310	0.07 179	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.05 170	0.07 393

DMCA-RVC	0.17 523	0.10 497	0.15 435	0.24 615	0.11 512	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.24 449	0.21 522	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.18 497	0.20 538	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.10 550	0.10 541	0.08 464

SHD	0.26 628	0.15 591	0.30 609	0.24 615	0.18 643	0.22 563	0.15 329	0.38 632	0.71 678	0.32 626	0.41 626	0.36 619	0.28 616	0.32 628	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.13 615	0.16 637	0.20 657

RTS	0.45 669	0.19 625	3.26 709	0.24 615	0.15 610	0.74 686	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 636	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

RTSA	0.45 669	0.19 625	3.26 709	0.24 615	0.15 610	0.74 686	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 636	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

GANet	0.21 573	0.12 541	0.21 558	0.24 615	0.13 569	0.22 563	0.22 583	0.41 646	0.26 485	0.31 620	0.42 633	0.37 624	0.28 616	0.23 578	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.08 464

TDLM	0.17 523	0.12 541	0.13 346	0.24 615	0.10 462	0.18 497	0.18 490	0.36 618	0.30 527	0.21 522	0.28 533	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.18 519	0.11 556	0.07 498	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.08 464

MSMD_ROB	0.31 647	0.26 652	0.26 585	0.24 615	0.21 654	0.34 642	0.25 623	0.34 595	0.39 592	0.40 647	0.69 674	0.45 651	0.40 658	0.34 634	0.27 622	0.20 656	0.19 656	0.26 659	0.25 664	0.23 658	0.22 661

PWCDC_ROB	0.20 561	0.13 569	0.22 564	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.15 329	0.33 586	0.54 648	0.29 609	0.50 649	0.21 477	0.15 461	0.27 598	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.10 535	0.08 462	0.11 564	0.09 510

Wz-Net-SNSev	0.25 617	0.17 610	0.44 643	0.25 627	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.38 632	0.56 652	0.30 614	0.55 656	0.39 636	0.26 597	0.23 578	0.30 641	0.10 524	0.09 561	0.09 486	0.10 550	0.11 564	0.11 568

Nwc_Net	0.23 598	0.16 599	0.21 558	0.25 627	0.14 590	0.24 584	0.26 632	0.37 624	0.38 589	0.22 538	0.41 626	0.30 579	0.28 616	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.17 637	0.20 653	0.10 541	0.10 541

DANet	0.21 573	0.15 591	0.28 598	0.25 627	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.27 496	0.27 495	0.28 600	0.32 564	0.35 617	0.31 632	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.11 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 582	0.19 625	0.24 577	0.25 627	0.13 569	0.29 626	0.26 632	0.33 586	0.41 601	0.31 620	0.31 560	0.32 602	0.23 576	0.30 620	0.21 558	0.11 556	0.17 651	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

ETE_ROB	0.23 598	0.17 610	0.22 564	0.25 627	0.13 569	0.26 605	0.29 655	0.31 555	0.36 575	0.28 600	0.36 589	0.45 651	0.26 597	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

DStereoSA	0.25 617	0.19 625	0.37 631	0.26 632	0.17 636	0.22 563	0.20 553	0.49 667	0.59 658	0.22 538	0.29 545	0.29 569	0.33 639	0.39 657	0.28 630	0.12 581	0.11 596	0.16 633	0.14 619	0.14 612	0.12 581

FC-DCNN v2	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 653	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 660	0.56 661	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.29 634	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 664

GASNet	0.22 582	0.23 643	0.33 618	0.26 632	0.17 636	0.26 605	0.16 399	0.44 657	0.42 609	0.27 585	0.24 464	0.30 579	0.15 461	0.27 598	0.18 519	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.16 637	0.07 393

Anonymous3	0.16 502	0.13 569	0.33 618	0.26 632	0.14 590	0.27 615	0.17 441	0.28 515	0.28 510	0.15 390	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.11 568

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 582	0.21 637	0.24 577	0.26 632	0.11 512	0.23 579	0.14 246	0.39 636	0.24 449	0.32 626	0.36 589	0.30 579	0.21 559	0.19 512	0.21 558	0.17 646	0.14 636	0.21 651	0.16 640	0.12 579	0.12 581

AF-Net	0.22 582	0.17 610	0.17 501	0.26 632	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.32 566	0.50 638	0.25 573	0.33 577	0.38 628	0.26 597	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.16 633	0.11 584	0.11 564	0.10 541

NCC-stereo	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 663	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604

Abc-Net	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 663	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 605	0.17 610	0.42 642	0.26 632	0.16 621	0.22 563	0.28 645	0.37 624	0.50 638	0.26 579	0.29 545	0.24 519	0.28 616	0.21 554	0.22 567	0.15 625	0.11 596	0.20 650	0.18 651	0.12 579	0.13 604

FC-DCNN	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 653	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 660	0.55 656	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 664

LSM	0.33 652	0.20 631	0.58 663	0.26 632	0.60 694	0.34 642	0.25 623	0.42 651	0.48 628	0.45 660	0.58 666	0.42 643	0.36 649	0.35 640	0.25 602	0.12 581	0.20 659	0.14 614	0.16 640	0.19 652	0.33 679

FBW_ROB	0.24 605	0.17 610	0.22 564	0.26 632	0.14 590	0.25 595	0.22 583	0.41 646	0.41 601	0.41 651	0.41 626	0.42 643	0.27 605	0.31 621	0.23 579	0.09 482	0.14 636	0.14 614	0.12 604	0.11 564	0.09 510

LALA_ROB	0.25 617	0.16 599	0.22 564	0.26 632	0.17 636	0.27 615	0.27 639	0.42 651	0.37 582	0.33 630	0.38 601	0.51 663	0.26 597	0.28 610	0.27 622	0.16 641	0.09 561	0.12 586	0.11 584	0.13 598	0.12 581

MANE	0.45 669	0.27 656	0.27 593	0.27 645	0.24 661	0.47 665	0.31 669	0.55 678	0.59 658	0.72 682	1.13 701	1.15 693	0.61 684	0.52 675	0.37 662	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.31 676	0.25 666	0.24 664

PSMNet_ROB	0.21 573	0.11 523	0.15 435	0.27 645	0.15 610	0.24 584	0.35 673	0.43 655	0.37 582	0.27 585	0.32 564	0.32 602	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.11 584	0.09 508	0.09 510

ELAS	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.27 645	0.24 661	0.60 676	0.36 674	0.50 671	0.50 638	0.71 680	0.79 684	0.67 678	0.54 676	0.51 673	0.42 673	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 670
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Selective-IGEV-i1pa	2.80 706	3.51 714	0.67 678	0.28 648	0.14 590	10.22 716	0.43 684	4.36 713	3.63 713	3.53 713	6.92 715	3.47 712	1.97 711	13.41 728	2.26 710	0.36 680	0.15 642	0.13 601	0.10 550	0.15 628	0.35 682

MonStereo1	0.47 674	0.26 652	0.58 663	0.28 648	0.20 650	0.39 658	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.52 666	0.87 687	1.01 688	0.57 681	0.50 671	0.56 686	0.53 691	0.31 682	0.54 688	0.40 682	0.33 679	0.34 680

RGC	0.25 617	0.20 631	0.29 606	0.28 648	0.16 621	0.22 563	0.23 594	0.32 566	0.44 619	0.27 585	0.40 615	0.38 628	0.27 605	0.36 646	0.22 567	0.11 556	0.13 627	0.17 637	0.17 647	0.14 612	0.16 639

XQC	0.28 635	0.23 643	0.51 652	0.28 648	0.19 647	0.34 642	0.27 639	0.36 618	0.57 654	0.31 620	0.30 552	0.37 624	0.30 628	0.38 653	0.38 664	0.13 607	0.09 561	0.15 626	0.12 604	0.17 645	0.18 651

PA-Net	0.23 598	0.18 621	0.33 618	0.28 648	0.22 656	0.21 554	0.38 678	0.29 529	0.39 592	0.22 538	0.32 564	0.25 533	0.26 597	0.20 537	0.25 602	0.09 482	0.23 672	0.15 626	0.22 658	0.09 508	0.13 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 649	0.24 646	0.48 650	0.28 648	0.27 669	0.29 626	0.30 663	0.34 595	0.49 635	0.35 633	0.39 609	0.46 655	0.34 644	0.34 634	0.35 657	0.23 669	0.25 675	0.26 659	0.28 671	0.23 658	0.21 659

PDISCO_ROB	0.27 630	0.16 599	0.26 585	0.28 648	0.20 650	0.32 632	0.26 632	0.44 657	0.57 654	0.28 600	0.40 615	0.45 651	0.29 624	0.33 631	0.34 656	0.12 581	0.09 561	0.17 637	0.16 640	0.17 645	0.13 604

DispFullNet	0.27 630	0.21 637	0.65 670	0.28 648	0.16 621	0.26 605	0.17 441	0.33 586	0.58 657	0.27 585	0.38 601	0.43 647	0.23 576	0.38 653	0.23 579	0.12 581	0.06 426	0.19 648	0.11 584	0.21 654	0.15 628

ELAS_RVC	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.28 648	0.24 661	0.54 671	0.36 674	0.49 667	0.59 658	0.72 682	0.74 680	0.65 676	0.54 676	0.54 680	0.40 669	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 670
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 573	0.16 599	0.27 593	0.29 657	0.14 590	0.26 605	0.20 553	0.33 586	0.31 535	0.28 600	0.36 589	0.27 551	0.25 591	0.19 512	0.24 592	0.16 641	0.12 612	0.14 614	0.11 584	0.09 508	0.08 464

CC-Net-ROB	0.28 635	0.31 666	0.36 627	0.29 657	0.15 610	0.25 595	0.19 530	0.45 660	0.33 549	0.39 644	0.37 595	0.39 636	0.31 632	0.27 598	0.26 614	0.24 671	0.19 656	0.30 673	0.23 662	0.18 649	0.15 628

SQANet	0.23 598	0.23 643	0.30 609	0.30 659	0.19 647	0.27 615	0.13 178	0.29 529	0.33 549	0.24 560	0.37 595	0.31 592	0.22 568	0.27 598	0.23 579	0.15 625	0.10 583	0.21 651	0.16 640	0.21 654	0.15 628

FCDSN-DC	0.33 652	0.28 661	0.28 598	0.30 659	0.24 661	0.39 658	0.28 645	0.42 651	0.42 609	0.43 657	0.53 652	0.51 663	0.41 663	0.36 646	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 664
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 649	0.21 637	0.55 657	0.30 659	0.15 610	0.34 642	0.17 441	0.52 674	0.46 626	0.46 663	0.55 656	0.59 670	0.39 655	0.35 640	0.37 662	0.15 625	0.14 636	0.18 646	0.21 655	0.16 637	0.15 628

BEATNet-Init1	0.52 676	0.27 656	0.62 668	0.30 659	0.21 654	0.76 690	0.29 655	0.54 677	0.65 673	0.86 691	0.95 692	2.07 709	0.62 686	0.56 682	0.42 673	0.18 648	0.18 653	0.23 656	0.22 658	0.22 657	0.21 659

PVD	0.39 658	0.20 631	0.39 635	0.31 663	0.22 656	0.29 626	0.43 684	0.52 674	0.96 692	0.55 670	0.79 684	0.53 667	0.59 683	0.52 675	0.38 664	0.19 654	0.14 636	0.17 637	0.14 619	0.24 665	0.31 677

FADE	0.45 669	0.33 668	1.03 696	0.33 664	0.25 667	0.35 650	0.29 655	0.64 685	1.07 693	0.43 657	0.41 626	0.42 643	0.53 674	0.70 688	0.51 684	0.30 674	0.21 671	0.41 680	0.38 681	0.23 658	0.22 661

NCCL2	0.23 598	0.15 591	0.17 501	0.34 665	0.18 643	0.24 584	0.23 594	0.34 595	0.28 510	0.31 620	0.38 601	0.38 628	0.28 616	0.23 578	0.24 592	0.15 625	0.12 612	0.18 646	0.21 655	0.13 598	0.13 604

CSAN	0.29 639	0.24 646	0.27 593	0.34 665	0.19 647	0.33 639	0.42 682	0.37 624	0.50 638	0.38 642	0.40 615	0.44 649	0.33 639	0.28 610	0.30 641	0.20 656	0.16 646	0.19 648	0.19 652	0.14 612	0.15 628

HCRNet	0.16 502	0.24 646	0.12 290	0.35 667	0.11 512	0.15 424	0.17 441	0.26 475	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

GANetREF_RVC	0.31 647	0.34 670	0.27 593	0.35 667	0.16 621	0.32 632	0.41 679	0.48 665	0.51 645	0.35 633	0.35 586	0.34 613	0.33 639	0.39 657	0.32 649	0.27 673	0.20 659	0.29 671	0.15 636	0.18 649	0.17 648
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
PSMNet-RUCA	0.27 630	0.33 668	0.41 640	0.36 669	0.32 676	0.18 497	0.19 530	0.42 651	0.30 527	0.33 630	0.41 626	0.39 636	0.25 591	0.31 621	0.20 538	0.18 648	0.10 583	0.25 658	0.15 636	0.21 654	0.16 639

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 645	0.24 646	0.29 606	0.36 669	0.16 621	0.34 642	0.30 663	0.32 566	0.42 609	0.40 647	0.46 641	0.38 628	0.31 632	0.34 634	0.28 630	0.19 654	0.20 659	0.26 659	0.29 672	0.18 649	0.19 656

Consistency-Raft	0.44 667	0.40 675	0.45 644	0.37 671	0.43 681	0.46 663	0.41 679	0.57 681	0.55 649	0.32 626	0.73 678	0.33 606	0.48 671	0.42 666	0.49 680	0.39 681	0.35 684	0.45 681	0.51 691	0.42 681	0.29 674

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 666	0.39 674	0.54 655	0.40 672	0.20 650	0.64 678	0.32 671	0.53 676	0.72 679	0.71 680	0.72 677	0.61 672	0.54 676	0.51 673	0.46 677	0.20 656	0.19 656	0.29 671	0.30 674	0.23 658	0.18 651

SGM+DAISY	0.56 679	0.57 681	0.65 670	0.40 672	0.54 687	0.66 681	0.49 687	0.56 679	0.45 625	0.66 676	0.69 674	0.67 678	0.56 680	0.63 685	0.56 686	0.59 695	0.48 693	0.50 683	0.50 690	0.52 685	0.58 694

anonymity	0.53 677	0.58 682	0.65 670	0.41 674	0.61 695	0.53 670	0.41 679	0.56 679	0.41 601	0.55 670	0.50 649	0.49 662	0.55 679	0.58 683	0.50 683	0.58 694	0.50 697	0.51 684	0.51 691	0.51 684	0.57 693

NVStereoNet_ROB	0.46 673	0.36 672	0.46 648	0.41 674	0.28 670	0.34 642	0.34 672	0.48 665	0.60 662	0.72 682	0.93 690	0.70 681	0.66 687	0.47 668	0.60 689	0.22 665	0.33 683	0.34 676	0.34 680	0.30 674	0.30 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 658	0.37 673	0.52 653	0.44 676	0.28 670	0.58 673	0.24 607	0.41 646	0.62 665	0.40 647	0.49 645	0.46 655	0.33 639	0.40 662	0.32 649	0.30 674	0.30 679	0.39 678	0.33 677	0.29 673	0.28 673

ACVNet_1	0.44 667	0.49 679	0.60 666	0.45 677	0.28 670	0.49 668	0.27 639	0.57 681	0.72 679	0.62 675	0.58 666	0.74 682	0.49 672	0.50 671	0.35 657	0.26 672	0.24 673	0.39 678	0.29 672	0.31 677	0.24 664

ACVNet-4b	0.39 658	0.53 680	0.55 657	0.45 677	0.24 661	0.47 665	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.42 654	0.45 640	0.60 671	0.27 605	0.34 634	0.24 592	0.33 678	0.14 636	0.48 682	0.42 684	0.30 674	0.26 672

SPS-STEREO	0.57 680	0.58 682	0.65 670	0.45 677	0.55 689	0.62 677	0.44 686	0.62 684	0.50 638	0.68 678	0.64 669	0.66 677	0.57 681	0.61 684	0.60 689	0.62 697	0.47 692	0.51 684	0.49 688	0.55 689	0.58 694
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 661	0.40 675	0.53 654	0.46 680	0.30 674	0.65 679	0.24 607	0.46 662	0.68 676	0.41 651	0.49 645	0.48 661	0.42 666	0.39 657	0.31 648	0.32 676	0.28 677	0.37 677	0.30 674	0.32 678	0.29 674

JetBlue	0.71 685	0.45 678	1.14 700	0.51 681	0.47 683	2.02 708	0.64 697	0.75 688	0.70 677	0.69 679	0.77 683	1.22 695	0.83 694	1.03 705	1.01 705	0.40 682	0.28 677	0.33 675	0.33 677	0.30 674	0.34 680

MFMNet_re	0.64 681	0.66 688	0.65 670	0.51 681	0.69 699	0.69 682	0.57 693	0.64 685	0.73 683	0.60 673	0.73 678	0.62 673	0.67 688	0.65 686	0.60 689	0.66 699	0.58 706	0.63 689	0.59 694	0.68 696	0.69 703

SAMSARA	0.40 661	0.28 661	0.33 618	0.55 683	0.39 677	0.82 693	1.23 710	0.47 664	0.51 645	0.36 636	0.35 586	0.55 669	0.39 655	0.38 653	0.39 666	0.15 625	0.20 659	0.15 626	0.14 619	0.23 658	0.20 657

RainbowNet	0.54 678	0.61 684	0.70 685	0.57 684	0.43 681	0.65 679	0.37 677	0.60 683	0.87 689	0.50 665	0.66 671	0.64 674	0.47 670	0.49 670	0.43 676	0.47 688	0.48 693	0.52 686	0.41 683	0.52 685	0.40 687

light-stereo	0.42 665	0.26 652	0.59 665	0.60 685	0.49 684	0.32 632	0.23 594	0.46 662	0.52 647	0.56 672	0.58 666	0.76 683	0.32 637	0.48 669	0.29 634	0.32 676	0.24 673	0.27 662	0.33 677	0.46 682	0.39 684

ACVNet_2	0.66 684	0.66 688	0.68 679	0.63 686	0.41 679	0.71 684	0.49 687	0.96 697	1.39 702	0.89 692	1.09 697	1.04 689	0.73 690	0.54 680	0.47 678	0.43 685	0.40 686	0.53 687	0.44 685	0.47 683	0.35 682

MADNet+	0.75 688	0.71 690	3.70 712	0.66 687	0.41 679	0.98 698	0.97 708	0.69 687	0.73 683	0.52 666	0.57 664	0.64 674	0.68 689	0.86 697	1.01 705	0.34 679	0.36 685	0.28 670	0.23 662	0.36 680	0.31 677

IMH-64-1	0.65 682	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 674	0.49 687	0.91 693	0.85 687	0.74 686	1.02 694	0.81 684	0.78 692	0.79 690	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 684

IMH-64	0.65 682	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 674	0.49 687	0.91 693	0.85 687	0.74 686	1.02 694	0.81 684	0.78 692	0.79 690	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 684

IMH	0.71 685	0.64 687	0.68 679	0.76 690	0.54 687	0.69 682	0.54 691	0.98 699	1.10 695	0.82 690	1.09 697	0.89 686	0.88 697	0.87 698	0.52 685	0.44 686	0.50 697	0.75 694	0.51 691	0.56 690	0.41 688

PWCK	0.71 685	0.94 699	0.95 694	0.76 690	0.31 675	0.74 686	0.36 674	0.90 692	0.90 690	0.96 695	0.75 682	0.95 687	0.61 684	0.87 698	0.66 692	0.72 700	0.46 688	0.75 694	0.49 688	0.69 698	0.44 689

TorneroNet-64	0.76 689	0.72 691	0.74 686	0.78 692	0.58 693	0.91 697	0.56 692	0.84 691	1.29 699	0.66 676	0.90 688	1.40 701	0.75 691	0.85 696	0.67 695	0.49 689	0.46 688	0.72 693	0.59 694	0.67 695	0.53 692

LVE	0.83 693	0.85 697	0.85 692	0.80 693	0.56 690	1.04 703	0.65 698	1.05 702	1.47 705	0.96 695	1.22 705	1.10 692	0.85 695	0.83 693	0.71 697	0.49 689	0.55 703	0.76 697	0.60 696	0.65 693	0.59 699

Dean	0.87 694	0.86 698	0.79 689	0.81 694	0.56 690	0.90 694	0.63 695	1.15 708	1.73 708	1.15 703	1.15 702	1.31 698	0.99 701	0.81 692	0.81 701	0.57 693	0.56 704	0.77 698	0.64 697	0.66 694	0.58 694

TorneroNet	0.82 692	0.74 692	0.81 691	0.84 695	0.63 696	0.99 699	0.63 695	0.96 697	1.16 696	0.80 689	1.11 699	1.36 700	0.86 696	0.93 701	0.80 700	0.56 692	0.49 695	0.78 699	0.66 699	0.73 701	0.63 702

WAO-7	0.79 690	0.78 693	0.54 655	0.85 696	0.67 698	0.74 686	0.68 701	1.05 702	1.32 700	0.90 693	1.20 704	1.04 689	0.92 698	0.69 687	0.66 692	0.60 696	0.62 707	0.67 690	0.68 700	0.64 692	0.58 694

WAO-6	0.81 691	0.80 694	0.62 668	0.86 697	0.63 696	0.76 690	0.58 694	0.98 699	1.54 707	0.90 693	0.96 693	1.07 691	1.03 702	0.70 688	0.66 692	0.72 700	0.49 695	0.90 702	0.71 701	0.68 696	0.58 694

UNDER WATER-64	0.95 697	0.94 699	1.43 704	0.87 698	0.56 690	1.18 706	0.87 705	0.77 689	0.94 691	1.04 698	0.85 686	1.58 706	1.21 708	0.94 702	0.96 703	0.87 706	0.57 705	1.03 706	0.88 707	0.78 702	0.73 704

JetRed	1.62 704	1.46 707	2.98 707	0.92 699	1.21 708	4.99 711	1.53 713	1.27 710	1.39 702	1.83 709	1.74 710	1.60 707	0.95 699	1.41 708	2.45 713	0.90 708	1.60 713	0.93 703	0.90 708	1.35 709	0.99 710

WAO-8	0.91 695	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 694	0.67 699	1.07 705	1.83 710	1.06 700	1.45 707	1.30 696	1.07 703	0.84 694	0.78 698	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 700

Venus	0.91 695	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 694	0.67 699	1.07 705	1.83 710	1.06 700	1.45 707	1.30 696	1.07 703	0.84 694	0.78 698	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 700

UNDER WATER	0.97 698	0.97 701	1.42 703	0.99 702	0.70 702	1.12 705	0.84 704	0.80 690	1.08 694	1.01 697	0.90 688	1.55 705	1.22 709	1.03 705	1.00 704	0.78 704	0.53 700	1.02 705	0.87 706	0.80 703	0.74 705

GCST	0.37 657	0.42 677	0.26 585	1.02 703	0.39 677	0.18 497	0.08 7	0.20 339	0.17 318	0.28 600	0.25 492	0.15 390	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.64 698	0.43 687	0.75 694	0.65 698	0.63 691	0.46 690

HanzoNet	1.29 703	1.26 706	1.19 701	1.12 704	0.85 704	1.02 702	0.83 703	1.03 701	1.48 706	1.64 708	1.61 709	2.50 711	1.72 710	1.61 709	1.61 708	1.26 711	0.80 710	1.31 711	1.01 709	1.02 707	0.86 708

notaker	0.97 698	1.11 702	0.98 695	1.13 705	0.81 703	0.73 685	0.68 701	0.93 695	1.16 696	1.18 705	1.18 703	1.41 702	1.16 707	1.08 707	0.69 696	0.81 705	0.64 708	1.17 708	0.79 704	0.98 705	0.80 707

DPSimNet_ROB	1.11 702	1.23 705	0.78 687	1.13 705	0.88 706	1.10 704	1.13 709	1.16 709	1.23 698	1.43 707	1.02 694	1.41 702	1.10 706	0.90 700	1.60 707	1.46 713	0.51 699	1.21 710	1.03 710	0.90 704	1.01 711

ktn	1.01 700	1.21 704	0.80 690	1.23 707	0.86 705	1.01 701	0.87 705	0.94 696	1.39 702	1.04 698	1.12 700	1.15 693	1.07 703	0.94 702	0.59 688	1.28 712	0.71 709	1.38 712	0.83 705	1.02 707	0.75 706

KSHMR	1.09 701	1.17 703	0.88 693	1.25 708	1.00 707	0.99 699	0.96 707	1.13 707	1.37 701	1.16 704	1.29 706	1.41 702	0.96 700	1.01 704	0.92 702	1.03 709	1.08 711	1.20 709	1.03 710	1.01 706	0.97 709

ASD4	3.54 708	3.38 713	2.05 706	1.72 709	2.51 712	9.03 715	17.71 719	2.25 711	5.51 715	2.46 711	2.81 713	2.03 708	3.36 714	2.73 711	5.06 714	1.22 710	1.34 712	1.13 707	1.33 712	1.68 710	1.49 713

MADNet++	1.95 705	1.75 708	1.59 705	1.82 710	1.69 710	2.33 709	1.40 712	2.35 712	2.09 712	2.57 712	2.36 712	2.24 710	2.17 712	2.28 710	2.34 711	1.87 714	1.66 714	1.54 713	1.34 713	1.92 711	1.77 714

tt	4.67 710	0.06 118	3.55 711	2.02 711	1.55 709	10.25 717	16.71 718	8.91 722	5.03 714	1.31 706	0.94 691	4.71 713	4.76 715	3.33 712	5.87 716	6.06 722	10.30 729	1.88 716	2.11 716	2.75 713	1.21 712

xxxxx1	7.79 712	5.02 719	7.31 716	3.12 712	3.85 713	16.35 721	22.88 721	5.86 718	8.69 717	7.97 719	8.54 716	9.12 721	8.27 719	10.18 719	10.92 719	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 726	3.77 714	3.06 717

tt_ll	7.79 712	5.02 719	7.31 716	3.12 712	3.85 713	16.35 721	22.88 721	5.86 718	8.69 717	7.97 719	8.54 716	9.12 721	8.27 719	10.18 719	10.92 719	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 726	3.77 714	3.06 717

ff	7.79 712	5.02 719	7.31 716	3.12 712	3.85 713	16.35 721	22.88 721	5.86 718	8.69 717	7.97 719	8.54 716	9.12 721	8.27 719	10.18 719	10.92 719	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 726	3.77 714	3.06 717

PML	8.91 718	9.34 729	6.13 714	5.35 715	6.41 716	14.99 720	23.38 726	5.27 714	6.83 716	18.04 732	28.19 741	7.67 718	6.83 717	7.85 718	5.75 715	5.35 721	1.83 715	5.95 727	1.93 715	8.64 725	2.52 716

DGTPSM_ROB	8.06 716	4.48 715	8.63 725	5.35 715	10.72 719	8.32 713	22.97 724	5.46 715	13.35 724	5.12 716	9.92 721	5.08 714	10.40 722	5.52 715	12.58 722	3.79 719	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 724

DPSMNet_ROB	8.06 716	4.48 715	8.63 725	5.37 717	10.74 720	8.32 713	22.98 725	5.46 715	13.36 725	5.12 716	9.92 721	5.08 714	10.40 722	5.53 716	12.58 722	3.80 720	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 724

USTest	6.22 711	2.73 711	3.00 708	6.57 718	7.29 717	14.37 719	21.57 720	7.00 721	9.56 720	5.34 718	6.10 714	5.72 716	7.64 718	6.41 717	6.96 718	1.97 715	3.42 720	1.64 714	2.15 717	2.66 712	2.36 715

iinet-test	10.48 721	8.09 724	7.54 720	10.26 719	10.94 721	18.00 725	25.26 727	11.33 726	13.28 722	9.69 723	9.85 719	9.42 724	11.17 724	11.02 723	12.78 725	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 722

IINet	10.48 721	8.09 724	7.54 720	10.26 719	10.94 721	18.00 725	25.26 727	11.33 726	13.28 722	9.69 723	9.85 719	9.42 724	11.17 724	11.02 723	12.78 725	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 722

Anonymous_1	10.96 724	7.92 723	7.46 719	10.33 721	10.06 718	18.65 727	26.34 729	11.06 725	13.44 726	9.40 722	10.05 723	9.67 726	11.23 726	10.73 722	12.72 724	6.42 723	8.38 725	5.77 724	10.61 725	12.12 726	6.77 721

DPSM_ROB	11.15 725	8.58 726	8.00 722	10.88 722	11.58 723	19.10 728	26.71 730	12.05 728	14.07 729	10.36 725	10.84 724	10.33 727	11.86 727	11.70 725	13.54 727	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 726

DPSM	11.15 725	8.58 726	8.00 722	10.88 722	11.58 723	19.10 728	26.71 730	12.05 728	14.07 729	10.36 725	10.84 724	10.33 727	11.86 727	11.70 725	13.54 727	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 726

real-time stereo	11.43 727	8.99 728	8.31 724	11.33 724	12.02 726	19.46 730	27.13 732	12.28 730	14.25 731	10.57 727	11.11 726	10.56 729	12.04 729	11.92 727	14.08 729	7.07 728	8.88 728	6.10 728	7.09 724	7.74 724	7.65 728

TCMNet-wrong-test	3.67 709	5.48 722	3.89 713	12.18 725	11.75 725	4.65 710	3.88 714	1.06 704	0.72 679	1.09 702	2.15 711	6.30 717	0.53 674	3.43 713	2.36 712	0.89 707	0.20 659	1.87 715	1.69 714	5.57 719	3.62 720

RSGM-EC	20.36 730	4.73 717	0.68 679	16.76 726	16.92 730	21.28 731	27.18 733	10.46 723	14.04 727	18.00 730	21.31 731	22.24 740	21.82 732	22.57 731	17.63 731	62.81 741	33.79 741	20.14 738	18.10 738	20.18 737	16.45 738

acva	20.36 730	4.73 717	0.68 679	16.76 726	16.92 730	21.28 731	27.18 733	10.46 723	14.04 727	18.00 730	21.31 731	22.24 740	21.82 732	22.57 731	17.63 731	62.81 741	33.79 741	20.14 738	18.10 738	20.18 737	16.45 738

HaxPig	15.71 728	18.52 739	19.18 735	16.89 728	15.89 729	7.73 712	7.60 715	13.31 731	10.82 721	15.42 729	14.91 727	15.98 730	14.92 730	15.58 729	15.98 730	18.95 737	16.73 730	19.46 737	18.08 737	19.26 736	19.05 740

LRCNet_RVC	10.62 723	13.42 730	7.30 715	18.92 729	2.07 711	0.33 639	0.30 663	5.59 717	0.48 628	13.03 728	17.94 728	8.87 720	5.65 716	4.79 714	1.89 709	23.51 738	2.73 719	27.55 741	25.71 741	16.07 735	16.33 737

MEDIAN_ROB	20.38 732	24.04 740	23.31 738	21.23 730	21.71 732	10.40 718	7.92 716	17.64 732	15.50 732	20.12 733	19.70 729	20.34 731	20.32 731	21.19 730	21.13 733	23.81 739	21.81 739	24.98 740	23.76 740	24.71 739	23.93 741

Hybrid-DGEV	22.47 737	17.40 737	16.14 731	22.00 731	23.29 735	38.36 736	53.80 738	24.43 742	28.63 741	20.59 735	21.81 736	20.88 735	23.91 737	23.45 737	27.42 739	14.08 733	17.69 733	11.83 731	14.06 734	14.65 727	14.93 732

CasAABBNet	22.42 733	17.33 732	16.01 729	22.01 732	23.28 734	38.32 733	53.80 738	24.14 737	28.41 737	20.60 736	21.77 735	20.89 738	23.91 737	23.43 736	27.36 737	14.07 730	17.69 733	11.83 731	14.01 730	14.67 729	14.95 733

RAFT-FEzeroshot	22.43 734	17.33 732	15.98 727	22.02 733	23.31 736	38.34 734	53.82 740	24.05 735	28.39 735	20.61 737	21.76 733	20.88 735	23.92 739	23.41 734	27.42 739	14.07 730	17.69 733	11.83 731	14.02 731	14.69 730	14.97 734

RAFT-FE	22.43 734	17.33 732	15.98 727	22.02 733	23.31 736	38.34 734	53.82 740	24.05 735	28.39 735	20.61 737	21.76 733	20.88 735	23.92 739	23.41 734	27.42 739	14.07 730	17.69 733	11.83 731	14.02 731	14.69 730	14.97 734

Selective-RAFT-Error	22.47 737	17.37 736	16.09 730	22.06 735	23.34 738	38.39 738	53.83 742	24.29 741	28.47 739	20.74 739	21.83 738	20.81 734	23.90 736	23.54 740	27.53 742	14.08 733	17.69 733	11.82 730	14.00 729	14.69 730	15.00 736

FlowAnything	22.44 736	17.35 735	16.14 731	22.07 736	23.23 733	38.39 738	53.77 736	24.25 739	28.44 738	20.96 741	21.82 737	20.70 733	23.84 735	23.49 738	27.14 735	14.04 729	17.79 738	11.75 729	14.15 735	14.65 727	14.89 730

LSM0	22.87 740	17.28 731	18.96 733	22.19 737	29.04 741	38.42 740	53.71 735	24.28 740	28.31 734	20.78 740	21.00 730	21.43 739	24.16 741	23.50 739	27.39 738	14.09 735	17.38 731	11.84 735	14.04 733	14.73 733	14.89 730

fast-reg	22.85 739	17.43 738	19.15 734	22.22 738	24.34 739	38.36 736	53.78 737	24.23 738	28.52 740	20.55 734	22.05 739	20.54 732	23.77 734	23.21 733	27.31 736	14.18 736	17.47 732	14.33 736	14.96 736	15.81 734	14.81 729

AVERAGE_ROB	24.90 741	29.20 741	28.14 739	24.89 739	24.64 740	17.75 724	11.12 717	21.45 734	19.93 733	25.12 742	24.46 740	25.12 742	25.46 742	24.69 741	22.83 734	29.76 740	27.13 740	28.97 742	27.95 742	29.91 740	29.47 742

test_example2	98.32 742	94.13 742	45.89 740	96.35 740	109.85 742	88.61 741	95.45 743	25.75 743	94.37 743	130.00 744	126.06 744	58.17 743	74.63 743	88.51 742	79.96 743	150.23 743	221.02 743	77.62 743	99.10 743	113.75 743	96.94 743

DLNR-FE	10.43 720	1.83 710	19.53 737	120.75 741	13.06 727	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	52.01 742	0.04 73

DLNR_Zeroshot_test	10.40 719	1.82 709	19.49 736	120.77 742	13.11 728	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	51.54 741	0.04 73

ccccc	245.47 743	285.66 743	306.18 743	368.85 743	370.60 743	123.16 743	145.33 744	115.05 744	110.08 744	126.68 743	110.87 743	122.83 744	165.88 744	252.94 744	276.56 744	384.56 744	353.86 744	254.69 744	223.00 744	425.87 744	386.83 744

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

Low-res two-view benchmark