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

VIP-Stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.12 411	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.03 1	0.02 1

vfm_20000	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

vfmstereo	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

L4000	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.11 350	0.18 615	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.07 11	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.17 561	0.13 183	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.16 510	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

tt7	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 13	0.08 456	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.08 39	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

MGW-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GFORCE	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.20 642	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.08 39	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 13	0.08 456	0.05 2	0.20 642	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

F5.5	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.19 566	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

F8.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_9	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_8	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.19 566	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_4.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_4	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.12 135	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

test410_97500	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Codiref-stereo	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.24 740	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 254	0.13 692	0.12 402	0.24 740	0.16 756	0.25 726	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.21 479	0.17 436	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.03 1	0.03 2

anonymous	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.05 7	0.13 246	0.10 64	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.07 11	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

Weightmod_eth	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.07 496	0.04 64	0.03 2

testmc14	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.08 19	0.08 58	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Weightmod	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

quiztm	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.14 226	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

monster-pro	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

canet-new	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.12 135	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

bcnet-new	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

LWStereo	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

LMStereo	0.07 13	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.11 98	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

ARStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.11 98	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

FCBStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

PSGStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TOTStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.14 226	0.12 234	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.13 183	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.11 346	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 145	0.06 164	0.17 629	0.15 151	0.06 68	0.06 20	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.08 202	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

DispViT+	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.11 96	0.18 405	0.16 404	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.14 226	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.07 496	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.06 14	0.04 1	0.07 119	0.10 359	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	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
MonStereo	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

asda	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.10 51	0.16 324	0.10 149	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

asd	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

qwe	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.18 405	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

depthmonostereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.11 466	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

DVStereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.14 226	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5w_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5_new	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.5w	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.07 56	0.09 29	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.06 1	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

2w_stereo	0.08 145	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.16 324	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.18 615	0.15 277	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

AIO_rvc	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

AIO_test	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo++	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.14 521	0.12 153	0.11 98	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.18 470	0.08 202	0.10 287	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

MonSter	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.03 2

ours_stereo	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

WCG-NET	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.13 183	0.13 291	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

RSM++	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

RSM	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

CASnet	0.09 254	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.10 657	0.08 584	0.05 241	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

test_4	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.22 722	0.15 277	0.17 436	0.12 414	0.18 513	0.12 421	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

AFF-stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.09 109	0.10 320	0.12 370	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

ww1	0.10 343	0.08 456	0.07 34	0.19 566	0.12 670	0.12 411	0.24 750	0.04 1	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.07 180	0.12 502	0.07 11	0.14 561	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.04 64	0.04 105

AROF-Stereo_1	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

AROF-StereoT2	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.25 758	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.23 532	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

AROF-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_500_lr5e5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_1k_lr1e5	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.23 730	0.10 569	0.12 411	0.15 429	0.16 324	0.08 58	0.11 362	0.14 414	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 701	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf4	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.24 740	0.10 569	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

arf3	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.24 740	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.22 507	0.09 109	0.13 456	0.16 457	0.13 457	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.08 533	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

arf2	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.30 794	0.11 630	0.12 411	0.15 429	0.27 621	0.12 234	0.15 517	0.16 457	0.17 554	0.12 502	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.04 30	0.13 727	0.08 584	0.08 564	0.04 105

valid	0.10 343	0.19 764	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.07 16	0.15 761	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.04 105

ww3	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.08 19	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww2	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGE	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.20 642	0.05 5	0.05 7	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

FETCStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

FETStereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CEFStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.15 429	0.09 39	0.08 58	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CGFBStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.06 14	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

MGW-Stereo-1	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.08 19	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.11 273	0.10 287	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single Stereo	0.09 254	0.10 615	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.24 577	0.12 414	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.10 652	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.09 632	0.04 105

WiStereo	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single-S	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.05 7	0.15 429	0.08 19	0.13 291	0.07 129	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

tt3	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.09 29	0.11 98	0.05 6	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt4	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.14 226	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt5	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.11 98	0.06 14	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

tt6	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

TYNG	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CR-Stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.05 1	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.05 1	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

100	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.05 7	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

300	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

F4.4	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.15 277	0.04 2	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.6	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.06 7	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

F7	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.05 6	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_5	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.04 2	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

FORCE_6	0.07 13	0.07 311	0.04 1	0.18 478	0.05 5	0.09 203	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

NBS	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.05 2	0.07 35	0.06 51	0.09 241	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

rgla	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test1013	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LACA_dic	0.07 13	0.10 615	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GEAR-Net	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DF_test	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.08 305	0.04 3	0.13 246	0.08 19	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

small-0shot	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.08 58	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

S0	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.20 642	0.07 193	0.18 623	0.23 735	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.10 287	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.09 604	0.10 719	0.14 742	0.14 753	0.05 241	0.04 105

S	0.12 489	0.08 456	0.09 187	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.19 657	0.17 369	0.16 404	0.13 456	0.11 346	0.13 457	0.10 425	0.11 273	0.13 514	0.09 604	0.07 621	0.13 727	0.15 775	0.06 395	0.04 105

SE	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.11 350	0.11 96	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.16 457	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.04 105

SMOE	0.10 343	0.08 456	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.13 291	0.11 362	0.13 394	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.06 395	0.04 105

CAR	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MSE-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

PointNet	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

TS12	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.21 681	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.11 98	0.09 109	0.10 320	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.09 85	0.12 462	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

DF	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CR7Stereo	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

BARStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

MUNStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.09 109	0.09 264	0.08 199	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

RMAStereo	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ATMStereo	0.08 145	0.09 550	0.07 34	0.20 642	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.12 135	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

ACMStereo	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.15 361	0.06 51	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

KABStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.16 324	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

KMOStereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.12 135	0.11 188	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 145	0.06 164	0.15 559	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.13 246	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.14 328	0.13 183	0.16 404	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.08 202	0.13 394	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.15 277	0.14 329	0.08 202	0.11 346	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

PipStereo	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.14 226	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Foundation-i1a	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.05 5	0.13 480	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.11 346	0.11 396	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DepthFocus	0.08 145	0.04 3	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.05 6	0.09 264	0.05 8	0.07 180	0.04 1	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LACA2	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.11 98	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

LACA1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.10 64	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Test_v1	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.15 277	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

gcap_with_dpt	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.13 291	0.08 202	0.12 370	0.04 1	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Hybrid-DGEV-03	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.08 305	0.16 580	0.14 328	0.15 277	0.14 329	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

BLMT-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.07 11	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

Pro-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DStereoRT	0.16 631	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.28 644	0.22 548	0.12 414	0.20 537	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.96 861	0.09 634	0.05 241	0.04 105

BStereo	0.08 145	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.07 56	0.09 29	0.15 277	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 96	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105
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
Anonymus123	0.09 254	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.11 350	0.09 29	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

WQFJX1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

NLMM1	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.22 701	0.10 569	0.12 411	0.20 684	0.18 405	0.20 515	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

MonSter++	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

HiDET	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LCMNet	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

CSFM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.06 14	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DLNR-FE	10.43 878	1.83 865	19.53 898	120.75 905	13.06 886	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	52.01 912	0.04 105

Zero-FE251	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Replicate-Monster	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.13 183	0.13 291	0.05 2	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

AdaDepth	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.09 39	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

water-stereo	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.08 259	0.09 371	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

2.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.15 361	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

2.75w_new	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.18 405	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

1w_stereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

IGEV	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.10 149	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

xyz-stereo	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.15 151	0.05 5	0.20 664	0.15 429	0.17 369	0.31 665	0.15 517	0.29 677	0.26 680	0.16 619	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo_L1	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.07 35	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 39	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.08 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 13	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.04 3	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

LG-Stereo	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.17 561	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

MM-Stereo_test3	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.19 657	0.24 559	0.19 490	0.06 51	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

MM-Stereo_test1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.18 615	0.21 479	0.20 515	0.09 264	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

HART	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GREAT-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.04 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.22 701	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.04 105

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.12 9	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.06 3	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

StereoAnything_RVC	0.07 13	0.15 720	0.17 629	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

HUF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GIP-stereo	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DEFOM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.07 11	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

SMoEStereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.13 291	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

tg	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.20 451	0.12 234	0.08 202	0.11 346	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

dual_stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.05 7	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

GCAP-BAT	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

IGEV-Stereo++	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.04 3	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

RAStereo	0.10 343	0.09 550	0.08 96	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.15 277	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

AIO-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

WCG-NET（raft）	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RAFT-Stereo-weight	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.19 437	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

gcap-zeroshot	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

test_for_model	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

MoCha-V2	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.20 642	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

IGEV++	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AE-Stereo	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.19 490	0.09 264	0.14 414	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

MaDis-Stereo	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.10 51	0.16 324	0.16 404	0.09 264	0.11 346	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

MSKI-zero shot	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.13 291	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

DLNR_Zeroshot_test	10.40 877	1.82 864	19.49 897	120.77 906	13.11 887	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	51.54 911	0.04 105

testlalala	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

AEACV	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.13 696	0.14 521	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HH	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HanStereo	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CAS	0.08 145	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

EGLCR-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.11 98	0.16 404	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DCRE	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.16 261	0.11 630	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.11 362	0.18 513	0.10 359	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.04 105

MC-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.12 370	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

RCA-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.18 405	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

ADStereo(finetuned)	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.12 502	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

raft_robust	0.13 517	0.10 615	0.07 34	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.24 750	0.28 644	0.33 682	0.20 642	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

RAFT_CTSACE	0.12 489	0.09 550	0.10 271	0.22 701	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.18 405	0.16 404	0.20 642	0.27 650	0.13 457	0.07 226	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

SA	0.12 489	0.09 550	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.23 532	0.18 470	0.17 569	0.27 650	0.14 482	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.05 241	0.04 105

IPLG	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.20 451	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.07 180	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

MIPNet	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.24 577	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

IPLGR	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.21 479	0.24 577	0.11 362	0.12 370	0.11 396	0.08 311	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

GMOStereo	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

error version	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-v	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-3	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_1	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_3	0.10 343	0.09 550	0.10 271	0.20 642	0.08 305	0.13 480	0.26 780	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

TRStereo	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.12 670	0.10 284	0.13 246	0.18 405	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

STrans-v2	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.11 188	0.11 362	0.15 442	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

OMP-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.13 456	0.14 414	0.11 396	0.12 502	0.11 273	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

IIG-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.12 153	0.22 507	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.11 396	0.12 502	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

CroCo-Stereo	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.15 277	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.07 16	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 793	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

cross-raft	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.11 350	0.25 769	0.13 183	0.15 361	0.08 202	0.11 346	0.12 421	0.10 425	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test-1	0.10 343	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.24 750	0.14 226	0.18 470	0.09 264	0.07 119	0.09 315	0.08 311	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

iRaftStereo_RVC	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.12 234	0.09 264	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

CREStereo++_RVC	0.08 145	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.14 414	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105
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
s12784h	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.05 5	0.16 580	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.11 396	0.11 466	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RALAANet	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.13 394	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

XX-Stereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.12 153	0.20 451	0.10 149	0.10 320	0.14 414	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

DCANet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ARAFT	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.13 394	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.04 105

EAI-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.16 324	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CFNet-RSSM	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.16 324	0.17 436	0.08 202	0.12 370	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Gwc-CoAtRS	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.08 202	0.10 287	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MLCV	0.12 489	0.07 311	0.16 596	0.18 478	0.06 68	0.15 548	0.17 561	0.19 437	0.21 533	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AROF-Stereo-S	0.10 343	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.19 437	0.12 234	0.11 362	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.05 285

arf1	0.15 603	0.16 729	0.14 507	0.34 808	0.11 630	0.13 480	0.17 561	0.29 661	0.14 329	0.15 517	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.16 564	0.12 462	0.12 712	0.05 372	0.17 775	0.08 584	0.11 691	0.05 285

AROF2	0.15 603	0.13 692	0.16 596	0.32 801	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.28 644	0.14 329	0.19 618	0.14 414	0.22 628	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.14 755	0.04 30	0.27 814	0.07 496	0.12 712	0.05 285

CMRA-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.16 457	0.13 457	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

StereoNetSlim22	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.06 20	0.14 328	0.16 324	0.07 35	0.12 414	0.07 119	0.10 359	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

StereoNetSlim	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.15 361	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

test_c	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.05 285

G4	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.24 740	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.21 479	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.10 359	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

ACC-I	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.09 39	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

ACC	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.11 98	0.14 329	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

GIO	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

E$^{3}$Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLLLL	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLL	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

low	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

Last	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.13 183	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

DDDD	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.15 277	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

TT111	0.08 145	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

EE1	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.07 56	0.10 51	0.16 324	0.12 234	0.08 202	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

AnonStereo	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.19 437	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

zzzzzzz1	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.21 681	0.10 569	0.12 411	0.18 615	0.22 507	0.20 515	0.13 456	0.12 370	0.08 259	0.08 311	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

noway7	0.10 343	0.07 311	0.13 466	0.20 642	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.28 644	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.07 180	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

monster_256*512	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.21 681	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.12 414	0.12 370	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.21 681	0.09 445	0.08 124	0.11 96	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.10 287	0.05 5	0.06 85	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.19 566	0.07 193	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.07 488	0.05 285

over-6	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.10 284	0.09 29	0.17 369	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.05 285

over v1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.05 6	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-8	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.06 4	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

SME	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.20 664	0.13 246	0.21 479	0.17 436	0.12 414	0.13 394	0.10 359	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.06 395	0.05 285

PhaseNet	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.09 315	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

derf	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.05 2	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm2	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

qqai	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.05 285

MGA	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

LiteMatch*	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

Foundation-i1	0.09 254	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.16 324	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

Selective-IGEV-i1	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.16 510	0.22 507	0.30 657	0.16 548	0.17 484	0.16 529	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GeoVLM	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

Hybrid-DGEV-2	0.11 403	0.06 164	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.09 203	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.12 502	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

WQFJA1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 642	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

WQFJX	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.21 681	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.12 414	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

NLMM	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 642	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

NLSM1	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.10 287	0.06 62	0.10 425	0.10 178	0.11 387	0.07 436	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

NLCSM	0.11 403	0.09 550	0.09 187	0.23 730	0.11 630	0.12 411	0.19 657	0.18 405	0.18 470	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.05 285

GEAStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GSStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GS-Stereo							0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

gasm-f	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

FE-Mocha	0.09 254	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

IGEV-FE	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DDF-Stereo	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.14 329	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

Monster-pub-mixall	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.09 29	0.11 98	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.05 7	0.14 328	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

GASTEREO	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.07 56	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

MSCF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

z-ln-s-r	0.17 653	0.10 615	0.40 779	0.19 566	0.08 305	0.17 604	0.18 615	0.22 507	0.33 682	0.18 599	0.40 753	0.22 628	0.17 643	0.20 669	0.23 714	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.05 285

xyz-stereo-finetune	0.11 403	0.08 456	0.13 466	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.19 657	0.17 369	0.19 490	0.12 414	0.14 414	0.15 513	0.10 425	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.04 2	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

LG-G_1	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

LG-G	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

DFGA-Net	0.13 517	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.13 246	0.22 507	0.25 600	0.16 548	0.16 457	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

Reg-Stereo(zero)	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.12 411	0.11 96	0.15 277	0.10 149	0.12 414	0.09 241	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

SCV_C0	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

AIO-test2	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.23 730	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.23 532	0.23 560	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.09 634	0.05 241	0.05 285

fffft	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.07 119	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285
1: 1. 1
999	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.08 199	0.08 259	0.08 311	0.16 564	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

fffy	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.17 561	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

UGAM	0.13 517	0.10 615	0.09 187	0.22 701	0.08 305	0.12 411	0.20 684	0.17 369	0.23 560	0.21 658	0.16 457	0.13 457	0.13 547	0.19 643	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.13 727	0.11 715	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0083	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.26 614	0.11 362	0.14 414	0.13 457	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0081	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0082	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

Occ-G	0.08 145	0.05 59	0.06 16	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.13 183	0.15 361	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

Pointernet	0.09 254	0.04 3	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.10 51	0.15 277	0.17 436	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

U	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.17 436	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

rvit_stereo_0080	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 254	0.10 615	0.31 749	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.11 273	0.07 16	0.12 712	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

rvit_stereo_ft	0.12 489	0.07 311	0.13 466	0.19 566	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.16 324	0.16 404	0.12 414	0.13 394	0.15 513	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

trnet	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

H2IRNET	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.18 478	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.10 359	0.10 425	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.05 285

MGS-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

CoDeX	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.23 532	0.27 624	0.13 456	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

whm_eth	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

IGEV_Zeroshot_test	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

StereoVision	0.13 517	0.12 663	0.09 187	0.24 740	0.10 569	0.15 548	0.21 708	0.21 479	0.20 515	0.12 414	0.24 595	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.10 287	0.09 604	0.11 733	0.12 712	0.12 737	0.06 395	0.05 285

UniTT-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

MIM_Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.12 153	0.20 451	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.09 315	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

GCAP-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.07 5	0.13 183	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

Any-RAFT	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

RAFT-Test	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LL-Strereo2	0.10 343	0.10 615	0.15 559	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.09 29	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.16 564	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.06 395	0.05 285

LL-Strereo	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.20 642	0.10 569	0.11 350	0.18 615	0.32 702	0.24 577	0.15 517	0.15 442	0.14 482	0.13 547	0.19 643	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.04 64	0.05 285

4D-IteraStereo	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.03 1	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.05 285

anonymousdsp2	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

LoS	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.14 521	0.11 96	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 145	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.11 396	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

Selective-RAFT	0.11 403	0.10 615	0.11 347	0.21 681	0.08 305	0.16 580	0.13 246	0.20 451	0.22 548	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

CroCo-Stereo Lap2	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.22 701	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

TestStereo1	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 803	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DCANet-4	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.13 456	0.16 457	0.09 315	0.14 572	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

fff	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

SA-5K	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 803	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

Sa-1000	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.14 521	0.22 722	0.22 507	0.18 470	0.15 517	0.20 537	0.17 554	0.11 466	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.05 241	0.05 285

iRaft-Stereo_20w	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.18 405	0.10 149	0.11 362	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GLC_STEREO	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.24 577	0.12 414	0.13 394	0.12 421	0.08 311	0.18 626	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

CrosDoStereo	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

AAGNet	0.11 403	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.18 405	0.13 291	0.16 548	0.21 561	0.13 457	0.14 572	0.11 273	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

TransformOpticalFlow	0.10 343	0.08 456	0.13 466	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.19 437	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.11 396	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DeepStereo_LL	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

DEmStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.14 86	0.10 569	0.16 580	0.15 429	0.16 324	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.13 457	0.14 572	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

SST-Stereo	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.11 188	0.15 517	0.17 484	0.13 457	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

THIR-Stereo	0.12 489	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.17 369	0.25 600	0.16 548	0.24 595	0.14 482	0.12 502	0.12 384	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

RAFT_R40	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.16 404	0.14 486	0.18 513	0.15 513	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

DRaft	0.12 489	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.14 521	0.17 561	0.21 479	0.30 657	0.17 569	0.28 664	0.10 359	0.15 590	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

PFNet	0.12 489	0.06 164	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.26 598	0.20 515	0.16 548	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

RAFT-345	0.11 403	0.07 311	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.11 362	0.36 726	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.05 285

AnonymousM	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.14 329	0.13 456	0.11 346	0.09 315	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.24 750	0.20 451	0.19 490	0.21 658	0.21 561	0.17 554	0.12 502	0.16 564	0.09 160	0.06 230	0.07 621	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.05 285

TestStereo	0.13 517	0.14 707	0.11 347	0.23 730	0.08 305	0.15 548	0.21 708	0.20 451	0.23 560	0.14 486	0.24 595	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.05 285

raft+_RVC	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.11 96	0.24 559	0.20 515	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.12 384	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

TANstereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.15 277	0.19 490	0.11 362	0.15 442	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

XX-TBD	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.07 193	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

raftrobust	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.10 51	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

csc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

cscssc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

111	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.23 560	0.11 362	0.12 370	0.14 482	0.11 466	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

R-Stereo Train	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.06 68	0.11 350	0.10 51	0.18 405	0.18 470	0.13 456	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.06 395	0.05 285
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.13 517	0.10 615	0.18 655	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.20 451	0.26 614	0.15 517	0.23 582	0.15 513	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

AROF3	0.15 603	0.16 729	0.19 667	0.32 801	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.27 621	0.19 490	0.16 548	0.12 370	0.19 586	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.14 755	0.04 30	0.32 829	0.07 496	0.10 666	0.06 418

G3	0.13 517	0.14 707	0.12 402	0.32 801	0.13 696	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.08 58	0.14 486	0.12 370	0.19 586	0.09 371	0.15 525	0.13 514	0.10 652	0.05 372	0.16 767	0.10 680	0.10 666	0.06 418

G2	0.11 403	0.11 644	0.11 347	0.24 740	0.11 630	0.13 480	0.15 429	0.24 559	0.12 234	0.10 320	0.12 370	0.11 396	0.09 371	0.14 493	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.11 691	0.05 261	0.07 488	0.06 418

GOStereo-base	0.14 556	0.16 729	0.14 507	0.31 799	0.13 696	0.12 411	0.16 510	0.26 598	0.12 234	0.16 548	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.13 448	0.13 514	0.12 712	0.05 372	0.16 767	0.09 634	0.12 712	0.06 418

Anonymus	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.06 418

TestStereo_HLe17	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

TestStereo-Hl	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.15 548	0.14 328	0.20 451	0.17 436	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

IGEV_i1	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.19 648	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.18 599	0.18 513	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RT-Monster	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.17 369	0.18 470	0.13 456	0.10 287	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

LiteMatch	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.15 590	0.10 178	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Lsterematch	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.15 429	0.14 226	0.17 436	0.16 548	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.12 384	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

VMStereo-Base	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.15 442	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

WQFJA1++	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.14 86	0.07 193	0.11 350	0.11 96	0.11 98	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

252Zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.14 329	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.06 418

S2M2_XL	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.09 203	0.09 29	0.07 11	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.06 418
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.19 657	0.17 369	0.12 234	0.15 517	0.15 442	0.17 554	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.06 418

111111	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.05 7	0.10 51	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MLG-Stereo_test3	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

G2L-Stereo_test	0.14 556	0.07 311	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.16 510	0.30 677	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

LGtest1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.08 19	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

FLISNet	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CoSv	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

AIO-test1	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.23 730	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.21 479	0.14 329	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.03 1	0.06 418

IGEV-RUCA	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.10 284	0.12 153	0.10 64	0.12 234	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

tt45	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

PAM_32	0.09 254	0.05 59	0.17 629	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.14 493	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

PAM	0.10 343	0.05 59	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.16 510	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.09 241	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

rvit_0105_6	0.14 556	0.09 550	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.10 284	0.16 510	0.19 437	0.26 614	0.12 414	0.18 513	0.17 554	0.12 502	0.18 626	0.12 462	0.15 761	0.11 733	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_0105_5	0.14 556	0.09 550	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.23 735	0.24 559	0.27 624	0.14 486	0.15 442	0.18 570	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.14 755	0.11 733	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

rvit_0105_4	0.14 556	0.09 550	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.20 537	0.17 554	0.13 547	0.17 601	0.13 514	0.15 761	0.11 733	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_0105_3	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.25 769	0.25 579	0.29 647	0.15 517	0.17 484	0.20 600	0.13 547	0.17 601	0.14 561	0.13 740	0.11 733	0.12 712	0.14 753	0.07 488	0.06 418

UGAM-zero	0.09 254	0.05 59	0.15 559	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rvit_stereo_0081_aga	0.11 403	0.09 550	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.19 490	0.10 320	0.18 513	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.06 418

model_zeroshot	0.10 343	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.13 291	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

IGEV-Stereo+	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.04 3	0.09 29	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

DispNO	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.12 670	0.11 350	0.21 708	0.23 532	0.29 647	0.17 569	0.23 582	0.18 570	0.17 643	0.15 525	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.15 548	0.16 510	0.18 405	0.18 470	0.10 320	0.09 241	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.06 418

SMFormer	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

tta	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.06 418

qqq1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

fff1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

MyStereo07	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo06	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.19 437	0.12 234	0.12 414	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo05	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.27 621	0.35 703	0.17 569	0.14 414	0.15 513	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo04	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.29 661	0.38 724	0.17 569	0.14 414	0.16 529	0.10 425	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

cc1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

ff7	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEVStereo-DCA	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffff	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rrr	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.16 510	0.16 324	0.15 361	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffm	0.12 489	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

ff1	0.13 517	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

11t	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

tt1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.15 277	0.19 490	0.09 264	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

1111x	0.15 603	0.08 456	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.18 623	0.25 769	0.31 690	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.26 680	0.15 590	0.13 448	0.23 714	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

plain	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.13 291	0.13 456	0.15 442	0.09 315	0.12 502	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

anonymousdsp	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

anonymousa	0.13 517	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.17 561	0.19 437	0.29 647	0.15 517	0.24 595	0.15 513	0.14 572	0.14 493	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.05 241	0.06 418

ProNet	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.06 418

ccc-4	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

RAFT+CT+SA	0.13 517	0.11 644	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.28 793	0.22 507	0.22 548	0.15 517	0.26 641	0.10 359	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

IGEV-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 489	0.09 550	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.19 618	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.20 669	0.16 617	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.06 418

psmg	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.17 561	0.29 661	0.19 490	0.17 569	0.21 561	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CIPLG	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.11 346	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

dd	0.15 603	0.16 729	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.18 615	0.21 479	0.25 600	0.23 687	0.20 537	0.21 610	0.09 371	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.06 418

IPLGR_C	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ACRE	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

GwcNet-ADL	0.13 517	0.08 456	0.14 507	0.20 642	0.09 445	0.11 350	0.20 684	0.30 677	0.24 577	0.13 456	0.14 414	0.18 570	0.14 572	0.13 448	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.06 418

RAFT-RH_RVC	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.41 764	0.11 396	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.05 261	0.04 64	0.06 418

IRAFT_RVC	0.12 489	0.08 456	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.24 559	0.23 560	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

rafts_anoy	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.06 418

test_xeample3	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

GMStereo	0.13 517	0.14 707	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.20 451	0.24 577	0.16 548	0.17 484	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.28 644	0.27 624	0.14 486	0.17 484	0.12 421	0.13 547	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.06 418

delet	0.17 653	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.37 717	0.17 569	0.26 641	0.19 586	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.11 715	0.06 395	0.06 418

UNet	0.17 653	0.09 550	0.18 655	0.19 566	0.12 670	0.27 747	0.19 657	0.33 724	0.29 647	0.21 658	0.24 595	0.23 648	0.19 677	0.19 643	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.06 418

UPFNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.20 642	0.12 670	0.20 664	0.23 735	0.28 644	0.26 614	0.17 569	0.24 595	0.22 628	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.08 564	0.06 418

CREStereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.11 1	0.06 68	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.06 418
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
ac_64	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.18 478	0.10 569	0.22 693	0.18 615	0.24 559	0.21 533	0.18 599	0.24 595	0.29 707	0.18 660	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

ACVNet	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.13 29	0.12 670	0.14 521	0.20 684	0.22 507	0.33 682	0.17 569	0.26 641	0.21 610	0.16 619	0.17 601	0.21 692	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

acv_ft	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.19 566	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.25 579	0.33 682	0.19 618	0.26 641	0.21 610	0.17 643	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

cf-r	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.19 657	0.20 451	0.25 600	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.16 619	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.05 372	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

PMTNet	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.06 68	0.12 411	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.09 264	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.13 448	0.10 287	0.15 761	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.07 488	0.06 418

DIP-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.09 29	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 489	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.07 193	0.15 548	0.07 5	0.22 507	0.18 470	0.16 548	0.19 524	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RASNet	0.14 556	0.07 311	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.29 661	0.20 515	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

HSM-Net_RVC	0.14 556	0.08 456	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.15 429	0.27 621	0.29 647	0.19 618	0.21 561	0.29 707	0.14 572	0.17 601	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 603	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.18 623	0.09 29	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.24 595	0.24 654	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.06 418

AANet_RVC	0.16 631	0.10 615	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.18 623	0.19 657	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.35 721	0.21 610	0.21 696	0.22 700	0.16 617	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418

HSM	0.15 603	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.16 580	0.14 328	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.23 582	0.37 762	0.16 619	0.20 669	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

LE_ROB	0.50 819	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.24 714	0.16 510	0.22 507	1.81 871	4.63 879	0.67 813	0.47 798	0.44 811	0.20 669	0.29 772	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

DN-CSS_ROB	0.13 517	0.13 692	0.16 596	0.18 478	0.10 569	0.16 580	0.08 9	0.22 507	0.18 470	0.17 569	0.22 573	0.13 457	0.13 547	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

pmcnn	0.15 603	0.07 311	0.19 667	0.15 151	0.07 193	0.20 664	0.15 429	0.24 559	0.26 614	0.21 658	0.34 716	0.28 698	0.18 660	0.18 626	0.17 633	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MWDA-net	0.15 603	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.22 722	0.25 579	0.35 703	0.18 599	0.24 595	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

MEA-ACV	0.16 631	0.07 311	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.38 724	0.20 642	0.29 677	0.14 482	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.07 512

depth_test_26	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.07 119	0.08 259	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.07 512

ManiGeoR	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

HLf10	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

TestStereo_HL3	0.11 403	0.05 59	0.16 596	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.20 451	0.09 109	0.15 517	0.30 685	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

TestStereo_HL2	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.18 470	0.13 456	0.21 561	0.12 421	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

GGDA	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.14 328	0.19 437	0.19 490	0.13 456	0.20 537	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

RT-IGEV	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.24 559	0.27 624	0.16 548	0.17 484	0.17 554	0.10 425	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.07 512

G2L-Stereo	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.12 153	0.27 621	0.22 548	0.16 548	0.27 650	0.21 610	0.13 547	0.17 601	0.18 651	0.09 604	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

rvit_105_1	0.19 680	0.11 644	0.25 717	0.21 681	0.16 756	0.21 684	0.27 787	0.31 690	0.41 738	0.19 618	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.12 712	0.12 749	0.13 727	0.15 775	0.08 564	0.07 512

ACV-stereo	0.15 603	0.10 615	0.28 735	0.18 478	0.12 670	0.14 521	0.12 153	0.23 532	0.21 533	0.19 618	0.23 582	0.22 628	0.15 590	0.23 711	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

test_sample2	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.18 615	0.21 479	0.16 404	0.14 486	0.20 537	0.19 586	0.15 590	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_sample1	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.13 29	0.08 305	0.19 648	0.16 510	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.22 573	0.18 570	0.16 619	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ACVNet-DCA	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

xx1	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.16 529	0.16 619	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

1test111	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.15 525	0.16 617	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

mmm	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.09 445	0.17 604	0.18 615	0.21 479	0.15 361	0.15 517	0.23 582	0.21 610	0.16 619	0.16 564	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

11t1	0.12 489	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.17 604	0.15 429	0.18 405	0.15 361	0.15 517	0.15 442	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

MIF-Stereo (partial)	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.11 96	0.17 369	0.18 470	0.14 486	0.16 457	0.09 315	0.11 466	0.12 384	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.07 512

EKT-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.08 199	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

PCWNet_CMD	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 709	0.14 486	0.20 537	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

fast-acv-ft	0.18 667	0.11 644	0.19 667	0.19 566	0.12 670	0.24 714	0.21 708	0.25 579	0.34 694	0.22 674	0.34 716	0.27 688	0.20 690	0.21 687	0.23 714	0.09 604	0.09 694	0.08 512	0.10 680	0.08 564	0.07 512

CBFPSM	0.14 556	0.06 164	0.26 720	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.20 642	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.16 564	0.18 651	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.07 488	0.07 512

GASNet	0.22 714	0.23 785	0.33 758	0.26 765	0.17 772	0.26 737	0.16 510	0.44 801	0.42 749	0.27 724	0.24 595	0.30 717	0.15 590	0.27 735	0.18 651	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.16 781	0.07 512

gwcnet-sp	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

scenet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

CASS	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.23 730	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.17 569	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.14 493	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.09 632	0.07 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.15 548	0.14 328	0.19 437	0.13 291	0.11 362	0.17 484	0.13 457	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

ssnet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

qqq	0.13 517	0.09 550	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.15 517	0.19 524	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.16 617	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

x	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.19 524	0.19 586	0.17 643	0.18 626	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

BUS	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.22 701	0.10 569	0.19 648	0.14 328	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

IER	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.26 614	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.20 690	0.16 564	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_5	0.14 556	0.12 663	0.08 96	0.20 642	0.10 569	0.14 521	0.29 803	0.21 479	0.24 577	0.18 599	0.28 664	0.11 396	0.15 590	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

BSDual-CNN	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.22 701	0.10 569	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

hknet	0.15 603	0.11 644	0.13 466	0.22 701	0.11 630	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.25 600	0.17 569	0.22 573	0.22 628	0.18 660	0.17 601	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

CSP-Net	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.25 579	0.32 672	0.25 711	0.30 685	0.24 654	0.15 590	0.21 687	0.18 651	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

UDGNet	0.14 556	0.13 692	0.16 596	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.21 479	0.27 624	0.20 642	0.20 537	0.16 529	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.06 395	0.07 512

dad	0.17 653	0.20 772	0.20 681	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.18 615	0.21 479	0.28 640	0.30 753	0.24 595	0.29 707	0.13 547	0.19 643	0.16 617	0.18 797	0.09 694	0.11 691	0.09 634	0.11 691	0.07 512

DAS	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.16 564	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

SepStereo	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.25 727	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

PSMNet-ADL	0.15 603	0.12 663	0.13 466	0.22 701	0.09 445	0.13 480	0.20 684	0.26 598	0.23 560	0.18 599	0.20 537	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.17 633	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.11 715	0.08 564	0.07 512

ADLNet2	0.16 631	0.09 550	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.20 664	0.16 510	0.31 690	0.39 729	0.16 548	0.20 537	0.20 600	0.18 660	0.21 687	0.22 701	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.07 512

Patchmatch Stereo++	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.16 324	0.15 361	0.12 414	0.14 414	0.13 457	0.12 502	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.07 512

PSM-adaLoss	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo_v2	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

HUI-Stereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

iGMRVC	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

iRAFT	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

RAFT-IKP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ICVP	0.15 603	0.09 550	0.12 402	0.22 701	0.09 445	0.17 604	0.21 708	0.25 579	0.23 560	0.18 599	0.30 685	0.26 680	0.18 660	0.17 601	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.07 512

RALCasStereoNet	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.17 369	0.11 188	0.12 414	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

sCroCo_RVC	0.12 489	0.09 550	0.23 707	0.24 740	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.10 320	0.13 394	0.12 421	0.07 226	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.05 241	0.07 512

HCRNet	0.16 631	0.24 789	0.12 402	0.35 813	0.11 630	0.15 548	0.17 561	0.26 598	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

xxxx	0.15 603	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.23 709	0.18 615	0.31 690	0.19 490	0.14 486	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.26 752	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

test_xeample	0.15 603	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.21 684	0.20 684	0.28 644	0.20 515	0.16 548	0.29 677	0.19 586	0.16 619	0.15 525	0.26 752	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

MMNet	0.17 653	0.09 550	0.16 596	0.20 642	0.11 630	0.27 747	0.20 684	0.25 579	0.41 738	0.22 674	0.30 685	0.21 610	0.20 690	0.17 601	0.20 671	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

FENet	0.13 517	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.17 569	0.23 582	0.16 529	0.12 502	0.14 493	0.15 600	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

GANet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.17 561	0.22 507	0.21 533	0.17 569	0.24 595	0.23 648	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.10 652	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

PSMNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.24 559	0.24 577	0.16 548	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.06 542	0.09 603	0.12 737	0.08 564	0.07 512

GwcNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.20 684	0.21 479	0.27 624	0.18 599	0.27 650	0.22 628	0.16 619	0.14 493	0.15 600	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.07 488	0.07 512

MSMDNet	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 709	0.14 486	0.21 561	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

CVANet_RVC	0.18 667	0.10 615	0.14 507	0.21 681	0.10 569	0.18 623	0.17 561	0.34 734	0.33 682	0.22 674	0.31 694	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.17 633	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.09 632	0.07 512

ccs_rob	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

AdaStereo	0.15 603	0.11 644	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.20 664	0.11 96	0.32 702	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.13 547	0.19 643	0.14 561	0.12 712	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.09 632	0.07 512
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.20 642	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.26 598	0.23 560	0.26 718	0.40 753	0.22 628	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.07 512
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 680	0.11 644	0.20 681	0.22 701	0.10 569	0.22 693	0.22 722	0.39 775	0.37 717	0.24 697	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

StereoDRNet	0.18 667	0.11 644	0.17 629	0.22 701	0.11 630	0.21 684	0.22 722	0.37 763	0.33 682	0.24 697	0.28 664	0.30 717	0.19 677	0.20 669	0.20 671	0.09 604	0.08 655	0.11 691	0.09 634	0.09 632	0.07 512

DLCB_ROB	0.18 667	0.10 615	0.15 559	0.23 730	0.11 630	0.24 714	0.18 615	0.29 661	0.28 640	0.27 724	0.28 664	0.28 698	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.07 488	0.07 512

SCION-MonSter(vits)	0.14 556	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 621	0.41 738	0.05 2	0.33 711	0.14 482	0.16 619	0.20 669	0.19 664	0.08 533	0.06 542	0.17 775	0.15 775	0.07 488	0.08 585

MWSP-net	0.15 603	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.16 580	0.23 735	0.29 661	0.32 672	0.18 599	0.19 524	0.17 554	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.08 585

FAST (zero-shot)	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.13 696	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.05 241	0.08 585

HLF11	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.12 9	0.08 305	0.14 521	0.11 96	0.22 507	0.10 149	0.12 414	0.23 582	0.11 396	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

HLf8	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.11 1	0.08 305	0.15 548	0.12 153	0.22 507	0.15 361	0.13 456	0.17 484	0.12 421	0.10 425	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.08 564	0.08 585

Select-FE	0.11 403	0.06 164	0.20 681	0.15 151	0.11 630	0.11 350	0.13 246	0.21 479	0.18 470	0.09 264	0.11 346	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.06 395	0.08 585

coex_refinement	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.15 429	0.26 598	0.29 647	0.18 599	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.16 564	0.18 651	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.09 632	0.08 585

S2M2_L	0.09 254	0.08 456	0.11 347	0.13 29	0.10 569	0.08 124	0.06 1	0.10 64	0.10 149	0.10 320	0.09 241	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.13 740	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.10 666	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 517	0.11 644	0.12 402	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.15 429	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.16 619	0.14 493	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

ITSA-stereo	0.15 603	0.10 615	0.14 507	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.30 677	0.49 781	0.17 569	0.19 524	0.22 628	0.15 590	0.17 601	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.08 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 403	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.13 696	0.13 480	0.16 510	0.23 532	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.08 585

test_sample6	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.19 657	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.19 586	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample5	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample4	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.19 648	0.18 615	0.26 598	0.17 436	0.16 548	0.25 624	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

test_sample3	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.14 86	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.16 548	0.22 573	0.19 586	0.15 590	0.17 601	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.08 585

CAS++	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.24 559	0.14 329	0.11 362	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

mmx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

xxx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

GMStereo_Zeroshot	0.16 631	0.13 692	0.24 711	0.20 642	0.10 569	0.17 604	0.13 246	0.29 661	0.25 600	0.23 687	0.32 698	0.25 668	0.11 466	0.19 643	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.11 691	0.06 383	0.12 712	0.08 585

ToySt	0.17 653	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.11 630	0.16 580	0.25 769	0.24 559	0.33 682	0.19 618	0.24 595	0.26 680	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.07 436	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.09 632	0.08 585

riskmin	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.14 521	0.14 328	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.14 414	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.08 585

ssnet_v2	0.17 653	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.11 630	0.21 684	0.21 708	0.33 724	0.25 600	0.22 674	0.22 573	0.27 688	0.18 660	0.22 700	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

HBP-ISP	0.18 667	0.13 692	0.16 596	0.15 151	0.11 630	0.08 124	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.22 674	0.33 711	0.21 610	0.25 729	0.23 711	0.17 633	0.14 755	0.16 801	0.21 796	0.17 790	0.10 666	0.08 585

CRFU-Net	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.19 648	0.14 328	0.26 598	0.20 515	0.28 739	0.27 650	0.29 707	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.08 585

GANet-ADL	0.13 517	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.30 677	0.20 515	0.13 456	0.18 513	0.19 586	0.12 502	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.08 585

ASMatch	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.10 569	0.07 56	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.12 414	0.16 457	0.16 529	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.08 585

Pruner-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.17 436	0.13 456	0.19 524	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.08 585

DeepStereo_RVC	0.11 403	0.08 456	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

CRE-IMP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.18 405	0.10 149	0.14 486	0.13 394	0.13 457	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

LMCR-Stereo	0.15 603	0.08 456	0.13 466	0.21 681	0.09 445	0.17 604	0.20 684	0.27 621	0.19 490	0.24 697	0.24 595	0.23 648	0.17 643	0.20 669	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

GEStereo_RVC	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.22 701	0.11 630	0.19 648	0.17 561	0.32 702	0.48 772	0.20 642	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.08 585

222	0.16 631	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.24 714	0.18 615	0.30 677	0.20 515	0.17 569	0.28 664	0.17 554	0.16 619	0.15 525	0.40 819	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

RAFT + AFF	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.20 642	0.10 569	0.14 521	0.24 750	0.26 598	0.20 515	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.08 585

Syn2CoEx	0.21 705	0.16 729	0.27 730	0.29 792	0.14 723	0.26 737	0.20 684	0.33 724	0.31 665	0.28 739	0.36 726	0.27 688	0.25 729	0.19 643	0.24 727	0.16 783	0.12 749	0.14 742	0.11 715	0.09 632	0.08 585

psm_up	0.18 667	0.10 615	0.18 655	0.20 642	0.11 630	0.17 604	0.19 657	0.37 763	0.34 694	0.21 658	0.28 664	0.29 707	0.24 719	0.20 669	0.22 701	0.09 604	0.10 719	0.11 691	0.11 715	0.08 564	0.08 585

CFNet-ft	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

DSFCA	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.19 657	0.28 644	0.31 665	0.23 687	0.24 595	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.20 671	0.10 652	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

DMCA-RVC	0.17 653	0.10 615	0.15 559	0.24 740	0.11 630	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.24 577	0.21 658	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.18 626	0.20 671	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.10 680	0.10 666	0.08 585

STTStereo	0.18 667	0.12 663	0.27 730	0.20 642	0.11 630	0.16 580	0.21 708	0.29 661	0.23 560	0.21 658	0.30 685	0.29 707	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.12 712	0.11 733	0.11 691	0.14 753	0.09 632	0.08 585

ADCRef	0.19 680	0.12 663	0.41 782	0.20 642	0.12 670	0.22 693	0.18 615	0.32 702	0.36 709	0.26 718	0.32 698	0.17 554	0.23 713	0.24 721	0.24 727	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

GANet	0.21 705	0.12 663	0.21 692	0.24 740	0.13 696	0.22 693	0.22 722	0.41 785	0.26 614	0.31 759	0.42 771	0.37 762	0.28 754	0.23 711	0.22 701	0.10 652	0.12 749	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.08 585

TDLM	0.17 653	0.12 663	0.13 466	0.24 740	0.10 569	0.18 623	0.18 615	0.36 757	0.30 657	0.21 658	0.28 664	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.18 651	0.11 687	0.07 621	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.08 585

CFNet_RVC	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 653	0.10 615	0.22 698	0.20 642	0.10 569	0.15 548	0.18 615	0.31 690	0.25 600	0.21 658	0.30 685	0.25 668	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.08 585
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	0.20 692	0.21 778	0.23 707	0.20 642	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.36 757	0.25 600	0.27 724	0.33 711	0.27 688	0.24 719	0.20 669	0.20 671	0.15 761	0.12 749	0.17 775	0.14 753	0.10 666	0.08 585

iResNetv2_ROB	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.16 580	0.12 153	0.25 579	0.35 703	0.21 658	0.29 677	0.24 654	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.09 632	0.08 585

MDST_ROB	0.22 714	0.10 615	0.17 629	0.18 478	0.11 630	0.37 790	0.19 657	0.43 799	0.41 738	0.39 786	0.39 747	0.29 707	0.21 696	0.26 732	0.18 651	0.11 687	0.10 719	0.14 742	0.11 715	0.10 666	0.08 585

iResNet_ROB	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.14 86	0.07 193	0.18 623	0.14 328	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.25 624	0.23 648	0.15 590	0.15 525	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

GStereo	0.10 343	0.05 59	0.11 347	0.12 9	0.13 696	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.09 634

base	0.18 667	0.13 692	0.24 711	0.20 642	0.14 723	0.24 714	0.10 51	0.31 690	0.20 515	0.25 711	0.37 732	0.16 529	0.17 643	0.25 727	0.22 701	0.16 783	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.06 395	0.09 634

LGCAT	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.11 1	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.07 11	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.10 652	0.09 694	0.04 1	0.05 261	0.04 64	0.09 634

DNS	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.17 601	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.03 1	0.13 737	0.09 634

DN	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.18 615	0.17 369	0.16 404	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.11 687	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.09 634

Selective-IGEV-i16pc	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.11 630	0.38 794	0.16 510	0.23 532	0.16 404	0.10 320	0.15 442	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.10 652	0.08 655	0.06 269	0.07 496	0.09 632	0.09 634

MultiAttention	0.29 773	0.08 456	0.14 507	0.19 566	0.12 670	1.45 858	1.33 869	0.36 757	0.37 717	0.19 618	0.21 561	0.24 654	0.11 466	0.38 793	0.18 651	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.09 634

FlowAnything_test	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.14 328	0.20 451	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

w-ln-seven-2	0.20 692	0.14 707	0.37 773	0.22 701	0.12 670	0.20 664	0.21 708	0.28 644	0.37 717	0.25 711	0.37 732	0.27 688	0.22 705	0.21 687	0.23 714	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.09 634

G2L-ROB	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.18 470	0.19 618	0.18 513	0.20 600	0.14 572	0.17 601	0.16 617	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.09 634

YMNet	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 764	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

YMNet_1	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 764	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

rvit_stereo_0075_2	0.17 653	0.12 663	0.25 717	0.23 730	0.16 756	0.13 480	0.10 51	0.30 677	0.27 624	0.20 642	0.28 664	0.22 628	0.15 590	0.18 626	0.13 514	0.16 783	0.10 719	0.17 775	0.10 680	0.10 666	0.09 634

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 403	0.05 59	0.14 507	0.15 151	0.20 792	0.09 203	0.17 561	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.10 359	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.09 634

MyStereo8	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.18 623	0.14 328	0.19 437	0.22 548	0.12 414	0.18 513	0.11 396	0.10 425	0.16 564	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.09 634

CFNet_ucs	0.15 603	0.08 456	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.14 521	0.14 328	0.30 677	0.34 694	0.16 548	0.24 595	0.23 648	0.14 572	0.18 626	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 667	0.09 550	0.29 743	0.15 151	0.10 569	0.22 693	0.20 684	0.26 598	0.39 729	0.25 711	0.42 771	0.24 654	0.15 590	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.10 666	0.09 634

NINENet	0.16 631	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.40 779	0.36 709	0.18 599	0.21 561	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.08 655	0.10 657	0.07 496	0.10 666	0.09 634

AASNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.19 566	0.09 445	0.18 623	0.15 429	0.37 763	0.37 717	0.19 618	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.20 671	0.10 652	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

AACVNet	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.23 532	0.24 577	0.27 724	0.27 650	0.28 698	0.17 643	0.19 643	0.16 617	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.07 496	0.10 666	0.09 634

HHNet	0.11 403	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.14 723	0.07 56	0.13 246	0.20 451	0.17 436	0.14 486	0.25 624	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.09 634

GMM-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.11 362	0.15 442	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.09 634

Prome-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.22 507	0.13 291	0.12 414	0.17 484	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.09 634

ADLNet	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.32 702	0.27 624	0.22 674	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.21 692	0.10 652	0.06 542	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

GES	0.14 556	0.08 456	0.16 596	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.28 644	0.25 600	0.16 548	0.23 582	0.18 570	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.09 634

aanetorigin	0.22 714	0.17 746	0.56 806	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.19 657	0.20 451	0.33 682	0.49 806	0.48 783	0.29 707	0.27 743	0.20 669	0.23 714	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.10 666	0.09 634

EDNetEfficient	0.29 773	0.24 789	1.13 852	0.18 478	0.10 569	0.19 648	0.20 684	0.20 451	0.60 811	0.74 840	0.56 802	0.31 730	0.39 796	0.22 700	0.30 779	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.09 634

CCAANet	0.14 556	0.06 164	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.16 580	0.13 246	0.30 677	0.24 577	0.16 548	0.32 698	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

NVstereo2D	0.19 680	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.15 745	0.28 754	0.23 735	0.44 801	0.42 749	0.15 517	0.27 650	0.25 668	0.19 677	0.22 700	0.17 633	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.15 772	0.09 634

DISCO	0.19 680	0.09 550	0.22 698	0.17 364	0.10 569	0.25 726	0.18 615	0.27 621	0.44 761	0.22 674	0.31 694	0.33 744	0.26 735	0.28 747	0.28 768	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.09 634

NaN_ROB	0.22 714	0.19 764	0.24 711	0.25 758	0.13 696	0.29 758	0.26 780	0.33 724	0.41 738	0.31 759	0.31 694	0.32 740	0.23 713	0.30 757	0.21 692	0.11 687	0.17 807	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

FBW_ROB	0.24 739	0.17 746	0.22 698	0.26 765	0.14 723	0.25 726	0.22 722	0.41 785	0.41 738	0.41 793	0.41 764	0.42 781	0.27 743	0.31 758	0.23 714	0.09 604	0.14 776	0.14 742	0.12 737	0.11 691	0.09 634

PWCDC_ROB	0.20 692	0.13 692	0.22 698	0.24 740	0.11 630	0.19 648	0.15 429	0.33 724	0.54 796	0.29 748	0.50 788	0.21 610	0.15 590	0.27 735	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.10 657	0.08 584	0.11 691	0.09 634

PSMNet_ROB	0.21 705	0.11 644	0.15 559	0.27 778	0.15 745	0.24 714	0.35 823	0.43 799	0.37 717	0.27 724	0.32 698	0.32 740	0.22 705	0.21 687	0.26 752	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.11 715	0.09 632	0.09 634

DNSM	0.09 254	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.13 737	0.10 668

Selective-IGEV-i16pb	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.15 151	0.11 630	0.41 800	0.16 510	0.28 644	0.23 560	0.11 362	0.20 537	0.10 359	0.07 226	0.17 601	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.06 269	0.08 584	0.09 632	0.10 668

MSAF-DinoV2	0.22 714	0.11 644	0.23 707	0.17 364	0.10 569	0.27 747	0.16 510	0.37 763	0.55 797	0.21 658	0.27 650	0.47 798	0.27 743	0.35 780	0.39 816	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.09 634	0.12 712	0.10 668

z-mn7	0.24 739	0.14 707	0.45 788	0.19 566	0.13 696	0.28 754	0.25 769	0.34 734	0.62 815	0.27 724	0.56 802	0.29 707	0.24 719	0.32 765	0.25 737	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.10 668

w-ln-seven	0.24 739	0.14 707	0.55 803	0.19 566	0.14 723	0.26 737	0.22 722	0.35 750	0.60 811	0.29 748	0.39 747	0.30 717	0.22 705	0.21 687	0.26 752	0.09 604	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.11 691	0.10 668

test_sample7	0.15 603	0.10 615	0.16 596	0.14 86	0.11 630	0.16 580	0.16 510	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.12 712	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.10 668

iinet-f	0.16 631	0.06 164	0.45 788	0.14 86	0.10 569	0.21 684	0.14 328	0.27 621	0.23 560	0.21 658	0.24 595	0.21 610	0.15 590	0.18 626	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.10 668

Wz-Net-MNSev	0.22 714	0.13 692	0.31 749	0.20 642	0.14 723	0.36 789	0.24 750	0.33 724	0.44 761	0.28 739	0.40 753	0.38 766	0.19 677	0.24 721	0.25 737	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.12 712	0.10 668

FTStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.21 479	0.18 470	0.12 414	0.24 595	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.10 668

GrayStereo	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.09 203	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.17 554	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.10 668

sAnonymous2	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 642	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

CroCo_RVC	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 642	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

EDNetEfficientorigin	7.91 873	0.31 816	153.02 905	0.19 566	0.09 445	0.21 684	0.16 510	0.22 507	0.59 807	0.72 835	0.67 813	0.42 781	0.50 822	0.24 721	0.39 816	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.12 712	0.10 668

GwcNet	0.20 692	0.13 692	0.19 667	0.18 478	0.12 670	0.24 714	0.19 657	0.35 750	0.43 756	0.20 642	0.32 698	0.33 744	0.20 690	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.10 668

HGLStereo	0.17 653	0.08 456	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.18 623	0.18 615	0.31 690	0.32 672	0.21 658	0.32 698	0.25 668	0.18 660	0.19 643	0.20 671	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.10 668

DMCA	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.19 524	0.17 554	0.18 660	0.15 525	0.17 633	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.10 668

FADNet-RVC-Resample	0.16 631	0.11 644	0.31 749	0.22 701	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.25 579	0.24 577	0.24 697	0.27 650	0.20 600	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.08 655	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.10 668

FADNet_RVC	0.16 631	0.14 707	0.40 779	0.20 642	0.11 630	0.13 480	0.13 246	0.26 598	0.22 548	0.21 658	0.23 582	0.20 600	0.17 643	0.14 493	0.16 617	0.08 533	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.11 691	0.10 668

SuperB	0.20 692	0.10 615	0.56 806	0.16 261	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.24 559	0.50 784	0.26 718	0.39 747	0.17 554	0.21 696	0.22 700	0.21 692	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.12 712	0.10 668

AF-Net	0.22 714	0.17 746	0.17 629	0.26 765	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.32 702	0.50 784	0.25 711	0.33 711	0.38 766	0.26 735	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.16 767	0.11 715	0.11 691	0.10 668

Nwc_Net	0.23 731	0.16 729	0.21 692	0.25 758	0.14 723	0.24 714	0.26 780	0.37 763	0.38 724	0.22 674	0.41 764	0.30 717	0.28 754	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.17 775	0.20 803	0.10 666	0.10 668

ADCL	0.24 739	0.11 644	0.47 793	0.22 701	0.12 670	0.34 778	0.29 803	0.29 661	0.56 801	0.24 697	0.46 779	0.30 717	0.30 766	0.29 754	0.29 772	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.10 668

ADCP+	0.20 692	0.10 615	0.33 758	0.20 642	0.12 670	0.22 693	0.26 780	0.31 690	0.34 694	0.26 718	0.37 732	0.22 628	0.22 705	0.27 735	0.27 760	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.09 632	0.10 668

UCFNet_RVC	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.11 1	0.10 569	0.20 664	0.10 51	0.24 559	0.22 548	0.17 569	0.20 537	0.23 648	0.15 590	0.17 601	0.15 600	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.13 749	0.11 691	0.10 668

DeepPruner_ROB	0.16 631	0.11 644	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.17 604	0.15 429	0.32 702	0.21 533	0.19 618	0.21 561	0.22 628	0.18 660	0.20 669	0.15 600	0.13 740	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.11 691	0.10 668

PWC_ROB	0.21 705	0.16 729	0.26 720	0.18 478	0.11 630	0.22 693	0.13 246	0.32 702	0.49 781	0.30 753	0.40 753	0.32 740	0.24 719	0.31 758	0.22 701	0.10 652	0.07 621	0.11 691	0.08 584	0.11 691	0.10 668

CBMV	0.19 680	0.14 707	0.17 629	0.18 478	0.10 569	0.20 664	0.11 96	0.29 661	0.30 657	0.29 748	0.30 685	0.30 717	0.23 713	0.27 735	0.19 664	0.13 740	0.15 786	0.17 775	0.16 783	0.10 666	0.10 668
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 764	0.13 692	0.18 655	0.15 151	0.11 630	0.32 768	0.24 750	0.40 779	0.36 709	0.52 808	0.57 805	0.67 821	0.40 799	0.35 780	0.26 752	0.14 755	0.13 764	0.13 727	0.11 715	0.11 691	0.10 668
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
TARStereo(FT)	0.37 795	0.26 800	0.31 749	0.42 824	0.19 787	0.77 838	1.20 866	0.42 791	0.41 738	0.33 770	0.52 790	0.48 800	0.37 790	0.32 765	0.31 788	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.15 775	0.22 809	0.11 696

2222	0.37 795	0.26 800	0.31 749	0.42 824	0.19 787	0.77 838	1.20 866	0.42 791	0.41 738	0.33 770	0.52 790	0.48 800	0.37 790	0.32 765	0.31 788	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.15 775	0.22 809	0.11 696

SCION-MonSter	0.22 714	0.17 746	0.16 596	0.25 758	0.18 779	0.34 778	0.17 561	0.28 644	0.47 771	0.23 687	0.46 779	0.20 600	0.18 660	0.25 727	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.23 805	0.19 798	0.11 691	0.11 696

zh-mn7	0.25 751	0.14 707	0.56 806	0.19 566	0.14 723	0.24 714	0.22 722	0.34 734	0.62 815	0.35 775	0.65 811	0.31 730	0.25 729	0.31 758	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.11 696

DDVS	0.15 603	0.10 615	0.21 692	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.14 328	0.25 579	0.19 490	0.18 599	0.29 677	0.27 688	0.12 502	0.19 643	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.11 691	0.11 696

SDNR	0.19 680	0.08 456	0.19 667	0.16 261	0.12 670	0.77 838	0.14 328	0.25 579	0.32 672	0.19 618	0.24 595	0.19 586	0.13 547	0.19 643	0.15 600	0.16 783	0.18 809	0.14 742	0.11 715	0.08 564	0.11 696

DisPM	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.17 436	0.14 486	0.20 537	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.11 696

Wz-Net-SNSev	0.25 751	0.17 746	0.44 787	0.25 758	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.38 771	0.56 801	0.30 753	0.55 797	0.39 774	0.26 735	0.23 711	0.30 779	0.10 652	0.09 694	0.09 603	0.10 680	0.11 691	0.11 696

Wz-Net-LNSev	0.22 714	0.16 729	0.38 775	0.21 681	0.13 696	0.25 726	0.23 735	0.32 702	0.43 756	0.30 753	0.41 764	0.31 730	0.18 660	0.22 700	0.25 737	0.10 652	0.09 694	0.08 512	0.08 584	0.12 712	0.11 696

PFNet+	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.05 7	0.12 153	0.17 369	0.21 533	0.16 548	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.11 696

Anonymous3	0.16 631	0.13 692	0.33 758	0.26 765	0.14 723	0.27 747	0.17 561	0.28 644	0.28 640	0.15 517	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.11 696

hitnet-ft	0.18 667	0.09 550	0.17 629	0.14 86	0.09 445	0.26 737	0.20 684	0.25 579	0.26 614	0.24 697	0.32 698	0.31 730	0.22 705	0.24 721	0.21 692	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.08 584	0.12 712	0.11 696

DANet	0.21 705	0.15 720	0.28 735	0.25 758	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.27 621	0.27 624	0.28 739	0.32 698	0.35 755	0.31 770	0.31 758	0.23 714	0.11 687	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.11 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 680	0.13 692	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.15 548	0.13 246	0.26 598	0.28 640	0.27 724	0.30 685	0.27 688	0.24 719	0.23 711	0.16 617	0.15 761	0.17 807	0.22 802	0.20 803	0.10 666	0.11 696

SANet	0.24 739	0.14 707	0.28 735	0.21 681	0.11 630	0.27 747	0.24 750	0.38 771	0.64 820	0.36 778	0.40 753	0.43 786	0.26 735	0.27 735	0.24 727	0.12 712	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.13 737	0.11 696

SGM_RVC	0.23 731	0.12 663	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.33 775	0.18 615	0.34 734	0.31 665	0.44 801	0.37 732	0.53 808	0.35 786	0.35 780	0.24 727	0.13 740	0.13 764	0.13 727	0.13 749	0.10 666	0.11 696
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PM Cens cmp D40	0.33 788	0.14 707	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.37 790	0.20 684	0.49 812	0.50 784	0.63 823	0.73 823	0.82 836	0.48 819	0.44 815	0.37 809	0.15 761	0.15 786	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

PatchMatch Cens Cmp	0.33 788	0.15 720	0.20 681	0.17 364	0.12 670	0.39 796	0.21 708	0.47 808	0.51 792	0.68 828	0.78 833	0.87 837	0.51 823	0.43 814	0.35 800	0.15 761	0.15 786	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

PStereo	0.20 692	0.22 782	0.20 681	0.17 364	0.10 569	0.13 480	0.20 684	0.27 621	0.38 724	0.20 642	0.14 414	0.28 698	0.31 770	0.24 721	0.31 788	0.18 797	0.13 764	0.15 755	0.11 715	0.12 712	0.12 712

AANet	0.30 779	0.19 764	1.03 847	0.16 261	0.13 696	0.22 693	0.16 510	0.30 677	0.62 815	0.60 820	0.52 790	0.46 794	0.38 793	0.23 711	0.32 792	0.12 712	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.12 712

DStereoO	0.24 739	0.18 758	0.18 655	0.20 642	0.14 723	0.21 684	0.19 657	0.32 702	0.41 738	0.29 748	0.21 561	0.32 740	0.27 743	0.41 812	0.27 760	0.46 842	0.12 749	0.31 828	0.11 715	0.15 772	0.12 712

DStereoSA	0.25 751	0.19 764	0.37 773	0.26 765	0.17 772	0.22 693	0.20 684	0.49 812	0.59 807	0.22 674	0.29 677	0.29 707	0.33 778	0.39 802	0.28 768	0.12 712	0.11 733	0.16 767	0.14 753	0.14 755	0.12 712

zh-sn7	0.25 751	0.17 746	0.50 795	0.24 740	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.34 734	0.48 772	0.28 739	0.54 795	0.28 698	0.31 770	0.36 786	0.32 792	0.10 652	0.10 719	0.11 691	0.10 680	0.12 712	0.12 712

TCMNet	0.19 680	0.12 663	0.19 667	0.20 642	0.18 779	0.20 664	0.24 750	0.27 621	0.36 709	0.23 687	0.26 641	0.25 668	0.19 677	0.19 643	0.23 714	0.13 740	0.11 733	0.11 691	0.12 737	0.13 737	0.12 712

DCVSM-stereo	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.16 261	0.10 569	0.15 548	0.09 29	0.19 437	0.23 560	0.20 642	0.23 582	0.26 680	0.15 590	0.18 626	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.08 584	0.10 666	0.12 712

DualNet (step1)	0.16 631	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.15 761	0.06 542	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample9	0.18 667	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample8	0.19 680	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.31 690	0.21 533	0.27 724	0.22 573	0.36 757	0.25 729	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 838	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

NF-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

OCTAStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

PSM-softLoss	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

KMStereo	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

RE-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

TVStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

APVNet	0.22 714	0.12 663	0.19 667	0.18 478	0.14 723	0.32 768	0.31 818	0.39 775	0.32 672	0.27 724	0.40 753	0.30 717	0.29 762	0.26 732	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.11 691	0.14 753	0.12 712	0.12 712

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 714	0.21 778	0.24 711	0.26 765	0.11 630	0.23 709	0.14 328	0.39 775	0.24 577	0.32 766	0.36 726	0.30 717	0.21 696	0.19 643	0.21 692	0.17 790	0.14 776	0.21 796	0.16 783	0.12 712	0.12 712

ADCMid	0.25 751	0.15 720	0.40 779	0.20 642	0.14 723	0.25 726	0.26 780	0.34 734	0.38 724	0.36 778	0.44 776	0.34 751	0.40 799	0.35 780	0.33 797	0.10 652	0.09 694	0.11 691	0.11 715	0.13 737	0.12 712

STTRV1_RVC	0.25 751	0.26 800	0.39 777	0.19 566	0.26 816	0.30 762	0.24 750	0.34 734	0.35 703	0.36 778	0.34 716	0.31 730	0.31 770	0.28 747	0.25 737	0.17 790	0.10 719	0.16 767	0.14 753	0.17 790	0.12 712

SGM-ForestM	0.32 784	0.12 663	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.39 796	0.19 657	0.41 785	0.50 784	0.52 808	0.54 795	1.32 854	0.42 808	0.40 808	0.27 760	0.14 755	0.16 801	0.16 767	0.16 783	0.12 712	0.12 712

XPNet_ROB	0.22 714	0.11 644	0.19 667	0.22 701	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.34 734	0.40 735	0.30 753	0.39 747	0.39 774	0.26 735	0.26 732	0.28 768	0.15 761	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.12 712

LALA_ROB	0.25 751	0.16 729	0.22 698	0.26 765	0.17 772	0.27 747	0.27 787	0.42 791	0.37 717	0.33 770	0.38 739	0.51 804	0.26 735	0.28 747	0.27 760	0.16 783	0.09 694	0.12 712	0.11 715	0.13 737	0.12 712

SGM-Forest	0.20 692	0.14 707	0.18 655	0.19 566	0.13 696	0.20 664	0.22 722	0.33 724	0.30 657	0.24 697	0.29 677	0.28 698	0.19 677	0.23 711	0.17 633	0.15 761	0.16 801	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.12 712
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GeoMambaStereo_RVC	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.11 1	0.14 723	0.12 411	0.09 29	0.12 135	0.13 291	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.15 600	0.09 604	0.08 655	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.13 738

PM Graph cmp D40	0.31 781	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 765	0.20 684	0.42 791	0.55 797	0.55 814	0.70 820	0.69 825	0.45 815	0.39 802	0.36 807	0.15 761	0.15 786	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 738

PatchMatch Graph Cmp	0.32 784	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 765	0.20 684	0.42 791	0.60 811	0.55 814	0.81 836	0.67 821	0.44 811	0.38 793	0.36 807	0.15 761	0.15 786	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 738

VeloStereo	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 738

flow	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 738

coex-ft	3.30 860	0.34 820	59.09 904	0.18 478	0.13 696	0.26 737	0.22 722	0.27 621	0.72 831	1.90 871	0.70 820	0.44 788	0.45 815	0.29 754	0.41 822	0.09 604	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 738

pcwnet_v2	0.19 680	0.10 615	0.26 720	0.17 364	0.14 723	0.18 623	0.15 429	0.37 763	0.46 769	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.19 677	0.20 669	0.19 664	0.13 740	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.11 691	0.13 738

FINET	0.21 705	0.18 758	0.26 720	0.18 478	0.16 756	0.23 709	0.23 735	0.32 702	0.48 772	0.25 711	0.32 698	0.22 628	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.18 797	0.16 801	0.11 691	0.10 680	0.15 772	0.13 738

S-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.25 717	0.21 681	0.13 696	0.20 664	0.18 615	0.32 702	0.43 756	0.23 687	0.36 726	0.28 698	0.30 766	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.12 749	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.13 738

G-Net	0.24 739	0.16 729	0.36 769	0.22 701	0.16 756	0.51 811	0.23 735	0.29 661	0.34 694	0.36 778	0.38 739	0.31 730	0.29 762	0.27 735	0.26 752	0.11 687	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.16 781	0.13 738

NCC-stereo	0.24 739	0.15 720	0.31 749	0.26 765	0.16 756	0.20 664	0.30 812	0.40 779	0.40 735	0.24 697	0.38 739	0.33 744	0.28 754	0.36 786	0.27 760	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.22 810	0.13 737	0.13 738

stereogan	0.22 714	0.11 644	0.21 692	0.20 642	0.12 670	0.31 765	0.19 657	0.35 750	0.44 761	0.22 674	0.39 747	0.35 755	0.27 743	0.33 770	0.22 701	0.10 652	0.12 749	0.10 657	0.10 680	0.14 755	0.13 738

edge stereo	0.22 714	0.13 692	0.20 681	0.21 681	0.13 696	0.23 709	0.16 510	0.32 702	0.42 749	0.32 766	0.40 753	0.38 766	0.35 786	0.25 727	0.24 727	0.13 740	0.11 733	0.14 742	0.11 715	0.12 712	0.13 738

Abc-Net	0.24 739	0.15 720	0.31 749	0.26 765	0.16 756	0.20 664	0.30 812	0.40 779	0.40 735	0.24 697	0.38 739	0.33 744	0.28 754	0.36 786	0.27 760	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.22 810	0.13 737	0.13 738
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 731	0.12 663	0.28 735	0.21 681	0.13 696	0.28 754	0.16 510	0.35 750	0.66 826	0.27 724	0.33 711	0.30 717	0.21 696	0.31 758	0.29 772	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.13 737	0.13 738

DeepPrunerF	0.24 739	0.17 746	0.42 784	0.26 765	0.16 756	0.22 693	0.28 793	0.37 763	0.50 784	0.26 718	0.29 677	0.24 654	0.28 754	0.21 687	0.22 701	0.15 761	0.11 733	0.20 793	0.18 796	0.12 712	0.13 738

ADCPNet	0.25 751	0.16 729	0.61 815	0.21 681	0.15 745	0.35 787	0.25 769	0.32 702	0.35 703	0.30 753	0.40 753	0.36 757	0.28 754	0.28 747	0.32 792	0.12 712	0.10 719	0.11 691	0.12 737	0.14 755	0.13 738

PA-Net	0.23 731	0.18 758	0.33 758	0.28 783	0.22 804	0.21 684	0.38 829	0.29 661	0.39 729	0.22 674	0.32 698	0.25 668	0.26 735	0.20 669	0.25 737	0.09 604	0.23 831	0.15 755	0.22 810	0.09 632	0.13 738
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 731	0.15 720	0.17 629	0.34 808	0.18 779	0.24 714	0.23 735	0.34 734	0.28 640	0.31 759	0.38 739	0.38 766	0.28 754	0.23 711	0.24 727	0.15 761	0.12 749	0.18 786	0.21 807	0.13 737	0.13 738

NOSS_ROB	0.19 680	0.12 663	0.18 655	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.20 642	0.22 573	0.27 688	0.23 713	0.21 687	0.16 617	0.16 783	0.18 809	0.23 805	0.21 807	0.12 712	0.13 738

ETE_ROB	0.23 731	0.17 746	0.22 698	0.25 758	0.13 696	0.26 737	0.29 803	0.31 690	0.36 709	0.28 739	0.36 726	0.45 790	0.26 735	0.27 735	0.26 752	0.11 687	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 738

PDISCO_ROB	0.27 764	0.16 729	0.26 720	0.28 783	0.20 792	0.32 768	0.26 780	0.44 801	0.57 803	0.28 739	0.40 753	0.45 790	0.29 762	0.33 770	0.34 799	0.12 712	0.09 694	0.17 775	0.16 783	0.17 790	0.13 738

Wz-Net-TNSev	0.29 773	0.20 772	0.65 818	0.19 566	0.15 745	0.38 794	0.27 787	0.35 750	0.55 797	0.34 774	0.42 771	0.45 790	0.38 793	0.32 765	0.30 779	0.12 712	0.13 764	0.10 657	0.12 737	0.15 772	0.14 760

UDG	0.21 705	0.17 746	0.19 667	0.23 730	0.15 745	0.30 762	0.20 684	0.33 724	0.35 703	0.23 687	0.28 664	0.31 730	0.27 743	0.20 669	0.22 701	0.15 761	0.12 749	0.13 727	0.09 634	0.14 755	0.14 760

SACVNet	0.18 667	0.12 663	0.14 507	0.17 364	0.13 696	0.22 693	0.18 615	0.31 690	0.30 657	0.23 687	0.31 694	0.30 717	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.11 687	0.08 655	0.10 657	0.10 680	0.12 712	0.14 760

PSM-AAD	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.20 451	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.18 570	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.14 760

FAT-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.22 698	0.21 681	0.12 670	0.17 604	0.18 615	0.34 734	0.39 729	0.27 724	0.37 732	0.34 751	0.32 776	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.11 733	0.10 657	0.09 634	0.11 691	0.14 760

RP	0.21 705	0.13 692	0.21 692	0.23 730	0.11 630	0.21 684	0.20 684	0.25 579	0.44 761	0.21 658	0.38 739	0.36 757	0.24 719	0.27 735	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.13 727	0.12 737	0.12 712	0.14 760

WCMA_ROB	0.24 739	0.11 644	0.22 698	0.17 364	0.14 723	0.32 768	0.15 429	0.32 702	0.32 672	0.38 784	0.53 793	0.40 778	0.34 783	0.34 773	0.25 737	0.11 687	0.12 749	0.12 712	0.10 680	0.14 755	0.14 760

fsdfsdds	0.52 820	0.19 764	0.67 826	0.33 804	0.18 779	0.48 806	0.32 820	0.53 825	1.00 852	0.73 839	2.21 870	1.03 841	0.86 854	0.34 773	0.45 828	0.16 783	0.16 801	0.26 810	0.18 796	0.14 755	0.15 767

SQANet	0.23 731	0.23 785	0.30 746	0.30 794	0.19 787	0.27 747	0.13 246	0.29 661	0.33 682	0.24 697	0.37 732	0.31 730	0.22 705	0.27 735	0.23 714	0.15 761	0.10 719	0.21 796	0.16 783	0.21 803	0.15 767

LCNet	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.15 767

MFN_U_SF_RVC	0.32 784	0.21 778	0.55 803	0.30 794	0.15 745	0.34 778	0.17 561	0.52 823	0.46 769	0.46 805	0.55 797	0.59 811	0.39 796	0.35 780	0.37 809	0.15 761	0.14 776	0.18 786	0.21 807	0.16 781	0.15 767

RTS	0.45 813	0.19 764	3.26 862	0.24 740	0.15 745	0.74 832	0.20 684	0.36 757	0.76 841	0.42 796	0.43 774	0.31 730	0.41 804	0.53 830	0.35 800	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 767

RTSA	0.45 813	0.19 764	3.26 862	0.24 740	0.15 745	0.74 832	0.20 684	0.36 757	0.76 841	0.42 796	0.43 774	0.31 730	0.41 804	0.53 830	0.35 800	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 767

AnyNet_C01	0.36 794	0.25 796	1.37 855	0.22 701	0.17 772	0.48 806	0.27 787	0.35 750	0.39 729	0.39 786	0.74 826	0.46 794	0.38 793	0.45 816	0.47 830	0.13 740	0.13 764	0.13 727	0.14 753	0.14 755	0.15 767

AnyNet_C32	0.26 762	0.16 729	0.36 769	0.20 642	0.16 756	0.25 726	0.30 812	0.32 702	0.44 761	0.31 759	0.49 784	0.30 717	0.33 778	0.40 808	0.33 797	0.12 712	0.12 749	0.12 712	0.14 753	0.14 755	0.15 767

RYNet	0.22 714	0.12 663	0.22 698	0.19 566	0.17 772	0.46 802	0.26 780	0.38 771	0.48 772	0.24 697	0.28 664	0.34 751	0.23 713	0.20 669	0.30 779	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.13 737	0.15 767

CC-Net-ROB	0.28 769	0.31 816	0.36 769	0.29 792	0.15 745	0.25 726	0.19 657	0.45 804	0.33 682	0.39 786	0.37 732	0.39 774	0.31 770	0.27 735	0.26 752	0.24 826	0.19 812	0.30 827	0.23 814	0.18 796	0.15 767

CSAN	0.29 773	0.24 789	0.27 730	0.34 808	0.19 787	0.33 775	0.42 833	0.37 763	0.50 784	0.38 784	0.40 753	0.44 788	0.33 778	0.28 747	0.30 779	0.20 810	0.16 801	0.19 788	0.19 798	0.14 755	0.15 767

DispFullNet	0.27 764	0.21 778	0.65 818	0.28 783	0.16 756	0.26 737	0.17 561	0.33 724	0.58 806	0.27 724	0.38 739	0.43 786	0.23 713	0.38 793	0.23 714	0.12 712	0.06 542	0.19 788	0.11 715	0.21 803	0.15 767

UHP(ZeroShot)	1.94 855	0.24 789	1.06 849	0.34 808	0.18 779	5.35 870	0.24 750	0.86 847	4.09 876	2.33 873	11.82 889	7.01 881	2.71 874	0.87 853	0.60 841	0.17 790	0.14 776	0.19 788	0.17 790	0.21 803	0.16 779

UHP	1.94 855	0.24 789	1.06 849	0.34 808	0.18 779	5.35 870	0.24 750	0.86 847	4.09 876	2.33 873	11.82 889	7.01 881	2.71 874	0.87 853	0.60 841	0.17 790	0.14 776	0.19 788	0.17 790	0.21 803	0.16 779

DStereoFS	0.27 764	0.22 782	0.31 749	0.22 701	0.15 745	0.22 693	0.20 684	0.50 817	0.48 772	0.28 739	0.44 776	0.33 744	0.34 783	0.52 827	0.29 772	0.12 712	0.11 733	0.15 755	0.13 749	0.16 781	0.16 779

PSMNet-RUCA	0.27 764	0.33 818	0.41 782	0.36 815	0.32 825	0.18 623	0.19 657	0.42 791	0.30 657	0.33 770	0.41 764	0.39 774	0.25 729	0.31 758	0.20 671	0.18 797	0.10 719	0.25 809	0.15 775	0.21 803	0.16 779

WZ-Net	0.28 769	0.17 746	0.78 837	0.22 701	0.16 756	0.34 778	0.29 803	0.39 775	0.57 803	0.24 697	0.55 797	0.37 762	0.24 719	0.33 770	0.35 800	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.14 755	0.16 779

DDUNet	0.22 714	0.17 746	0.21 692	0.22 701	0.15 745	0.25 726	0.24 750	0.29 661	0.30 657	0.31 759	0.36 726	0.33 744	0.25 729	0.24 721	0.20 671	0.18 797	0.13 764	0.17 775	0.11 715	0.16 781	0.16 779

KYRaft	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.22 507	0.12 234	0.13 456	0.16 457	0.20 600	0.10 425	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.16 779

psmorigin	0.25 751	0.15 720	0.34 766	0.17 364	0.13 696	0.23 709	0.14 328	0.34 734	0.33 682	0.41 793	0.55 797	0.41 780	0.37 790	0.34 773	0.27 760	0.11 687	0.15 786	0.11 691	0.11 715	0.12 712	0.16 779

RGC	0.25 751	0.20 772	0.29 743	0.28 783	0.16 756	0.22 693	0.23 735	0.32 702	0.44 761	0.27 724	0.40 753	0.38 766	0.27 743	0.36 786	0.22 701	0.11 687	0.13 764	0.17 775	0.17 790	0.14 755	0.16 779

ADCS	0.29 773	0.18 758	0.45 788	0.21 681	0.17 772	0.28 754	0.23 735	0.41 785	0.63 819	0.40 789	0.49 784	0.40 778	0.36 788	0.39 802	0.40 819	0.13 740	0.12 749	0.13 727	0.14 753	0.16 781	0.16 779

DPSNet	0.28 769	0.16 729	0.31 749	0.18 478	0.13 696	0.54 813	0.42 833	0.51 820	0.67 827	0.29 748	0.38 739	0.38 766	0.29 762	0.31 758	0.23 714	0.11 687	0.10 719	0.11 691	0.08 584	0.20 800	0.16 779

UHP(FT)	0.41 803	0.25 796	0.42 784	0.37 817	0.20 792	0.59 816	0.44 837	0.51 820	0.73 835	0.54 812	0.76 830	0.70 828	0.56 830	0.50 821	0.38 812	0.18 797	0.22 829	0.22 802	0.20 803	0.20 800	0.17 790

1111	0.43 809	0.23 785	0.54 800	0.33 804	0.20 792	0.83 842	0.35 823	0.50 817	0.82 844	0.63 823	0.68 815	0.69 825	0.68 842	0.77 844	0.35 800	0.17 790	0.15 786	0.19 788	0.19 798	0.21 803	0.17 790

mmmmmm	0.41 803	0.25 796	0.42 784	0.37 817	0.20 792	0.59 816	0.44 837	0.51 820	0.73 835	0.54 812	0.76 830	0.70 828	0.56 830	0.50 821	0.38 812	0.18 797	0.22 829	0.22 802	0.20 803	0.20 800	0.17 790

ISRNet	0.18 667	0.08 456	0.19 667	0.19 566	0.13 696	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.21 658	0.25 624	0.27 688	0.17 643	0.17 601	0.20 671	0.20 810	0.08 655	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.17 790

Anonymous_2	0.22 714	0.17 746	0.28 735	0.15 151	0.16 756	0.32 768	0.22 722	0.22 507	0.17 436	0.23 687	0.24 595	0.26 680	0.27 743	0.27 735	0.23 714	0.22 819	0.25 834	0.17 775	0.17 790	0.17 790	0.17 790

GANetREF_RVC	0.31 781	0.34 820	0.27 730	0.35 813	0.16 756	0.32 768	0.41 830	0.48 810	0.51 792	0.35 775	0.35 721	0.34 751	0.33 778	0.39 802	0.32 792	0.27 828	0.20 815	0.29 825	0.15 775	0.18 796	0.17 790
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
Light-Stereo-hy	0.23 731	0.14 707	0.30 746	0.22 701	0.20 792	0.29 758	0.16 510	0.33 724	0.36 709	0.24 697	0.28 664	0.42 781	0.24 719	0.25 727	0.20 671	0.13 740	0.13 764	0.23 805	0.23 814	0.16 781	0.18 796

ccnet	0.29 773	0.28 811	0.23 707	0.20 642	0.28 819	0.41 800	0.21 708	0.45 804	0.33 682	0.36 778	0.46 779	0.36 757	0.30 766	0.39 802	0.42 823	0.23 824	0.14 776	0.21 796	0.17 790	0.23 812	0.18 796

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 809	0.39 824	0.54 800	0.40 820	0.20 792	0.64 823	0.32 820	0.53 825	0.72 831	0.71 833	0.72 822	0.61 813	0.54 826	0.51 825	0.46 829	0.20 810	0.19 812	0.29 825	0.30 828	0.23 812	0.18 796

FADNet-RVC	0.20 692	0.20 772	0.38 775	0.21 681	0.16 756	0.20 664	0.15 429	0.26 598	0.26 614	0.26 718	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.19 664	0.12 712	0.13 764	0.12 712	0.14 753	0.13 737	0.18 796

FADNet	0.21 705	0.22 782	0.36 769	0.18 478	0.17 772	0.24 714	0.13 246	0.31 690	0.31 665	0.23 687	0.25 624	0.27 688	0.21 696	0.19 643	0.15 600	0.13 740	0.15 786	0.12 712	0.15 775	0.16 781	0.18 796

XQC	0.28 769	0.23 785	0.51 796	0.28 783	0.19 787	0.34 778	0.27 787	0.36 757	0.57 803	0.31 759	0.30 685	0.37 762	0.30 766	0.38 793	0.38 812	0.13 740	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.17 790	0.18 796

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 779	0.24 789	0.29 743	0.36 815	0.16 756	0.34 778	0.30 812	0.32 702	0.42 749	0.40 789	0.46 779	0.38 766	0.31 770	0.34 773	0.28 768	0.19 808	0.20 815	0.26 810	0.29 826	0.18 796	0.19 802

SHD	0.26 762	0.15 720	0.30 746	0.24 740	0.18 779	0.22 693	0.15 429	0.38 771	0.71 830	0.32 766	0.41 764	0.36 757	0.28 754	0.32 765	0.29 772	0.12 712	0.11 733	0.14 742	0.13 749	0.16 781	0.20 803

SAMSARA	0.40 801	0.28 811	0.33 758	0.55 835	0.39 826	0.82 841	1.23 868	0.47 808	0.51 792	0.36 778	0.35 721	0.55 810	0.39 796	0.38 793	0.39 816	0.15 761	0.20 815	0.15 755	0.14 753	0.23 812	0.20 803

BEATNet-Init1	0.52 820	0.27 806	0.62 816	0.30 794	0.21 800	0.76 836	0.29 803	0.54 828	0.65 825	0.86 850	0.95 843	2.07 864	0.62 839	0.56 834	0.42 823	0.18 797	0.18 809	0.23 805	0.22 810	0.22 809	0.21 805

PASM	0.32 784	0.24 789	0.48 794	0.28 783	0.27 817	0.29 758	0.30 812	0.34 734	0.49 781	0.35 775	0.39 747	0.46 794	0.34 783	0.34 773	0.35 800	0.23 824	0.25 834	0.26 810	0.28 825	0.23 812	0.21 805

MSMD_ROB	0.31 781	0.26 800	0.26 720	0.24 740	0.21 800	0.34 778	0.25 769	0.34 734	0.39 729	0.40 789	0.69 817	0.45 790	0.40 799	0.34 773	0.27 760	0.20 810	0.19 812	0.26 810	0.25 817	0.23 812	0.22 807

FADE	0.45 813	0.33 818	1.03 847	0.33 804	0.25 815	0.35 787	0.29 803	0.64 839	1.07 853	0.43 799	0.41 764	0.42 781	0.53 824	0.70 842	0.51 836	0.30 829	0.21 827	0.41 835	0.38 835	0.23 812	0.22 807

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 834	0.18 758	0.56 806	0.27 778	0.21 800	1.35 856	0.25 769	0.59 834	1.65 868	0.68 828	5.01 874	1.08 845	0.81 849	0.38 793	0.30 779	0.18 797	0.15 786	0.20 793	0.19 798	0.17 790	0.23 809

TestStereooo	0.72 834	0.18 758	0.56 806	0.27 778	0.21 800	1.35 856	0.25 769	0.59 834	1.65 868	0.68 828	5.01 874	1.08 845	0.81 849	0.38 793	0.30 779	0.18 797	0.15 786	0.20 793	0.19 798	0.17 790	0.23 809

DGSMNet	0.24 739	0.19 764	0.33 758	0.21 681	0.24 809	0.24 714	0.20 684	0.35 750	0.41 738	0.24 697	0.32 698	0.38 766	0.21 696	0.29 754	0.23 714	0.12 712	0.11 733	0.14 742	0.16 783	0.23 812	0.23 809

FSD	0.25 751	0.27 806	0.26 720	0.24 740	0.22 804	0.25 726	0.25 769	0.27 621	0.26 614	0.25 711	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.27 735	0.24 727	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

FC-DCNN v2	0.33 788	0.27 806	0.28 735	0.26 765	0.23 807	0.37 790	0.28 793	0.40 779	0.43 756	0.45 802	0.56 802	0.51 804	0.40 799	0.37 791	0.29 772	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

ACVNet_1	0.44 811	0.49 829	0.60 814	0.45 827	0.28 819	0.49 808	0.27 787	0.57 832	0.72 831	0.62 822	0.58 807	0.74 831	0.49 821	0.50 821	0.35 800	0.26 827	0.24 832	0.39 833	0.29 826	0.31 832	0.24 812

FCDSN-DC	0.33 788	0.28 811	0.28 735	0.30 794	0.24 809	0.39 796	0.28 793	0.42 791	0.42 749	0.43 799	0.53 793	0.51 804	0.41 804	0.36 786	0.30 779	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 813	0.27 806	0.27 730	0.27 778	0.24 809	0.47 804	0.31 818	0.55 829	0.59 807	0.72 835	1.13 852	1.15 848	0.61 837	0.52 827	0.37 809	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.31 830	0.25 820	0.24 812

FC-DCNN	0.33 788	0.27 806	0.28 735	0.26 765	0.23 807	0.37 790	0.28 793	0.40 779	0.43 756	0.45 802	0.55 797	0.51 804	0.40 799	0.37 791	0.30 779	0.21 814	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.25 820	0.24 812

nnnnnnn	0.42 807	0.25 796	0.52 797	0.33 804	0.27 817	0.49 808	0.29 803	0.53 825	0.77 843	0.63 823	0.68 815	0.74 831	0.56 830	0.46 817	0.43 826	0.22 819	0.21 827	0.27 814	0.26 818	0.28 827	0.25 818

ELAS_RVC	0.41 803	0.29 814	0.33 758	0.28 783	0.24 809	0.54 813	0.36 825	0.49 812	0.59 807	0.72 835	0.74 826	0.65 818	0.54 826	0.54 832	0.40 819	0.22 819	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.26 825	0.25 818
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 803	0.29 814	0.33 758	0.27 778	0.24 809	0.60 820	0.36 825	0.50 817	0.50 784	0.71 833	0.79 834	0.67 821	0.54 826	0.51 825	0.42 823	0.22 819	0.20 815	0.27 814	0.26 818	0.26 825	0.25 818
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 798	0.53 830	0.55 803	0.45 827	0.24 809	0.47 804	0.18 615	0.49 812	0.64 820	0.42 796	0.45 778	0.60 812	0.27 743	0.34 773	0.24 727	0.33 833	0.14 776	0.48 837	0.42 838	0.30 829	0.26 821

otaku	0.39 798	0.37 823	0.52 797	0.44 826	0.28 819	0.58 815	0.24 750	0.41 785	0.62 815	0.40 789	0.49 784	0.46 794	0.33 778	0.40 808	0.32 792	0.30 829	0.30 838	0.39 833	0.33 831	0.29 828	0.28 822

Ntro	0.40 801	0.40 825	0.53 799	0.46 830	0.30 823	0.65 824	0.24 750	0.46 806	0.68 828	0.41 793	0.49 784	0.48 800	0.42 808	0.39 802	0.31 788	0.32 831	0.28 836	0.37 832	0.30 828	0.32 833	0.29 823

Consistency-Raft	0.44 811	0.40 825	0.45 788	0.37 817	0.43 830	0.46 802	0.41 830	0.57 832	0.55 797	0.32 766	0.73 823	0.33 744	0.48 819	0.42 813	0.49 832	0.39 836	0.35 843	0.45 836	0.51 845	0.42 836	0.29 823

NVStereoNet_ROB	0.46 817	0.36 822	0.46 792	0.41 822	0.28 819	0.34 778	0.34 822	0.48 810	0.60 811	0.72 835	0.93 841	0.70 828	0.66 840	0.47 818	0.60 841	0.22 819	0.33 842	0.34 831	0.34 834	0.30 829	0.30 825
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 798	0.20 772	0.39 777	0.31 799	0.22 804	0.29 758	0.43 835	0.52 823	0.96 851	0.55 814	0.79 834	0.53 808	0.59 836	0.52 827	0.38 812	0.19 808	0.14 776	0.17 775	0.14 753	0.24 819	0.31 826

MADNet+	0.75 837	0.71 842	3.70 865	0.66 839	0.41 828	0.98 847	0.97 864	0.69 841	0.73 835	0.52 808	0.57 805	0.64 815	0.68 842	0.86 852	1.01 861	0.34 834	0.36 844	0.28 824	0.23 814	0.36 835	0.31 826

LSM	0.33 788	0.20 772	0.58 811	0.26 765	0.60 845	0.34 778	0.25 769	0.42 791	0.48 772	0.45 802	0.58 807	0.42 781	0.36 788	0.35 780	0.25 737	0.12 712	0.20 815	0.14 742	0.16 783	0.19 799	0.33 828

MonStereo1	0.47 818	0.26 800	0.58 811	0.28 783	0.20 792	0.39 796	0.18 615	0.49 812	0.64 820	0.52 808	0.87 838	1.01 840	0.57 834	0.50 821	0.56 838	0.53 846	0.31 841	0.54 843	0.40 836	0.33 834	0.34 829

JetBlue	0.71 831	0.45 828	1.14 853	0.51 831	0.47 832	2.02 860	0.64 851	0.75 843	0.70 829	0.69 832	0.77 832	1.22 850	0.83 852	1.03 862	1.01 861	0.40 837	0.28 836	0.33 830	0.33 831	0.30 829	0.34 829

Selective-IGEV-i1pa	2.80 859	3.51 869	0.67 826	0.28 783	0.14 723	10.22 876	0.43 835	4.36 878	3.63 875	3.53 877	6.92 877	3.47 869	1.97 871	13.41 892	2.26 869	0.36 835	0.15 786	0.13 727	0.10 680	0.15 772	0.35 831

ACVNet_2	0.66 829	0.66 840	0.68 828	0.63 838	0.41 828	0.71 830	0.49 841	0.96 854	1.39 862	0.89 852	1.09 848	1.04 842	0.73 844	0.54 832	0.47 830	0.43 840	0.40 845	0.53 842	0.44 839	0.47 838	0.35 831

light-stereo	0.42 807	0.26 800	0.59 813	0.60 837	0.49 833	0.32 768	0.23 735	0.46 806	0.52 795	0.56 819	0.58 807	0.76 833	0.32 776	0.48 819	0.29 772	0.32 831	0.24 832	0.27 814	0.33 831	0.46 837	0.39 833

IMH-64-1	0.65 827	0.61 835	0.68 828	0.71 840	0.51 834	0.59 816	0.49 841	0.91 850	0.85 845	0.74 840	1.02 845	0.81 834	0.78 847	0.79 845	0.49 832	0.42 838	0.46 847	0.71 848	0.47 840	0.52 840	0.39 833

IMH-64	0.65 827	0.61 835	0.68 828	0.71 840	0.51 834	0.59 816	0.49 841	0.91 850	0.85 845	0.74 840	1.02 845	0.81 834	0.78 847	0.79 845	0.49 832	0.42 838	0.46 847	0.71 848	0.47 840	0.52 840	0.39 833

RainbowNet	0.54 823	0.61 835	0.70 834	0.57 836	0.43 830	0.65 824	0.37 828	0.60 837	0.87 847	0.50 807	0.66 812	0.64 815	0.47 818	0.49 820	0.43 826	0.47 843	0.48 852	0.52 841	0.41 837	0.52 840	0.40 836

IMH	0.71 831	0.64 838	0.68 828	0.76 842	0.54 836	0.69 827	0.54 845	0.98 856	1.10 855	0.82 845	1.09 848	0.89 838	0.88 856	0.87 853	0.52 837	0.44 841	0.50 857	0.75 851	0.51 845	0.56 845	0.41 837

PWCK	0.71 831	0.94 853	0.95 845	0.76 842	0.31 824	0.74 832	0.36 825	0.90 849	0.90 849	0.96 856	0.75 829	0.95 839	0.61 837	0.87 853	0.66 846	0.72 855	0.46 847	0.75 851	0.49 842	0.69 853	0.44 838

GCST	0.37 795	0.42 827	0.26 720	1.02 857	0.39 826	0.18 623	0.08 9	0.20 451	0.17 436	0.28 739	0.25 624	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.64 853	0.43 846	0.75 851	0.65 852	0.63 846	0.46 839

Selective-IGEV-i16pa	18.58 887	3.30 867	1.09 851	0.21 681	0.18 779	103.68 906	0.28 793	19.87 898	40.73 907	4.16 878	56.45 911	8.07 884	2.59 873	123.95 913	5.89 881	0.18 797	0.12 749	0.09 603	0.12 737	0.12 712	0.51 840

TorneroNet-64	0.76 838	0.72 843	0.74 835	0.78 844	0.58 842	0.91 846	0.56 846	0.84 846	1.29 859	0.66 826	0.90 839	1.40 856	0.75 846	0.85 851	0.67 849	0.49 844	0.46 847	0.72 850	0.59 848	0.67 850	0.53 841

anonymity	0.53 822	0.58 833	0.65 818	0.41 822	0.61 846	0.53 812	0.41 830	0.56 830	0.41 738	0.55 814	0.50 788	0.49 803	0.55 829	0.58 835	0.50 835	0.58 849	0.50 857	0.51 839	0.51 845	0.51 839	0.57 842

WAO-7	0.79 839	0.78 845	0.54 800	0.85 848	0.67 849	0.74 832	0.68 855	1.05 860	1.32 860	0.90 854	1.20 855	1.04 842	0.92 857	0.69 841	0.66 846	0.60 851	0.62 867	0.67 845	0.68 856	0.64 847	0.58 843

WAO-6	0.81 840	0.80 847	0.62 816	0.86 850	0.63 847	0.76 836	0.58 848	0.98 856	1.54 867	0.90 854	0.96 844	1.07 844	1.03 861	0.70 842	0.66 846	0.72 855	0.49 854	0.90 859	0.71 857	0.68 851	0.58 843

Dean	0.87 843	0.86 852	0.79 840	0.81 846	0.56 839	0.90 843	0.63 849	1.15 870	1.73 870	1.15 864	1.15 853	1.31 853	0.99 860	0.81 847	0.81 857	0.57 848	0.56 864	0.77 855	0.64 851	0.66 849	0.58 843

SPS-STEREO	0.57 825	0.58 833	0.65 818	0.45 827	0.55 838	0.62 821	0.44 837	0.62 838	0.50 784	0.68 828	0.64 810	0.66 819	0.57 834	0.61 836	0.60 841	0.62 852	0.47 851	0.51 839	0.49 842	0.55 844	0.58 843
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 824	0.57 832	0.65 818	0.40 820	0.54 836	0.66 826	0.49 841	0.56 830	0.45 767	0.66 826	0.69 817	0.67 821	0.56 830	0.63 837	0.56 838	0.59 850	0.48 852	0.50 838	0.50 844	0.52 840	0.58 843

LVE	0.83 842	0.85 851	0.85 843	0.80 845	0.56 839	1.04 852	0.65 852	1.05 860	1.47 865	0.96 856	1.22 856	1.10 847	0.85 853	0.83 848	0.71 852	0.49 844	0.55 863	0.76 854	0.60 850	0.65 848	0.59 848

WAO-8	0.91 844	0.81 848	0.65 818	0.94 854	0.69 850	0.90 843	0.67 853	1.07 864	1.83 872	1.06 861	1.45 858	1.30 851	1.07 862	0.84 849	0.78 854	0.74 858	0.53 860	0.86 857	0.75 858	0.69 853	0.62 849

Venus	0.91 844	0.81 848	0.65 818	0.94 854	0.69 850	0.90 843	0.67 853	1.07 864	1.83 872	1.06 861	1.45 858	1.30 851	1.07 862	0.84 849	0.78 854	0.74 858	0.53 860	0.86 857	0.75 858	0.69 853	0.62 849

TorneroNet	0.82 841	0.74 844	0.81 842	0.84 847	0.63 847	0.99 848	0.63 849	0.96 854	1.16 856	0.80 844	1.11 850	1.36 855	0.86 854	0.93 858	0.80 856	0.56 847	0.49 854	0.78 856	0.66 855	0.73 858	0.63 851

relubot	0.74 836	0.83 850	0.78 837	0.91 852	0.79 855	0.69 827	0.78 858	0.70 842	0.75 840	0.83 847	0.74 826	0.69 825	0.81 849	0.65 839	0.74 853	0.74 858	0.71 870	0.68 846	0.65 852	0.69 853	0.66 852

relurobot	0.70 830	0.79 846	0.75 836	0.85 848	0.72 854	0.62 821	0.77 857	0.59 834	0.73 835	0.75 843	0.69 817	0.66 819	0.73 844	0.63 837	0.67 849	0.73 857	0.65 869	0.69 847	0.65 852	0.69 853	0.66 852

MFMNet_re	0.64 826	0.66 840	0.65 818	0.51 831	0.69 850	0.69 827	0.57 847	0.64 839	0.73 835	0.60 820	0.73 823	0.62 814	0.67 841	0.65 839	0.60 841	0.66 854	0.58 866	0.63 844	0.59 848	0.68 851	0.69 854

UNDER WATER-64	0.95 846	0.94 853	1.43 857	0.87 851	0.56 839	1.18 855	0.87 861	0.77 844	0.94 850	1.04 859	0.85 837	1.58 861	1.21 867	0.94 859	0.96 859	0.87 863	0.57 865	1.03 863	0.88 863	0.78 859	0.73 855

UNDER WATER	0.97 847	0.97 855	1.42 856	0.99 856	0.70 853	1.12 854	0.84 860	0.80 845	1.08 854	1.01 858	0.90 839	1.55 860	1.22 868	1.03 862	1.00 860	0.78 861	0.53 860	1.02 862	0.87 862	0.80 860	0.74 856

ktn	1.01 849	1.21 859	0.80 841	1.23 861	0.86 858	1.01 850	0.87 861	0.94 853	1.39 862	1.04 859	1.12 851	1.15 848	1.07 862	0.94 859	0.59 840	1.28 876	0.71 870	1.38 869	0.83 861	1.02 864	0.75 857

notaker	0.97 847	1.11 856	0.98 846	1.13 859	0.81 856	0.73 831	0.68 855	0.93 852	1.16 856	1.18 866	1.18 854	1.41 857	1.16 866	1.08 864	0.69 851	0.81 862	0.64 868	1.17 865	0.79 860	0.98 862	0.80 858

HanzoNet	1.29 852	1.26 861	1.19 854	1.12 858	0.85 857	1.02 851	0.83 859	1.03 859	1.48 866	1.64 869	1.61 860	2.50 866	1.72 870	1.61 866	1.61 865	1.26 875	0.80 874	1.31 868	1.01 865	1.02 864	0.86 859

KSHMR	1.09 850	1.17 858	0.88 844	1.25 862	1.00 860	0.99 848	0.96 863	1.13 868	1.37 861	1.16 865	1.29 857	1.41 857	0.96 859	1.01 861	0.92 858	1.03 871	1.08 875	1.20 866	1.03 866	1.01 863	0.97 860

JetRed	1.62 853	1.46 862	2.98 860	0.92 853	1.21 861	4.99 868	1.53 871	1.27 872	1.39 862	1.83 870	1.74 861	1.60 862	0.95 858	1.41 865	2.45 873	0.90 865	1.60 877	0.93 860	0.90 864	1.35 866	0.99 861

DPSimNet_ROB	1.11 851	1.23 860	0.78 837	1.13 859	0.88 859	1.10 853	1.13 865	1.16 871	1.23 858	1.43 868	1.02 845	1.41 857	1.10 865	0.90 857	1.60 864	1.46 877	0.51 859	1.21 867	1.03 866	0.90 861	1.01 862

ply	1.66 854	0.65 839	0.35 767	0.53 833	0.59 843	0.49 808	0.44 837	1.80 874	0.64 820	0.31 759	2.01 864	2.59 867	3.25 876	3.70 876	5.39 877	1.22 872	0.79 872	1.96 879	1.63 870	3.82 874	1.11 863

xbf	2.24 858	0.55 831	0.35 767	0.53 833	0.59 843	5.07 869	5.51 878	1.80 874	0.64 820	2.25 872	2.01 864	2.59 867	3.25 876	3.70 876	5.39 877	1.22 872	0.79 872	1.96 879	1.63 870	3.82 874	1.11 863

tt	4.67 868	0.06 164	3.55 864	2.02 865	1.55 863	10.25 877	16.71 882	8.91 887	5.03 878	1.31 867	0.94 842	4.71 870	4.76 879	3.33 874	5.87 880	6.06 886	10.30 893	1.88 873	2.11 879	2.75 870	1.21 865

ASD4	3.54 861	3.38 868	2.05 859	1.72 863	2.51 866	9.03 875	17.71 883	2.25 876	5.51 879	2.46 875	2.81 872	2.03 863	3.36 878	2.73 868	5.06 876	1.22 872	1.34 876	1.13 864	1.33 868	1.68 867	1.49 866

MADNet++	1.95 857	1.75 863	1.59 858	1.82 864	1.69 864	2.33 861	1.40 870	2.35 877	2.09 874	2.57 876	2.36 871	2.24 865	2.17 872	2.28 867	2.34 871	1.87 878	1.66 878	1.54 870	1.34 869	1.92 868	1.77 867

USTest	6.22 869	2.73 866	3.00 861	6.57 872	7.29 871	14.37 879	21.57 884	7.00 886	9.56 884	5.34 882	6.10 876	5.72 874	7.64 882	6.41 881	6.96 882	1.97 879	3.42 884	1.64 871	2.15 880	2.66 869	2.36 868

PML	8.91 876	9.34 889	6.13 872	5.35 869	6.41 870	14.99 880	23.38 890	5.27 879	6.83 880	18.04 896	28.19 906	7.67 883	6.83 881	7.85 882	5.75 879	5.35 885	1.83 879	5.95 891	1.93 878	8.64 889	2.52 869

xxxxx1	7.79 870	5.02 874	7.31 874	3.12 866	3.85 867	16.35 881	22.88 885	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 878	9.12 886	8.27 883	10.18 883	10.92 883	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 889	3.77 871	3.06 870

tt_ll	7.79 870	5.02 874	7.31 874	3.12 866	3.85 867	16.35 881	22.88 885	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 878	9.12 886	8.27 883	10.18 883	10.92 883	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 889	3.77 871	3.06 870

ff	7.79 870	5.02 874	7.31 874	3.12 866	3.85 867	16.35 881	22.88 885	5.86 883	8.69 881	7.97 883	8.54 878	9.12 886	8.27 883	10.18 883	10.92 883	2.42 880	2.45 880	3.56 883	12.37 889	3.77 871	3.06 870

TCMNet-wrong-test	3.67 867	5.48 879	3.89 868	12.18 880	11.75 879	4.65 867	3.88 872	1.06 862	0.72 831	1.09 863	2.15 869	6.30 878	0.53 824	3.43 875	2.36 872	0.89 864	0.20 815	1.87 872	1.69 872	5.57 878	3.62 873

zzzz4	3.62 863	5.55 881	4.00 871	12.27 884	11.85 883	4.49 862	3.91 873	1.10 867	0.42 749	0.85 848	2.01 864	6.20 876	0.44 811	3.00 870	2.25 867	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.70 881	3.67 874

noway2	3.60 862	5.21 877	3.74 866	12.26 882	11.84 880	4.51 864	3.91 873	1.00 858	0.48 772	0.89 852	1.98 862	6.35 880	0.41 804	2.90 869	2.47 874	0.93 866	0.13 764	1.92 874	1.77 877	5.66 879	3.67 874

noway1	3.62 863	5.55 881	3.97 869	12.27 884	11.85 883	4.50 863	3.92 875	1.09 866	0.42 749	0.85 848	2.01 864	6.22 877	0.44 811	3.00 870	2.25 867	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.70 881	3.67 874

noway3	3.64 865	5.28 878	3.79 867	12.26 882	11.84 880	4.53 865	3.92 875	1.06 862	0.48 772	0.88 851	1.98 862	6.32 879	0.46 817	3.32 873	2.57 875	0.95 870	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.67 880	3.69 877

noway4	3.64 865	5.53 880	3.97 869	12.24 881	11.84 880	4.58 866	3.96 877	1.14 869	0.45 767	0.82 845	2.01 864	6.19 875	0.43 810	3.04 872	2.29 870	0.94 867	0.15 786	1.93 875	1.76 873	5.75 883	3.71 878

Anonymous_1	10.96 882	7.92 883	7.46 877	10.33 876	10.06 872	18.65 887	26.34 893	11.06 890	13.44 890	9.40 886	10.05 885	9.67 891	11.23 890	10.73 886	12.72 888	6.42 887	8.38 889	5.77 888	10.61 888	12.12 890	6.77 879

iinet-test	10.48 879	8.09 884	7.54 878	10.26 874	10.94 875	18.00 885	25.26 891	11.33 891	13.28 886	9.69 887	9.85 881	9.42 889	11.17 888	11.02 887	12.78 889	6.59 888	8.30 887	5.56 886	6.56 881	6.89 884	7.02 880

IINet	10.48 879	8.09 884	7.54 878	10.26 874	10.94 875	18.00 885	25.26 891	11.33 891	13.28 886	9.69 887	9.85 881	9.42 889	11.17 888	11.02 887	12.78 889	6.59 888	8.30 887	5.56 886	6.56 881	6.89 884	7.02 880

DPSMNet_ROB	8.06 874	4.48 870	8.63 883	5.37 871	10.74 874	8.32 873	22.98 889	5.46 880	13.36 889	5.12 880	9.92 883	5.08 871	10.40 886	5.53 880	12.58 886	3.80 884	8.00 885	3.50 881	7.02 885	3.83 876	7.14 882

DGTPSM_ROB	8.06 874	4.48 870	8.63 883	5.35 869	10.72 873	8.32 873	22.97 888	5.46 880	13.35 888	5.12 880	9.92 883	5.08 871	10.40 886	5.52 879	12.58 886	3.79 883	8.00 885	3.50 881	7.02 885	3.83 876	7.14 882

DPSM_ROB	11.15 883	8.58 886	8.00 880	10.88 877	11.58 877	19.10 888	26.71 894	12.05 893	14.07 893	10.36 889	10.84 886	10.33 892	11.86 891	11.70 889	13.54 891	6.99 890	8.79 890	5.89 889	6.95 883	7.29 886	7.42 884

DPSM	11.15 883	8.58 886	8.00 880	10.88 877	11.58 877	19.10 888	26.71 894	12.05 893	14.07 893	10.36 889	10.84 886	10.33 892	11.86 891	11.70 889	13.54 891	6.99 890	8.79 890	5.89 889	6.95 883	7.29 886	7.42 884

real-time stereo	11.43 885	8.99 888	8.31 882	11.33 879	12.02 885	19.46 890	27.13 896	12.28 895	14.25 895	10.57 891	11.11 888	10.56 894	12.04 893	11.92 891	14.08 893	7.07 892	8.88 892	6.10 892	7.09 887	7.74 888	7.65 886

fast-reg	22.85 897	17.43 900	19.15 895	22.22 898	24.34 898	38.36 896	53.78 901	24.23 903	28.52 905	20.55 898	22.05 904	20.54 897	23.77 898	23.21 897	27.31 901	14.18 902	17.47 896	14.33 901	14.96 900	15.81 901	14.81 887

FlowAnything	22.44 894	17.35 897	16.14 889	22.07 896	23.23 892	38.39 898	53.77 900	24.25 904	28.44 902	20.96 906	21.82 902	20.70 898	23.84 899	23.49 902	27.14 899	14.04 894	17.79 903	11.75 893	14.15 899	14.65 893	14.89 888

LSM0	22.87 898	17.28 893	18.96 893	22.19 897	29.04 900	38.42 900	53.71 899	24.28 905	28.31 898	20.78 905	21.00 894	21.43 904	24.16 906	23.50 903	27.39 903	14.09 900	17.38 895	11.84 899	14.04 896	14.73 900	14.89 888

Hybrid-DGEV	22.47 895	17.40 899	16.14 889	22.00 891	23.29 894	38.36 896	53.80 902	24.43 907	28.63 906	20.59 899	21.81 901	20.88 900	23.91 901	23.45 901	27.42 904	14.08 898	17.69 897	11.83 895	14.06 897	14.65 893	14.93 890

CasAABBNet	22.42 891	17.33 894	16.01 887	22.01 892	23.28 893	38.32 893	53.80 902	24.14 902	28.41 901	20.60 900	21.77 900	20.89 903	23.91 901	23.43 900	27.36 902	14.07 895	17.69 897	11.83 895	14.01 893	14.67 895	14.95 891

RAFT-FEzeroshot	22.43 892	17.33 894	15.98 885	22.02 893	23.31 895	38.34 894	53.82 904	24.05 900	28.39 899	20.61 901	21.76 898	20.88 900	23.92 903	23.41 898	27.42 904	14.07 895	17.69 897	11.83 895	14.02 894	14.69 896	14.97 892

RAFT-FE	22.43 892	17.33 894	15.98 885	22.02 893	23.31 895	38.34 894	53.82 904	24.05 900	28.39 899	20.61 901	21.76 898	20.88 900	23.92 903	23.41 898	27.42 904	14.07 895	17.69 897	11.83 895	14.02 894	14.69 896	14.97 892

Selective-RAFT-Error	22.47 895	17.37 898	16.09 888	22.06 895	23.34 897	38.39 898	53.83 906	24.29 906	28.47 904	20.74 903	21.83 903	20.81 899	23.90 900	23.54 904	27.53 907	14.08 898	17.69 897	11.82 894	14.00 892	14.69 896	15.00 894

zzzzzz3	32.30 901	13.60 891	18.91 892	39.10 902	40.27 903	58.35 903	74.04 909	33.28 910	42.63 908	31.37 909	33.03 907	30.65 909	36.33 910	37.51 909	43.96 910	20.73 904	26.80 907	16.52 902	20.79 904	12.34 891	15.78 895

zzz1	32.32 902	13.62 892	19.04 894	39.10 902	40.27 903	58.39 904	73.98 908	33.31 911	42.69 911	31.39 910	33.04 908	30.66 910	36.33 910	37.52 910	43.96 910	20.74 905	26.81 908	16.53 903	20.80 905	12.35 892	15.78 895

LRCNet_RVC	10.62 881	13.42 890	7.30 873	18.92 889	2.07 865	0.33 775	0.30 812	5.59 882	0.48 772	13.03 892	17.94 892	8.87 885	5.65 880	4.79 878	1.89 866	23.51 908	2.73 883	27.55 910	25.71 909	16.07 902	16.33 897

RSGM-EC	20.36 888	4.73 872	0.68 828	16.76 886	16.92 889	21.28 891	27.18 897	10.46 888	14.04 891	18.00 894	21.31 895	22.24 906	21.82 896	22.57 895	17.63 895	62.81 911	33.79 910	20.14 907	18.10 902	20.18 905	16.45 898

acva	20.36 888	4.73 872	0.68 828	16.76 886	16.92 889	21.28 891	27.18 897	10.46 888	14.04 891	18.00 894	21.31 895	22.24 906	21.82 896	22.57 895	17.63 895	62.81 911	33.79 910	20.14 907	18.10 902	20.18 905	16.45 898

HaxPig	15.71 886	18.52 901	19.18 896	16.89 888	15.89 888	7.73 872	7.60 879	13.31 896	10.82 885	15.42 893	14.91 891	15.98 895	14.92 894	15.58 893	15.98 894	18.95 903	16.73 894	19.46 906	18.08 901	19.26 903	19.05 900

zzzz2	33.88 903	26.18 903	24.44 900	33.40 900	35.10 901	58.13 901	81.44 910	37.02 912	42.64 909	31.75 911	33.25 909	31.23 911	35.81 908	34.90 907	40.56 908	21.21 906	26.75 905	18.05 904	21.21 906	22.06 907	22.50 901

noway5	33.88 903	26.18 903	24.44 900	33.40 900	35.10 901	58.13 901	81.44 910	37.02 912	42.64 909	31.75 911	33.25 909	31.23 911	35.81 908	34.90 907	40.56 908	21.21 906	26.75 905	18.05 904	21.21 906	22.06 907	22.50 901

MEDIAN_ROB	20.38 890	24.04 902	23.31 899	21.23 890	21.71 891	10.40 878	7.92 880	17.64 897	15.50 896	20.12 897	19.70 893	20.34 896	20.32 895	21.19 894	21.13 897	23.81 909	21.81 904	24.98 909	23.76 908	24.71 909	23.93 903

Light2-Stereo	26.76 900	1.12 857	17.52 891	8.77 873	1.53 862	1.46 859	0.22 722	1.76 873	0.88 848	24.83 907	3.04 873	5.14 873	1.60 869	104.29 912	1.53 863	11.90 893	0.49 854	160.20 913	140.43 912	19.43 904	29.13 904

AVERAGE_ROB	24.90 899	29.20 905	28.14 902	24.89 899	24.64 899	17.75 884	11.12 881	21.45 899	19.93 897	25.12 908	24.46 905	25.12 908	25.46 907	24.69 906	22.83 898	29.76 910	27.13 909	28.97 911	27.95 910	29.91 910	29.47 905

test_example2	98.32 905	94.13 906	45.89 903	96.35 904	109.85 905	88.61 905	95.45 912	25.75 909	94.37 912	130.00 914	126.06 913	58.17 913	74.63 912	88.51 911	79.96 912	150.23 913	221.02 912	77.62 912	99.10 911	113.75 913	96.94 906

ccccc	245.47 906	285.66 907	306.18 906	368.85 907	370.60 906	123.16 907	145.33 913	115.05 914	110.08 913	126.68 913	110.87 912	122.83 914	165.88 913	252.94 914	276.56 913	384.56 914	353.86 913	254.69 914	223.00 913	425.87 914	386.83 907

TADF							0.16 510	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64

RSGM							0.14 328	0.16 324	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64

AHVO							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 721	0.25 668	0.20 690	0.38 793	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

MCPF							0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.11 362	0.14 414	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241

DSFM							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 721	0.25 668	0.20 690	0.38 793	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 907	24.62 908	28.45 903	20.77 904	21.70 897	21.54 905	24.04 905	24.44 905	27.14 899	14.13 901	17.71 902	11.84 899	14.07 898	14.70 899

PatchMatch		0.16 729		0.19 566		0.30 762		0.41 785		0.55 814		0.64 815		0.40 808		0.15 761		0.15 755		0.12 712

Low-res two-view benchmark