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

tt8	0.07 10	0.08 440	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.08 37	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

F8.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.05 6	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

tt3	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GFORCE	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.20 630	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.08 37	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 440	0.05 2	0.20 630	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.06 7	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

F5.5	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.19 555	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.19 555	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.06 14	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.14 219	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

CR-Stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.06 20	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

F4.4	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.15 266	0.04 2	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 297	0.04 1	0.18 467	0.05 4	0.09 198	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

test410	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.21 461	0.17 413	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.03 1	0.03 2

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.08 16	0.08 55	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

canet-new	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.12 129	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

LWStereo	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.11 93	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LACA3	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.08 196	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.11 93	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 37	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.06 2	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

GIP-stereo	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 248	0.10 596	0.31 725	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.11 265	0.07 16	0.12 692	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

ACVNet-DCA	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

xx1	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.16 509	0.16 595	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

cc1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

ffm	0.12 469	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

tt1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.15 266	0.19 467	0.09 258	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

GMOStereo	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

error version	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

test-v	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

CroCo-Stereo	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.15 266	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.07 16	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100
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
test-2	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 769	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MGE	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.20 630	0.05 4	0.05 7	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

L4000	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.11 339	0.18 594	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.07 10	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.17 541	0.13 176	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.16 495	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.15 418	0.09 35	0.08 55	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

ACC-I	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.09 35	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

ACC	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.11 93	0.14 311	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

GIO	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.05 7	0.15 418	0.08 16	0.13 273	0.07 123	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 54	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

416test1013	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

416test	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

test410_97500	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 10	0.10 596	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 298	0.04 3	0.13 240	0.08 16	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

over-6	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.10 278	0.09 29	0.17 354	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.05 269

over v1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

depth_test_26	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.07 113	0.08 252	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.07 488

bcnet-new	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

ARStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.11 93	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

BARStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

FCBStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

PSGStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

MUNStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.09 99	0.09 258	0.08 191	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

TOTStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.14 219	0.12 221	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

RMAStereo	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

ATMStereo	0.08 139	0.09 532	0.07 31	0.20 630	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.12 129	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

ACMStereo	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.15 340	0.06 50	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

KABStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.16 312	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

KMOStereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.12 129	0.11 176	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 139	0.06 156	0.15 537	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.13 240	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.14 321	0.13 176	0.16 382	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.11 337	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.08 196	0.13 383	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.15 266	0.14 311	0.08 196	0.11 337	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 139	0.06 156	0.17 606	0.15 147	0.06 62	0.06 20	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DepthFocus	0.08 139	0.04 3	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.05 6	0.09 258	0.05 8	0.07 174	0.04 1	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

gcap_with_dpt	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.13 273	0.08 196	0.12 360	0.04 1	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.12 397	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

BridgeDepth	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 113	0.10 349	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

GS-Stereo							0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

gasm-f	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GASTEREO	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.07 54	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

MSCF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

water-stereo	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.08 252	0.09 353	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

monsters	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.04 1	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

SGD-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.05 4	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.19 636	0.24 539	0.19 467	0.06 50	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

HART	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100

Reg-Stereo(zero)	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.12 397	0.11 94	0.15 266	0.10 137	0.12 401	0.09 233	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

FLISNet	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

CoSv	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

SCV	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.04 100

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 699	0.17 606	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

AIO_rvc	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

AIO-test2	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.23 714	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.23 513	0.23 536	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.09 611	0.05 226	0.05 269

castereo++	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.14 497	0.12 148	0.11 93	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.10 278	0.12 148	0.10 60	0.12 221	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

PAM_32	0.09 248	0.05 54	0.17 606	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.14 474	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

PAM	0.10 331	0.05 54	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.16 495	0.15 266	0.16 382	0.12 401	0.09 233	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

WCG-NET	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.13 176	0.13 273	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

RAStereo	0.10 331	0.09 532	0.08 91	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.15 266	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 386	0.05 54	0.14 487	0.15 147	0.20 768	0.09 198	0.17 541	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.10 349	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.09 610

U	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.17 413	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

AIO-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

gcap-zeroshot	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

MoCha-V2	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.20 630	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

IGEVStereo-DCA	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

rrr	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.16 495	0.16 312	0.15 340	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

MIM_Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.12 148	0.20 434	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.09 307	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

testlalala	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

GCAPDPT-zeroshot	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

CAS	0.08 139	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

CES	0.08 139	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.11 381	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

CroCo-Stereo Lap2	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

TRStereo	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.12 647	0.10 278	0.13 240	0.18 389	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

XX-Stereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.12 148	0.20 434	0.10 137	0.10 314	0.14 399	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.08 16	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.11 94	0.08 16	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

E$^{3}$Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LLLLL	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

EE1	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.07 54	0.10 51	0.16 312	0.12 221	0.08 196	0.05 8	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

AnonStereo	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.19 421	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

NBS	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 233	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

rgla	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

SCION-M(vits-remse)	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.24 723	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 248	0.13 672	0.12 383	0.24 723	0.16 732	0.25 702	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

zzzzzzz1	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.21 669	0.10 553	0.12 397	0.18 594	0.22 489	0.20 491	0.13 438	0.12 360	0.08 252	0.08 295	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.19 555	0.07 186	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.07 469	0.05 269

anonymous	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.05 7	0.13 240	0.10 60	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.05 269

quiztm	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.14 219	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

monster-pro	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

DF	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DN	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.18 594	0.17 354	0.16 382	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.11 667	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.09 610

ARStereo-new	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.13 176	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.14 219	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Foundation-i1b	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 4	0.13 458	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.11 337	0.11 381	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

LACA1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Hybrid-DGEV-2	0.11 386	0.06 156	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.09 198	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.12 480	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

DispViT+	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.11 94	0.18 389	0.16 382	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.07 9	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

WQFJX1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.22 689	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.06 14	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

FE-Mocha	0.09 248	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

DLNR-FE	10.43 854	1.83 841	19.53 874	120.75 881	13.06 862	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	52.01 888	0.04 100

Select-FE	0.11 386	0.06 156	0.20 657	0.15 147	0.11 609	0.11 339	0.13 240	0.21 461	0.18 447	0.09 258	0.11 337	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.06 378	0.08 561

IGEV-FE	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

MonStereo	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

S2M2_XL	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.09 198	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.06 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.18 389	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

depthmonostereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.11 446	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.06 1	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

2w_stereo	0.08 139	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

monsterstereo	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.16 312	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.10 137	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.04 3	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

LG-Stereo	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.17 541	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

MM-Stereo_test2	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.18 594	0.15 266	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.22 689	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.04 100

HUF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

AIO-test1	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.23 714	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.21 461	0.14 311	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.03 1	0.06 395

MonSter	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.07 9	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.05 7	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

UGAM-zero	0.09 248	0.05 54	0.15 537	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

rvit_stereo_0081_aga	0.11 386	0.09 532	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.19 467	0.10 314	0.18 489	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.06 395

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

Pointernet	0.09 248	0.04 3	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.10 51	0.15 266	0.17 413	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 386	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.13 672	0.13 458	0.16 495	0.23 513	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.08 561

RSM++	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

RSM	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

CAS++	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.24 539	0.14 311	0.11 352	0.09 233	0.11 381	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

IGEV++	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

MyStereo07	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

MyStereo06	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.19 421	0.12 221	0.12 401	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

ff7	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ffff	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

11t	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IGEV_Zeroshot_test	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

UniTT-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

DLNR_Zeroshot_test	10.40 853	1.82 840	19.49 873	120.77 882	13.11 863	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	51.54 887	0.04 100

AEACV	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 672	0.14 497	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

Any-RAFT	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

RAFT-Test	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

HH	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

HanStereo	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

4D-IteraStereo	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.03 1	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.05 269

LoS_RVC	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

anonymousdsp	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

ProNet	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.06 395

ccc-4	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

RAFT_CTSACE	0.12 469	0.09 532	0.10 262	0.22 689	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.18 389	0.16 382	0.20 618	0.27 626	0.13 439	0.07 218	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

IGEV-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.18 389	0.10 137	0.11 352	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

RAFT	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.24 727	0.20 434	0.19 467	0.21 634	0.21 537	0.17 533	0.12 480	0.16 541	0.09 158	0.06 222	0.07 598	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.05 269

test-1	0.10 331	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.24 727	0.14 219	0.18 447	0.09 258	0.07 113	0.09 307	0.08 295	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

TANstereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.15 266	0.19 467	0.11 352	0.15 423	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

test_xeample3	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

AFF-stereo	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.09 99	0.10 314	0.12 360	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.16 312	0.17 413	0.08 196	0.12 360	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.08 196	0.10 278	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

G4	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.24 723	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.21 461	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.10 349	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.05 226	0.05 269

G2	0.11 386	0.11 625	0.11 329	0.24 723	0.11 609	0.13 458	0.15 418	0.24 539	0.12 221	0.10 314	0.12 360	0.11 381	0.09 353	0.14 474	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.11 671	0.05 254	0.07 469	0.06 395

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.08 16	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.11 265	0.10 276	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Cross2Single Stereo	0.09 248	0.10 596	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.24 553	0.12 401	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.10 633	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.09 611	0.04 100

LLL	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.05 7	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

300	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

noway7	0.10 331	0.07 297	0.13 446	0.20 630	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.28 622	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.07 174	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

monster_256*512	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.21 669	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.12 401	0.12 360	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

FAST (zero-shot)	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.13 672	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.05 226	0.08 561

VeloStereo	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 714

flow	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 714

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.08 55	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Weightmod_eth	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.07 480	0.04 61	0.03 2

SE	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.11 339	0.11 94	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.16 437	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.04 100

Anonymus	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.06 395

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.05 2	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

LiteMatch*	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

RT-Monster	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.17 354	0.18 447	0.13 438	0.10 278	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

Foundation-i1c-attn	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.11 609	0.38 770	0.16 495	0.23 513	0.16 382	0.10 314	0.15 423	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.10 633	0.08 632	0.06 263	0.07 480	0.09 611	0.09 610

Foundation-i1	0.09 248	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.16 312	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.15 266	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

VMStereo-Base	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.15 423	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

WQFJA1++	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.14 86	0.07 186	0.11 339	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.10 51	0.14 219	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.21 669	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.12 401	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

LCMNet	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.10 60	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

NLCSM	0.11 386	0.09 532	0.09 181	0.23 714	0.11 609	0.12 397	0.19 636	0.18 389	0.18 447	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.05 269

DDF-Stereo	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.14 311	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

252Zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.14 311	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.06 395

DA	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.13 176	0.13 273	0.05 2	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.05 7	0.14 321	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

GGEV	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

AdaDepth	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

asda	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.10 51	0.16 312	0.10 137	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

DVStereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.14 219	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.15 340	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

4.25_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.07 54	0.09 29	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

MM-Stereo_test1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.18 594	0.21 461	0.20 491	0.09 258	0.11 337	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

castereo	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.18 447	0.08 196	0.10 278	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.13 273	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

tt45	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

999	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.08 191	0.08 252	0.08 295	0.16 541	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

tg	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.20 434	0.12 221	0.08 196	0.11 337	0.11 381	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

model_zeroshot	0.10 331	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.13 273	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

Occ-G	0.08 139	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.13 176	0.15 340	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

rvit_stereo_0080	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

trnet	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

H2IRNET	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.18 467	0.09 436	0.12 397	0.15 418	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.10 349	0.10 407	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.05 269

AE-Stereo	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.19 467	0.09 258	0.14 399	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

whm_eth	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

MSKI-zero shot	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.13 273	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

StereoVision	0.13 497	0.12 644	0.09 181	0.24 723	0.10 553	0.15 524	0.21 685	0.21 461	0.20 491	0.12 401	0.24 571	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.10 276	0.09 585	0.11 709	0.12 692	0.12 713	0.06 378	0.05 269

CASnet	0.09 248	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.10 637	0.08 563	0.05 226	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.07 5	0.13 176	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LL-Strereo2	0.10 331	0.10 596	0.15 537	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.09 29	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.16 541	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.06 378	0.05 269

LoS	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.14 497	0.11 94	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.12 360	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

DisPM	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.17 413	0.14 466	0.20 513	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.11 672

Sa-1000	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.14 497	0.22 699	0.22 489	0.18 447	0.15 497	0.20 513	0.17 533	0.11 446	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.05 226	0.05 269

test-3	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

test_1	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

HHNet	0.11 386	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.14 699	0.07 54	0.13 240	0.20 434	0.17 413	0.14 466	0.25 600	0.11 381	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.09 610

Patchmatch Stereo++	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488
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
TransformOpticalFlow	0.10 331	0.08 440	0.13 446	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.19 421	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.11 381	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

NRIStereo	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.16 312	0.15 340	0.12 401	0.14 399	0.13 439	0.12 480	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.07 488

PSM-adaLoss	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

PSM-AAD	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.20 434	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.18 548	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.14 736

ROB_FTStereo_v2	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ROB_FTStereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

KYRaft	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.22 489	0.12 221	0.13 438	0.16 437	0.20 577	0.10 407	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.16 755

HUI-Stereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ASMatch	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.10 553	0.07 54	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.12 401	0.16 437	0.16 509	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.08 561

iGMRVC	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

IRAFT_RVC	0.12 469	0.08 440	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.07 54	0.15 418	0.24 539	0.23 536	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

iRAFT	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

AnonymousM	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.14 311	0.13 438	0.11 337	0.09 307	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.05 254	0.05 226	0.05 269

RAFT-IKP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

Prome-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.22 489	0.13 273	0.12 401	0.17 461	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.09 610

iRaftStereo_RVC	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.09 436	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.12 221	0.09 258	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

XX-TBD	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.07 186	0.12 397	0.16 495	0.14 219	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

raftrobust	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.10 51	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

sAnonymous2	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 630	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 630	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

111	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.23 536	0.11 352	0.12 360	0.14 462	0.11 446	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

CREStereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 62	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.06 395
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 62	0.12 397	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.09 258	0.13 383	0.10 349	0.07 218	0.13 433	0.10 276	0.15 738	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.07 469	0.06 395

TADF							0.16 495	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.07 113	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61

RSGM							0.14 321	0.16 312	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61

Last	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.13 176	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

DDDD	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.15 266	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

TT111	0.08 139	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.21 669	0.09 436	0.08 119	0.11 94	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.10 278	0.05 4	0.06 84	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.06 4	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

Weightmod	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

S0	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.20 630	0.07 186	0.18 599	0.23 712	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.10 278	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.09 585	0.10 695	0.14 721	0.14 729	0.05 226	0.04 100

SMOE	0.10 331	0.08 440	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.13 273	0.11 352	0.13 383	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.06 378	0.04 100

LGCAT	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.11 1	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.07 9	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.10 633	0.09 670	0.04 1	0.05 254	0.04 61	0.09 610

TestStereo_HL3	0.11 386	0.05 54	0.16 574	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.20 434	0.09 99	0.15 497	0.30 661	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

DNS	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.17 577	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.03 1	0.13 713	0.09 610

RT-IGEV	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.24 539	0.27 600	0.16 526	0.17 461	0.17 533	0.10 407	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.07 488

GeoVLM	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

Hybrid-DGEV-03	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.08 298	0.16 556	0.14 321	0.15 266	0.14 311	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

BStereo	0.08 139	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.07 54	0.09 29	0.15 266	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

Anonymus123	0.09 248	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.11 339	0.09 29	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

WQFJA1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 630	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

NLMM1	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.22 689	0.10 553	0.12 397	0.20 661	0.18 389	0.20 491	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.04 100

NLMM	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 630	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

NLSM3	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.07 480	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.10 278	0.06 58	0.10 407	0.10 171	0.11 373	0.07 421	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

MonSter++	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

HiDET	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

FlowAnything_test	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.14 321	0.20 434	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

2.75w_new	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.18 389	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

xyz-stereo-finetune2	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.19 636	0.17 354	0.12 221	0.15 497	0.15 423	0.17 533	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.06 395

xyz-stereo-finetune	0.11 386	0.08 440	0.13 446	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.19 636	0.17 354	0.19 467	0.12 401	0.14 399	0.15 493	0.10 407	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

S2M2_L	0.09 248	0.08 440	0.11 329	0.13 29	0.10 553	0.08 119	0.06 1	0.10 60	0.10 137	0.10 314	0.09 233	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.13 719	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.10 645	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffy	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.17 541	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

RAFT-Stereo-weight	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.19 421	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

qqq1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

fff1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

CoDeX	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.23 513	0.27 600	0.13 438	0.17 461	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

LL-Strereo	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.20 630	0.10 553	0.11 339	0.18 594	0.32 678	0.24 553	0.15 497	0.15 423	0.14 462	0.13 523	0.19 619	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.04 61	0.05 269

anonymousdsp2	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

EGLCR-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.11 93	0.16 382	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

DCRE	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.16 255	0.11 609	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.11 352	0.18 489	0.10 349	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.04 100

knoymous	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.15 524	0.14 321	0.19 421	0.13 273	0.11 352	0.17 461	0.13 439	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

Selective-RAFT	0.11 386	0.10 596	0.11 329	0.21 669	0.08 298	0.16 556	0.13 240	0.20 434	0.22 524	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

RCA-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.18 389	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

SA	0.12 469	0.09 532	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.23 513	0.18 447	0.17 546	0.27 626	0.14 462	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.05 226	0.04 100

test_4	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.22 699	0.15 266	0.17 413	0.12 401	0.18 489	0.12 404	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.03 2

CIPLG	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.11 337	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

GLC_STEREO	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.24 553	0.12 401	0.13 383	0.12 404	0.08 295	0.18 602	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

IPLGR_C	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ACRE	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

test_3	0.10 331	0.09 532	0.10 262	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.26 756	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

PFNet+	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.05 7	0.12 148	0.17 354	0.21 509	0.16 526	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.11 672

LCNet	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.15 743

NF-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

OCTAStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

PSM-softLoss	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

KMStereo	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

SST-Stereo	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.11 176	0.15 497	0.17 461	0.13 439	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

RAFT_R40	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.16 382	0.14 466	0.18 489	0.15 493	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

PFNet	0.12 469	0.06 156	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.26 578	0.20 491	0.16 526	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

GrayStereo	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.09 198	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.17 533	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.10 644

RE-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

Pruner-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.17 413	0.13 438	0.19 500	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.08 561

TVStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

DeepStereo_RVC	0.11 386	0.08 440	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

CRE-IMP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.18 389	0.10 137	0.14 466	0.13 383	0.13 439	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

cross-raft	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.11 339	0.25 745	0.13 176	0.15 340	0.08 196	0.11 337	0.12 404	0.10 407	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

GMM-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.11 352	0.15 423	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.09 610

CREStereo++_RVC	0.08 139	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.14 399	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100
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
RALCasStereoNet	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.17 354	0.11 176	0.12 401	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

RALAANet	0.11 386	0.08 440	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.13 383	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

sCroCo_RVC	0.12 469	0.09 532	0.23 683	0.24 723	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.10 314	0.13 383	0.12 404	0.07 218	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.05 226	0.07 488

EAI-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.16 312	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

SFCPSM	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.28 622	0.27 600	0.14 466	0.17 461	0.12 404	0.13 523	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.06 395

R-Stereo Train	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PhaseNet	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.20 434	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.09 307	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

HLf8	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.11 1	0.08 298	0.15 524	0.12 148	0.22 489	0.15 340	0.13 438	0.17 461	0.12 404	0.10 407	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.08 545	0.08 561

TestStereo_HLe17	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

TestStereo_HL2	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.18 447	0.13 438	0.21 537	0.12 404	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

GGDA	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.14 321	0.19 421	0.19 467	0.13 438	0.20 513	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

TS12	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.21 669	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.11 93	0.09 99	0.10 314	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.09 80	0.12 447	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Selective-IGEV-i16pb	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.15 147	0.11 609	0.41 776	0.16 495	0.28 622	0.23 536	0.11 352	0.20 513	0.10 349	0.07 218	0.17 577	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.06 263	0.08 563	0.09 611	0.10 644

xyz-stereo	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.15 147	0.05 4	0.20 640	0.15 418	0.17 354	0.31 641	0.15 497	0.29 653	0.26 656	0.16 595	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

fffft	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.07 113	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269
1: 1. 1
mms	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.03 2

ours_stereo	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

rvit_0105_6	0.14 535	0.09 532	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.10 278	0.16 495	0.19 421	0.26 590	0.12 401	0.18 489	0.17 533	0.12 480	0.18 602	0.12 447	0.15 738	0.11 709	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.06 395

UGAM	0.13 497	0.10 596	0.09 181	0.22 689	0.08 298	0.12 397	0.20 661	0.17 354	0.23 536	0.21 634	0.16 437	0.13 439	0.13 523	0.19 619	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.13 707	0.11 691	0.07 469	0.05 269

rvit_stereo_0083	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.26 590	0.11 352	0.14 399	0.13 439	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.05 269

rvit_stereo_0081	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

rvit_stereo_0082	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

test_sample2	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.18 594	0.21 461	0.16 382	0.14 466	0.20 513	0.19 564	0.15 566	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.15 524	0.16 495	0.18 389	0.18 447	0.10 314	0.09 233	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.06 395

plain	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.13 273	0.13 438	0.15 423	0.09 307	0.12 480	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

MIF-Stereo (partial)	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.11 94	0.17 354	0.18 447	0.14 466	0.16 437	0.09 307	0.11 446	0.12 373	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.07 488

EKT-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.08 191	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

riskmin	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.14 497	0.14 321	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.14 399	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.08 561

DCANet-4	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.13 438	0.16 437	0.09 307	0.14 548	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

fff	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.12 480	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

raft_robust	0.13 497	0.10 596	0.07 31	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.24 727	0.28 622	0.33 658	0.20 618	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 625	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.28 769	0.22 489	0.22 524	0.15 497	0.26 617	0.10 349	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

hknet	0.15 582	0.11 625	0.13 446	0.22 689	0.11 609	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.25 576	0.17 546	0.22 549	0.22 605	0.18 636	0.17 577	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

DAS	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.16 541	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

SepStereo	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.25 703	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

MIPNet	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.24 553	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

IPLGR	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.21 461	0.24 553	0.11 352	0.12 360	0.11 381	0.08 295	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

CrosDoStereo	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

STrans-v2	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.11 176	0.11 352	0.15 423	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

IIG-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.12 148	0.22 489	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.11 381	0.12 480	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

DeepStereo_LL	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

DRaft	0.12 469	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.14 497	0.17 541	0.21 461	0.30 633	0.17 546	0.28 640	0.10 349	0.15 566	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

RAFT-RH_RVC	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.41 740	0.11 381	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.05 254	0.04 61	0.06 395

RAFT-345	0.11 386	0.07 297	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.11 352	0.36 702	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.05 269

rafts_anoy	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.06 395

Anonymous3	0.16 607	0.13 672	0.33 734	0.26 745	0.14 699	0.27 723	0.17 541	0.28 622	0.28 616	0.15 497	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.11 672

s12784h	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.05 4	0.16 556	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.11 381	0.11 446	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DCANet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

csc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

cscssc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

ARAFT	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.20 434	0.12 221	0.12 401	0.13 383	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.04 100

RAFT + AFF	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.20 630	0.10 553	0.14 497	0.24 727	0.26 578	0.20 491	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.08 561

G3	0.13 497	0.14 686	0.12 383	0.32 780	0.13 672	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.08 55	0.14 466	0.12 360	0.19 564	0.09 353	0.15 504	0.13 494	0.10 633	0.05 351	0.16 746	0.10 656	0.10 645	0.06 395

GOStereo-base	0.14 535	0.16 708	0.14 487	0.31 778	0.13 672	0.12 397	0.16 495	0.26 578	0.12 221	0.16 526	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.13 433	0.13 494	0.12 692	0.05 351	0.16 746	0.09 611	0.12 689	0.06 395

S	0.12 469	0.08 440	0.09 181	0.20 630	0.08 298	0.13 458	0.19 636	0.17 354	0.16 382	0.13 438	0.11 337	0.13 439	0.10 407	0.11 265	0.13 494	0.09 585	0.07 598	0.13 707	0.15 751	0.06 378	0.04 100

SME	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.20 640	0.13 240	0.21 461	0.17 413	0.12 401	0.13 383	0.10 349	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.06 378	0.05 269

ManiGeoR	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

HLF11	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.12 9	0.08 298	0.14 497	0.11 94	0.22 489	0.10 137	0.12 401	0.23 558	0.11 381	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

HLf10	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

TestStereo-Hl	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.15 524	0.14 321	0.20 434	0.17 413	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.16 495	0.22 489	0.30 633	0.16 526	0.17 461	0.16 509	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 625	0.12 383	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.15 418	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.16 595	0.14 474	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

rvit_0105_4	0.14 535	0.09 532	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.20 513	0.17 533	0.13 523	0.17 577	0.13 494	0.15 738	0.11 709	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.06 395

rvit_stereo_0075_2	0.17 629	0.12 644	0.25 693	0.23 714	0.16 732	0.13 458	0.10 51	0.30 653	0.27 600	0.20 618	0.28 640	0.22 605	0.15 566	0.18 602	0.13 494	0.16 759	0.10 695	0.17 754	0.10 656	0.10 645	0.09 610

rvit_stereo_ft	0.12 469	0.07 297	0.13 446	0.19 555	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.16 312	0.16 382	0.12 401	0.13 383	0.15 493	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

test_sample6	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.19 636	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.19 564	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

test_sample5	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

test_sample4	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.19 624	0.18 594	0.26 578	0.17 413	0.16 526	0.25 600	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

test_sample3	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.14 86	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.16 526	0.22 549	0.19 564	0.15 566	0.17 577	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.08 561

MyStereo05	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.27 601	0.35 679	0.17 546	0.14 399	0.15 493	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

MyStereo04	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.29 638	0.38 700	0.17 546	0.14 399	0.16 509	0.10 407	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

11t1	0.12 469	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.17 580	0.15 418	0.18 389	0.15 340	0.15 497	0.15 423	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

DualNet	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

MaDis-Stereo	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.10 51	0.16 312	0.16 382	0.09 258	0.11 337	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

PCWNet_CMD	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

TestStereo1	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 779	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

BUS	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.22 689	0.10 553	0.19 624	0.14 321	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

test_5	0.14 535	0.12 644	0.08 91	0.20 630	0.10 553	0.14 497	0.29 779	0.21 461	0.24 553	0.18 576	0.28 640	0.11 381	0.15 566	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

NINENet	0.16 607	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.40 755	0.36 685	0.18 576	0.21 537	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.08 632	0.10 637	0.07 480	0.10 645	0.09 610

SA-5K	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 779	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

UDGNet	0.14 535	0.13 672	0.16 574	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.16 495	0.21 461	0.27 600	0.20 618	0.20 513	0.16 509	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.06 378	0.07 488

IPLG	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.20 434	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.07 174	0.07 218	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

GANet-ADL	0.13 497	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.30 653	0.20 491	0.13 438	0.18 489	0.19 564	0.12 480	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.08 561

OMP-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.13 438	0.14 399	0.11 381	0.12 480	0.11 265	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

FTStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.21 461	0.18 447	0.12 401	0.24 571	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.10 644

DEmStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.14 86	0.10 553	0.16 556	0.15 418	0.16 312	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.13 439	0.14 548	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

raft+_RVC	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.11 94	0.24 539	0.20 491	0.12 401	0.15 423	0.12 404	0.08 295	0.12 373	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

GES	0.14 535	0.08 440	0.16 574	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.28 622	0.25 576	0.16 526	0.23 558	0.18 548	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.09 610

HCRNet	0.16 607	0.24 765	0.12 383	0.35 789	0.11 609	0.15 524	0.17 541	0.26 578	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

GMStereo	0.13 497	0.14 686	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.20 434	0.24 553	0.16 526	0.17 461	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.24 539	0.24 553	0.16 526	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.06 519	0.09 586	0.12 713	0.08 545	0.07 488

DIP-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.09 29	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 535	0.08 440	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.15 418	0.27 601	0.29 623	0.19 595	0.21 537	0.29 683	0.14 548	0.17 577	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.06 62	0.11 339	0.10 51	0.18 389	0.18 447	0.13 438	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 378	0.05 269
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
MLCV	0.12 469	0.07 297	0.16 574	0.18 467	0.06 62	0.15 524	0.17 541	0.19 421	0.21 509	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.14 474	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

iResNet_ROB	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.14 86	0.07 186	0.18 599	0.14 321	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.25 600	0.23 624	0.15 566	0.15 504	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 672	0.16 574	0.18 467	0.10 553	0.16 556	0.08 9	0.22 489	0.18 447	0.17 546	0.22 549	0.13 439	0.13 523	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

GStereo	0.10 331	0.05 54	0.11 329	0.12 9	0.13 672	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.09 610

MCPF							0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.11 352	0.14 399	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226

MWDA-net	0.15 582	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.22 699	0.25 559	0.35 679	0.18 576	0.24 571	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

MWSP-net	0.15 582	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.16 556	0.23 712	0.29 638	0.32 648	0.18 576	0.19 500	0.17 533	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.08 561

DNSM	0.09 248	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.13 713	0.10 644

IGEV_i1	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.19 624	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.18 576	0.18 489	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

LiteMatch	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.15 566	0.10 171	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

Lsterematch	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.15 418	0.14 219	0.17 413	0.16 526	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.12 373	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

DStereoRT	0.16 607	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.28 622	0.22 524	0.12 401	0.20 513	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.96 837	0.09 611	0.05 226	0.04 100

DFGA-Net	0.13 497	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.13 240	0.22 489	0.25 576	0.16 526	0.16 437	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

rvit_0105_5	0.14 535	0.09 532	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.23 712	0.24 539	0.27 600	0.14 466	0.15 423	0.18 548	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.14 734	0.11 709	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

rvit_0105_3	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.25 745	0.25 559	0.29 623	0.15 497	0.17 461	0.20 577	0.13 523	0.17 577	0.14 539	0.13 719	0.11 709	0.12 692	0.14 729	0.07 469	0.06 395

DCVSM-stereo	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.16 255	0.10 553	0.15 524	0.09 29	0.19 421	0.23 536	0.20 618	0.23 558	0.26 656	0.15 566	0.18 602	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.08 563	0.10 645	0.12 688

GCST	0.37 771	0.42 803	0.26 696	1.02 833	0.39 802	0.18 599	0.08 9	0.20 434	0.17 413	0.28 715	0.25 600	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.64 829	0.43 822	0.75 827	0.65 828	0.63 822	0.46 815

test_sample1	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.13 29	0.08 298	0.19 624	0.16 495	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.22 549	0.18 548	0.16 595	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.07 488

GMStereo_Zeroshot	0.16 607	0.13 672	0.24 687	0.20 630	0.10 553	0.17 580	0.13 240	0.29 638	0.25 576	0.23 663	0.32 674	0.25 644	0.11 446	0.19 619	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.11 671	0.06 374	0.12 689	0.08 561

CASS	0.13 497	0.12 644	0.11 329	0.23 714	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.17 546	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.14 474	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.09 611	0.07 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 497	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.17 541	0.19 421	0.29 623	0.15 497	0.24 571	0.15 493	0.14 548	0.14 474	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.05 226	0.06 395

IER	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.26 590	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.20 666	0.16 541	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

BSDual-CNN	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.22 689	0.10 553	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

psmg	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.17 541	0.29 638	0.19 467	0.17 546	0.21 537	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 440	0.14 487	0.20 630	0.09 436	0.11 339	0.20 661	0.30 653	0.24 553	0.13 438	0.14 399	0.18 548	0.14 548	0.13 433	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.06 395

AAGNet	0.11 386	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.18 389	0.13 273	0.16 526	0.21 537	0.13 439	0.14 548	0.11 265	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

THIR-Stereo	0.12 469	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.17 354	0.25 576	0.16 526	0.24 571	0.14 462	0.12 480	0.12 373	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

ICVP	0.15 582	0.09 532	0.12 383	0.22 689	0.09 436	0.17 580	0.21 685	0.25 559	0.23 536	0.18 576	0.30 661	0.26 656	0.18 636	0.17 577	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 497	0.14 686	0.11 329	0.23 714	0.08 298	0.15 524	0.21 685	0.20 434	0.23 536	0.14 466	0.24 571	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.05 269

CFNet_pseudo	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.07 488

cf-r	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.19 636	0.20 434	0.25 576	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.16 595	0.14 474	0.14 539	0.10 633	0.05 351	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

CFNet-ft	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

CCAANet	0.14 535	0.06 156	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.16 556	0.13 240	0.30 653	0.24 553	0.16 526	0.32 674	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

MSMDNet	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 685	0.14 466	0.21 537	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

CFNet	0.15 582	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.18 599	0.09 29	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.24 571	0.24 630	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.06 395

CFNet_RVC	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

ccs_rob	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

AdaStereo	0.15 582	0.11 625	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.20 640	0.11 94	0.32 678	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.13 523	0.19 619	0.14 539	0.12 692	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.09 611	0.07 488
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.16 556	0.12 148	0.25 559	0.35 679	0.21 634	0.29 653	0.24 630	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.09 611	0.08 561

iResNet	0.13 497	0.10 596	0.18 632	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.20 434	0.26 590	0.15 497	0.23 558	0.15 493	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

GeoMambaStereo_RVC	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.11 1	0.14 699	0.12 397	0.09 29	0.12 129	0.13 273	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.15 576	0.09 585	0.08 632	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.13 714

DDVS	0.15 582	0.10 596	0.21 668	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.14 321	0.25 559	0.19 467	0.18 576	0.29 653	0.27 664	0.12 480	0.19 619	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.11 669	0.11 672

DispNO	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.12 647	0.11 339	0.21 685	0.23 513	0.29 623	0.17 546	0.23 558	0.18 548	0.17 619	0.15 504	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

CFNet_ucs	0.15 582	0.08 440	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.14 497	0.14 321	0.30 653	0.34 670	0.16 526	0.24 571	0.23 624	0.14 548	0.18 602	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

SDNR	0.19 656	0.08 440	0.19 644	0.16 255	0.12 647	0.77 814	0.14 321	0.25 559	0.32 648	0.19 595	0.24 571	0.19 564	0.13 523	0.19 619	0.15 576	0.16 759	0.18 785	0.14 721	0.11 691	0.08 545	0.11 672

gwcnet-sp	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

scenet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

ssnet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

FENet	0.13 497	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.17 546	0.23 558	0.16 509	0.12 480	0.14 474	0.15 576	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

GANet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.17 541	0.22 489	0.21 509	0.17 546	0.24 571	0.23 624	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.10 633	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

GwcNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.20 661	0.21 461	0.27 600	0.18 576	0.27 626	0.22 605	0.16 595	0.14 474	0.15 576	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.07 469	0.07 488

FADNet-RVC-Resample	0.16 607	0.11 625	0.31 725	0.22 689	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.25 559	0.24 553	0.24 673	0.27 626	0.20 577	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.08 632	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.10 644

FADNet	0.21 681	0.22 758	0.36 745	0.18 467	0.17 748	0.24 690	0.13 240	0.31 666	0.31 641	0.23 663	0.25 600	0.27 664	0.21 672	0.19 619	0.15 576	0.13 719	0.15 762	0.12 692	0.15 751	0.16 757	0.18 772

BEATNet_4x	0.12 469	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.07 186	0.15 524	0.07 5	0.22 489	0.18 447	0.16 526	0.19 500	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

UCFNet_RVC	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.11 1	0.10 553	0.20 640	0.10 51	0.24 539	0.22 524	0.17 546	0.20 513	0.23 624	0.15 566	0.17 577	0.15 576	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.13 725	0.11 669	0.10 644

DeepPruner_ROB	0.16 607	0.11 625	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.17 580	0.15 418	0.32 678	0.21 509	0.19 595	0.21 537	0.22 605	0.18 636	0.20 645	0.15 576	0.13 719	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.11 669	0.10 644

HSM	0.15 582	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.16 556	0.14 321	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.23 558	0.37 738	0.16 595	0.20 645	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

MEA-ACV	0.16 607	0.07 297	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.38 700	0.20 618	0.29 653	0.14 462	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.07 488

G2L-ROB	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.18 447	0.19 595	0.18 489	0.20 577	0.14 548	0.17 577	0.16 593	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.09 610

ITSA-stereo	0.15 582	0.10 596	0.14 487	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.30 653	0.49 757	0.17 546	0.19 500	0.22 605	0.15 566	0.17 577	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.08 561

DualNet (step1)	0.16 607	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.15 738	0.06 519	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample7	0.15 582	0.10 596	0.16 574	0.14 86	0.11 609	0.16 556	0.16 495	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.12 692	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.10 644

1test111	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.15 504	0.16 593	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

qqq	0.13 497	0.09 532	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.15 497	0.19 500	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.16 593	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

iRaft-Stereo_5w	0.12 469	0.09 532	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.19 595	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.20 645	0.16 593	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.06 395

dd	0.15 582	0.16 708	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.18 594	0.21 461	0.25 576	0.23 663	0.20 513	0.21 587	0.09 353	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.06 395

dad	0.17 629	0.20 748	0.20 657	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.18 594	0.21 461	0.28 616	0.30 729	0.24 571	0.29 683	0.13 523	0.19 619	0.16 593	0.18 773	0.09 670	0.11 671	0.09 611	0.11 669	0.07 488

AACVNet	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.23 513	0.24 553	0.27 700	0.27 626	0.28 674	0.17 619	0.19 619	0.16 593	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.07 480	0.10 645	0.09 610

GEStereo_RVC	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.22 689	0.11 609	0.19 624	0.17 541	0.32 678	0.48 748	0.20 618	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.08 561

FADNet_RVC	0.16 607	0.14 686	0.40 755	0.20 630	0.11 609	0.13 458	0.13 240	0.26 578	0.22 524	0.21 634	0.23 558	0.20 577	0.17 619	0.14 474	0.16 593	0.08 516	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.11 669	0.10 644

AANet_RVC	0.16 607	0.10 596	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.18 599	0.19 636	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.35 697	0.21 587	0.21 672	0.22 676	0.16 593	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395

CBMV_ROB	0.19 656	0.13 672	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.15 524	0.13 240	0.26 578	0.28 616	0.27 700	0.30 661	0.27 664	0.24 695	0.23 687	0.16 593	0.15 738	0.17 783	0.22 780	0.20 779	0.10 645	0.11 672

NOSS_ROB	0.19 656	0.12 644	0.18 632	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.20 618	0.22 549	0.27 664	0.23 689	0.21 663	0.16 593	0.16 759	0.18 785	0.23 783	0.21 783	0.12 689	0.13 714

rvit_105_1	0.19 656	0.11 625	0.25 693	0.21 669	0.16 732	0.21 660	0.27 763	0.31 666	0.41 714	0.19 595	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.12 692	0.12 725	0.13 707	0.15 751	0.08 545	0.07 488

ACV-stereo	0.15 582	0.10 596	0.28 711	0.18 467	0.12 647	0.14 497	0.12 148	0.23 513	0.21 509	0.19 595	0.23 558	0.22 605	0.15 566	0.23 687	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

test_sample9	0.18 643	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 814	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample8	0.19 656	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.31 666	0.21 509	0.27 700	0.22 549	0.36 733	0.25 705	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 814	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

SMFormer	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

tta	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.06 395

mmm	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.09 436	0.17 580	0.18 594	0.21 461	0.15 340	0.15 497	0.23 558	0.21 587	0.16 595	0.16 541	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

HBP-ISP	0.18 643	0.13 672	0.16 574	0.15 147	0.11 609	0.08 119	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.22 650	0.33 687	0.21 587	0.25 705	0.23 687	0.17 609	0.14 734	0.16 777	0.21 774	0.17 766	0.10 645	0.08 561

CRFU-Net	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.19 624	0.14 321	0.26 578	0.20 491	0.28 715	0.27 626	0.29 683	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.08 561

SACVNet	0.18 643	0.12 644	0.14 487	0.17 357	0.13 672	0.22 669	0.18 594	0.31 666	0.30 633	0.23 663	0.31 670	0.30 693	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.11 667	0.08 632	0.10 637	0.10 656	0.12 689	0.14 736

PSMNet-ADL	0.15 582	0.12 644	0.13 446	0.22 689	0.09 436	0.13 458	0.20 661	0.26 578	0.23 536	0.18 576	0.20 513	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.17 609	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.11 691	0.08 545	0.07 488

LMCR-Stereo	0.15 582	0.08 440	0.13 446	0.21 669	0.09 436	0.17 580	0.20 661	0.27 601	0.19 467	0.24 673	0.24 571	0.23 624	0.17 619	0.20 645	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

FINET	0.21 681	0.18 735	0.26 696	0.18 467	0.16 732	0.23 685	0.23 712	0.32 678	0.48 748	0.25 687	0.32 674	0.22 605	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.18 773	0.16 777	0.11 671	0.10 656	0.15 748	0.13 714

DMCA	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.19 500	0.17 533	0.18 636	0.15 504	0.17 609	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.10 644

CVANet_RVC	0.18 643	0.10 596	0.14 487	0.21 669	0.10 553	0.18 599	0.17 541	0.34 710	0.33 658	0.22 650	0.31 670	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.17 609	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.09 611	0.07 488

NVstereo2D	0.19 656	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.15 721	0.28 730	0.23 712	0.44 777	0.42 725	0.15 497	0.27 626	0.25 644	0.19 653	0.22 676	0.17 609	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.15 748	0.09 610

SGM-Forest	0.20 668	0.14 686	0.18 632	0.19 555	0.13 672	0.20 640	0.22 699	0.33 700	0.30 633	0.24 673	0.29 653	0.28 674	0.19 653	0.23 687	0.17 609	0.15 738	0.16 777	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.12 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 582	0.07 297	0.19 644	0.15 147	0.07 186	0.20 640	0.15 418	0.24 539	0.26 590	0.21 634	0.34 692	0.28 674	0.18 636	0.18 602	0.17 609	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

MultiAttention	0.29 749	0.08 440	0.14 487	0.19 555	0.12 647	1.45 834	1.33 845	0.36 733	0.37 693	0.19 595	0.21 537	0.24 630	0.11 446	0.38 769	0.18 627	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.09 610

G2L-Stereo_test	0.14 535	0.07 297	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.16 495	0.30 653	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

coex_refinement	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.15 418	0.26 578	0.29 623	0.18 576	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.16 541	0.18 627	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.09 611	0.08 561

G2L-Stereo	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.12 148	0.27 601	0.22 524	0.16 526	0.27 626	0.21 587	0.13 523	0.17 577	0.18 627	0.09 585	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

MyStereo8	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.18 599	0.14 321	0.19 421	0.22 524	0.12 401	0.18 489	0.11 381	0.10 407	0.16 541	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.09 610

CBFPSM	0.14 535	0.06 156	0.26 696	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.20 618	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.16 541	0.18 627	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.07 469	0.07 488

GASNet	0.22 690	0.23 761	0.33 734	0.26 745	0.17 748	0.26 713	0.16 495	0.44 777	0.42 725	0.27 700	0.24 571	0.30 693	0.15 566	0.27 711	0.18 627	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.16 757	0.07 488

x	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.19 500	0.19 564	0.17 619	0.18 602	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

CSP-Net	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.25 559	0.32 648	0.25 687	0.30 661	0.24 630	0.15 566	0.21 663	0.18 627	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

UNet	0.17 629	0.09 532	0.18 632	0.19 555	0.12 647	0.27 723	0.19 636	0.33 700	0.29 623	0.21 634	0.24 571	0.23 624	0.19 653	0.19 619	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.06 395

acv_ft	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.19 555	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.25 559	0.33 658	0.19 595	0.26 617	0.21 587	0.17 619	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

TDLM	0.17 629	0.12 644	0.13 446	0.24 723	0.10 553	0.18 599	0.18 594	0.36 733	0.30 633	0.21 634	0.28 640	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.18 627	0.11 667	0.07 598	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.08 561

MDST_ROB	0.22 690	0.10 596	0.17 606	0.18 467	0.11 609	0.37 766	0.19 636	0.43 775	0.41 714	0.39 762	0.39 723	0.29 683	0.21 672	0.26 708	0.18 627	0.11 667	0.10 695	0.14 721	0.11 691	0.10 645	0.08 561

SCION-MonSter(vits)	0.14 535	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.27 601	0.41 714	0.05 2	0.33 687	0.14 462	0.16 595	0.20 645	0.19 640	0.08 516	0.06 519	0.17 754	0.15 751	0.07 469	0.08 561

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 532	0.29 719	0.15 147	0.10 553	0.22 669	0.20 661	0.26 578	0.39 705	0.25 687	0.42 747	0.24 630	0.15 566	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.10 645	0.09 610

pcwnet_v2	0.19 656	0.10 596	0.26 696	0.17 357	0.14 699	0.18 599	0.15 418	0.37 739	0.46 745	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.19 653	0.20 645	0.19 640	0.13 719	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.11 669	0.13 714

FADNet-RVC	0.20 668	0.20 748	0.38 751	0.21 669	0.16 732	0.20 640	0.15 418	0.26 578	0.26 590	0.26 694	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.19 640	0.12 692	0.13 740	0.12 692	0.14 729	0.13 713	0.18 772

STTStereo	0.18 643	0.12 644	0.27 706	0.20 630	0.11 609	0.16 556	0.21 685	0.29 638	0.23 536	0.21 634	0.30 661	0.29 683	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.12 692	0.11 709	0.11 671	0.14 729	0.09 611	0.08 561

RASNet	0.14 535	0.07 297	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.29 638	0.20 491	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

CBMV	0.19 656	0.14 686	0.17 606	0.18 467	0.10 553	0.20 640	0.11 94	0.29 638	0.30 633	0.29 724	0.30 661	0.30 693	0.23 689	0.27 711	0.19 640	0.13 719	0.15 762	0.17 754	0.16 759	0.10 645	0.10 644
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.23 707	0.14 686	0.30 722	0.22 689	0.20 768	0.29 734	0.16 495	0.33 700	0.36 685	0.24 673	0.28 640	0.42 757	0.24 695	0.25 703	0.20 647	0.13 719	0.13 740	0.23 783	0.23 790	0.16 757	0.18 772

ISRNet	0.18 643	0.08 440	0.19 644	0.19 555	0.13 672	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.21 634	0.25 600	0.27 664	0.17 619	0.17 577	0.20 647	0.20 786	0.08 632	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.17 766

PSMNet-RUCA	0.27 740	0.33 794	0.41 758	0.36 791	0.32 801	0.18 599	0.19 636	0.42 767	0.30 633	0.33 746	0.41 740	0.39 750	0.25 705	0.31 734	0.20 647	0.18 773	0.10 695	0.25 787	0.15 751	0.21 779	0.16 755

ff1	0.13 497	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

mmx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

xxx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

ToySt	0.17 629	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.11 609	0.16 556	0.25 745	0.24 539	0.33 658	0.19 595	0.24 571	0.26 656	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.07 421	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.09 611	0.08 561

ssnet_v2	0.17 629	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.11 609	0.21 660	0.21 685	0.33 700	0.25 576	0.22 650	0.22 549	0.27 664	0.18 636	0.22 676	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

DDUNet	0.22 690	0.17 723	0.21 668	0.22 689	0.15 721	0.25 702	0.24 727	0.29 638	0.30 633	0.31 735	0.36 702	0.33 720	0.25 705	0.24 697	0.20 647	0.18 773	0.13 740	0.17 754	0.11 691	0.16 757	0.16 755

AASNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.19 555	0.09 436	0.18 599	0.15 418	0.37 739	0.37 693	0.19 595	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.20 647	0.10 633	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

MMNet	0.17 629	0.09 532	0.16 574	0.20 630	0.11 609	0.27 723	0.20 661	0.25 559	0.41 714	0.22 650	0.30 661	0.21 587	0.20 666	0.17 577	0.20 647	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

HGLStereo	0.17 629	0.08 440	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.18 599	0.18 594	0.31 666	0.32 648	0.21 634	0.32 674	0.25 644	0.18 636	0.19 619	0.20 647	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.10 644

FAT-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.22 674	0.21 669	0.12 647	0.17 580	0.18 594	0.34 710	0.39 705	0.27 700	0.37 708	0.34 727	0.32 752	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.11 709	0.10 637	0.09 611	0.11 669	0.14 736

DSFCA	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.19 636	0.28 622	0.31 641	0.23 663	0.24 571	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.20 647	0.10 633	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

DMCA-RVC	0.17 629	0.10 596	0.15 537	0.24 723	0.11 609	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.24 553	0.21 634	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.18 602	0.20 647	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.10 656	0.10 645	0.08 561

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 629	0.10 596	0.22 674	0.20 630	0.10 553	0.15 524	0.18 594	0.31 666	0.25 576	0.21 634	0.30 661	0.25 644	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.08 561
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	0.20 668	0.21 754	0.23 683	0.20 630	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.36 733	0.25 576	0.27 700	0.33 687	0.27 664	0.24 695	0.20 645	0.20 647	0.15 738	0.12 725	0.17 754	0.14 729	0.10 645	0.08 561

StereoDRNet-Refined	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.20 630	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.26 578	0.23 536	0.26 694	0.40 729	0.22 605	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.07 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.18 643	0.11 625	0.17 606	0.22 689	0.11 609	0.21 660	0.22 699	0.37 739	0.33 658	0.24 673	0.28 640	0.30 693	0.19 653	0.20 645	0.20 647	0.09 585	0.08 632	0.11 671	0.09 611	0.09 611	0.07 488

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 596	0.15 537	0.23 714	0.11 609	0.24 690	0.18 594	0.29 638	0.28 616	0.27 700	0.28 640	0.28 674	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.07 469	0.07 488

PWCDC_ROB	0.20 668	0.13 672	0.22 674	0.24 723	0.11 609	0.19 624	0.15 418	0.33 700	0.54 772	0.29 724	0.50 764	0.21 587	0.15 566	0.27 711	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.10 637	0.08 563	0.11 669	0.09 610

iinet-f	0.16 607	0.06 156	0.45 764	0.14 86	0.10 553	0.21 660	0.14 321	0.27 601	0.23 536	0.21 634	0.24 571	0.21 587	0.15 566	0.18 602	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.10 644

ADLNet	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.32 678	0.27 600	0.22 650	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.21 668	0.10 633	0.06 519	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

delet	0.17 629	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.37 693	0.17 546	0.26 617	0.19 564	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.11 691	0.06 378	0.06 395

UPFNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.20 630	0.12 647	0.20 640	0.23 712	0.28 622	0.26 590	0.17 546	0.24 571	0.22 605	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.08 545	0.06 395

ACVNet	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.13 29	0.12 647	0.14 497	0.20 661	0.22 489	0.33 658	0.17 546	0.26 617	0.21 587	0.16 595	0.17 577	0.21 668	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

hitnet-ft	0.18 643	0.09 532	0.17 606	0.14 86	0.09 436	0.26 713	0.20 661	0.25 559	0.26 590	0.24 673	0.32 674	0.31 706	0.22 681	0.24 697	0.21 668	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.08 563	0.12 689	0.11 672

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 690	0.21 754	0.24 687	0.26 745	0.11 609	0.23 685	0.14 321	0.39 751	0.24 553	0.32 742	0.36 702	0.30 693	0.21 672	0.19 619	0.21 668	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.16 759	0.12 689	0.12 688

SuperB	0.20 668	0.10 596	0.56 782	0.16 255	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.24 539	0.50 760	0.26 694	0.39 723	0.17 533	0.21 672	0.22 676	0.21 668	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.12 689	0.10 644

NaN_ROB	0.22 690	0.19 741	0.24 687	0.25 739	0.13 672	0.29 734	0.26 756	0.33 700	0.41 714	0.31 735	0.31 670	0.32 716	0.23 689	0.30 733	0.21 668	0.11 667	0.17 783	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

base	0.18 643	0.13 672	0.24 687	0.20 630	0.14 699	0.24 690	0.10 51	0.31 666	0.20 491	0.25 687	0.37 708	0.16 509	0.17 619	0.25 703	0.22 677	0.16 759	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.06 378	0.09 610

YMNet	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 740	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

YMNet_1	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 740	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

UDG	0.21 681	0.17 723	0.19 644	0.23 714	0.15 721	0.30 738	0.20 661	0.33 700	0.35 679	0.23 663	0.28 640	0.31 706	0.27 719	0.20 645	0.22 677	0.15 738	0.12 725	0.13 707	0.09 611	0.14 731	0.14 736

ADLNet2	0.16 607	0.09 532	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.20 640	0.16 495	0.31 666	0.39 705	0.16 526	0.20 513	0.20 577	0.18 636	0.21 663	0.22 677	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.07 488

psm_up	0.18 643	0.10 596	0.18 632	0.20 630	0.11 609	0.17 580	0.19 636	0.37 739	0.34 670	0.21 634	0.28 640	0.29 683	0.24 695	0.20 645	0.22 677	0.09 585	0.10 695	0.11 671	0.11 691	0.08 545	0.08 561

ac_64	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.18 467	0.10 553	0.22 669	0.18 594	0.24 539	0.21 509	0.18 576	0.24 571	0.29 683	0.18 636	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

S-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.25 693	0.21 669	0.13 672	0.20 640	0.18 594	0.32 678	0.43 732	0.23 663	0.36 702	0.28 674	0.30 742	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.12 725	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.13 714

RGC	0.25 727	0.20 748	0.29 719	0.28 763	0.16 732	0.22 669	0.23 712	0.32 678	0.44 737	0.27 700	0.40 729	0.38 742	0.27 719	0.36 762	0.22 677	0.11 667	0.13 740	0.17 754	0.17 766	0.14 731	0.16 755

stereogan	0.22 690	0.11 625	0.21 668	0.20 630	0.12 647	0.31 741	0.19 636	0.35 726	0.44 737	0.22 650	0.39 723	0.35 731	0.27 719	0.33 746	0.22 677	0.10 633	0.12 725	0.10 637	0.10 656	0.14 731	0.13 714

DeepPrunerF	0.24 715	0.17 723	0.42 760	0.26 745	0.16 732	0.22 669	0.28 769	0.37 739	0.50 760	0.26 694	0.29 653	0.24 630	0.28 730	0.21 663	0.22 677	0.15 738	0.11 709	0.20 771	0.18 772	0.12 689	0.13 714

GANet	0.21 681	0.12 644	0.21 668	0.24 723	0.13 672	0.22 669	0.22 699	0.41 761	0.26 590	0.31 735	0.42 747	0.37 738	0.28 730	0.23 687	0.22 677	0.10 633	0.12 725	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.08 561

PWC_ROB	0.21 681	0.16 708	0.26 696	0.18 467	0.11 609	0.22 669	0.13 240	0.32 678	0.49 757	0.30 729	0.40 729	0.32 716	0.24 695	0.31 734	0.22 677	0.10 633	0.07 598	0.11 671	0.08 563	0.11 669	0.10 644

z-ln-s-r	0.17 629	0.10 596	0.40 755	0.19 555	0.08 298	0.17 580	0.18 594	0.22 489	0.33 658	0.18 576	0.40 729	0.22 605	0.17 619	0.20 645	0.23 690	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.05 269

w-ln-seven-2	0.20 668	0.14 686	0.37 749	0.22 689	0.12 647	0.20 640	0.21 685	0.28 622	0.37 693	0.25 687	0.37 708	0.27 664	0.22 681	0.21 663	0.23 690	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.09 610

TCMNet	0.19 656	0.12 644	0.19 644	0.20 630	0.18 755	0.20 640	0.24 727	0.27 601	0.36 685	0.23 663	0.26 617	0.25 644	0.19 653	0.19 619	0.23 690	0.13 719	0.11 709	0.11 671	0.12 713	0.13 713	0.12 688

1111x	0.15 582	0.08 440	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.18 599	0.25 745	0.31 666	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.26 656	0.15 566	0.13 433	0.23 690	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

SQANet	0.23 707	0.23 761	0.30 722	0.30 774	0.19 763	0.27 723	0.13 240	0.29 638	0.33 658	0.24 673	0.37 708	0.31 706	0.22 681	0.27 711	0.23 690	0.15 738	0.10 695	0.21 774	0.16 759	0.21 779	0.15 743

fast-acv-ft	0.18 643	0.11 625	0.19 644	0.19 555	0.12 647	0.24 690	0.21 685	0.25 559	0.34 670	0.22 650	0.34 692	0.27 664	0.20 666	0.21 663	0.23 690	0.09 585	0.09 670	0.08 496	0.10 656	0.08 545	0.07 488

Anonymous_2	0.22 690	0.17 723	0.28 711	0.15 147	0.16 732	0.32 744	0.22 699	0.22 489	0.17 413	0.23 663	0.24 571	0.26 656	0.27 719	0.27 711	0.23 690	0.22 795	0.25 810	0.17 754	0.17 766	0.17 766	0.17 766

DGSMNet	0.24 715	0.19 741	0.33 734	0.21 669	0.24 785	0.24 690	0.20 661	0.35 726	0.41 714	0.24 673	0.32 674	0.38 742	0.21 672	0.29 730	0.23 690	0.12 692	0.11 709	0.14 721	0.16 759	0.23 788	0.23 785

aanetorigin	0.22 690	0.17 723	0.56 782	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.19 636	0.20 434	0.33 658	0.49 782	0.48 759	0.29 683	0.27 719	0.20 645	0.23 690	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.10 645	0.09 610

DANet	0.21 681	0.15 699	0.28 711	0.25 739	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.27 601	0.27 600	0.28 715	0.32 674	0.35 731	0.31 746	0.31 734	0.23 690	0.11 667	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.11 672
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 745	0.16 708	0.31 725	0.18 467	0.13 672	0.54 789	0.42 809	0.51 796	0.67 803	0.29 724	0.38 715	0.38 742	0.29 738	0.31 734	0.23 690	0.11 667	0.10 695	0.11 671	0.08 563	0.20 776	0.16 755

FBW_ROB	0.24 715	0.17 723	0.22 674	0.26 745	0.14 699	0.25 702	0.22 699	0.41 761	0.41 714	0.41 769	0.41 740	0.42 757	0.27 719	0.31 734	0.23 690	0.09 585	0.14 752	0.14 721	0.12 713	0.11 669	0.09 610

DispFullNet	0.27 740	0.21 754	0.65 794	0.28 763	0.16 732	0.26 713	0.17 541	0.33 700	0.58 782	0.27 700	0.38 715	0.43 762	0.23 689	0.38 769	0.23 690	0.12 692	0.06 519	0.19 766	0.11 691	0.21 779	0.15 743

FSD	0.25 727	0.27 782	0.26 696	0.24 723	0.22 780	0.25 702	0.25 745	0.27 601	0.26 590	0.25 687	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.27 711	0.24 703	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 788

ACVNet-4b	0.39 774	0.53 806	0.55 779	0.45 803	0.24 785	0.47 780	0.18 594	0.49 788	0.64 796	0.42 772	0.45 754	0.60 788	0.27 719	0.34 749	0.24 703	0.33 809	0.14 752	0.48 813	0.42 814	0.30 805	0.26 797

Syn2CoEx	0.21 681	0.16 708	0.27 706	0.29 772	0.14 699	0.26 713	0.20 661	0.33 700	0.31 641	0.28 715	0.36 702	0.27 664	0.25 705	0.19 619	0.24 703	0.16 759	0.12 725	0.14 721	0.11 691	0.09 611	0.08 561

GwcNet	0.20 668	0.13 672	0.19 644	0.18 467	0.12 647	0.24 690	0.19 636	0.35 726	0.43 732	0.20 618	0.32 674	0.33 720	0.20 666	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.10 644

edge stereo	0.22 690	0.13 672	0.20 657	0.21 669	0.13 672	0.23 685	0.16 495	0.32 678	0.42 725	0.32 742	0.40 729	0.38 742	0.35 762	0.25 703	0.24 703	0.13 719	0.11 709	0.14 721	0.11 691	0.12 689	0.13 714

ADCRef	0.19 656	0.12 644	0.41 758	0.20 630	0.12 647	0.22 669	0.18 594	0.32 678	0.36 685	0.26 694	0.32 674	0.17 533	0.23 689	0.24 697	0.24 703	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

DRN-Test	0.19 656	0.11 625	0.20 657	0.22 689	0.10 553	0.22 669	0.22 699	0.39 751	0.37 693	0.24 673	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

NCCL2	0.23 707	0.15 699	0.17 606	0.34 785	0.18 755	0.24 690	0.23 712	0.34 710	0.28 616	0.31 735	0.38 715	0.38 742	0.28 730	0.23 687	0.24 703	0.15 738	0.12 725	0.18 764	0.21 783	0.13 713	0.13 714

SANet	0.24 715	0.14 686	0.28 711	0.21 669	0.11 609	0.27 723	0.24 727	0.38 747	0.64 796	0.36 754	0.40 729	0.43 762	0.26 711	0.27 711	0.24 703	0.12 692	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.13 713	0.11 672

SGM_RVC	0.23 707	0.12 644	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.33 751	0.18 594	0.34 710	0.31 641	0.44 777	0.37 708	0.53 784	0.35 762	0.35 756	0.24 703	0.13 719	0.13 740	0.13 707	0.13 725	0.10 645	0.11 672
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AHVO							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 697	0.25 644	0.20 666	0.38 769	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

DSFM							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 697	0.25 644	0.20 666	0.38 769	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

SCION-MonSter	0.22 690	0.17 723	0.16 574	0.25 739	0.18 755	0.34 754	0.17 541	0.28 622	0.47 747	0.23 663	0.46 755	0.20 577	0.18 636	0.25 703	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.23 783	0.19 774	0.11 669	0.11 672

zh-mn7	0.25 727	0.14 686	0.56 782	0.19 555	0.14 699	0.24 690	0.22 699	0.34 710	0.62 791	0.35 751	0.65 787	0.31 706	0.25 705	0.31 734	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.11 672

z-mn7	0.24 715	0.14 686	0.45 764	0.19 555	0.13 672	0.28 730	0.25 745	0.34 710	0.62 791	0.27 700	0.56 778	0.29 683	0.24 695	0.32 741	0.25 713	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.10 644

Wz-Net-LNSev	0.22 690	0.16 708	0.38 751	0.21 669	0.13 672	0.25 702	0.23 712	0.32 678	0.43 732	0.30 729	0.41 740	0.31 706	0.18 636	0.22 676	0.25 713	0.10 633	0.09 670	0.08 496	0.08 563	0.12 689	0.11 672

Wz-Net-MNSev	0.22 690	0.13 672	0.31 725	0.20 630	0.14 699	0.36 765	0.24 727	0.33 700	0.44 737	0.28 715	0.40 729	0.38 742	0.19 653	0.24 697	0.25 713	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.12 689	0.10 644

APVNet	0.22 690	0.12 644	0.19 644	0.18 467	0.14 699	0.32 744	0.31 794	0.39 751	0.32 648	0.27 700	0.40 729	0.30 693	0.29 738	0.26 708	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.11 671	0.14 729	0.12 689	0.12 688

AF-Net	0.22 690	0.17 723	0.17 606	0.26 745	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.32 678	0.50 760	0.25 687	0.33 687	0.38 742	0.26 711	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.16 746	0.11 691	0.11 669	0.10 644

RP	0.21 681	0.13 672	0.21 668	0.23 714	0.11 609	0.21 660	0.20 661	0.25 559	0.44 737	0.21 634	0.38 715	0.36 733	0.24 695	0.27 711	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.13 707	0.12 713	0.12 689	0.14 736

Nwc_Net	0.23 707	0.16 708	0.21 668	0.25 739	0.14 699	0.24 690	0.26 756	0.37 739	0.38 700	0.22 650	0.41 740	0.30 693	0.28 730	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.17 754	0.20 779	0.10 645	0.10 644

STTRV1_RVC	0.25 727	0.26 776	0.39 753	0.19 555	0.26 792	0.30 738	0.24 727	0.34 710	0.35 679	0.36 754	0.34 692	0.31 706	0.31 746	0.28 723	0.25 713	0.17 766	0.10 695	0.16 746	0.14 729	0.17 766	0.12 688

PA-Net	0.23 707	0.18 735	0.33 734	0.28 763	0.22 780	0.21 660	0.38 805	0.29 638	0.39 705	0.22 650	0.32 674	0.25 644	0.26 711	0.20 645	0.25 713	0.09 585	0.23 807	0.15 734	0.22 786	0.09 611	0.13 714
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	0.33 764	0.20 748	0.58 787	0.26 745	0.60 821	0.34 754	0.25 745	0.42 767	0.48 748	0.45 778	0.58 783	0.42 757	0.36 764	0.35 756	0.25 713	0.12 692	0.20 791	0.14 721	0.16 759	0.19 775	0.33 804

WCMA_ROB	0.24 715	0.11 625	0.22 674	0.17 357	0.14 699	0.32 744	0.15 418	0.32 678	0.32 648	0.38 760	0.53 769	0.40 754	0.34 759	0.34 749	0.25 713	0.11 667	0.12 725	0.12 692	0.10 656	0.14 731	0.14 736

w-ln-seven	0.24 715	0.14 686	0.55 779	0.19 555	0.14 699	0.26 713	0.22 699	0.35 726	0.60 787	0.29 724	0.39 723	0.30 693	0.22 681	0.21 663	0.26 728	0.09 585	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.11 669	0.10 644

xxxx	0.15 582	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.23 685	0.18 594	0.31 666	0.19 467	0.14 466	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.26 728	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

test_xeample	0.15 582	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.21 660	0.20 661	0.28 622	0.20 491	0.16 526	0.29 653	0.19 564	0.16 595	0.15 504	0.26 728	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

G-Net	0.24 715	0.16 708	0.36 745	0.22 689	0.16 732	0.51 787	0.23 712	0.29 638	0.34 670	0.36 754	0.38 715	0.31 706	0.29 738	0.27 711	0.26 728	0.11 667	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.16 757	0.13 714

CC-Net-ROB	0.28 745	0.31 792	0.36 745	0.29 772	0.15 721	0.25 702	0.19 636	0.45 780	0.33 658	0.39 762	0.37 708	0.39 750	0.31 746	0.27 711	0.26 728	0.24 802	0.19 788	0.30 804	0.23 790	0.18 772	0.15 743

ETE_ROB	0.23 707	0.17 723	0.22 674	0.25 739	0.13 672	0.26 713	0.29 779	0.31 666	0.36 685	0.28 715	0.36 702	0.45 766	0.26 711	0.27 711	0.26 728	0.11 667	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 714

PSMNet_ROB	0.21 681	0.11 625	0.15 537	0.27 758	0.15 721	0.24 690	0.35 799	0.43 775	0.37 693	0.27 700	0.32 674	0.32 716	0.22 681	0.21 663	0.26 728	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.11 691	0.09 611	0.09 610

MeshStereo	0.27 740	0.13 672	0.18 632	0.15 147	0.11 609	0.32 744	0.24 727	0.40 755	0.36 685	0.52 784	0.57 781	0.67 797	0.40 775	0.35 756	0.26 728	0.14 734	0.13 740	0.13 707	0.11 691	0.11 669	0.10 644
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
DStereoO	0.24 715	0.18 735	0.18 632	0.20 630	0.14 699	0.21 660	0.19 636	0.32 678	0.41 714	0.29 724	0.21 537	0.32 716	0.27 719	0.41 788	0.27 736	0.46 818	0.12 725	0.31 805	0.11 691	0.15 748	0.12 688

psmorigin	0.25 727	0.15 699	0.34 742	0.17 357	0.13 672	0.23 685	0.14 321	0.34 710	0.33 658	0.41 769	0.55 773	0.41 756	0.37 766	0.34 749	0.27 736	0.11 667	0.15 762	0.11 671	0.11 691	0.12 689	0.16 755

NCC-stereo	0.24 715	0.15 699	0.31 725	0.26 745	0.16 732	0.20 640	0.30 788	0.40 755	0.40 711	0.24 673	0.38 715	0.33 720	0.28 730	0.36 762	0.27 736	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 713	0.13 714

Abc-Net	0.24 715	0.15 699	0.31 725	0.26 745	0.16 732	0.20 640	0.30 788	0.40 755	0.40 711	0.24 673	0.38 715	0.33 720	0.28 730	0.36 762	0.27 736	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 713	0.13 714
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.20 668	0.10 596	0.33 734	0.20 630	0.12 647	0.22 669	0.26 756	0.31 666	0.34 670	0.26 694	0.37 708	0.22 605	0.22 681	0.27 711	0.27 736	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.09 611	0.10 644

SGM-ForestM	0.32 760	0.12 644	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.39 772	0.19 636	0.41 761	0.50 760	0.52 784	0.54 771	1.32 830	0.42 784	0.40 784	0.27 736	0.14 734	0.16 777	0.16 746	0.16 759	0.12 689	0.12 688

LALA_ROB	0.25 727	0.16 708	0.22 674	0.26 745	0.17 748	0.27 723	0.27 763	0.42 767	0.37 693	0.33 746	0.38 715	0.51 780	0.26 711	0.28 723	0.27 736	0.16 759	0.09 670	0.12 692	0.11 691	0.13 713	0.12 688

MSMD_ROB	0.31 757	0.26 776	0.26 696	0.24 723	0.21 776	0.34 754	0.25 745	0.34 710	0.39 705	0.40 765	0.69 793	0.45 766	0.40 775	0.34 749	0.27 736	0.20 786	0.19 788	0.26 788	0.25 793	0.23 788	0.22 783

DStereoSA	0.25 727	0.19 741	0.37 749	0.26 745	0.17 748	0.22 669	0.20 661	0.49 788	0.59 783	0.22 650	0.29 653	0.29 683	0.33 754	0.39 778	0.28 744	0.12 692	0.11 709	0.16 746	0.14 729	0.14 731	0.12 688

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 755	0.24 765	0.29 719	0.36 791	0.16 732	0.34 754	0.30 788	0.32 678	0.42 725	0.40 765	0.46 755	0.38 742	0.31 746	0.34 749	0.28 744	0.19 784	0.20 791	0.26 788	0.29 802	0.18 772	0.19 778

DISCO	0.19 656	0.09 532	0.22 674	0.17 357	0.10 553	0.25 702	0.18 594	0.27 601	0.44 737	0.22 650	0.31 670	0.33 720	0.26 711	0.28 723	0.28 744	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.09 610

XPNet_ROB	0.22 690	0.11 625	0.19 644	0.22 689	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.34 710	0.40 711	0.30 729	0.39 723	0.39 750	0.26 711	0.26 708	0.28 744	0.15 738	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.12 688

light-stereo	0.42 783	0.26 776	0.59 789	0.60 813	0.49 809	0.32 744	0.23 712	0.46 782	0.52 771	0.56 795	0.58 783	0.76 809	0.32 752	0.48 795	0.29 748	0.32 807	0.24 808	0.27 792	0.33 807	0.46 813	0.39 809

DStereoFS	0.27 740	0.22 758	0.31 725	0.22 689	0.15 721	0.22 669	0.20 661	0.50 793	0.48 748	0.28 715	0.44 752	0.33 720	0.34 759	0.52 803	0.29 748	0.12 692	0.11 709	0.15 734	0.13 725	0.16 757	0.16 755

FC-DCNN v2	0.33 764	0.27 782	0.28 711	0.26 745	0.23 783	0.37 766	0.28 769	0.40 755	0.43 732	0.45 778	0.56 778	0.51 780	0.40 775	0.37 767	0.29 748	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 788

SHD	0.26 738	0.15 699	0.30 722	0.24 723	0.18 755	0.22 669	0.15 418	0.38 747	0.71 806	0.32 742	0.41 740	0.36 733	0.28 730	0.32 741	0.29 748	0.12 692	0.11 709	0.14 721	0.13 725	0.16 757	0.20 779

RTSC	0.23 707	0.12 644	0.28 711	0.21 669	0.13 672	0.28 730	0.16 495	0.35 726	0.66 802	0.27 700	0.33 687	0.30 693	0.21 672	0.31 734	0.29 748	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.13 713	0.13 714

ADCL	0.24 715	0.11 625	0.47 769	0.22 689	0.12 647	0.34 754	0.29 779	0.29 638	0.56 777	0.24 673	0.46 755	0.30 693	0.30 742	0.29 730	0.29 748	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.10 644

LE_ROB	0.50 795	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.24 690	0.16 495	0.22 489	1.81 847	4.63 855	0.67 789	0.47 774	0.44 787	0.20 645	0.29 748	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 810	0.18 735	0.56 782	0.27 758	0.21 776	1.35 832	0.25 745	0.59 810	1.65 844	0.68 804	5.01 850	1.08 821	0.81 825	0.38 769	0.30 755	0.18 773	0.15 762	0.20 771	0.19 774	0.17 766	0.23 785

TestStereooo	0.72 810	0.18 735	0.56 782	0.27 758	0.21 776	1.35 832	0.25 745	0.59 810	1.65 844	0.68 804	5.01 850	1.08 821	0.81 825	0.38 769	0.30 755	0.18 773	0.15 762	0.20 771	0.19 774	0.17 766	0.23 785

Wz-Net-TNSev	0.29 749	0.20 748	0.65 794	0.19 555	0.15 721	0.38 770	0.27 763	0.35 726	0.55 773	0.34 750	0.42 747	0.45 766	0.38 769	0.32 741	0.30 755	0.12 692	0.13 740	0.10 637	0.12 713	0.15 748	0.14 736

Wz-Net-SNSev	0.25 727	0.17 723	0.44 763	0.25 739	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.38 747	0.56 777	0.30 729	0.55 773	0.39 750	0.26 711	0.23 687	0.30 755	0.10 633	0.09 670	0.09 586	0.10 656	0.11 669	0.11 672

FCDSN-DC	0.33 764	0.28 787	0.28 711	0.30 774	0.24 785	0.39 772	0.28 769	0.42 767	0.42 725	0.43 775	0.53 769	0.51 780	0.41 780	0.36 762	0.30 755	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 788
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.29 749	0.24 765	1.13 828	0.18 467	0.10 553	0.19 624	0.20 661	0.20 434	0.60 787	0.74 816	0.56 778	0.31 706	0.39 772	0.22 676	0.30 755	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.09 610

RYNet	0.22 690	0.12 644	0.22 674	0.19 555	0.17 748	0.46 778	0.26 756	0.38 747	0.48 748	0.24 673	0.28 640	0.34 727	0.23 689	0.20 645	0.30 755	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.13 713	0.15 743

FC-DCNN	0.33 764	0.27 782	0.28 711	0.26 745	0.23 783	0.37 766	0.28 769	0.40 755	0.43 732	0.45 778	0.55 773	0.51 780	0.40 775	0.37 767	0.30 755	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 788

CSAN	0.29 749	0.24 765	0.27 706	0.34 785	0.19 763	0.33 751	0.42 809	0.37 739	0.50 760	0.38 760	0.40 729	0.44 764	0.33 754	0.28 723	0.30 755	0.20 786	0.16 777	0.19 766	0.19 774	0.14 731	0.15 743

TARStereo(FT)	0.37 771	0.26 776	0.31 725	0.42 800	0.19 763	0.77 814	1.20 842	0.42 767	0.41 714	0.33 746	0.52 766	0.48 776	0.37 766	0.32 741	0.31 764	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.15 751	0.22 785	0.11 672

2222	0.37 771	0.26 776	0.31 725	0.42 800	0.19 763	0.77 814	1.20 842	0.42 767	0.41 714	0.33 746	0.52 766	0.48 776	0.37 766	0.32 741	0.31 764	0.17 766	0.14 752	0.21 774	0.15 751	0.22 785	0.11 672

PStereo	0.20 668	0.22 758	0.20 657	0.17 357	0.10 553	0.13 458	0.20 661	0.27 601	0.38 700	0.20 618	0.14 399	0.28 674	0.31 746	0.24 697	0.31 764	0.18 773	0.13 740	0.15 734	0.11 691	0.12 689	0.12 688

Ntro	0.40 777	0.40 801	0.53 775	0.46 806	0.30 799	0.65 800	0.24 727	0.46 782	0.68 804	0.41 769	0.49 760	0.48 776	0.42 784	0.39 778	0.31 764	0.32 807	0.28 812	0.37 808	0.30 804	0.32 809	0.29 799

AANet	0.30 755	0.19 741	1.03 823	0.16 255	0.13 672	0.22 669	0.16 495	0.30 653	0.62 791	0.60 796	0.52 766	0.46 770	0.38 769	0.23 687	0.32 768	0.12 692	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.12 688

zh-sn7	0.25 727	0.17 723	0.50 771	0.24 723	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.34 710	0.48 748	0.28 715	0.54 771	0.28 674	0.31 746	0.36 762	0.32 768	0.10 633	0.10 695	0.11 671	0.10 656	0.12 689	0.12 688

otaku	0.39 774	0.37 799	0.52 773	0.44 802	0.28 795	0.58 791	0.24 727	0.41 761	0.62 791	0.40 765	0.49 760	0.46 770	0.33 754	0.40 784	0.32 768	0.30 805	0.30 814	0.39 809	0.33 807	0.29 804	0.28 798

ADCPNet	0.25 727	0.16 708	0.61 791	0.21 669	0.15 721	0.35 763	0.25 745	0.32 678	0.35 679	0.30 729	0.40 729	0.36 733	0.28 730	0.28 723	0.32 768	0.12 692	0.10 695	0.11 671	0.12 713	0.14 731	0.13 714

GANetREF_RVC	0.31 757	0.34 796	0.27 706	0.35 789	0.16 732	0.32 744	0.41 806	0.48 786	0.51 768	0.35 751	0.35 697	0.34 727	0.33 754	0.39 778	0.32 768	0.27 804	0.20 791	0.29 802	0.15 751	0.18 772	0.17 766
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
ADCMid	0.25 727	0.15 699	0.40 755	0.20 630	0.14 699	0.25 702	0.26 756	0.34 710	0.38 700	0.36 754	0.44 752	0.34 727	0.40 775	0.35 756	0.33 773	0.10 633	0.09 670	0.11 671	0.11 691	0.13 713	0.12 688

AnyNet_C32	0.26 738	0.16 708	0.36 745	0.20 630	0.16 732	0.25 702	0.30 788	0.32 678	0.44 737	0.31 735	0.49 760	0.30 693	0.33 754	0.40 784	0.33 773	0.12 692	0.12 725	0.12 692	0.14 729	0.14 731	0.15 743

PDISCO_ROB	0.27 740	0.16 708	0.26 696	0.28 763	0.20 768	0.32 744	0.26 756	0.44 777	0.57 779	0.28 715	0.40 729	0.45 766	0.29 738	0.33 746	0.34 775	0.12 692	0.09 670	0.17 754	0.16 759	0.17 766	0.13 714

PatchMatch Cens Cmp	0.33 764	0.15 699	0.20 657	0.17 357	0.12 647	0.39 772	0.21 685	0.47 784	0.51 768	0.68 804	0.78 809	0.87 813	0.51 799	0.43 790	0.35 776	0.15 738	0.15 762	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

1111	0.43 785	0.23 761	0.54 776	0.33 781	0.20 768	0.83 818	0.35 799	0.50 793	0.82 820	0.63 799	0.68 791	0.69 801	0.68 818	0.77 820	0.35 776	0.17 766	0.15 762	0.19 766	0.19 774	0.21 779	0.17 766

ACVNet_1	0.44 787	0.49 805	0.60 790	0.45 803	0.28 795	0.49 784	0.27 763	0.57 808	0.72 807	0.62 798	0.58 783	0.74 807	0.49 797	0.50 797	0.35 776	0.26 803	0.24 808	0.39 809	0.29 802	0.31 808	0.24 788

WZ-Net	0.28 745	0.17 723	0.78 813	0.22 689	0.16 732	0.34 754	0.29 779	0.39 751	0.57 779	0.24 673	0.55 773	0.37 738	0.24 695	0.33 746	0.35 776	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.14 731	0.16 755

RTS	0.45 789	0.19 741	3.26 838	0.24 723	0.15 721	0.74 808	0.20 661	0.36 733	0.76 817	0.42 772	0.43 750	0.31 706	0.41 780	0.53 806	0.35 776	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 743

RTSA	0.45 789	0.19 741	3.26 838	0.24 723	0.15 721	0.74 808	0.20 661	0.36 733	0.76 817	0.42 772	0.43 750	0.31 706	0.41 780	0.53 806	0.35 776	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 743

PASM	0.32 760	0.24 765	0.48 770	0.28 763	0.27 793	0.29 734	0.30 788	0.34 710	0.49 757	0.35 751	0.39 723	0.46 770	0.34 759	0.34 749	0.35 776	0.23 800	0.25 810	0.26 788	0.28 801	0.23 788	0.21 781

PM Graph cmp D40	0.31 757	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 741	0.20 661	0.42 767	0.55 773	0.55 790	0.70 796	0.69 801	0.45 791	0.39 778	0.36 783	0.15 738	0.15 762	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 714

PatchMatch Graph Cmp	0.32 760	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 741	0.20 661	0.42 767	0.60 787	0.55 790	0.81 812	0.67 797	0.44 787	0.38 769	0.36 783	0.15 738	0.15 762	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 714

PM Cens cmp D40	0.33 764	0.14 686	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.37 766	0.20 661	0.49 788	0.50 760	0.63 799	0.73 799	0.82 812	0.48 795	0.44 791	0.37 785	0.15 738	0.15 762	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

MFN_U_SF_RVC	0.32 760	0.21 754	0.55 779	0.30 774	0.15 721	0.34 754	0.17 541	0.52 799	0.46 745	0.46 781	0.55 773	0.59 787	0.39 772	0.35 756	0.37 785	0.15 738	0.14 752	0.18 764	0.21 783	0.16 757	0.15 743

MANE	0.45 789	0.27 782	0.27 706	0.27 758	0.24 785	0.47 780	0.31 794	0.55 805	0.59 783	0.72 811	1.13 828	1.15 824	0.61 813	0.52 803	0.37 785	0.21 790	0.20 791	0.27 792	0.31 806	0.25 796	0.24 788

UHP(FT)	0.41 779	0.25 772	0.42 760	0.37 793	0.20 768	0.59 792	0.44 813	0.51 796	0.73 811	0.54 788	0.76 806	0.70 804	0.56 806	0.50 797	0.38 788	0.18 773	0.22 805	0.22 780	0.20 779	0.20 776	0.17 766

mmmmmm	0.41 779	0.25 772	0.42 760	0.37 793	0.20 768	0.59 792	0.44 813	0.51 796	0.73 811	0.54 788	0.76 806	0.70 804	0.56 806	0.50 797	0.38 788	0.18 773	0.22 805	0.22 780	0.20 779	0.20 776	0.17 766

PVD	0.39 774	0.20 748	0.39 753	0.31 778	0.22 780	0.29 734	0.43 811	0.52 799	0.96 827	0.55 790	0.79 810	0.53 784	0.59 812	0.52 803	0.38 788	0.19 784	0.14 752	0.17 754	0.14 729	0.24 795	0.31 802

XQC	0.28 745	0.23 761	0.51 772	0.28 763	0.19 763	0.34 754	0.27 763	0.36 733	0.57 779	0.31 735	0.30 661	0.37 738	0.30 742	0.38 769	0.38 788	0.13 719	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.17 766	0.18 772

MSAF-DinoV2	0.22 690	0.11 625	0.23 683	0.17 357	0.10 553	0.27 723	0.16 495	0.37 739	0.55 773	0.21 634	0.27 626	0.47 774	0.27 719	0.35 756	0.39 792	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.09 611	0.12 689	0.10 644

EDNetEfficientorigin	7.91 849	0.31 792	153.02 881	0.19 555	0.09 436	0.21 660	0.16 495	0.22 489	0.59 783	0.72 811	0.67 789	0.42 757	0.50 798	0.24 697	0.39 792	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.12 689	0.10 644

SAMSARA	0.40 777	0.28 787	0.33 734	0.55 811	0.39 802	0.82 817	1.23 844	0.47 784	0.51 768	0.36 754	0.35 697	0.55 786	0.39 772	0.38 769	0.39 792	0.15 738	0.20 791	0.15 734	0.14 729	0.23 788	0.20 779

222	0.16 607	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.24 690	0.18 594	0.30 653	0.20 491	0.17 546	0.28 640	0.17 533	0.16 595	0.15 504	0.40 795	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

ADCS	0.29 749	0.18 735	0.45 764	0.21 669	0.17 748	0.28 730	0.23 712	0.41 761	0.63 795	0.40 765	0.49 760	0.40 754	0.36 764	0.39 778	0.40 795	0.13 719	0.12 725	0.13 707	0.14 729	0.16 757	0.16 755

ELAS_RVC	0.41 779	0.29 790	0.33 734	0.28 763	0.24 785	0.54 789	0.36 801	0.49 788	0.59 783	0.72 811	0.74 802	0.65 794	0.54 802	0.54 808	0.40 795	0.22 795	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.26 801	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	3.30 836	0.34 796	59.09 880	0.18 467	0.13 672	0.26 713	0.22 699	0.27 601	0.72 807	1.90 847	0.70 796	0.44 764	0.45 791	0.29 730	0.41 798	0.09 585	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 714

ccnet	0.29 749	0.28 787	0.23 683	0.20 630	0.28 795	0.41 776	0.21 685	0.45 780	0.33 658	0.36 754	0.46 755	0.36 733	0.30 742	0.39 778	0.42 799	0.23 800	0.14 752	0.21 774	0.17 766	0.23 788	0.18 772

BEATNet-Init1	0.52 796	0.27 782	0.62 792	0.30 774	0.21 776	0.76 812	0.29 779	0.54 804	0.65 801	0.86 826	0.95 819	2.07 840	0.62 815	0.56 810	0.42 799	0.18 773	0.18 785	0.23 783	0.22 786	0.22 785	0.21 781

ELAS	0.41 779	0.29 790	0.33 734	0.27 758	0.24 785	0.60 796	0.36 801	0.50 793	0.50 760	0.71 809	0.79 810	0.67 797	0.54 802	0.51 801	0.42 799	0.22 795	0.20 791	0.27 792	0.26 794	0.26 801	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.42 783	0.25 772	0.52 773	0.33 781	0.27 793	0.49 784	0.29 779	0.53 801	0.77 819	0.63 799	0.68 791	0.74 807	0.56 806	0.46 793	0.43 802	0.22 795	0.21 803	0.27 792	0.26 794	0.28 803	0.25 794

RainbowNet	0.54 799	0.61 811	0.70 810	0.57 812	0.43 806	0.65 800	0.37 804	0.60 813	0.87 823	0.50 783	0.66 788	0.64 791	0.47 794	0.49 796	0.43 802	0.47 819	0.48 828	0.52 817	0.41 813	0.52 816	0.40 812

fsdfsdds	0.52 796	0.19 741	0.67 802	0.33 781	0.18 755	0.48 782	0.32 796	0.53 801	1.00 828	0.73 815	2.21 846	1.03 817	0.86 830	0.34 749	0.45 804	0.16 759	0.16 777	0.26 788	0.18 772	0.14 731	0.15 743

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 785	0.39 800	0.54 776	0.40 796	0.20 768	0.64 799	0.32 796	0.53 801	0.72 807	0.71 809	0.72 798	0.61 789	0.54 802	0.51 801	0.46 805	0.20 786	0.19 788	0.29 802	0.30 804	0.23 788	0.18 772

ACVNet_2	0.66 805	0.66 816	0.68 804	0.63 814	0.41 804	0.71 806	0.49 817	0.96 830	1.39 838	0.89 828	1.09 824	1.04 818	0.73 820	0.54 808	0.47 806	0.43 816	0.40 821	0.53 818	0.44 815	0.47 814	0.35 807

AnyNet_C01	0.36 770	0.25 772	1.37 831	0.22 689	0.17 748	0.48 782	0.27 763	0.35 726	0.39 705	0.39 762	0.74 802	0.46 770	0.38 769	0.45 792	0.47 806	0.13 719	0.13 740	0.13 707	0.14 729	0.14 731	0.15 743

IMH-64-1	0.65 803	0.61 811	0.68 804	0.71 816	0.51 810	0.59 792	0.49 817	0.91 826	0.85 821	0.74 816	1.02 821	0.81 810	0.78 823	0.79 821	0.49 808	0.42 814	0.46 823	0.71 824	0.47 816	0.52 816	0.39 809

IMH-64	0.65 803	0.61 811	0.68 804	0.71 816	0.51 810	0.59 792	0.49 817	0.91 826	0.85 821	0.74 816	1.02 821	0.81 810	0.78 823	0.79 821	0.49 808	0.42 814	0.46 823	0.71 824	0.47 816	0.52 816	0.39 809

Consistency-Raft	0.44 787	0.40 801	0.45 764	0.37 793	0.43 806	0.46 778	0.41 806	0.57 808	0.55 773	0.32 742	0.73 799	0.33 720	0.48 795	0.42 789	0.49 808	0.39 812	0.35 819	0.45 812	0.51 821	0.42 812	0.29 799

anonymity	0.53 798	0.58 809	0.65 794	0.41 798	0.61 822	0.53 788	0.41 806	0.56 806	0.41 714	0.55 790	0.50 764	0.49 779	0.55 805	0.58 811	0.50 811	0.58 825	0.50 833	0.51 815	0.51 821	0.51 815	0.57 818

FADE	0.45 789	0.33 794	1.03 823	0.33 781	0.25 791	0.35 763	0.29 779	0.64 815	1.07 829	0.43 775	0.41 740	0.42 757	0.53 800	0.70 818	0.51 812	0.30 805	0.21 803	0.41 811	0.38 811	0.23 788	0.22 783

IMH	0.71 807	0.64 814	0.68 804	0.76 818	0.54 812	0.69 803	0.54 821	0.98 832	1.10 831	0.82 821	1.09 824	0.89 814	0.88 832	0.87 829	0.52 813	0.44 817	0.50 833	0.75 827	0.51 821	0.56 821	0.41 813

MonStereo1	0.47 794	0.26 776	0.58 787	0.28 763	0.20 768	0.39 772	0.18 594	0.49 788	0.64 796	0.52 784	0.87 814	1.01 816	0.57 810	0.50 797	0.56 814	0.53 822	0.31 817	0.54 819	0.40 812	0.33 810	0.34 805

SGM+DAISY	0.56 800	0.57 808	0.65 794	0.40 796	0.54 812	0.66 802	0.49 817	0.56 806	0.45 743	0.66 802	0.69 793	0.67 797	0.56 806	0.63 813	0.56 814	0.59 826	0.48 828	0.50 814	0.50 820	0.52 816	0.58 819

ktn	1.01 825	1.21 835	0.80 817	1.23 837	0.86 834	1.01 826	0.87 837	0.94 829	1.39 838	1.04 835	1.12 827	1.15 824	1.07 838	0.94 835	0.59 816	1.28 852	0.71 846	1.38 845	0.83 837	1.02 840	0.75 833

UHP(ZeroShot)	1.94 831	0.24 765	1.06 825	0.34 785	0.18 755	5.35 846	0.24 727	0.86 823	4.09 852	2.33 849	11.82 865	7.01 857	2.71 850	0.87 829	0.60 817	0.17 766	0.14 752	0.19 766	0.17 766	0.21 779	0.16 755

UHP	1.94 831	0.24 765	1.06 825	0.34 785	0.18 755	5.35 846	0.24 727	0.86 823	4.09 852	2.33 849	11.82 865	7.01 857	2.71 850	0.87 829	0.60 817	0.17 766	0.14 752	0.19 766	0.17 766	0.21 779	0.16 755

MFMNet_re	0.64 802	0.66 816	0.65 794	0.51 807	0.69 826	0.69 803	0.57 823	0.64 815	0.73 811	0.60 796	0.73 799	0.62 790	0.67 817	0.65 815	0.60 817	0.66 830	0.58 842	0.63 820	0.59 824	0.68 827	0.69 830

NVStereoNet_ROB	0.46 793	0.36 798	0.46 768	0.41 798	0.28 795	0.34 754	0.34 798	0.48 786	0.60 787	0.72 811	0.93 817	0.70 804	0.66 816	0.47 794	0.60 817	0.22 795	0.33 818	0.34 807	0.34 810	0.30 805	0.30 801
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.57 801	0.58 809	0.65 794	0.45 803	0.55 814	0.62 797	0.44 813	0.62 814	0.50 760	0.68 804	0.64 786	0.66 795	0.57 810	0.61 812	0.60 817	0.62 828	0.47 827	0.51 815	0.49 818	0.55 820	0.58 819
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.79 815	0.78 821	0.54 776	0.85 824	0.67 825	0.74 808	0.68 831	1.05 836	1.32 836	0.90 830	1.20 831	1.04 818	0.92 833	0.69 817	0.66 822	0.60 827	0.62 843	0.67 821	0.68 832	0.64 823	0.58 819

WAO-6	0.81 816	0.80 823	0.62 792	0.86 826	0.63 823	0.76 812	0.58 824	0.98 832	1.54 843	0.90 830	0.96 820	1.07 820	1.03 837	0.70 818	0.66 822	0.72 831	0.49 830	0.90 835	0.71 833	0.68 827	0.58 819

PWCK	0.71 807	0.94 829	0.95 821	0.76 818	0.31 800	0.74 808	0.36 801	0.90 825	0.90 825	0.96 832	0.75 805	0.95 815	0.61 813	0.87 829	0.66 822	0.72 831	0.46 823	0.75 827	0.49 818	0.69 829	0.44 814

relurobot	0.70 806	0.79 822	0.75 812	0.85 824	0.72 830	0.62 797	0.77 833	0.59 810	0.73 811	0.75 819	0.69 793	0.66 795	0.73 820	0.63 813	0.67 825	0.73 833	0.65 845	0.69 823	0.65 828	0.69 829	0.66 828

TorneroNet-64	0.76 814	0.72 819	0.74 811	0.78 820	0.58 818	0.91 822	0.56 822	0.84 822	1.29 835	0.66 802	0.90 815	1.40 832	0.75 822	0.85 827	0.67 825	0.49 820	0.46 823	0.72 826	0.59 824	0.67 826	0.53 817

notaker	0.97 823	1.11 832	0.98 822	1.13 835	0.81 832	0.73 807	0.68 831	0.93 828	1.16 832	1.18 842	1.18 830	1.41 833	1.16 842	1.08 840	0.69 827	0.81 838	0.64 844	1.17 841	0.79 836	0.98 838	0.80 834

LVE	0.83 818	0.85 827	0.85 819	0.80 821	0.56 815	1.04 828	0.65 828	1.05 836	1.47 841	0.96 832	1.22 832	1.10 823	0.85 829	0.83 824	0.71 828	0.49 820	0.55 839	0.76 830	0.60 826	0.65 824	0.59 824

relubot	0.74 812	0.83 826	0.78 813	0.91 828	0.79 831	0.69 803	0.78 834	0.70 818	0.75 816	0.83 823	0.74 802	0.69 801	0.81 825	0.65 815	0.74 829	0.74 834	0.71 846	0.68 822	0.65 828	0.69 829	0.66 828

WAO-8	0.91 820	0.81 824	0.65 794	0.94 830	0.69 826	0.90 819	0.67 829	1.07 840	1.83 848	1.06 837	1.45 834	1.30 827	1.07 838	0.84 825	0.78 830	0.74 834	0.53 836	0.86 833	0.75 834	0.69 829	0.62 825

Venus	0.91 820	0.81 824	0.65 794	0.94 830	0.69 826	0.90 819	0.67 829	1.07 840	1.83 848	1.06 837	1.45 834	1.30 827	1.07 838	0.84 825	0.78 830	0.74 834	0.53 836	0.86 833	0.75 834	0.69 829	0.62 825

TorneroNet	0.82 817	0.74 820	0.81 818	0.84 823	0.63 823	0.99 824	0.63 825	0.96 830	1.16 832	0.80 820	1.11 826	1.36 831	0.86 830	0.93 834	0.80 832	0.56 823	0.49 830	0.78 832	0.66 831	0.73 834	0.63 827

Dean	0.87 819	0.86 828	0.79 816	0.81 822	0.56 815	0.90 819	0.63 825	1.15 846	1.73 846	1.15 840	1.15 829	1.31 829	0.99 836	0.81 823	0.81 833	0.57 824	0.56 840	0.77 831	0.64 827	0.66 825	0.58 819

KSHMR	1.09 826	1.17 834	0.88 820	1.25 838	1.00 836	0.99 824	0.96 839	1.13 844	1.37 837	1.16 841	1.29 833	1.41 833	0.96 835	1.01 837	0.92 834	1.03 847	1.08 851	1.20 842	1.03 842	1.01 839	0.97 836

UNDER WATER-64	0.95 822	0.94 829	1.43 833	0.87 827	0.56 815	1.18 831	0.87 837	0.77 820	0.94 826	1.04 835	0.85 813	1.58 837	1.21 843	0.94 835	0.96 835	0.87 839	0.57 841	1.03 839	0.88 839	0.78 835	0.73 831

UNDER WATER	0.97 823	0.97 831	1.42 832	0.99 832	0.70 829	1.12 830	0.84 836	0.80 821	1.08 830	1.01 834	0.90 815	1.55 836	1.22 844	1.03 838	1.00 836	0.78 837	0.53 836	1.02 838	0.87 838	0.80 836	0.74 832

JetBlue	0.71 807	0.45 804	1.14 829	0.51 807	0.47 808	2.02 836	0.64 827	0.75 819	0.70 805	0.69 808	0.77 808	1.22 826	0.83 828	1.03 838	1.01 837	0.40 813	0.28 812	0.33 806	0.33 807	0.30 805	0.34 805

MADNet+	0.75 813	0.71 818	3.70 841	0.66 815	0.41 804	0.98 823	0.97 840	0.69 817	0.73 811	0.52 784	0.57 781	0.64 791	0.68 818	0.86 828	1.01 837	0.34 810	0.36 820	0.28 801	0.23 790	0.36 811	0.31 802

Light2-Stereo	26.76 876	1.12 833	17.52 867	8.77 849	1.53 838	1.46 835	0.22 699	1.76 849	0.88 824	24.83 883	3.04 849	5.14 849	1.60 845	104.29 888	1.53 839	11.90 869	0.49 830	160.20 889	140.43 888	19.43 880	29.13 880

DPSimNet_ROB	1.11 827	1.23 836	0.78 813	1.13 835	0.88 835	1.10 829	1.13 841	1.16 847	1.23 834	1.43 844	1.02 821	1.41 833	1.10 841	0.90 833	1.60 840	1.46 853	0.51 835	1.21 843	1.03 842	0.90 837	1.01 838

HanzoNet	1.29 828	1.26 837	1.19 830	1.12 834	0.85 833	1.02 827	0.83 835	1.03 835	1.48 842	1.64 845	1.61 836	2.50 842	1.72 846	1.61 842	1.61 841	1.26 851	0.80 850	1.31 844	1.01 841	1.02 840	0.86 835

LRCNet_RVC	10.62 857	13.42 866	7.30 849	18.92 865	2.07 841	0.33 751	0.30 788	5.59 858	0.48 748	13.03 868	17.94 868	8.87 861	5.65 856	4.79 854	1.89 842	23.51 884	2.73 859	27.55 886	25.71 885	16.07 878	16.33 873

zzzz4	3.62 839	5.55 857	4.00 847	12.27 860	11.85 859	4.49 838	3.91 849	1.10 843	0.42 725	0.85 824	2.01 840	6.20 852	0.44 787	3.00 846	2.25 843	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 850

noway1	3.62 839	5.55 857	3.97 845	12.27 860	11.85 859	4.50 839	3.92 851	1.09 842	0.42 725	0.85 824	2.01 840	6.22 853	0.44 787	3.00 846	2.25 843	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 850

Selective-IGEV-i1pa	2.80 835	3.51 845	0.67 802	0.28 763	0.14 699	10.22 852	0.43 811	4.36 854	3.63 851	3.53 853	6.92 853	3.47 845	1.97 847	13.41 868	2.26 845	0.36 811	0.15 762	0.13 707	0.10 656	0.15 748	0.35 807

noway4	3.64 841	5.53 856	3.97 845	12.24 857	11.84 856	4.58 842	3.96 853	1.14 845	0.45 743	0.82 821	2.01 840	6.19 851	0.43 786	3.04 848	2.29 846	0.94 843	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.75 859	3.71 854

MADNet++	1.95 833	1.75 839	1.59 834	1.82 840	1.69 840	2.33 837	1.40 846	2.35 853	2.09 850	2.57 852	2.36 847	2.24 841	2.17 848	2.28 843	2.34 847	1.87 854	1.66 854	1.54 846	1.34 845	1.92 844	1.77 843

TCMNet-wrong-test	3.67 843	5.48 855	3.89 844	12.18 856	11.75 855	4.65 843	3.88 848	1.06 838	0.72 807	1.09 839	2.15 845	6.30 854	0.53 800	3.43 851	2.36 848	0.89 840	0.20 791	1.87 848	1.69 848	5.57 854	3.62 849

JetRed	1.62 829	1.46 838	2.98 836	0.92 829	1.21 837	4.99 844	1.53 847	1.27 848	1.39 838	1.83 846	1.74 837	1.60 838	0.95 834	1.41 841	2.45 849	0.90 841	1.60 853	0.93 836	0.90 840	1.35 842	0.99 837

noway2	3.60 838	5.21 853	3.74 842	12.26 858	11.84 856	4.51 840	3.91 849	1.00 834	0.48 748	0.89 828	1.98 838	6.35 856	0.41 780	2.90 845	2.47 850	0.93 842	0.13 740	1.92 850	1.77 853	5.66 855	3.67 850

noway3	3.64 841	5.28 854	3.79 843	12.26 858	11.84 856	4.53 841	3.92 851	1.06 838	0.48 748	0.88 827	1.98 838	6.32 855	0.46 793	3.32 849	2.57 851	0.95 846	0.15 762	1.93 851	1.76 849	5.67 856	3.69 853

ASD4	3.54 837	3.38 844	2.05 835	1.72 839	2.51 842	9.03 851	17.71 859	2.25 852	5.51 855	2.46 851	2.81 848	2.03 839	3.36 854	2.73 844	5.06 852	1.22 848	1.34 852	1.13 840	1.33 844	1.68 843	1.49 842

ply	1.66 830	0.65 815	0.35 743	0.53 809	0.59 819	0.49 784	0.44 813	1.80 850	0.64 796	0.31 735	2.01 840	2.59 843	3.25 852	3.70 852	5.39 853	1.22 848	0.79 848	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

xbf	2.24 834	0.55 807	0.35 743	0.53 809	0.59 819	5.07 845	5.51 854	1.80 850	0.64 796	2.25 848	2.01 840	2.59 843	3.25 852	3.70 852	5.39 853	1.22 848	0.79 848	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

PML	8.91 852	9.34 865	6.13 848	5.35 845	6.41 846	14.99 856	23.38 866	5.27 855	6.83 856	18.04 872	28.19 882	7.67 859	6.83 857	7.85 858	5.75 855	5.35 861	1.83 855	5.95 867	1.93 854	8.64 865	2.52 845

tt	4.67 844	0.06 156	3.55 840	2.02 841	1.55 839	10.25 853	16.71 858	8.91 863	5.03 854	1.31 843	0.94 818	4.71 846	4.76 855	3.33 850	5.87 856	6.06 862	10.30 869	1.88 849	2.11 855	2.75 846	1.21 841

Selective-IGEV-i16pa	18.58 863	3.30 843	1.09 827	0.21 669	0.18 755	103.68 882	0.28 769	19.87 874	40.73 883	4.16 854	56.45 887	8.07 860	2.59 849	123.95 889	5.89 857	0.18 773	0.12 725	0.09 586	0.12 713	0.12 689	0.51 816

USTest	6.22 845	2.73 842	3.00 837	6.57 848	7.29 847	14.37 855	21.57 860	7.00 862	9.56 860	5.34 858	6.10 852	5.72 850	7.64 858	6.41 857	6.96 858	1.97 855	3.42 860	1.64 847	2.15 856	2.66 845	2.36 844

xxxxx1	7.79 846	5.02 850	7.31 850	3.12 842	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 865	3.77 847	3.06 846

tt_ll	7.79 846	5.02 850	7.31 850	3.12 842	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 865	3.77 847	3.06 846

ff	7.79 846	5.02 850	7.31 850	3.12 842	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 865	3.77 847	3.06 846

DPSMNet_ROB	8.06 850	4.48 846	8.63 859	5.37 847	10.74 850	8.32 849	22.98 865	5.46 856	13.36 865	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.53 856	12.58 862	3.80 860	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 858

DGTPSM_ROB	8.06 850	4.48 846	8.63 859	5.35 845	10.72 849	8.32 849	22.97 864	5.46 856	13.35 864	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.52 855	12.58 862	3.79 859	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 858

Anonymous_1	10.96 858	7.92 859	7.46 853	10.33 852	10.06 848	18.65 863	26.34 869	11.06 866	13.44 866	9.40 862	10.05 861	9.67 867	11.23 866	10.73 862	12.72 864	6.42 863	8.38 865	5.77 864	10.61 864	12.12 866	6.77 855

iinet-test	10.48 855	8.09 860	7.54 854	10.26 850	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 856

IINet	10.48 855	8.09 860	7.54 854	10.26 850	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 856

DPSM_ROB	11.15 859	8.58 862	8.00 856	10.88 853	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 860

DPSM	11.15 859	8.58 862	8.00 856	10.88 853	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 860

real-time stereo	11.43 861	8.99 864	8.31 858	11.33 855	12.02 861	19.46 866	27.13 872	12.28 871	14.25 871	10.57 867	11.11 864	10.56 870	12.04 869	11.92 867	14.08 869	7.07 868	8.88 868	6.10 868	7.09 863	7.74 864	7.65 862

HaxPig	15.71 862	18.52 877	19.18 872	16.89 864	15.89 864	7.73 848	7.60 855	13.31 872	10.82 861	15.42 869	14.91 867	15.98 871	14.92 870	15.58 869	15.98 870	18.95 879	16.73 870	19.46 882	18.08 877	19.26 879	19.05 876

RSGM-EC	20.36 864	4.73 848	0.68 804	16.76 862	16.92 865	21.28 867	27.18 873	10.46 864	14.04 867	18.00 870	21.31 871	22.24 882	21.82 872	22.57 871	17.63 871	62.81 887	33.79 886	20.14 883	18.10 878	20.18 881	16.45 874

acva	20.36 864	4.73 848	0.68 804	16.76 862	16.92 865	21.28 867	27.18 873	10.46 864	14.04 867	18.00 870	21.31 871	22.24 882	21.82 872	22.57 871	17.63 871	62.81 887	33.79 886	20.14 883	18.10 878	20.18 881	16.45 874

MEDIAN_ROB	20.38 866	24.04 878	23.31 875	21.23 866	21.71 867	10.40 854	7.92 856	17.64 873	15.50 872	20.12 873	19.70 869	20.34 872	20.32 871	21.19 870	21.13 873	23.81 885	21.81 880	24.98 885	23.76 884	24.71 885	23.93 879

AVERAGE_ROB	24.90 875	29.20 881	28.14 878	24.89 875	24.64 875	17.75 860	11.12 857	21.45 875	19.93 873	25.12 884	24.46 881	25.12 884	25.46 883	24.69 882	22.83 874	29.76 886	27.13 885	28.97 887	27.95 886	29.91 886	29.47 881

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 883	24.62 884	28.45 879	20.77 880	21.70 873	21.54 881	24.04 881	24.44 881	27.14 875	14.13 877	17.71 878	11.84 875	14.07 874	14.70 875

FlowAnything	22.44 870	17.35 873	16.14 865	22.07 872	23.23 868	38.39 874	53.77 876	24.25 880	28.44 878	20.96 882	21.82 878	20.70 874	23.84 875	23.49 878	27.14 875	14.04 870	17.79 879	11.75 869	14.15 875	14.65 869	14.89 864

fast-reg	22.85 873	17.43 876	19.15 871	22.22 874	24.34 874	38.36 872	53.78 877	24.23 879	28.52 881	20.55 874	22.05 880	20.54 873	23.77 874	23.21 873	27.31 877	14.18 878	17.47 872	14.33 877	14.96 876	15.81 877	14.81 863

CasAABBNet	22.42 867	17.33 870	16.01 863	22.01 868	23.28 869	38.32 869	53.80 878	24.14 878	28.41 877	20.60 876	21.77 876	20.89 879	23.91 877	23.43 876	27.36 878	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.01 869	14.67 871	14.95 867

LSM0	22.87 874	17.28 869	18.96 869	22.19 873	29.04 876	38.42 876	53.71 875	24.28 881	28.31 874	20.78 881	21.00 870	21.43 880	24.16 882	23.50 879	27.39 879	14.09 876	17.38 871	11.84 875	14.04 872	14.73 876	14.89 864

Hybrid-DGEV	22.47 871	17.40 875	16.14 865	22.00 867	23.29 870	38.36 872	53.80 878	24.43 883	28.63 882	20.59 875	21.81 877	20.88 876	23.91 877	23.45 877	27.42 880	14.08 874	17.69 873	11.83 871	14.06 873	14.65 869	14.93 866

RAFT-FEzeroshot	22.43 868	17.33 870	15.98 861	22.02 869	23.31 871	38.34 870	53.82 880	24.05 876	28.39 875	20.61 877	21.76 874	20.88 876	23.92 879	23.41 874	27.42 880	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.02 870	14.69 872	14.97 868

RAFT-FE	22.43 868	17.33 870	15.98 861	22.02 869	23.31 871	38.34 870	53.82 880	24.05 876	28.39 875	20.61 877	21.76 874	20.88 876	23.92 879	23.41 874	27.42 880	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.02 870	14.69 872	14.97 868

Selective-RAFT-Error	22.47 871	17.37 874	16.09 864	22.06 871	23.34 873	38.39 874	53.83 882	24.29 882	28.47 880	20.74 879	21.83 879	20.81 875	23.90 876	23.54 880	27.53 883	14.08 874	17.69 873	11.82 870	14.00 868	14.69 872	15.00 870

zzzz2	33.88 879	26.18 879	24.44 876	33.40 876	35.10 877	58.13 877	81.44 886	37.02 888	42.64 885	31.75 887	33.25 885	31.23 887	35.81 884	34.90 883	40.56 884	21.21 882	26.75 881	18.05 880	21.21 882	22.06 883	22.50 877

noway5	33.88 879	26.18 879	24.44 876	33.40 876	35.10 877	58.13 877	81.44 886	37.02 888	42.64 885	31.75 887	33.25 885	31.23 887	35.81 884	34.90 883	40.56 884	21.21 882	26.75 881	18.05 880	21.21 882	22.06 883	22.50 877

zzzzzz3	32.30 877	13.60 867	18.91 868	39.10 878	40.27 879	58.35 879	74.04 885	33.28 886	42.63 884	31.37 885	33.03 883	30.65 885	36.33 886	37.51 885	43.96 886	20.73 880	26.80 883	16.52 878	20.79 880	12.34 867	15.78 871

zzz1	32.32 878	13.62 868	19.04 870	39.10 878	40.27 879	58.39 880	73.98 884	33.31 887	42.69 887	31.39 886	33.04 884	30.66 886	36.33 886	37.52 886	43.96 886	20.74 881	26.81 884	16.53 879	20.80 881	12.35 868	15.78 871

test_example2	98.32 881	94.13 882	45.89 879	96.35 880	109.85 881	88.61 881	95.45 888	25.75 885	94.37 888	130.00 890	126.06 889	58.17 889	74.63 888	88.51 887	79.96 888	150.23 889	221.02 888	77.62 888	99.10 887	113.75 889	96.94 882

ccccc	245.47 882	285.66 883	306.18 882	368.85 883	370.60 882	123.16 883	145.33 889	115.05 890	110.08 889	126.68 889	110.87 888	122.83 890	165.88 889	252.94 890	276.56 889	384.56 890	353.86 889	254.69 890	223.00 889	425.87 890	386.83 883

PatchMatch		0.16 708		0.19 555		0.30 738		0.41 761		0.55 790		0.64 791		0.40 784		0.15 738		0.15 734		0.12 689

Low-res two-view benchmark