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

vfm_20000	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.17 218	0.11 32	0.12 9	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

onlyftn100k	0.10 21	0.07 5	0.11 1	0.19 217	0.10 187	0.14 71	0.10 12	0.16 44	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

123456	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.13 15	0.14 89	0.08 3	0.08 23	0.08 9	0.08 23	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.08 3	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

tt7	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.17 57	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

tt8	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.11 141	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

tt9	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.19 99	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

TYNG	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.12 58	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.17 78	0.11 258	0.14 71	0.12 58	0.20 127	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 54	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 3	0.10 7	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GFORCE	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.12 9	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_4.7	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.19 99	0.14 89	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.04 1

F5.5	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.04 1

F8.5	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_9	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_8	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

F7	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.13 120	0.23 201	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_4	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.17 177	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

Codiref-stereo	0.12 143	0.08 60	0.40 489	0.27 690	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.10 553	0.08 586	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 295	0.18 613	0.40 489	0.27 690	0.26 759	0.46 722	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

MCSU-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.12 186	0.08 23	0.15 106	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

monster-pro	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LWStereo	0.12 143	0.10 213	0.27 300	0.19 217	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.21 148	0.15 114	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 143	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.13 432	0.20 353	0.16 299	0.23 201	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.13 298	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

LACA3	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.14 20	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.16 148	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.15 220	0.17 333	0.12 243	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.11 2	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Test_v1	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

DispViT+	0.12 143	0.07 5	0.19 167	0.15 10	0.16 601	0.10 24	0.12 58	0.26 274	0.23 335	0.13 200	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.16 165	0.10 12	0.20 127	0.14 89	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.12 243	0.13 21	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 21	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.12 58	0.16 44	0.12 36	0.08 3	0.09 31	0.14 261	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.18 144	0.10 187	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

asda	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

asd	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.10 187	0.16 165	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

qwe	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.14 233	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.25_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.5w_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.5_new	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4w-stereo	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.08 9	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

2.5w	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.13 158	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

3.75w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.12 58	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.17 218	0.09 4	0.22 175	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.09 48	0.11 193	0.19 253	0.13 250	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

2w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.14 201	0.08 9	0.11 193	0.13 21	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

monsterstereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.12 342	0.14 71	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

monsters	0.11 101	0.09 132	0.13 10	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.11 32	0.23 201	0.15 114	0.14 233	0.12 134	0.08 9	0.09 59	0.21 308	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 177	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.17 218	0.13 120	0.18 80	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.04 1

castereo++	0.13 202	0.10 213	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.27 523	0.13 120	0.23 201	0.23 335	0.11 122	0.13 158	0.16 316	0.10 124	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

AROF-Stereo_1	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

AROF-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

base_500_lr5e5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

base_1k_lr1e5	0.15 295	0.10 213	0.22 228	0.26 660	0.13 432	0.18 257	0.17 357	0.27 291	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.11 193	0.27 436	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.06 156	0.05 57

arf5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

arf4	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.27 690	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.32 380	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.16 316	0.12 243	0.29 473	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

arf3	0.18 364	0.13 453	0.31 359	0.29 723	0.13 432	0.19 302	0.16 299	0.35 435	0.21 285	0.22 386	0.28 430	0.18 346	0.14 339	0.37 544	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.07 266	0.05 57

valid	0.23 515	0.96 843	0.24 257	0.19 217	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.34 410	0.22 307	0.21 374	0.16 240	0.14 261	0.10 124	0.38 552	0.10 30	0.80 846	0.04 2	0.08 345	0.04 1	0.09 460	0.05 57

test_c	0.09 2	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

ww3	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.17 78	0.11 258	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ww2	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.12 342	0.16 165	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ww	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MGE	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.22 458	0.15 562	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.17 178	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

L4000	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.20 526	0.29 334	0.15 114	0.11 122	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.27 436	0.13 250	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

L400	0.12 143	0.10 213	0.20 186	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.18 415	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

L500	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.21 148	0.17 178	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

HNOStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.09 98	0.15 104	0.16 299	0.18 80	0.17 178	0.17 311	0.17 262	0.12 186	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

FETCStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FETStereo	0.12 143	0.08 60	0.19 167	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.18 334	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

CGFBStereo	0.12 143	0.08 60	0.23 246	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

MGW-Stereo-1	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.14 20	0.16 137	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.08 23	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Cross2Single Stereo	0.13 202	0.14 509	0.15 54	0.21 379	0.08 59	0.09 9	0.15 233	0.16 44	0.24 358	0.23 397	0.14 201	0.12 186	0.08 23	0.24 363	0.12 175	0.12 648	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.12 633	0.05 57

WiStereo	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Cross2Single-S	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.08 4	0.15 233	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

tt3	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.06 1	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt4	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt5	0.10 21	0.09 132	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.11 32	0.16 44	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.05 57

tt6	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 32	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.06 1	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

100	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.10 187	0.11 28	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

300	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.20 127	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

F4.4	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.12 58	0.23 201	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FORCE_4.6	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.18 144	0.06 1	0.16 165	0.14 170	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.08 1	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

TT111	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.08 23	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

FORCE_5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.10 7	0.08 3	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

FORCE_6	0.10 21	0.11 311	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

NBS	0.09 2	0.08 60	0.16 88	0.19 217	0.09 98	0.08 4	0.14 170	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 72	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

rgla	0.10 21	0.11 311	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.08 23	0.08 9	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

416test1013	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

416test	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

test410_97500	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

test410	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA_dic	0.09 2	0.12 378	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.08 23	0.09 48	0.08 23	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.05 57

GELT-Stereo	0.13 202	0.09 132	0.16 88	0.20 313	0.14 489	0.14 71	0.15 233	0.33 397	0.23 335	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

DF_test	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.11 258	0.06 2	0.13 120	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.05 57

small-0shot	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.16 299	0.14 20	0.12 36	0.08 3	0.15 220	0.08 9	0.08 23	0.11 2	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

anonymous	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.10 187	0.08 4	0.14 170	0.16 44	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Weightmod_eth	0.16 314	0.11 311	0.20 186	0.21 379	0.13 432	0.20 353	0.18 415	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.25 396	0.19 369	0.17 425	0.25 395	0.14 298	0.16 727	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.05 57

testmc14	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

derf	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

mm2	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

qqai	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.18 144	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.16 44	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

quiztm	0.15 295	0.15 549	0.25 275	0.22 458	0.14 489	0.17 218	0.17 357	0.33 397	0.21 285	0.18 334	0.21 337	0.14 261	0.10 124	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

CAR	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MSE-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PointNet	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

TS12	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.14 233	0.19 298	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

canet-new	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

bcnet-new	0.12 143	0.11 311	0.32 370	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

LMStereo	0.13 202	0.11 311	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.13 298	0.18 214	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

CR7Stereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

ARStereo	0.12 143	0.12 378	0.28 317	0.19 217	0.08 59	0.17 218	0.15 233	0.22 175	0.18 205	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

ARStereo-new	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

FCBStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

PSGStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

MUNStereo	0.12 143	0.11 311	0.35 411	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.07 266	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 101	0.10 213	0.26 287	0.18 144	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.20 127	0.13 57	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

CHEStereo	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.15 114	0.13 200	0.16 240	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

TOTStereo	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.19 228	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

RMAStereo	0.12 143	0.12 378	0.27 300	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

ATMStereo	0.12 143	0.11 311	0.23 246	0.22 458	0.09 98	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.19 228	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.13 298	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

ACMStereo	0.12 143	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.08 59	0.13 45	0.14 170	0.25 251	0.21 285	0.12 160	0.15 220	0.09 48	0.14 339	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

KABStereo	0.12 143	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.15 233	0.26 274	0.20 262	0.11 122	0.12 134	0.10 92	0.13 298	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.21 148	0.17 178	0.12 160	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.23 201	0.21 285	0.16 290	0.22 353	0.10 92	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 143	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.13 45	0.16 299	0.25 251	0.21 285	0.11 122	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.04 1	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 202	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.23 201	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.15 27	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.14 20	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 141	0.08 23	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1c-attn	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.17 178	0.13 200	0.15 220	0.16 316	0.13 298	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1a	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.18 257	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.16 290	0.16 240	0.18 346	0.13 298	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

DepthFocus	0.10 21	0.07 5	0.21 209	0.15 10	0.11 258	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.08 1	0.12 160	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.05 57

Foundation-i1	0.13 202	0.07 5	0.16 88	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.16 299	0.32 380	0.22 307	0.15 257	0.17 262	0.20 386	0.13 298	0.14 53	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

Selective-IGEV-i32	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

GeoVLM	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA2	0.10 21	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA1	0.09 2	0.10 213	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

gcap_with_dpt	0.12 143	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.24 224	0.20 262	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.09 9	0.14 170	0.10 3	0.14 89	0.07 1	0.09 31	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Pro-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.13 120	0.11 5	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.06 1	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.05 10	0.05 57

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 120	0.12 9	0.11 18	0.07 1	0.12 134	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57
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
NLSM3	0.13 202	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.24 358	0.11 122	0.15 220	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.05 10	0.05 57

MonSter++	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

HiDET	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LCMNet	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.18 80	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

CSFM-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.11 18	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

VIP-Stereo	0.12 143	0.12 378	0.21 209	0.18 144	0.11 258	0.24 468	0.12 58	0.19 99	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Zero-FE251	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.17 78	0.09 98	0.20 353	0.13 120	0.20 127	0.14 89	0.61 778	0.13 158	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

AdaDepth	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.13 120	0.16 44	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.19 253	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

water-stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.14 170	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.15 364	0.12 9	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

depthmonostereo	0.14 248	0.09 132	0.19 167	0.19 217	0.08 59	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.23 335	0.16 290	0.18 289	0.14 261	0.17 425	0.19 253	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.05 57

DVStereo	0.14 248	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.14 170	0.24 224	0.21 285	0.21 374	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

2.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.09 48	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

2.75w_new	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.13 158	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.25w_new	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3w_stereo	0.12 143	0.11 311	0.18 148	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.07 2	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

1w_stereo	0.12 143	0.08 60	0.14 30	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

IGEV	0.11 101	0.06 1	0.17 121	0.15 10	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.16 137	0.11 122	0.15 220	0.09 48	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

xyz-stereo	1.40 833	0.10 213	17.09 884	0.18 144	0.07 11	4.78 857	0.18 415	0.29 334	0.34 510	0.36 639	2.81 857	0.40 648	0.29 632	0.56 645	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.06 212	0.06 156	0.05 57

MLG-Stereo_test2	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.06 1	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

MLG-Stereo_test1	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.07 4	0.17 177	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MLG-Stereo	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.07 11	0.15 104	0.11 32	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LG-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.18 415	0.21 148	0.18 205	0.11 122	0.17 262	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

MM-Stereo_test2	0.15 295	0.10 213	0.44 550	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.21 560	0.27 291	0.22 307	0.15 257	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.20 280	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.05 57

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 202	0.14 509	0.19 167	0.26 660	0.09 98	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.18 205	0.12 160	0.11 105	0.10 92	0.13 298	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.12 37	0.13 120	0.11 5	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

StereoAnything_RVC	0.13 202	0.37 775	0.36 431	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 124	0.20 280	0.10 30	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.24 769	0.05 57

AIO_test	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.15 104	0.17 357	0.19 99	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

castereo	0.14 248	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.10 187	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.13 200	0.18 289	0.16 316	0.16 391	0.15 106	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

GIP-stereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.29 334	0.18 205	0.11 122	0.16 240	0.13 223	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

DEFOM-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.14 20	0.16 137	0.11 122	0.10 72	0.09 48	0.08 23	0.21 308	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ours_stereo	0.13 202	0.11 311	0.23 246	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.18 415	0.20 127	0.19 228	0.13 200	0.18 289	0.14 261	0.10 124	0.23 346	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.05 57

dual_stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.08 59	0.09 9	0.13 120	0.24 224	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

WCG-NET	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.08 59	0.18 257	0.17 357	0.21 148	0.28 423	0.18 334	0.21 337	0.15 286	0.12 243	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

IGEV-Stereo++	0.11 101	0.08 60	0.15 54	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.10 12	0.22 175	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

RAStereo	0.13 202	0.12 378	0.27 300	0.22 458	0.11 258	0.15 104	0.18 415	0.23 201	0.23 335	0.13 200	0.17 262	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.05 57

Pointernet	0.13 202	0.07 5	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.12 58	0.31 368	0.24 358	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

WCG-NET（raft）	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.17 78	0.08 59	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.26 392	0.18 334	0.19 298	0.20 386	0.12 243	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

RSM++	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.20 313	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

RSM	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.23 201	0.18 205	0.13 200	0.13 158	0.15 286	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

RAFT-Stereo-weight	0.15 295	0.09 132	0.26 287	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.29 442	0.24 413	0.20 318	0.19 369	0.10 124	0.18 214	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

gcap-zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

test_for_model	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

trnet	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.15 10	0.07 11	0.21 387	0.12 58	0.24 224	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.15 286	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

MoCha-V2	0.13 202	0.08 60	0.26 287	0.23 520	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.16 137	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.14 339	0.20 280	0.11 88	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

CASnet	0.14 248	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.22 386	0.20 318	0.15 286	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.11 605	0.09 537	0.08 369	0.05 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Selective-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

MC-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.21 379	0.09 98	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.18 334	0.23 365	0.16 316	0.13 298	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

RCA-Stereo	0.16 314	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.35 527	0.20 358	0.25 396	0.17 333	0.17 425	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

test_4	0.18 364	0.12 378	0.34 400	0.23 520	0.12 342	0.18 257	0.22 591	0.26 274	0.24 358	0.24 413	0.47 676	0.22 414	0.13 298	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.05 57

GMOStereo	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

error version	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

test-v	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

AnonymousM	0.17 337	0.19 630	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.18 257	0.17 357	0.30 356	0.23 335	0.26 438	0.20 318	0.18 346	0.14 339	0.19 253	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.38 815	0.15 728	0.06 156	0.05 57

test-2	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

cross-raft	0.17 337	0.12 378	0.41 516	0.23 520	0.10 187	0.20 353	0.24 640	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.29 527	0.15 364	0.17 177	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

CREStereo++_RVC	0.15 295	0.08 60	0.26 287	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.13 120	0.22 175	0.30 459	0.21 374	0.30 462	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.15 728	0.06 156	0.05 57
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	0.17 337	0.09 132	0.26 287	0.18 144	0.07 11	0.32 614	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.23 397	0.25 396	0.18 346	0.17 425	0.25 395	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

XX-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.83 747	0.26 660	0.17 626	0.23 445	0.13 120	0.40 507	0.18 205	0.20 358	0.41 603	0.31 556	0.10 124	0.32 504	0.12 175	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 337	0.14 509	0.32 370	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.25 424	0.33 512	0.20 386	0.17 425	0.19 253	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

AFF-stereo	0.18 364	0.15 549	0.32 370	0.21 379	0.10 187	0.18 257	0.18 415	0.33 397	0.27 403	0.25 424	0.37 554	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

CFNet-RSSM	0.17 337	0.10 213	0.40 489	0.20 313	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.36 458	0.30 459	0.23 397	0.21 337	0.26 488	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

AROF-Stereo-S	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.18 415	0.28 316	0.23 335	0.17 311	0.25 396	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

AROF-StereoT2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.30 738	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.35 435	0.25 375	0.22 386	0.25 396	0.16 316	0.12 243	0.32 504	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.08 369	0.06 217

G4	0.18 364	0.13 453	0.39 480	0.28 717	0.13 432	0.18 257	0.15 233	0.35 435	0.25 375	0.20 358	0.23 365	0.15 286	0.14 339	0.34 519	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.07 266	0.06 217

CEFStereo	0.12 143	0.08 60	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 60	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 32	0.11 5	0.11 18	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

ACC-I	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.06 2	0.14 170	0.13 15	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.17 177	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

ACC	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.05 1	0.14 170	0.15 27	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.09 48	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

CR-Stereo	0.09 2	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.06 217

E$^{3}$Stereo	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

LLLLL	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

LLL	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.16 33	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.06 217

low	0.12 143	0.08 60	0.21 209	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

Last	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

DDDD	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.14 170	0.20 127	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

EE1	0.14 248	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.32 380	0.21 285	0.16 290	0.14 201	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

AnonStereo	0.16 314	0.12 378	0.30 342	0.20 313	0.12 342	0.18 257	0.14 170	0.36 458	0.24 358	0.19 349	0.17 262	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

over-6	0.12 143	0.13 453	0.19 167	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.11 32	0.26 274	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over v1	0.11 101	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.06 1	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.14 339	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-8	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-9	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

MGA	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

DF	0.13 202	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.10 187	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.22 353	0.19 369	0.11 193	0.20 280	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

LiteMatch*	0.11 101	0.07 5	0.22 228	0.16 33	0.10 187	0.13 45	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

BARStereo	0.12 143	0.13 453	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.09 48	0.13 298	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

KMOStereo	0.13 202	0.11 311	0.30 342	0.20 313	0.13 432	0.20 353	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.15 364	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 143	0.09 132	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.21 148	0.20 262	0.10 74	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

PSi22	0.14 248	0.13 453	0.29 331	0.19 217	0.09 98	0.17 218	0.12 58	0.28 316	0.23 335	0.13 200	0.14 201	0.22 414	0.13 298	0.29 473	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.06 217

Hybrid-DGEV-03	0.20 438	0.14 509	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.26 512	0.16 299	0.31 368	0.27 403	0.32 568	0.58 733	0.23 438	0.15 364	0.23 346	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.06 217

BStereo	0.13 202	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

Anonymus123	0.14 248	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.36 661	0.14 170	0.28 316	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

WQFJA1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

WQFJX1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.23 520	0.17 626	0.24 468	0.19 471	0.58 740	0.52 721	0.16 290	0.16 240	0.14 261	0.15 364	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217

NLMM1	0.19 416	0.12 378	0.16 88	0.23 520	0.18 648	0.24 468	0.20 526	0.59 747	0.65 767	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.14 339	0.25 395	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NLMM	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NLSM1	0.17 337	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.18 648	0.25 488	0.17 357	0.47 596	0.40 596	0.16 290	0.21 337	0.13 223	0.15 364	0.21 308	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

FE-Mocha	0.16 314	0.10 213	0.33 388	0.19 217	0.13 432	0.19 302	0.15 233	0.35 435	0.22 307	0.24 413	0.24 382	0.20 386	0.14 339	0.17 177	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

DLNR-FE	10.45 874	12.13 883	19.94 887	106.10 906	23.12 893	0.14 71	0.13 120	3.28 866	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.41 873	0.06 340	0.07 219	0.07 322	40.22 910	0.06 217

IGEV-FE	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

DDF-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.19 167	0.19 217	0.16 601	0.12 37	0.15 233	0.18 80	0.18 205	0.11 122	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.23 346	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.21 755	0.06 217

252Zero-FE	0.14 248	0.07 5	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.19 228	0.77 800	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

Monster-pub-mixall	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.11 28	0.09 4	0.20 127	0.12 36	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.06 217

zero-FE	0.16 314	0.08 60	0.81 740	0.19 217	0.18 648	0.12 37	0.15 233	0.19 99	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.21 308	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.19 743	0.06 217

GASTEREO	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.23 520	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.19 253	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

MSCF	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.22 458	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

S2M2_XL	0.10 21	0.09 132	0.21 209	0.14 4	0.10 187	0.09 9	0.09 4	0.11 5	0.09 3	0.10 74	0.11 105	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 314	0.12 378	0.23 246	0.16 33	0.08 59	0.23 445	0.20 526	0.29 334	0.31 473	0.19 349	0.22 353	0.19 369	0.15 364	0.29 473	0.20 501	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.06 217

111111	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.13 45	0.11 32	0.22 175	0.15 114	0.11 122	0.12 134	0.12 186	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.06 217

MLG-Stereo_test3	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.16 165	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.10 74	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LG-G_1	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LG-G	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LGtest1	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.09 4	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.12 160	0.19 298	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.06 217

MM-Stereo_test3	0.17 337	0.12 378	0.29 331	0.23 520	0.14 489	0.19 302	0.22 591	0.39 492	0.36 540	0.16 290	0.24 382	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.06 217

MM-Stereo_test1	0.17 337	0.10 213	0.39 480	0.23 520	0.11 258	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.06 217

HART	0.15 295	0.11 311	0.30 342	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.16 299	0.30 356	0.19 228	0.15 257	0.25 396	0.17 333	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.07 492	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.06 217

Reg-Stereo(zero)	0.16 314	0.07 5	0.36 431	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.14 170	0.28 316	0.24 358	0.22 386	0.20 318	0.24 453	0.18 458	0.21 308	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

SCV_C0	0.14 248	0.11 311	0.25 275	0.19 217	0.12 342	0.15 104	0.16 299	0.30 356	0.22 307	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.09 59	0.24 363	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.06 217

SCV	0.14 248	0.14 509	0.24 257	0.21 379	0.11 258	0.15 104	0.16 299	0.31 368	0.18 205	0.11 122	0.15 220	0.13 223	0.10 124	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217

fffft	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.19 471	0.22 175	0.16 137	0.14 233	0.11 105	0.13 223	0.10 124	0.24 363	0.18 440	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.19 99	0.19 228	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.11 193	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

fffy	0.14 248	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

GCAP-BAT	0.21 459	0.08 60	1.22 803	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

Occ-G	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.19 471	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.19 298	0.21 400	0.11 193	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

U	1.00 819	0.09 132	0.21 209	0.21 379	3.68 860	6.12 867	0.14 170	0.21 148	0.21 285	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	5.42 880	2.90 877	0.07 266	0.06 217

AIO-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.16 137	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

H2IRNET	0.18 364	0.13 453	0.35 411	0.21 379	0.12 342	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.30 459	0.17 311	0.31 477	0.25 466	0.20 486	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.06 217

MGS-Stereo	0.14 248	0.11 311	0.32 370	0.19 217	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.20 127	0.22 307	0.14 233	0.24 382	0.15 286	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

AE-Stereo	0.17 337	0.11 311	0.31 359	0.24 579	0.14 489	0.23 445	0.18 415	0.34 410	0.29 442	0.15 257	0.25 396	0.21 400	0.13 298	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

MaDis-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.26 287	0.19 217	0.14 489	0.16 165	0.13 120	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.14 201	0.14 261	0.11 193	0.17 177	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

IGEV_Zeroshot_test	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

MSKI-zero shot	0.17 337	0.09 132	0.43 540	0.20 313	0.11 258	0.21 387	0.15 233	0.32 380	0.21 285	0.23 397	0.24 382	0.23 438	0.10 124	0.31 497	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

UniTT-Stereo	0.14 248	0.10 213	0.30 342	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.13 120	0.19 99	0.18 205	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.11 193	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.06 217

MIM_Stereo	0.18 364	0.12 378	0.38 464	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.35 435	0.25 375	0.27 449	0.35 535	0.23 438	0.13 298	0.27 436	0.16 371	0.06 67	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.06 217

DLNR_Zeroshot_test	10.44 873	12.10 882	19.93 886	106.08 905	23.66 894	0.14 71	0.13 120	3.22 865	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.36 872	0.06 340	0.07 219	0.07 322	39.70 909	0.06 217

GCAPDPT-zeroshot	0.20 438	0.08 60	1.14 798	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

AEACV	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.17 262	0.13 223	0.16 391	0.16 148	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

GCAP-Stereo	0.14 248	0.14 509	0.33 388	0.20 313	0.09 98	0.21 387	0.10 12	0.26 274	0.20 262	0.18 334	0.19 298	0.15 286	0.13 298	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

Any-RAFT	0.17 337	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.42 537	0.30 459	0.24 413	0.27 422	0.27 499	0.16 391	0.21 308	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

RAFT-Test	0.17 337	0.10 213	0.38 464	0.19 217	0.12 342	0.25 488	0.17 357	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.29 445	0.27 499	0.14 339	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

HH	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

HanStereo	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

4D-IteraStereo	0.17 337	0.16 578	0.50 610	0.21 379	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.28 316	0.28 423	0.23 397	0.20 318	0.20 386	0.11 193	0.19 253	0.14 298	0.06 67	0.04 2	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.06 217

LoS	0.14 248	0.08 60	0.27 300	0.16 33	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.26 274	0.26 392	0.15 257	0.18 289	0.18 346	0.13 298	0.22 331	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.13 120	0.27 291	0.21 285	0.13 200	0.10 72	0.15 286	0.09 59	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

DCRE	0.20 438	0.13 453	0.40 489	0.21 379	0.15 562	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.22 386	0.80 783	0.23 438	0.16 391	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.07 492	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

Selective-RAFT	0.17 337	0.12 378	0.30 342	0.24 579	0.10 187	0.29 565	0.15 233	0.32 380	0.31 473	0.17 311	0.17 262	0.21 400	0.18 458	0.28 453	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.06 217

raft_robust	0.22 497	0.17 598	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.23 445	0.22 591	0.49 622	0.48 691	0.32 568	0.32 489	0.26 488	0.23 528	0.53 624	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.06 217

RAFT_CTSACE	0.21 459	0.16 578	0.41 516	0.25 621	0.15 562	0.22 420	0.24 640	0.32 380	0.28 423	0.33 585	0.51 694	0.29 527	0.17 425	0.32 504	0.13 250	0.06 67	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.06 217

Sa-1000	0.22 497	0.15 549	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.47 596	0.39 578	0.30 527	0.50 688	0.26 488	0.19 475	0.33 512	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

SA	0.22 497	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.23 618	0.45 574	0.40 596	0.27 449	0.44 646	0.23 438	0.23 528	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

GLC_STEREO	0.15 295	0.10 213	0.24 257	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.27 403	0.17 311	0.20 318	0.17 333	0.11 193	0.23 346	0.16 371	0.07 187	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

IPLG	0.21 459	0.15 549	0.53 632	0.21 379	0.12 342	0.28 543	0.17 357	0.42 537	0.30 459	0.33 585	0.32 489	0.15 286	0.17 425	0.50 605	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

MIPNet	0.21 459	0.15 549	0.52 628	0.21 379	0.12 342	0.27 523	0.20 526	0.45 574	0.37 552	0.30 527	0.23 365	0.19 369	0.24 546	0.27 436	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

IPLGR	0.21 459	0.13 453	0.61 669	0.21 379	0.11 258	0.25 488	0.18 415	0.41 523	0.37 552	0.28 464	0.27 422	0.21 400	0.19 475	0.37 544	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

test-3	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.26 438	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

test_1	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

test_3	0.18 364	0.11 311	0.32 370	0.24 579	0.11 258	0.22 420	0.25 659	0.31 368	0.31 473	0.25 424	0.18 289	0.23 438	0.13 298	0.25 395	0.19 475	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

TRStereo	0.19 416	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.52 672	0.28 423	0.20 358	0.19 298	0.21 400	0.13 298	0.24 363	0.13 250	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.06 156	0.06 217

AAGNet	0.33 677	0.11 311	0.37 442	0.25 621	0.16 601	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.35 622	0.35 535	0.27 499	0.30 647	0.44 581	2.66 857	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.08 369	0.06 217

STrans-v2	0.24 548	0.13 453	0.54 635	0.21 379	0.12 342	0.23 445	0.21 560	0.47 596	0.28 423	0.31 546	0.42 620	0.36 605	0.35 692	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

OMP-Stereo	0.23 515	0.14 509	0.35 411	0.29 723	0.13 432	0.21 387	0.16 299	0.37 470	0.33 499	0.34 605	0.30 462	0.34 585	0.19 475	0.70 718	0.24 585	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

IIG-Stereo	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.29 723	0.12 342	0.23 445	0.14 170	0.38 478	0.31 473	0.34 605	0.37 554	0.33 575	0.21 496	0.70 718	0.26 609	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

RAFT-345	0.21 459	0.10 213	0.46 574	0.22 458	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.26 274	0.25 375	0.27 449	0.66 759	0.21 400	0.16 391	0.55 634	0.21 528	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

CroCo-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.24 257	0.25 621	0.11 258	0.11 28	0.18 415	0.32 380	0.23 335	0.12 160	0.12 134	0.18 346	0.12 243	0.14 53	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217
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
RAFT	0.21 459	0.17 598	0.32 370	0.24 579	0.12 342	0.25 488	0.27 680	0.35 435	0.28 423	0.33 585	0.33 512	0.38 621	0.22 514	0.29 473	0.17 406	0.08 383	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.10 538	0.06 217

TestStereo	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.25 621	0.10 187	0.22 420	0.21 560	0.31 368	0.31 473	0.23 397	0.34 524	0.22 414	0.18 458	0.62 683	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.11 590	0.06 217

XX-TBD	0.15 295	0.18 613	0.28 317	0.22 458	0.10 187	0.22 420	0.15 233	0.22 175	0.27 403	0.22 386	0.26 411	0.14 261	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

RALAANet	0.19 416	0.18 613	0.37 442	0.23 520	0.14 489	0.23 445	0.13 120	0.37 470	0.29 442	0.28 464	0.26 411	0.25 466	0.15 364	0.26 415	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.06 217

ARAFT	0.24 548	0.21 659	0.78 726	0.22 458	0.12 342	0.29 565	0.24 640	0.43 553	0.32 485	0.33 585	0.28 430	0.28 516	0.19 475	0.49 601	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.09 460	0.06 217

Gwc-CoAtRS	0.17 337	0.10 213	0.37 442	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.32 380	0.28 423	0.23 397	0.23 365	0.27 499	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

CREStereo	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.14 4	0.08 59	0.22 420	0.15 233	0.25 251	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.14 261	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 295	0.08 60	0.23 246	0.15 10	0.09 98	0.23 445	0.16 299	0.25 251	0.23 335	0.17 311	0.21 337	0.16 316	0.14 339	0.22 331	0.13 250	0.29 808	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

R-Stereo Train	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

RAFT-Stereo	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 438	0.17 598	0.43 540	0.19 217	0.08 59	0.27 523	0.14 170	0.42 537	0.30 459	0.29 495	0.32 489	0.27 499	0.21 496	0.28 453	0.25 595	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 497	0.16 578	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.29 565	0.19 471	0.38 478	0.37 552	0.38 662	0.44 646	0.31 556	0.21 496	0.41 570	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

ww1	0.13 202	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.15 562	0.14 71	0.24 640	0.09 2	0.13 57	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.14 339	0.12 9	0.16 371	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.13 702	0.07 266	0.07 333

arf2	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.40 787	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.39 492	0.23 335	0.27 449	0.31 477	0.22 414	0.17 425	0.40 567	0.17 406	0.16 727	0.05 62	0.14 699	0.09 537	0.11 590	0.07 333

arf1	0.24 548	0.32 755	0.44 550	0.47 805	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.42 537	0.25 375	0.30 527	0.31 477	0.21 400	0.16 391	0.44 581	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.19 755	0.09 537	0.17 714	0.07 333

CMRA-Stereo	0.17 337	0.09 132	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.18 346	0.13 298	0.26 415	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

StereoNetSlim22	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.23 520	0.13 432	0.17 218	0.15 233	0.27 291	0.18 205	0.20 358	0.13 158	0.16 316	0.11 193	0.22 331	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.07 333

StereoNetSlim	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.24 579	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.24 224	0.20 262	0.18 334	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.23 346	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

G3	0.21 459	0.25 695	0.37 442	0.41 789	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.38 478	0.21 285	0.25 424	0.23 365	0.22 414	0.13 298	0.36 540	0.17 406	0.18 752	0.06 340	0.18 745	0.10 590	0.14 672	0.07 333

GIO	0.15 295	0.08 60	0.30 342	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.26 274	0.25 375	0.16 290	0.21 337	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

GEAR-Net	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

monster_256*512	0.17 337	0.12 378	0.18 148	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.29 442	0.19 349	0.22 353	0.24 453	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 143	0.12 378	0.17 121	0.22 458	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.20 280	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.13 1	0.09 98	0.11 28	0.16 299	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.13 158	0.06 1	0.09 59	0.11 2	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

S0	0.18 364	0.13 453	0.21 209	0.23 520	0.11 258	0.33 625	0.26 673	0.27 291	0.21 285	0.21 374	0.26 411	0.20 386	0.16 391	0.19 253	0.17 406	0.12 648	0.11 688	0.14 699	0.14 718	0.10 538	0.07 333

SMOE	0.17 337	0.11 311	0.21 209	0.20 313	0.09 98	0.26 512	0.21 560	0.30 356	0.23 335	0.21 374	0.27 422	0.21 400	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.12 646	0.07 322	0.11 590	0.07 333

Anonymus	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.19 217	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.14 261	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

PhaseNet	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.16 316	0.12 243	0.19 253	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

TestStereo_HLe17	0.19 416	0.17 598	0.64 689	0.16 33	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.40 507	0.30 459	0.19 349	0.25 396	0.17 333	0.15 364	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

TestStereo-Hl	0.18 364	0.11 311	0.31 359	0.17 78	0.10 187	0.22 420	0.16 299	0.36 458	0.29 442	0.23 397	0.26 411	0.22 414	0.19 475	0.38 552	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 248	0.21 659	0.47 582	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 248	0.19 630	0.70 710	0.17 78	0.12 342	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.10 74	0.12 134	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.05 10	0.07 333

RT-Monster	0.15 295	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.14 489	0.20 353	0.11 32	0.29 334	0.32 485	0.24 413	0.22 353	0.17 333	0.13 298	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

LiteMatch	0.12 143	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.21 496	0.14 53	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

Lsterematch	0.18 364	0.13 453	0.33 388	0.19 217	0.10 187	0.23 445	0.17 357	0.25 251	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.24 453	0.21 496	0.23 346	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

VMStereo-Base	0.13 202	0.08 60	0.22 228	0.15 10	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.24 224	0.25 375	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

Hybrid-DGEV-2	0.21 459	0.15 549	0.34 400	0.24 579	0.13 432	0.28 543	0.14 170	0.48 609	0.44 642	0.27 449	0.24 382	0.25 466	0.25 569	0.28 453	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.07 333

WQFJA1++	0.44 745	0.07 5	0.63 681	0.18 144	0.13 432	0.15 104	0.11 32	0.20 127	0.11 18	2.05 859	0.12 134	0.23 438	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	4.20 872	0.07 333

WQFJX	0.18 364	0.10 213	0.17 121	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.18 415	0.53 684	0.45 655	0.17 311	0.16 240	0.14 261	0.16 391	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.08 586	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

NLCSM	0.19 416	0.12 378	0.18 148	0.24 579	0.19 677	0.24 468	0.21 560	0.42 537	0.40 596	0.19 349	0.18 289	0.14 261	0.16 391	0.47 592	0.19 475	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

DA	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

GGEV	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

xyz-stereo-finetune2	0.17 337	0.11 311	0.26 287	0.16 33	0.09 98	0.27 523	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.22 386	0.28 430	0.21 400	0.22 514	0.37 544	0.22 550	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.07 333

FLISNet	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

CoSv	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

AIO_rvc	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.13 223	0.08 23	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

AIO-test2	0.20 438	0.20 644	0.36 431	0.26 660	0.15 562	0.22 420	0.16 299	0.42 537	0.42 618	0.16 290	0.29 445	0.15 286	0.11 193	0.26 415	0.13 250	0.18 752	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.07 266	0.07 333

tt45	0.14 248	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.23 445	0.18 415	0.22 175	0.17 178	0.15 257	0.13 158	0.14 261	0.10 124	0.30 490	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

999	0.14 248	0.08 60	0.24 257	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.24 224	0.18 205	0.13 200	0.16 240	0.14 261	0.11 193	0.36 540	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

mms	0.13 202	0.11 311	0.19 167	0.19 217	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.17 262	0.14 261	0.09 59	0.24 363	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

tg	0.16 314	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.15 233	0.34 410	0.24 358	0.20 358	0.25 396	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

UGAM-zero	0.23 515	0.10 213	0.54 635	0.19 217	0.13 432	0.21 387	0.14 170	0.44 561	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.51 722	0.33 677	0.65 701	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.06 156	0.07 333

UGAM	0.26 596	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.25 659	0.32 380	0.41 610	0.31 546	0.42 620	0.41 655	0.22 514	0.92 786	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.14 699	0.12 673	0.10 538	0.07 333

rvit_stereo_0083	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.17 357	0.22 175	0.34 510	0.16 290	0.21 337	0.19 369	0.16 391	0.21 308	0.16 371	0.11 602	0.10 661	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0081_aga	0.16 314	0.14 509	0.28 317	0.21 379	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.23 201	0.24 358	0.17 311	0.21 337	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.14 298	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0081	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

model_zeroshot	0.17 337	0.11 311	0.39 480	0.20 313	0.12 342	0.24 468	0.15 233	0.34 410	0.22 307	0.30 527	0.20 318	0.22 414	0.12 243	0.24 363	0.14 298	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

rvit_stereo_0082	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0080	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

rvit_stereo_ft	0.17 337	0.14 509	0.30 342	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.21 560	0.28 316	0.26 392	0.16 290	0.19 298	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.17 406	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.07 333

IGEV++	0.13 202	0.10 213	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

tta	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

qqq1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

fff1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

CoDeX	0.23 515	0.12 378	0.46 574	0.21 379	0.14 489	0.29 565	0.21 560	0.53 684	0.41 610	0.29 495	0.35 535	0.29 527	0.22 514	0.48 596	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

ff7	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

IGEVStereo-DCA	0.14 248	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

ffff	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

rrr	0.17 337	0.11 311	0.57 652	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.22 307	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

11t	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

whm_eth	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

plain	0.17 337	0.13 453	0.43 540	0.21 379	0.13 432	0.16 165	0.17 357	0.27 291	0.22 307	0.16 290	0.26 411	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.07 333

StereoVision	0.22 497	0.18 613	0.37 442	0.27 690	0.17 626	0.23 445	0.22 591	0.38 478	0.31 473	0.20 358	0.51 694	0.22 414	0.16 391	0.28 453	0.18 440	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.13 702	0.10 538	0.07 333

LL-Strereo2	0.18 364	0.18 613	0.39 480	0.22 458	0.12 342	0.24 468	0.13 120	0.31 368	0.23 335	0.24 413	0.20 318	0.24 453	0.12 243	0.26 415	0.15 337	0.06 67	0.06 340	0.12 646	0.09 537	0.08 369	0.07 333

anonymousdsp2	0.17 337	0.10 213	0.28 317	0.20 313	0.11 258	0.25 488	0.17 357	0.41 523	0.31 473	0.23 397	0.23 365	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.07 333

anonymousdsp	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

ProNet	0.14 248	0.12 378	0.25 275	0.19 217	0.11 258	0.19 302	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.13 158	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.07 333

CroCo-Stereo Lap2	0.15 295	0.15 549	0.28 317	0.25 621	0.18 648	0.11 28	0.19 471	0.28 316	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

TestStereo1	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

DCANet-4	0.19 416	0.10 213	0.52 628	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.36 458	0.39 578	0.29 495	0.30 462	0.17 333	0.22 514	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

ccc-4	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

fff	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

ADStereo(finetuned)	0.19 416	0.13 453	0.49 599	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.31 666	0.21 308	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

SA-5K	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

IGEV-Stereo	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 852	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

TransformOpticalFlow	0.24 548	0.13 453	0.56 649	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.32 485	0.30 527	0.43 634	0.36 605	0.31 666	0.61 675	0.20 501	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.07 333

DeepStereo_LL	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 852	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

DEmStereo	0.26 596	0.09 132	0.47 582	0.19 217	0.12 342	0.30 584	0.25 659	0.28 316	0.36 540	0.36 639	0.58 733	0.25 466	0.48 759	0.53 624	0.44 719	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.07 333

SST-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.24 358	0.34 605	0.33 512	0.29 527	0.25 569	0.56 645	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

THIR-Stereo	0.29 642	0.12 378	0.41 516	0.19 217	0.11 258	0.28 543	0.72 826	0.32 380	0.35 527	0.37 647	0.65 757	0.34 585	0.50 762	0.57 649	0.45 722	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

RAFT_R40	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.18 257	0.18 415	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.33 512	0.30 546	0.24 546	0.55 634	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

PFNet	0.23 515	0.10 213	0.57 652	0.24 579	0.14 489	0.22 420	0.19 471	0.39 492	0.33 499	0.35 622	0.32 489	0.27 499	0.19 475	0.64 693	0.22 550	0.09 498	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.07 333

RAFT-RH_RVC	0.25 577	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.25 488	0.14 170	0.27 291	0.27 403	0.38 662	1.15 811	0.23 438	0.17 425	0.57 649	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.06 156	0.07 333

IRAFT_RVC	0.22 497	0.12 378	0.39 480	0.26 660	0.11 258	0.18 257	0.24 640	0.40 507	0.37 552	0.31 546	0.30 462	0.29 527	0.24 546	0.55 634	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

iRaftStereo_RVC	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.20 358	0.25 396	0.18 346	0.12 243	0.20 280	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

TANstereo	0.15 295	0.09 132	0.28 317	0.16 33	0.08 59	0.25 488	0.14 170	0.23 201	0.28 423	0.24 413	0.30 462	0.16 316	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

raftrobust	0.16 314	0.13 453	0.29 331	0.22 458	0.15 562	0.19 302	0.13 120	0.32 380	0.26 392	0.26 438	0.20 318	0.19 369	0.17 425	0.21 308	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

DCANet	0.18 364	0.13 453	0.40 489	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.23 528	0.20 280	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

csc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

cscssc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

test_xeample3	0.16 314	0.11 311	0.56 649	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.20 262	0.16 290	0.12 134	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.07 333

EAI-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.33 388	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.46 789	0.46 585	0.20 262	0.25 424	0.50 688	0.17 333	0.16 391	0.24 363	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.10 590	0.06 156	0.07 333

ACVNet	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.27 523	0.23 618	0.39 492	0.44 642	0.28 464	0.41 603	0.38 621	0.26 580	0.27 436	0.32 656	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.07 333

acv_ft	0.25 577	0.13 453	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.21 560	0.45 574	0.44 642	0.38 662	0.41 603	0.38 621	0.27 600	0.27 436	0.35 673	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.07 333

RASNet	0.28 629	0.14 509	0.44 550	0.22 458	0.18 648	0.32 614	0.19 471	0.48 609	0.38 567	0.29 495	0.43 634	0.47 697	0.37 706	0.79 756	0.36 679	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.07 333

iResNet	0.24 548	0.18 613	0.61 669	0.25 621	0.11 258	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.43 626	0.33 585	0.43 634	0.27 499	0.22 514	0.34 519	0.26 609	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

DN-CSS_ROB	0.22 497	0.25 695	0.47 582	0.24 579	0.14 489	0.25 488	0.12 58	0.40 507	0.33 499	0.29 495	0.42 620	0.22 414	0.20 486	0.33 512	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.07 333

G2	0.19 416	0.21 659	0.40 489	0.31 745	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.38 478	0.23 335	0.21 374	0.22 353	0.16 316	0.14 339	0.37 544	0.16 371	0.14 695	0.05 62	0.13 671	0.07 322	0.11 590	0.08 429

GOStereo-base	0.23 515	0.27 716	0.44 550	0.41 789	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.40 507	0.25 375	0.27 449	0.26 411	0.21 400	0.16 391	0.42 574	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.17 735	0.09 537	0.15 688	0.08 429

zzzzzzz1	0.28 629	0.51 805	1.51 821	0.24 579	0.16 601	0.22 420	0.21 560	0.39 492	0.34 510	0.22 386	0.25 396	0.26 488	0.21 496	0.34 519	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429

noway7	0.27 607	0.51 805	1.61 827	0.24 579	0.12 342	0.22 420	0.18 415	0.44 561	0.31 473	0.21 374	0.22 353	0.24 453	0.20 486	0.20 280	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 202	0.11 311	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.19 99	0.17 178	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.08 429

Weightmod	0.16 314	0.12 378	0.19 167	0.20 313	0.10 187	0.24 468	0.17 357	0.25 251	0.21 285	0.18 334	0.29 445	0.19 369	0.15 364	0.27 436	0.16 371	0.09 498	0.10 661	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

SE	0.16 314	0.14 509	0.19 167	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.20 358	0.27 422	0.15 286	0.17 425	0.15 106	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.08 429

SME	0.21 459	0.20 644	0.29 331	0.23 520	0.11 258	0.36 661	0.17 357	0.37 470	0.29 442	0.24 413	0.28 430	0.19 369	0.21 496	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.08 429

depth_test_26	0.11 101	0.07 5	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.12 160	0.16 240	0.11 141	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

ManiGeoR	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

HLf10	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

TestStereo_HL3	0.21 459	0.13 453	0.77 724	0.17 78	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.34 410	0.20 262	0.27 449	0.38 569	0.23 438	0.19 475	0.41 570	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

TestStereo_HL2	0.18 364	0.14 509	0.34 400	0.17 78	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.29 445	0.19 369	0.17 425	0.39 558	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

GGDA	0.18 364	0.14 509	0.33 388	0.17 78	0.10 187	0.20 353	0.16 299	0.33 397	0.31 473	0.22 386	0.28 430	0.19 369	0.16 391	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 101	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.15 104	0.16 299	0.23 201	0.15 114	0.10 74	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.08 429

IGEV_i1	0.21 459	0.11 311	0.43 540	0.22 458	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.43 553	0.30 459	0.29 495	0.30 462	0.31 556	0.20 486	0.33 512	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.08 429

GEAStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GSStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.17 78	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GS-Stereo							0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

gasm-f	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.09 460	0.08 429

Replicate-Monster	0.12 143	0.10 213	0.32 370	0.16 33	0.08 59	0.17 218	0.10 12	0.22 175	0.19 228	0.11 122	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.08 429

z-ln-s-r	0.32 667	0.21 659	0.82 744	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.26 673	0.43 553	0.50 708	0.32 568	0.60 741	0.39 633	0.29 632	0.73 730	0.66 771	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.08 429

DFGA-Net	0.23 515	0.24 690	0.49 599	0.22 458	0.15 562	0.25 488	0.17 357	0.39 492	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.21 400	0.17 425	0.59 664	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

G2L-Stereo_test	0.24 548	0.16 578	0.38 464	0.19 217	0.13 432	0.27 523	0.24 640	0.49 622	0.38 567	0.37 647	0.37 554	0.40 648	0.24 546	0.52 617	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.08 429

rvit_0105_6	0.19 416	0.14 509	0.34 400	0.23 520	0.14 489	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.37 552	0.18 334	0.22 353	0.23 438	0.17 425	0.26 415	0.17 406	0.15 711	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

rvit_0105_4	0.20 438	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.14 489	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.39 578	0.19 349	0.24 382	0.25 466	0.19 475	0.27 436	0.17 406	0.16 727	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

DispNO	0.27 607	0.18 613	0.62 677	0.23 520	0.17 626	0.25 488	0.22 591	0.45 574	0.41 610	0.32 568	0.39 583	0.38 621	0.27 600	0.77 752	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.08 429

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 337	0.13 453	0.24 257	0.19 217	0.13 432	0.24 468	0.17 357	0.30 356	0.37 552	0.43 716	0.17 262	0.13 223	0.12 243	0.19 253	0.15 337	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

MyStereo07	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.29 334	0.21 285	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.13 298	0.25 395	0.13 250	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo06	0.20 438	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.40 507	0.21 285	0.30 527	0.24 382	0.31 556	0.18 458	0.22 331	0.18 440	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo05	0.23 515	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.48 609	0.52 721	0.31 546	0.23 365	0.25 466	0.22 514	0.30 490	0.21 528	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo04	0.23 515	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.49 622	0.52 721	0.28 464	0.23 365	0.27 499	0.23 528	0.30 490	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

cc1	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

ffm	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

ff1	0.29 642	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

tt1	0.18 364	0.14 509	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.30 584	0.19 471	0.35 435	0.44 642	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

1111x	0.32 667	0.11 311	0.40 489	0.22 458	0.11 258	0.32 614	0.26 673	0.59 747	0.43 626	0.31 546	0.41 603	0.39 633	0.28 617	0.76 746	1.37 832	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

MIF-Stereo (partial)	0.16 314	0.10 213	0.34 400	0.21 379	0.15 562	0.15 104	0.13 120	0.28 316	0.25 375	0.17 311	0.26 411	0.15 286	0.16 391	0.25 395	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.08 429

anonymousa	0.23 515	0.11 311	0.50 610	0.21 379	0.16 601	0.31 600	0.20 526	0.36 458	0.35 527	0.32 568	0.50 688	0.39 633	0.26 580	0.22 331	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.07 266	0.08 429

x	0.19 416	0.11 311	0.29 331	0.20 313	0.11 258	0.26 512	0.18 415	0.41 523	0.29 442	0.25 424	0.29 445	0.28 516	0.24 546	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

IER	0.23 515	0.12 378	0.39 480	0.20 313	0.14 489	0.31 600	0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.33 585	0.40 594	0.32 566	0.33 677	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

iRaft-Stereo_5w	0.23 515	0.18 613	0.44 550	0.22 458	0.13 432	0.19 302	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.34 585	0.23 528	0.65 701	0.27 615	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

psmg	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.23 618	0.51 653	0.34 510	0.35 622	0.38 569	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

CIPLG	0.21 459	0.21 659	0.55 642	0.23 520	0.15 562	0.25 488	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.33 512	0.22 414	0.15 364	0.26 415	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

iRaft-Stereo_20w	0.19 416	0.10 213	0.46 574	0.19 217	0.13 432	0.25 488	0.19 471	0.52 672	0.19 228	0.29 495	0.21 337	0.22 414	0.20 486	0.28 453	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.08 369	0.08 429

IPLGR_C	0.21 459	0.22 676	0.60 666	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

ACRE	0.21 459	0.20 644	0.62 677	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

Patchmatch Stereo++	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429
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	0.18 364	0.11 311	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.24 468	0.20 526	0.29 334	0.26 392	0.26 438	0.25 396	0.25 466	0.18 458	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

PSM-adaLoss	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

ROB_FTStereo_v2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

ROB_FTStereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

HUI-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.22 331	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

DRaft	0.24 548	0.10 213	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.28 543	0.23 618	0.33 397	0.39 578	0.38 662	0.61 748	0.21 400	0.41 726	0.48 596	0.42 712	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.08 429

iGMRVC	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

iRAFT	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

test-1	0.17 337	0.11 311	0.40 489	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.34 410	0.26 392	0.20 358	0.24 382	0.22 414	0.14 339	0.16 148	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.08 429

RAFT-IKP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

rafts_anoy	0.18 364	0.15 549	0.35 411	0.22 458	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.23 397	0.25 396	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.08 429

raft+_RVC	0.18 364	0.14 509	0.32 370	0.21 379	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.38 478	0.34 510	0.21 374	0.28 430	0.20 386	0.15 364	0.24 363	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

111	0.20 438	0.17 598	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.24 468	0.17 357	0.41 523	0.45 655	0.23 397	0.29 445	0.29 527	0.21 496	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

GMStereo	0.19 416	0.25 695	0.40 489	0.21 379	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.29 334	0.40 596	0.25 424	0.23 365	0.16 316	0.15 364	0.25 395	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 497	0.10 213	0.51 620	0.21 379	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.55 704	0.39 578	0.29 495	0.32 489	0.23 438	0.21 496	0.27 436	0.19 475	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.08 429

MMNet	0.27 607	0.14 509	0.49 599	0.24 579	0.17 626	0.47 729	0.22 591	0.45 574	0.51 712	0.39 679	0.41 603	0.36 605	0.33 677	0.39 558	0.34 668	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

delet	0.27 607	0.14 509	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.41 696	0.29 703	0.49 622	0.48 691	0.33 585	0.41 603	0.37 613	0.30 647	0.48 596	0.34 668	0.09 498	0.09 625	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.08 429

UNet	0.28 629	0.14 509	0.69 704	0.23 520	0.20 696	0.44 714	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.43 671	0.33 677	0.40 567	0.31 650	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

UPFNet	0.25 577	0.12 378	0.38 464	0.24 579	0.19 677	0.37 668	0.28 696	0.48 609	0.38 567	0.34 605	0.37 554	0.37 613	0.28 617	0.39 558	0.33 663	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.08 429

ac_64	0.27 607	0.13 453	0.41 516	0.24 579	0.17 626	0.36 661	0.22 591	0.46 585	0.33 499	0.35 622	0.36 545	0.52 728	0.30 647	0.62 683	0.32 656	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

cf-r	0.24 548	0.15 549	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.22 591	0.42 537	0.40 596	0.30 527	0.42 620	0.42 666	0.26 580	0.43 577	0.25 595	0.11 602	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.08 429

GwcNet-RSSM	0.26 596	0.17 598	0.46 574	0.21 379	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.44 561	0.42 618	0.31 546	0.45 659	0.40 648	0.26 580	0.55 634	0.28 621	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

DIP-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.33 388	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.12 58	0.42 537	0.25 375	0.27 449	0.32 489	0.21 400	0.17 425	0.25 395	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.08 429
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	0.22 497	0.18 613	0.47 582	0.22 458	0.10 187	0.28 543	0.14 170	0.46 585	0.32 485	0.31 546	0.34 524	0.31 556	0.25 569	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.10 538	0.08 429

HSM-Net_RVC	0.27 607	0.11 311	0.42 526	0.19 217	0.11 258	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.43 626	0.40 690	0.43 634	0.50 718	0.26 580	0.76 746	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.22 458	0.14 489	0.33 625	0.14 170	0.51 653	0.45 655	0.30 527	0.40 594	0.38 621	0.27 600	0.76 746	0.25 595	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.08 429

AdaStereo	0.24 548	0.16 578	0.37 442	0.24 579	0.12 342	0.32 614	0.17 357	0.54 694	0.42 618	0.33 585	0.38 569	0.35 599	0.21 496	0.30 490	0.22 550	0.14 695	0.06 340	0.13 671	0.08 420	0.11 590	0.08 429
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.
HSM	0.28 629	0.16 578	0.35 411	0.20 313	0.15 562	0.33 625	0.19 471	0.53 684	0.37 552	0.36 639	0.38 569	0.67 780	0.31 666	0.89 780	0.23 572	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.08 429

pmcnn	0.50 763	0.20 644	0.78 726	0.24 579	0.26 759	0.39 686	0.30 716	0.51 653	0.50 708	0.54 768	1.23 816	2.52 846	0.37 706	0.77 752	0.95 800	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.10 538	0.08 429

GStereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.15 10	0.14 489	0.16 165	0.10 12	0.17 57	0.13 57	0.14 233	0.16 240	0.16 316	0.12 243	0.18 214	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.09 506

FAST (zero-shot)	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.23 520	0.26 759	0.14 71	0.15 233	0.23 201	0.15 114	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.09 625	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.09 506

HLF11	0.19 416	0.14 509	0.54 635	0.15 10	0.12 342	0.21 387	0.12 58	0.37 470	0.24 358	0.20 358	0.29 445	0.18 346	0.18 458	0.37 544	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.09 506

HLf8	0.19 416	0.16 578	0.55 642	0.15 10	0.12 342	0.24 468	0.14 170	0.40 507	0.31 473	0.20 358	0.26 411	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.17 406	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

Selective-IGEV-i1	0.21 459	0.10 213	0.31 359	0.23 520	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.46 585	0.42 618	0.27 449	0.32 489	0.33 575	0.17 425	0.25 395	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.09 506

FlowAnything_test	0.14 248	0.11 311	0.21 209	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.15 257	0.13 158	0.15 286	0.14 339	0.18 214	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.09 506

S2M2_L	0.13 202	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.12 342	0.12 37	0.07 1	0.18 80	0.20 262	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.12 243	0.15 106	0.14 298	0.13 670	0.09 625	0.09 458	0.10 590	0.11 590	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 577	0.16 578	0.47 582	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.18 415	0.46 585	0.35 527	0.33 585	0.37 554	0.40 648	0.22 514	0.60 668	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.09 506

AIO-test1	0.19 416	0.14 509	0.41 516	0.27 690	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.39 492	0.36 540	0.17 311	0.26 411	0.18 346	0.13 298	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.06 156	0.09 506

PAM_32	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.19 471	0.36 458	0.23 335	0.29 495	0.28 430	0.56 743	0.28 617	0.27 436	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.09 506

PAM	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.22 458	0.15 562	0.34 639	0.21 560	0.37 470	0.22 307	0.31 546	0.27 422	0.55 739	0.26 580	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.09 506

rvit_0105_5	0.21 459	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.24 640	0.36 458	0.39 578	0.21 374	0.23 365	0.26 488	0.19 475	0.26 415	0.19 475	0.15 711	0.13 723	0.12 646	0.12 673	0.10 538	0.09 506

rvit_0105_3	0.23 515	0.17 598	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.24 468	0.28 696	0.38 478	0.41 610	0.25 424	0.25 396	0.28 516	0.21 496	0.28 453	0.20 501	0.15 711	0.13 723	0.14 699	0.15 728	0.10 538	0.09 506

test_sample2	0.21 459	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.11 258	0.27 523	0.21 560	0.43 553	0.29 442	0.26 438	0.31 477	0.30 546	0.24 546	0.45 585	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

test_sample1	0.20 438	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.12 342	0.28 543	0.19 471	0.41 523	0.25 375	0.26 438	0.31 477	0.29 527	0.26 580	0.44 581	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

CAS++	0.16 314	0.12 378	0.27 300	0.18 144	0.12 342	0.17 218	0.15 233	0.42 537	0.24 358	0.19 349	0.18 289	0.13 223	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.08 420	0.10 538	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 577	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

ACVNet-DCA	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

xx1	0.20 438	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.28 516	0.24 546	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

1test111	0.19 416	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

mmm	0.21 459	0.12 378	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.28 543	0.21 560	0.41 523	0.27 403	0.29 495	0.38 569	0.29 527	0.24 546	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.10 538	0.09 506

11t1	0.18 364	0.10 213	0.30 342	0.20 313	0.11 258	0.27 523	0.17 357	0.35 435	0.23 335	0.25 424	0.23 365	0.23 438	0.23 528	0.25 395	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

GMStereo_Zeroshot	0.24 548	0.21 659	0.45 566	0.26 660	0.13 432	0.28 543	0.15 233	0.39 492	0.35 527	0.37 647	0.43 634	0.40 648	0.17 425	0.34 519	0.20 501	0.12 648	0.07 492	0.13 671	0.07 322	0.16 697	0.09 506

EKT-Stereo	0.38 715	0.12 378	0.38 464	0.42 792	3.88 862	0.21 387	0.17 357	0.35 435	0.28 423	0.20 358	0.20 318	0.23 438	0.15 364	0.28 453	0.16 371	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

PCWNet_CMD	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

LL-Strereo	0.29 642	0.25 695	0.58 658	0.25 621	0.21 705	0.23 445	0.24 640	0.55 704	0.42 618	0.34 605	0.32 489	0.41 655	0.40 722	0.94 790	0.23 572	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.09 506

fast-acv-ft	0.31 657	0.20 644	0.81 740	0.24 579	0.18 648	0.46 722	0.27 680	0.41 523	0.49 700	0.39 679	0.55 720	0.49 710	0.35 692	0.37 544	0.38 684	0.11 602	0.11 688	0.11 605	0.12 673	0.12 633	0.09 506

gwcnet-sp	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

scenet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

knoymous	0.17 337	0.09 132	0.32 370	0.17 78	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.27 499	0.16 391	0.23 346	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.09 460	0.09 506

ssnet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

qqq	0.20 438	0.12 378	0.31 359	0.20 313	0.11 258	0.23 445	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.24 413	0.28 430	0.28 516	0.24 546	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

BUS	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.43 712	0.17 357	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.32 566	0.20 486	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

RAFT+CT+SA	0.21 459	0.18 613	0.33 388	0.25 621	0.18 648	0.23 445	0.29 703	0.40 507	0.36 540	0.24 413	0.38 569	0.18 346	0.16 391	0.32 504	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.12 673	0.09 460	0.09 506

BSDual-CNN	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

hknet	0.25 577	0.14 509	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.37 552	0.34 605	0.35 535	0.43 671	0.27 600	0.37 544	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

CSP-Net	0.27 607	0.15 549	0.30 342	0.21 379	0.14 489	0.44 714	0.24 640	0.50 635	0.40 596	0.41 699	0.43 634	0.42 666	0.26 580	0.66 705	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.09 506

dd	0.22 497	0.26 707	0.40 489	0.22 458	0.12 342	0.25 488	0.21 560	0.32 380	0.44 642	0.29 495	0.28 430	0.25 466	0.16 391	0.30 490	0.25 595	0.12 648	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

DAS	0.27 607	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.75 740	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

SepStereo	0.26 596	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.64 693	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

GwcNet-ADL	0.22 497	0.14 509	0.58 658	0.24 579	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.49 622	0.40 596	0.27 449	0.29 445	0.30 546	0.20 486	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

Pruner-Stereo	0.19 416	0.11 311	0.34 400	0.29 723	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.32 489	0.25 466	0.15 364	0.24 363	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.09 506

LMCR-Stereo	0.26 596	0.18 613	0.49 599	0.28 717	0.14 489	0.36 661	0.23 618	0.54 694	0.34 510	0.39 679	0.40 594	0.29 527	0.29 632	0.37 544	0.27 615	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.13 652	0.09 506

CFNet_pseudo	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.19 217	0.13 432	0.26 512	0.16 299	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

RALCasStereoNet	0.18 364	0.15 549	0.33 388	0.21 379	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.31 368	0.25 375	0.21 374	0.29 445	0.22 414	0.15 364	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.10 661	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

sCroCo_RVC	0.18 364	0.14 509	0.49 599	0.27 690	0.18 648	0.22 420	0.17 357	0.27 291	0.23 335	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.14 339	0.21 308	0.15 337	0.10 553	0.11 688	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

HCRNet	0.24 548	0.25 695	0.33 388	0.34 763	0.16 601	0.27 523	0.18 415	0.43 553	0.35 527	0.30 527	0.35 535	0.32 566	0.22 514	0.44 581	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.10 538	0.09 506

222	0.41 729	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.36 661	0.20 526	0.57 731	0.39 578	0.35 622	0.44 646	0.30 546	0.27 600	0.55 634	3.56 860	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

xxxx	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.37 668	0.20 526	0.58 740	0.38 567	0.29 495	0.42 620	0.38 621	0.24 546	0.46 588	2.20 853	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

test_xeample	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.33 625	0.23 618	0.55 704	0.38 567	0.32 568	0.45 659	0.29 527	0.26 580	0.57 649	2.24 855	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

FENet	0.21 459	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.26 512	0.17 357	0.41 523	0.35 527	0.30 527	0.31 477	0.29 527	0.23 528	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

GANet-RSSM	0.24 548	0.14 509	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.21 560	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.39 583	0.39 633	0.28 617	0.58 658	0.23 572	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.09 506

PSMNet-RSSM	0.24 548	0.15 549	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.20 526	0.48 609	0.37 552	0.30 527	0.44 646	0.38 621	0.26 580	0.52 617	0.22 550	0.12 648	0.07 492	0.11 605	0.13 702	0.10 538	0.09 506

CFNet-ft	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

MSMDNet	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.09 506

CFNet_RVC	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

ccs_rob	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.20 313	0.13 432	0.26 512	0.17 357	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

AANet_RVC	0.31 657	0.22 676	0.50 610	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.24 640	0.47 596	0.54 732	0.38 662	0.60 741	0.43 671	0.29 632	0.87 775	0.40 700	0.11 602	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

iResNetv2_ROB	0.27 607	0.26 707	0.72 716	0.23 520	0.13 432	0.29 565	0.18 415	0.52 672	0.49 700	0.37 647	0.45 659	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.12 633	0.09 506

DLCB_ROB	0.28 629	0.16 578	0.34 400	0.27 690	0.16 601	0.38 677	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.46 731	0.46 669	0.51 722	0.33 677	0.53 624	0.33 663	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.09 506

iResNet_ROB	0.25 577	0.19 630	0.40 489	0.20 313	0.12 342	0.30 584	0.16 299	0.55 704	0.53 726	0.38 662	0.43 634	0.37 613	0.26 580	0.38 552	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.09 460	0.09 506

MWDA-net	0.29 642	0.21 659	0.47 582	0.25 621	0.21 705	0.35 654	0.32 731	0.44 561	0.47 679	0.38 662	0.40 594	0.33 575	0.38 710	0.54 631	0.40 700	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

MWSP-net	0.25 577	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.40 775	0.50 635	0.43 626	0.32 568	0.33 512	0.36 605	0.31 666	0.28 453	0.31 650	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

MEA-ACV	0.26 596	0.11 311	0.42 526	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.24 640	0.53 684	0.47 679	0.35 622	0.42 620	0.36 605	0.34 686	0.47 592	0.27 615	0.09 498	0.09 625	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.10 567

DN	0.15 295	0.08 60	0.27 300	0.19 217	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.24 358	0.14 233	0.16 240	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.13 250	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.10 567

RT-IGEV	0.25 577	0.10 213	0.48 593	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.28 696	0.53 684	0.39 578	0.36 639	0.41 603	0.44 682	0.30 647	0.28 453	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.10 567

G2L-ROB	0.23 515	0.15 549	0.41 516	0.19 217	0.12 342	0.27 523	0.21 560	0.47 596	0.33 499	0.34 605	0.31 477	0.41 655	0.22 514	0.49 601	0.26 609	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

coex_refinement	0.26 596	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.15 562	0.31 600	0.20 526	0.49 622	0.42 618	0.35 622	0.42 620	0.45 687	0.27 600	0.55 634	0.33 663	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.10 538	0.10 567

GREAT-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.25 275	0.16 33	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.17 57	0.17 178	0.10 74	0.15 220	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.10 567
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_105_1	0.27 607	0.19 630	0.46 574	0.27 690	0.19 677	0.30 584	0.35 749	0.44 561	0.51 712	0.31 546	0.31 477	0.31 556	0.26 580	0.35 531	0.25 595	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.11 590	0.10 567

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 515	0.13 453	0.83 747	0.20 313	0.21 705	0.23 445	0.17 357	0.48 609	0.27 403	0.23 397	0.29 445	0.39 633	0.23 528	0.25 395	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.11 634	0.11 590	0.10 567

test_sample6	0.25 577	0.13 453	0.41 516	0.21 379	0.11 258	0.30 584	0.22 591	0.51 653	0.35 527	0.33 585	0.43 634	0.30 546	0.24 546	0.57 649	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.10 567

test_sample5	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.32 568	0.41 603	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

test_sample4	0.24 548	0.13 453	0.43 540	0.20 313	0.12 342	0.32 614	0.21 560	0.51 653	0.34 510	0.31 546	0.37 554	0.28 516	0.23 528	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

test_sample3	0.23 515	0.12 378	0.43 540	0.19 217	0.12 342	0.32 614	0.20 526	0.50 635	0.34 510	0.31 546	0.33 512	0.29 527	0.22 514	0.53 624	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

DualNet	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.33 585	0.43 634	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

mmx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

xxx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

ToySt	0.24 548	0.16 578	0.48 593	0.21 379	0.13 432	0.29 565	0.29 703	0.39 492	0.39 578	0.27 449	0.35 535	0.39 633	0.31 666	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

riskmin	0.18 364	0.09 132	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.24 468	0.16 299	0.34 410	0.28 423	0.21 374	0.23 365	0.33 575	0.24 546	0.23 346	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.10 538	0.10 567

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 650	0.20 644	0.70 710	0.21 379	0.17 626	0.46 722	0.27 680	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.55 720	0.43 671	0.30 647	0.46 588	0.38 684	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.11 590	0.10 567

CRFU-Net	0.28 629	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.15 562	0.45 720	0.23 618	0.50 635	0.30 459	0.43 716	0.41 603	0.48 704	0.46 750	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

test_5	0.23 515	0.19 630	0.38 464	0.26 660	0.18 648	0.25 488	0.29 703	0.40 507	0.37 552	0.29 495	0.40 594	0.25 466	0.22 514	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.10 567

NINENet	0.25 577	0.15 549	0.37 442	0.23 520	0.16 601	0.43 712	0.17 357	0.60 756	0.46 673	0.32 568	0.37 554	0.32 566	0.20 486	0.42 574	0.21 528	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.08 420	0.11 590	0.10 567

UDGNet	0.23 515	0.31 747	0.38 464	0.24 579	0.14 489	0.24 468	0.18 415	0.32 380	0.43 626	0.29 495	0.28 430	0.24 453	0.19 475	0.29 473	0.20 501	0.15 711	0.07 492	0.21 768	0.11 634	0.14 672	0.10 567

dad	0.28 629	0.31 747	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.30 584	0.20 526	0.33 397	0.49 700	0.44 723	0.44 646	0.45 687	0.21 496	0.41 570	0.26 609	0.20 767	0.11 688	0.20 765	0.11 634	0.14 672	0.10 567

PSMNet-ADL	0.25 577	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.14 489	0.31 600	0.22 591	0.44 561	0.36 540	0.27 449	0.33 512	0.41 655	0.28 617	0.61 675	0.29 633	0.11 602	0.09 625	0.09 458	0.11 634	0.10 538	0.10 567

GANet-ADL	0.21 459	0.12 378	0.45 566	0.23 520	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.46 585	0.35 527	0.25 424	0.32 489	0.32 566	0.19 475	0.24 363	0.20 501	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

ADLNet2	0.30 650	0.17 598	0.72 716	0.23 520	0.17 626	0.36 661	0.24 640	0.52 672	0.51 712	0.32 568	0.38 569	0.45 687	0.30 647	0.69 714	0.35 673	0.10 553	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.12 633	0.10 567

DeepStereo_RVC	0.18 364	0.11 311	0.40 489	0.21 379	0.11 258	0.19 302	0.16 299	0.28 316	0.22 307	0.27 449	0.27 422	0.23 438	0.28 617	0.24 363	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.10 567

CRE-IMP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.11 258	0.24 468	0.17 357	0.29 334	0.21 285	0.27 449	0.26 411	0.24 453	0.17 425	0.23 346	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.10 567

ICVP	0.23 515	0.13 453	0.44 550	0.26 660	0.14 489	0.29 565	0.25 659	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.43 634	0.35 599	0.25 569	0.26 415	0.23 572	0.12 648	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.10 567
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.29 642	0.16 578	0.41 516	0.26 660	0.17 626	0.32 614	0.26 673	0.55 704	0.43 626	0.36 639	0.40 594	0.45 687	0.37 706	0.58 658	0.30 641	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.10 538	0.10 567

DSFCA	0.27 607	0.13 453	0.36 431	0.20 313	0.17 626	0.38 677	0.31 722	0.47 596	0.43 626	0.43 716	0.37 554	0.39 633	0.29 632	0.52 617	0.32 656	0.12 648	0.10 661	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

DMCA-RVC	0.27 607	0.21 659	0.61 669	0.28 717	0.17 626	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.35 527	0.40 690	0.37 554	0.39 633	0.36 697	0.43 577	0.30 641	0.13 670	0.10 661	0.15 716	0.11 634	0.13 652	0.10 567

CCAANet	0.25 577	0.13 453	0.51 620	0.22 458	0.15 562	0.29 565	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.26 438	0.49 684	0.32 566	0.24 546	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.10 567

TDLM	0.30 650	0.21 659	0.38 464	0.28 717	0.15 562	0.33 625	0.32 731	0.52 672	0.47 679	0.38 662	0.43 634	0.39 633	0.29 632	0.91 785	0.28 621	0.14 695	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.12 633	0.10 567

CVANet_RVC	0.30 650	0.19 630	0.41 516	0.26 660	0.16 601	0.33 625	0.26 673	0.52 672	0.47 679	0.40 690	0.46 669	0.43 671	0.31 666	0.89 780	0.26 609	0.14 695	0.09 625	0.14 699	0.13 702	0.14 672	0.10 567

StereoDRNet-Refined	0.27 607	0.17 598	0.35 411	0.25 621	0.14 489	0.37 668	0.21 560	0.47 596	0.41 610	0.44 723	0.51 694	0.41 655	0.28 617	0.45 585	0.37 680	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.10 567
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 677	0.17 598	0.61 669	0.27 690	0.19 677	0.46 722	0.29 703	0.65 778	0.51 712	0.47 739	0.46 669	0.44 682	0.34 686	0.62 683	0.41 709	0.12 648	0.08 586	0.13 671	0.12 673	0.12 633	0.10 567

StereoDRNet	0.32 667	0.22 676	0.61 669	0.27 690	0.21 705	0.42 703	0.30 716	0.61 760	0.48 691	0.46 731	0.39 583	0.48 704	0.30 647	0.57 649	0.40 700	0.11 602	0.09 625	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.10 567

LE_ROB	1.76 842	0.20 644	2.68 844	0.48 807	0.52 815	0.78 796	0.96 844	0.84 820	6.61 874	7.40 878	2.08 846	2.08 837	4.83 869	1.27 825	3.79 861	0.10 553	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.11 590	0.10 567

Selective-IGEV-i16pc	0.33 677	0.10 213	1.71 830	0.21 379	0.14 489	0.74 789	0.31 722	0.42 537	0.41 610	0.21 374	0.32 489	0.26 488	0.14 339	0.71 722	0.19 475	0.14 695	0.10 661	0.08 345	0.09 537	0.11 590	0.11 608

DStereoRT	0.35 692	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.42 703	0.19 471	0.48 609	0.39 578	0.30 527	0.39 583	0.24 453	0.39 717	0.64 693	0.30 641	0.08 383	0.07 492	1.54 862	0.41 822	0.08 369	0.11 608

w-ln-seven-2	0.36 697	0.29 732	1.06 785	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.30 716	0.50 635	0.54 732	0.45 727	0.55 720	0.45 687	0.41 726	0.62 683	0.49 735	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.11 608

ACV-stereo	0.29 642	0.18 613	0.79 733	0.23 520	0.16 601	0.47 729	0.19 471	0.36 458	0.34 510	0.29 495	0.33 512	0.67 780	0.42 735	0.54 631	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.11 608

CFNet_ucs	0.24 548	0.13 453	0.50 610	0.20 313	0.15 562	0.28 543	0.17 357	0.49 622	0.45 655	0.32 568	0.42 620	0.39 633	0.22 514	0.31 497	0.21 528	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.09 537	0.12 633	0.11 608

CBFPSM	0.27 607	0.16 578	0.67 697	0.20 313	0.14 489	0.38 677	0.25 659	0.40 507	0.36 540	0.33 585	0.36 545	0.56 743	0.38 710	0.32 504	0.38 684	0.08 383	0.08 586	0.07 219	0.08 420	0.09 460	0.11 608

iinet-f	0.30 650	0.18 613	1.03 783	0.20 313	0.15 562	0.44 714	0.22 591	0.45 574	0.37 552	0.35 622	0.44 646	0.41 655	0.34 686	0.34 519	0.40 700	0.10 553	0.09 625	0.08 345	0.08 420	0.13 652	0.11 608

CASS	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.11 258	0.28 543	0.19 471	0.39 492	0.30 459	0.32 568	0.34 524	0.25 466	0.24 546	0.25 395	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.11 590	0.11 608
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 629	0.16 578	0.44 550	0.22 458	0.15 562	0.40 692	0.30 716	0.57 731	0.46 673	0.38 662	0.36 545	0.47 697	0.29 632	0.38 552	0.39 692	0.13 670	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.11 608

DisPM	0.19 416	0.10 213	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.29 442	0.33 585	0.34 524	0.23 438	0.16 391	0.33 512	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.11 608

AASNet	0.27 607	0.19 630	0.49 599	0.26 660	0.17 626	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.48 691	0.35 622	0.40 594	0.32 566	0.25 569	0.28 453	0.34 668	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.13 652	0.11 608

AACVNet	0.26 596	0.16 578	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.41 523	0.31 473	0.38 662	0.42 620	0.43 671	0.28 617	0.73 730	0.25 595	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.11 608

HHNet	0.22 497	0.12 378	0.52 628	0.18 144	0.18 648	0.20 353	0.20 526	0.34 410	0.31 473	0.32 568	0.59 736	0.20 386	0.21 496	0.24 363	0.31 650	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.11 608

ASMatch	0.23 515	0.11 311	0.51 620	0.24 579	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.28 423	0.28 464	0.68 764	0.27 499	0.26 580	0.50 605	0.22 550	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.11 608

GEStereo_RVC	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.27 690	0.16 601	0.33 625	0.25 659	0.56 721	0.54 732	0.34 605	0.38 569	0.34 585	0.25 569	0.51 610	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.11 608

GES	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.14 489	0.27 523	0.19 471	0.49 622	0.33 499	0.30 527	0.36 545	0.25 466	0.23 528	0.29 473	0.22 550	0.10 553	0.08 586	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.11 608

RAFT + AFF	0.27 607	0.23 686	0.50 610	0.25 621	0.17 626	0.30 584	0.33 743	0.52 672	0.40 596	0.28 464	0.30 462	0.30 546	0.31 666	0.62 683	0.24 585	0.09 498	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.11 608

DMCA	0.22 497	0.14 509	0.36 431	0.22 458	0.14 489	0.27 523	0.20 526	0.43 553	0.38 567	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.24 546	0.24 363	0.28 621	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.11 608

STTStereo	0.28 629	0.20 644	0.61 669	0.25 621	0.17 626	0.29 565	0.24 640	0.47 596	0.39 578	0.39 679	0.41 603	0.44 682	0.28 617	0.40 567	0.28 621	0.13 670	0.12 710	0.13 671	0.16 741	0.12 633	0.11 608

ADCRef	0.38 715	0.24 690	0.88 760	0.26 660	0.21 705	0.49 740	0.27 680	0.52 672	0.48 691	0.50 747	0.58 733	0.35 599	0.47 753	0.48 596	1.29 831	0.09 498	0.08 586	0.12 646	0.12 673	0.11 590	0.11 608

GANet	0.36 697	0.22 676	0.49 599	0.29 723	0.17 626	0.41 696	0.38 764	0.57 731	0.45 655	0.46 731	0.75 777	0.55 739	0.40 722	0.94 790	0.41 709	0.13 670	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.14 672	0.11 608

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 607	0.21 659	0.59 664	0.25 621	0.18 648	0.29 565	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.38 662	0.41 603	0.43 671	0.27 600	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.11 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 667	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.48 735	0.25 659	0.50 635	0.57 744	0.37 647	0.45 659	0.62 762	0.36 697	0.64 693	0.49 735	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.11 608

PSMNet_ROB	0.33 677	0.24 690	0.54 635	0.31 745	0.21 705	0.42 703	0.43 781	0.59 747	0.47 679	0.37 647	0.44 646	0.49 710	0.31 666	0.64 693	0.43 714	0.14 695	0.10 661	0.15 716	0.14 718	0.13 652	0.11 608

AROF3	0.34 686	0.62 819	0.51 620	0.52 818	0.18 648	0.19 302	0.21 560	0.49 622	0.33 499	0.39 679	0.26 411	0.35 599	0.17 425	0.74 738	0.19 475	0.39 821	0.06 340	0.61 832	0.08 420	0.45 816	0.12 632

AROF2	0.31 657	0.43 791	0.44 550	0.51 814	0.18 648	0.19 302	0.20 526	0.48 609	0.27 403	0.38 662	0.29 445	0.29 527	0.15 364	0.63 690	0.19 475	0.37 818	0.06 340	0.47 822	0.08 420	0.38 811	0.12 632

SCION-MonSter(vits)	0.22 497	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.44 561	0.53 726	0.09 29	0.44 646	0.30 546	0.25 569	0.34 519	0.42 712	0.10 553	0.08 586	0.18 745	0.17 751	0.14 672	0.12 632

S	0.19 416	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.31 477	0.20 386	0.20 486	0.18 214	0.17 406	0.12 648	0.09 625	0.15 716	0.16 741	0.11 590	0.12 632

LGCAT	0.11 101	0.07 5	0.15 54	0.14 4	0.09 98	0.12 37	0.12 58	0.13 15	0.10 7	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.12 175	0.11 602	0.11 688	0.05 1	0.06 212	0.05 10	0.12 632

Select-FE	0.23 515	0.14 509	0.78 726	0.22 458	0.18 648	0.22 420	0.13 120	0.43 553	0.26 392	0.28 464	0.33 512	0.39 633	0.29 632	0.27 436	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.13 702	0.08 369	0.12 632

YMNet	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

YMNet_1	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 577	0.14 509	0.95 772	0.21 379	0.27 763	0.20 353	0.19 471	0.48 609	0.25 375	0.26 438	0.55 720	0.34 585	0.18 458	0.25 395	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.12 673	0.12 633	0.12 632

test_sample7	0.25 577	0.15 549	0.35 411	0.20 313	0.14 489	0.28 543	0.21 560	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.14 695	0.09 625	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

MyStereo8	0.22 497	0.15 549	0.63 681	0.21 379	0.17 626	0.31 600	0.16 299	0.36 458	0.32 485	0.28 464	0.36 545	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.28 621	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.12 632

LoS_RVC	0.13 202	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.19 298	0.12 186	0.15 364	0.17 177	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.12 632

GASNet	0.36 697	0.46 794	0.88 760	0.34 763	0.23 735	0.35 654	0.22 591	0.60 756	0.53 726	0.40 690	0.37 554	0.45 687	0.30 647	0.79 756	0.35 673	0.15 711	0.10 661	0.14 699	0.14 718	0.22 762	0.12 632

PFNet+	0.20 438	0.10 213	0.37 442	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.19 471	0.29 334	0.34 510	0.33 585	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.32 504	0.17 406	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.12 632

PSM-softLoss	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

KMStereo	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

Anonymous3	0.23 515	0.18 613	0.63 681	0.27 690	0.18 648	0.41 696	0.23 618	0.43 553	0.35 527	0.23 397	0.27 422	0.20 386	0.18 458	0.27 436	0.18 440	0.12 648	0.11 688	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.12 632

ADLNet	0.28 629	0.15 549	0.42 526	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.23 618	0.53 684	0.43 626	0.42 710	0.41 603	0.44 682	0.27 600	0.55 634	0.35 673	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.12 632

Syn2CoEx	0.36 697	0.31 747	0.78 726	0.34 763	0.21 705	0.41 696	0.28 696	0.61 760	0.49 700	0.42 710	0.56 727	0.45 687	0.44 741	0.69 714	0.38 684	0.17 741	0.14 734	0.15 716	0.12 673	0.13 652	0.12 632

HGLStereo	0.27 607	0.14 509	0.46 574	0.24 579	0.21 705	0.33 625	0.23 618	0.50 635	0.42 618	0.35 622	0.48 682	0.41 655	0.33 677	0.45 585	0.33 663	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.12 632

UCFNet_RVC	0.24 548	0.16 578	0.34 400	0.18 144	0.15 562	0.33 625	0.16 299	0.46 585	0.35 527	0.29 495	0.35 535	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.22 550	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.14 718	0.13 652	0.12 632

MDST_ROB	0.48 756	0.14 509	0.95 772	0.30 738	0.21 705	1.33 835	0.32 731	0.77 806	0.56 741	1.06 824	0.71 770	0.49 710	0.35 692	1.26 824	0.38 684	0.13 670	0.11 688	0.16 728	0.13 702	0.12 633	0.12 632

GeoMambaStereo_RVC	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.15 10	0.15 562	0.18 257	0.11 32	0.17 57	0.14 89	0.18 334	0.19 298	0.19 369	0.14 339	0.19 253	0.18 440	0.11 602	0.09 625	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.13 654

base	0.37 707	0.21 659	1.98 832	0.27 690	0.20 696	0.37 668	0.19 471	0.49 622	0.38 567	0.41 699	0.51 694	0.27 499	0.26 580	0.68 711	0.30 641	0.20 767	0.12 710	0.16 728	0.15 728	0.10 538	0.13 654

VeloStereo	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

flow	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

Selective-IGEV-i16pb	0.39 720	0.12 378	2.18 835	0.21 379	0.15 562	0.68 781	0.32 731	0.56 721	0.57 744	0.25 424	0.44 646	0.33 575	0.21 496	0.80 760	0.25 595	0.14 695	0.10 661	0.09 458	0.10 590	0.12 633	0.13 654

z-mn7	0.44 745	0.40 782	1.09 790	0.25 621	0.18 648	0.61 771	0.34 745	0.56 721	0.93 817	0.43 716	0.96 800	0.53 733	0.39 717	0.94 790	0.59 755	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.14 672	0.13 654

w-ln-seven	0.42 732	0.30 739	1.18 800	0.26 660	0.22 722	0.58 763	0.31 722	0.62 769	0.81 795	0.58 774	0.61 748	0.53 733	0.36 697	0.57 649	0.65 770	0.11 602	0.10 661	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.13 654

FACV-RUCA	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.23 520	0.23 735	0.26 512	0.19 471	0.39 492	0.34 510	0.25 424	0.32 489	0.21 400	0.24 546	0.24 363	0.19 475	0.10 553	0.07 492	0.15 716	0.08 420	0.16 697	0.13 654

ITSA-stereo	0.25 577	0.15 549	0.33 388	0.23 520	0.11 258	0.27 523	0.18 415	0.56 721	0.59 749	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.28 617	0.49 601	0.30 641	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.13 654

rvit_stereo_0075_2	0.24 548	0.17 598	0.50 610	0.26 660	0.22 722	0.22 420	0.15 233	0.40 507	0.35 527	0.27 449	0.37 554	0.29 527	0.20 486	0.28 453	0.19 475	0.17 741	0.12 710	0.19 755	0.12 673	0.13 652	0.13 654

HBP-ISP	0.33 677	0.30 739	0.72 716	0.22 458	0.16 601	0.32 614	0.22 591	0.54 694	0.44 642	0.41 699	0.49 684	0.33 575	0.38 710	0.73 730	0.25 595	0.18 752	0.19 782	0.24 778	0.20 767	0.16 697	0.13 654

Wz-Net-LNSev	0.34 686	0.29 732	0.91 765	0.26 660	0.21 705	0.47 729	0.31 722	0.54 694	0.54 732	0.44 723	0.52 703	0.50 718	0.35 692	0.39 558	0.39 692	0.11 602	0.11 688	0.10 545	0.09 537	0.14 672	0.13 654

Wz-Net-MNSev	0.36 697	0.26 707	0.79 733	0.26 660	0.21 705	0.59 767	0.38 764	0.55 704	0.56 741	0.48 743	0.54 713	0.53 733	0.36 697	0.60 668	0.44 719	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.11 634	0.15 688	0.13 654

NF-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

OCTAStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

GrayStereo	0.25 577	0.09 132	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.23 445	0.47 794	0.34 410	0.30 459	0.39 679	0.47 676	0.30 546	0.79 804	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.13 654

RE-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

TVStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

hitnet-ft	0.29 642	0.17 598	0.40 489	0.19 217	0.14 489	0.39 686	0.23 618	0.44 561	0.41 610	0.36 639	0.46 669	0.53 733	0.34 686	0.76 746	0.32 656	0.14 695	0.10 661	0.13 671	0.10 590	0.15 688	0.13 654

AF-Net	0.37 707	0.26 707	0.56 649	0.32 752	0.23 735	0.41 696	0.29 703	0.61 760	0.64 766	0.42 710	0.68 764	0.65 774	0.49 760	0.57 649	0.44 719	0.15 711	0.11 688	0.19 755	0.14 718	0.15 688	0.13 654

Nwc_Net	0.37 707	0.25 695	0.68 703	0.31 745	0.24 743	0.44 714	0.30 716	0.65 778	0.50 708	0.37 647	0.69 768	0.58 751	0.45 744	0.60 668	0.40 700	0.15 711	0.12 710	0.19 755	0.21 772	0.14 672	0.13 654

ADCP+	0.45 748	0.24 690	1.15 799	0.25 621	0.22 722	0.56 759	0.39 769	0.54 694	0.51 712	0.44 723	0.51 694	0.46 695	0.52 767	0.56 645	1.89 848	0.10 553	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.14 672	0.13 654

DeepPruner_ROB	0.26 596	0.19 630	0.44 550	0.21 379	0.16 601	0.30 584	0.21 560	0.52 672	0.32 485	0.35 622	0.38 569	0.39 633	0.26 580	0.42 574	0.24 585	0.15 711	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.14 672	0.13 654

PS-NSSS	0.32 667	0.30 739	0.46 574	0.23 520	0.17 626	0.33 625	0.24 640	0.57 731	0.41 610	0.37 647	0.52 703	0.35 599	0.30 647	0.80 760	0.30 641	0.17 741	0.14 734	0.21 768	0.15 728	0.15 688	0.13 654

PWCDC_ROB	0.38 715	0.30 739	0.60 666	0.33 759	0.20 696	0.42 703	0.19 471	0.58 740	0.89 805	0.42 710	1.26 817	0.36 605	0.34 686	0.50 605	0.38 684	0.18 752	0.11 688	0.11 605	0.09 537	0.19 743	0.13 654

CBMV	0.33 677	0.21 659	0.54 635	0.23 520	0.13 432	0.42 703	0.33 743	0.53 684	0.48 691	0.52 760	0.49 684	0.50 718	0.41 726	0.56 645	0.31 650	0.15 711	0.16 760	0.18 745	0.16 741	0.13 652	0.13 654
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 667	0.22 676	0.44 550	0.29 723	0.28 771	0.54 757	0.21 560	0.46 585	0.57 744	0.32 568	0.54 713	0.32 566	0.29 632	0.39 558	0.52 744	0.10 553	0.10 661	0.25 783	0.22 783	0.18 730	0.14 680

zh-mn7	0.46 750	0.45 793	1.48 818	0.25 621	0.19 677	0.44 714	0.29 703	0.56 721	0.82 796	0.65 785	0.96 800	0.49 710	0.38 710	0.88 778	0.63 765	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.13 652	0.14 680

HUF	0.15 295	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.20 262	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.11 193	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.20 791	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.14 680

DDVS	0.25 577	0.15 549	0.39 480	0.24 579	0.17 626	0.34 639	0.21 560	0.41 523	0.30 459	0.33 585	0.41 603	0.48 704	0.21 496	0.52 617	0.27 615	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.14 680

CAS	0.15 295	0.07 5	0.21 209	0.41 789	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.15 257	0.19 298	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.13 250	0.29 808	0.04 2	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.14 680

Wz-Net-SNSev	0.43 739	0.41 786	1.27 808	0.30 738	0.21 705	0.44 714	0.41 776	0.61 760	0.65 767	0.46 731	0.65 757	0.62 762	0.39 717	0.74 738	0.59 755	0.12 648	0.11 688	0.12 646	0.13 702	0.16 697	0.14 680

GwcNet	0.35 692	0.23 686	0.88 760	0.25 621	0.24 743	0.48 735	0.27 680	0.55 704	0.57 744	0.38 662	0.52 703	0.51 722	0.32 674	0.60 668	0.41 709	0.13 670	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.13 652	0.14 680

SuperB	0.49 759	0.28 722	2.23 836	0.23 520	0.15 562	0.41 696	0.32 731	0.47 596	0.82 796	0.43 716	0.50 688	0.33 575	0.45 744	0.68 711	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.98 850	0.14 680

ADCL	0.47 753	0.22 676	1.00 778	0.27 690	0.19 677	0.74 789	0.64 818	0.54 694	0.69 777	0.56 771	0.71 770	0.55 739	0.60 781	0.60 668	1.43 833	0.11 602	0.09 625	0.13 671	0.13 702	0.14 672	0.14 680

NaN_ROB	0.41 729	0.28 722	0.62 677	0.30 738	0.19 677	0.51 746	0.47 794	0.58 740	0.59 749	0.56 771	0.47 676	0.49 710	0.41 726	1.21 819	0.64 768	0.12 648	0.18 773	0.12 646	0.13 702	0.11 590	0.14 680

XPNet_ROB	0.33 677	0.20 644	0.43 540	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.31 722	0.55 704	0.50 708	0.51 752	0.53 710	0.58 751	0.37 706	0.63 690	0.45 722	0.17 741	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.14 680

PWC_ROB	0.38 715	0.29 732	0.69 704	0.25 621	0.20 696	0.38 677	0.19 471	0.58 740	0.67 772	0.57 773	0.85 789	0.51 722	0.40 722	0.71 722	0.52 744	0.13 670	0.09 625	0.14 699	0.10 590	0.17 714	0.14 680

MeshStereo	0.58 780	0.27 716	0.67 697	0.22 458	0.17 626	0.66 778	0.37 758	0.78 809	0.61 759	1.47 845	1.30 818	1.65 831	0.79 804	1.12 812	0.59 755	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.14 718	0.17 714	0.14 680
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)	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 810	1.27 857	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 796	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

2222	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 810	1.27 857	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 796	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

TCMNet	0.33 677	0.23 686	0.72 716	0.29 723	0.30 782	0.40 692	0.28 696	0.50 635	0.47 679	0.37 647	0.45 659	0.40 648	0.29 632	0.60 668	0.39 692	0.14 695	0.13 723	0.15 716	0.14 718	0.17 714	0.15 693

DCVSM-stereo	0.24 548	0.13 453	0.52 628	0.20 313	0.14 489	0.26 512	0.13 120	0.34 410	0.34 510	0.41 699	0.33 512	0.47 697	0.29 632	0.30 490	0.22 550	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.12 633	0.15 693

pcwnet_v2	0.32 667	0.15 549	1.26 807	0.23 520	0.18 648	0.32 614	0.18 415	0.59 747	0.60 755	0.36 639	0.45 659	0.35 599	0.29 632	0.36 540	0.25 595	0.14 695	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.15 693

APVNet	0.36 697	0.20 644	0.70 710	0.26 660	0.22 722	0.52 755	0.35 749	0.61 760	0.44 642	0.38 662	0.52 703	0.48 704	0.38 710	0.84 769	0.46 728	0.13 670	0.14 734	0.15 716	0.16 741	0.16 697	0.15 693

aanetorigin	0.39 720	0.29 732	1.09 790	0.24 579	0.19 677	0.28 543	0.37 758	0.33 397	0.47 679	0.94 812	0.82 786	0.52 728	0.54 768	0.49 601	0.50 741	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.16 697	0.15 693

DANet	0.35 692	0.23 686	0.60 666	0.36 774	0.22 722	0.39 686	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.52 760	0.50 688	0.59 753	0.41 726	0.76 746	0.49 735	0.13 670	0.11 688	0.14 699	0.12 673	0.17 714	0.15 693
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	0.33 677	0.18 613	0.53 632	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.20 526	0.51 653	0.45 655	0.51 752	0.55 720	0.45 687	0.42 735	0.71 722	0.32 656	0.18 752	0.19 782	0.23 776	0.21 772	0.14 672	0.15 693

LALA_ROB	0.36 697	0.25 695	0.46 574	0.30 738	0.21 705	0.47 729	0.39 769	0.61 760	0.51 712	0.52 760	0.51 694	0.69 786	0.36 697	0.50 605	0.43 714	0.17 741	0.11 688	0.16 728	0.14 718	0.17 714	0.15 693

SGM-Forest	0.36 697	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.16 601	0.45 720	0.41 776	0.55 704	0.48 691	0.52 760	0.60 741	0.52 728	0.41 726	0.85 772	0.50 741	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.15 728	0.15 688	0.15 693
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	0.49 759	0.42 788	1.56 822	0.22 458	0.19 677	0.39 686	0.25 659	0.52 672	0.92 813	0.92 809	0.93 798	0.84 796	0.67 793	0.59 664	0.59 755	0.15 711	0.11 688	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

zh-sn7	0.48 756	0.51 805	1.43 816	0.29 723	0.20 696	0.47 729	0.39 769	0.57 731	0.62 761	0.52 760	0.81 784	0.52 728	0.56 772	1.05 804	0.87 793	0.12 648	0.13 723	0.13 671	0.13 702	0.17 714	0.16 704

DualNet (step1)	0.28 629	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.23 781	0.09 625	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample9	0.42 732	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample8	0.49 759	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.55 704	0.34 510	0.62 779	0.38 569	1.15 816	0.67 793	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

FINET	0.34 686	0.27 716	0.80 737	0.24 579	0.24 743	0.36 661	0.34 745	0.54 694	0.72 783	0.39 679	0.47 676	0.32 566	0.30 647	0.51 610	0.32 656	0.19 760	0.17 767	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

FADNet-RVC-Resample	0.29 642	0.25 695	0.93 769	0.26 660	0.16 601	0.32 614	0.21 560	0.47 596	0.39 578	0.35 622	0.38 569	0.33 575	0.27 600	0.53 624	0.24 585	0.10 553	0.10 661	0.14 699	0.13 702	0.13 652	0.16 704

NCC-stereo	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704

Abc-Net	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.31 657	0.16 578	0.54 635	0.24 579	0.22 722	0.42 703	0.28 696	0.58 740	0.56 741	0.28 464	0.38 569	0.40 648	0.30 647	0.71 722	0.28 621	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.10 590	0.19 743	0.16 704

NCCL2	0.35 692	0.26 707	0.49 599	0.36 774	0.22 722	0.41 696	0.41 776	0.53 684	0.42 618	0.47 739	0.46 669	0.61 760	0.39 717	0.55 634	0.37 680	0.16 727	0.13 723	0.21 768	0.21 772	0.16 697	0.16 704

SANet	0.53 772	0.28 722	0.96 774	0.26 660	0.15 562	0.69 782	0.44 785	0.67 791	1.34 840	0.67 787	0.98 803	0.94 801	0.71 798	0.89 780	0.76 779	0.14 695	0.12 710	0.12 646	0.11 634	0.17 714	0.16 704

ETE_ROB	0.34 686	0.26 707	0.45 566	0.29 723	0.18 648	0.40 692	0.37 758	0.57 731	0.47 679	0.50 747	0.50 688	0.62 762	0.36 697	0.55 634	0.38 684	0.13 670	0.10 661	0.14 699	0.12 673	0.16 697	0.16 704

IGEV-RUCA	0.21 459	0.08 60	0.23 246	0.19 217	0.19 677	0.28 543	0.24 640	0.23 201	0.21 285	0.20 358	0.23 365	0.28 516	0.49 760	0.26 415	0.18 440	0.09 498	0.08 586	0.18 745	0.13 702	0.17 714	0.17 717

SACVNet	0.30 650	0.20 644	0.41 516	0.25 621	0.18 648	0.34 639	0.25 659	0.52 672	0.40 596	0.41 699	0.44 646	0.46 695	0.32 674	0.71 722	0.25 595	0.13 670	0.10 661	0.12 646	0.12 673	0.16 697	0.17 717

sAnonymous2	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

CroCo_RVC	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

EDNetEfficient	0.63 786	0.37 775	2.40 840	0.26 660	0.25 752	0.38 677	0.49 800	0.41 523	1.06 827	1.38 834	0.87 793	0.62 762	0.95 818	0.65 701	1.65 839	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.19 743	0.17 717

RP	0.35 692	0.22 676	0.51 620	0.31 745	0.24 743	0.37 668	0.28 696	0.50 635	0.58 748	0.40 690	0.63 754	0.61 760	0.47 753	0.61 675	0.39 692	0.16 727	0.15 750	0.17 735	0.15 728	0.17 714	0.17 717

stereogan	0.37 707	0.17 598	0.65 691	0.27 690	0.22 722	0.62 773	0.26 673	0.59 747	0.63 765	0.43 716	0.60 741	0.67 780	0.42 735	0.68 711	0.35 673	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.12 673	0.19 743	0.17 717

edge stereo	0.39 720	0.22 676	0.81 740	0.27 690	0.22 722	0.37 668	0.24 640	0.56 721	0.54 732	0.53 766	0.60 741	0.71 789	0.50 762	0.78 754	0.40 700	0.16 727	0.14 734	0.19 755	0.14 718	0.16 697	0.17 717

RTSC	0.39 720	0.28 722	0.78 726	0.27 690	0.18 648	0.49 740	0.22 591	0.59 747	0.84 803	0.55 770	0.53 710	0.49 710	0.36 697	0.67 709	0.82 787	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.17 714	0.17 717

ADCMid	0.49 759	0.34 763	1.13 797	0.26 660	0.21 705	0.51 746	0.37 758	0.57 731	0.54 732	0.75 796	0.66 759	0.62 762	0.64 792	0.64 693	1.68 840	0.13 670	0.12 710	0.17 735	0.17 751	0.20 752	0.17 717

DeepPrunerF	0.44 745	0.29 732	1.29 810	0.33 759	0.30 782	0.35 654	0.36 754	0.62 769	1.15 834	0.40 690	0.44 646	0.39 633	0.41 726	0.80 760	0.52 744	0.18 752	0.14 734	0.23 776	0.21 772	0.17 714	0.17 717

STTRV1_RVC	0.42 732	0.32 755	0.89 763	0.29 723	0.36 794	0.49 740	0.31 722	0.61 760	0.53 726	0.46 731	0.56 727	0.47 697	0.43 739	1.00 799	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.20 765	0.18 758	0.25 771	0.17 717

NOSS_ROB	0.31 657	0.20 644	0.35 411	0.24 579	0.16 601	0.32 614	0.19 471	0.52 672	0.48 691	0.33 585	0.36 545	0.42 666	0.28 617	0.93 788	0.24 585	0.19 760	0.20 791	0.24 778	0.22 783	0.17 714	0.17 717

SGM_RVC	0.50 763	0.19 630	0.50 610	0.25 621	0.15 562	0.69 782	0.39 769	0.68 794	0.82 796	0.95 816	0.84 788	1.13 813	0.76 802	1.16 815	0.60 759	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.16 741	0.16 697	0.17 717
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CES	0.14 248	0.08 60	0.19 167	0.17 78	0.22 722	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.14 233	0.17 262	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.18 731

FAT-Stereo	0.36 697	0.18 613	0.73 720	0.26 660	0.18 648	0.33 625	0.29 703	0.60 756	0.59 749	0.46 731	0.60 741	0.60 756	0.50 762	0.61 675	0.34 668	0.13 670	0.14 734	0.13 671	0.12 673	0.14 672	0.18 731

RYNet	0.37 707	0.18 613	0.59 664	0.25 621	0.28 771	0.61 771	0.32 731	0.59 747	0.59 749	0.41 699	0.38 569	0.57 748	0.39 717	0.87 775	0.53 747	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.18 730	0.18 731

PA-Net	0.37 707	0.28 722	0.83 747	0.31 745	0.28 771	0.39 686	0.42 779	0.51 653	0.55 738	0.34 605	0.42 620	0.41 655	0.36 697	0.79 756	0.49 735	0.12 648	0.23 804	0.16 728	0.23 786	0.12 633	0.18 731
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 832	0.28 722	0.79 733	0.26 660	0.16 601	2.26 848	1.00 847	1.42 842	1.46 845	2.38 863	2.05 845	5.95 868	2.66 856	2.95 856	2.46 856	0.17 741	0.18 773	0.18 745	0.18 758	0.15 688	0.18 731

FBW_ROB	0.43 739	0.26 707	0.54 635	0.31 745	0.20 696	0.51 746	0.32 731	0.70 798	0.60 755	0.59 775	0.55 720	0.65 774	0.41 726	1.40 834	0.51 743	0.13 670	0.17 767	0.21 768	0.16 741	0.17 714	0.18 731

CSAN	0.50 763	0.35 765	0.78 726	0.36 774	0.23 735	0.56 759	0.59 814	0.61 760	0.70 780	0.64 783	0.78 781	0.65 774	0.60 781	1.38 833	0.62 762	0.21 770	0.17 767	0.20 765	0.20 767	0.18 730	0.18 731

PatchMatch Cens Cmp	1.16 829	0.27 716	0.62 677	0.26 660	0.24 743	1.06 818	0.64 818	1.33 838	2.62 859	1.67 849	3.54 862	4.92 863	1.75 845	1.52 838	1.62 838	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.17 714	0.19 738

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

FTStereo	0.28 629	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.53 806	0.34 410	0.26 392	0.38 662	0.95 799	0.30 546	0.56 772	0.32 504	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.19 738

GMM-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.25 659	0.37 470	0.27 403	0.30 527	0.45 659	0.27 499	0.21 496	0.31 497	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.19 738

FADNet-RVC	0.31 657	0.35 765	0.78 726	0.25 621	0.20 696	0.33 625	0.20 526	0.49 622	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.41 655	0.29 632	0.63 690	0.31 650	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.15 728	0.19 743	0.19 738

FADNet	0.32 667	0.36 768	0.74 721	0.23 520	0.22 722	0.37 668	0.19 471	0.53 684	0.48 691	0.32 568	0.36 545	0.43 671	0.32 674	0.64 693	0.25 595	0.16 727	0.16 760	0.14 699	0.16 741	0.24 769	0.19 738

RGC	0.39 720	0.32 755	0.64 689	0.34 763	0.27 763	0.40 692	0.29 703	0.57 731	0.53 726	0.45 727	0.64 756	0.62 762	0.45 744	0.72 728	0.39 692	0.15 711	0.15 750	0.21 768	0.20 767	0.18 730	0.19 738

G-Net	0.46 750	0.25 695	0.86 757	0.34 763	0.28 771	0.90 812	0.35 749	0.47 596	0.45 655	0.68 788	1.22 815	0.64 772	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.16 727	0.14 734	0.17 735	0.13 702	0.22 762	0.19 738

RTS	0.78 807	0.48 798	4.68 855	0.34 763	0.28 771	1.12 823	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 794	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

RTSA	0.78 807	0.48 798	4.68 855	0.34 763	0.28 771	1.12 823	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 794	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

ADCPNet	0.48 756	0.29 732	1.60 825	0.27 690	0.23 735	0.70 785	0.38 764	0.53 684	0.51 712	0.51 752	0.59 736	0.67 780	0.56 772	0.60 668	1.14 816	0.15 711	0.18 773	0.14 699	0.23 786	0.19 743	0.19 738

WCMA_ROB	0.51 767	0.21 659	0.65 691	0.25 621	0.21 705	0.58 763	0.32 731	0.54 694	0.55 738	0.95 816	1.40 822	1.28 822	0.81 808	0.73 730	0.62 762	0.18 752	0.15 750	0.15 716	0.15 728	0.19 743	0.19 738

PM Cens cmp D40	0.92 817	0.28 722	0.67 697	0.27 690	0.25 752	0.87 807	0.53 806	1.13 833	1.87 850	1.70 850	3.06 858	2.75 851	1.42 839	1.27 825	1.09 814	0.18 752	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.18 730	0.20 751

DStereoO	0.46 750	0.32 755	0.51 620	0.36 774	0.29 781	0.38 677	0.45 786	0.55 704	0.60 755	0.47 739	0.49 684	0.48 704	0.73 801	0.59 664	0.69 775	0.81 847	0.18 773	0.38 815	0.19 765	0.46 818	0.20 751

ISRNet	0.27 607	0.13 453	0.45 566	0.26 660	0.19 677	0.24 468	0.14 170	0.45 574	0.43 626	0.39 679	0.48 682	0.42 666	0.27 600	0.32 504	0.29 633	0.20 767	0.12 710	0.17 735	0.16 741	0.16 697	0.20 751

SDNR	0.42 732	0.21 659	0.82 744	0.21 379	0.18 648	1.27 832	0.17 357	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.81 784	0.38 621	0.27 600	1.19 816	0.38 684	0.23 781	0.24 806	0.17 735	0.13 702	0.17 714	0.20 751

Wz-Net-TNSev	0.51 767	0.58 813	1.61 827	0.25 621	0.21 705	0.65 776	0.45 786	0.63 776	0.69 777	0.51 752	0.54 713	0.71 789	0.60 781	1.00 799	0.77 782	0.15 711	0.15 750	0.13 671	0.15 728	0.21 755	0.20 751

WZ-Net	0.52 771	0.38 780	1.90 831	0.30 738	0.24 743	0.57 762	0.48 798	0.62 769	0.78 792	0.50 747	0.71 770	0.68 784	0.54 768	0.98 798	0.84 788	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.19 743	0.20 751

Prome-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.36 458	0.25 375	0.33 585	0.59 736	0.24 453	0.28 617	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.20 751

AnyNet_C32	0.51 767	0.40 782	1.10 794	0.29 723	0.28 771	0.59 767	0.58 811	0.54 694	0.60 755	0.62 779	0.66 759	0.54 737	0.54 768	0.78 754	1.74 845	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.20 752	0.20 751

CC-Net-ROB	0.43 739	0.47 796	0.65 691	0.37 780	0.23 735	0.51 746	0.29 703	0.66 784	0.49 700	0.46 731	0.51 694	0.48 704	0.38 710	0.96 794	0.35 673	0.34 814	0.23 804	0.55 828	0.25 793	0.31 800	0.20 751

PDISCO_ROB	0.43 739	0.30 739	0.67 697	0.43 794	0.36 794	0.67 779	0.32 731	0.72 801	0.76 789	0.43 716	0.53 710	0.63 770	0.40 722	0.66 705	0.47 730	0.21 770	0.12 710	0.21 768	0.19 765	0.25 771	0.20 751

PM Graph cmp D40	0.87 812	0.32 755	0.71 715	0.29 723	0.33 788	0.86 805	0.58 811	0.98 828	1.71 849	1.59 847	3.40 860	2.11 839	1.16 827	1.24 821	0.90 796	0.19 760	0.20 791	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.21 761

PStereo	0.26 596	0.37 775	0.34 400	0.21 379	0.13 432	0.25 488	0.25 659	0.33 397	0.47 679	0.26 438	0.17 262	0.29 527	0.34 686	0.35 531	0.37 680	0.23 781	0.15 750	0.17 735	0.13 702	0.23 765	0.21 761

Anonymous_2	0.37 707	0.21 659	0.47 582	0.20 313	0.21 705	0.42 703	0.26 673	0.38 478	0.29 442	0.33 585	0.30 462	0.44 682	0.38 710	0.36 540	0.29 633	0.26 795	0.29 817	0.44 820	1.41 862	0.34 804	0.21 761

PSM-AAD	0.25 577	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.26 512	0.38 764	0.34 410	0.28 423	0.35 622	0.39 583	0.28 516	0.79 804	0.30 490	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.08 369	0.21 761

psmorigin	0.50 763	0.25 695	3.03 847	0.24 579	0.19 677	0.38 677	0.22 591	0.50 635	0.44 642	0.64 783	0.68 764	0.71 789	0.51 765	0.85 772	0.45 722	0.14 695	0.17 767	0.13 671	0.14 718	0.16 697	0.21 761

S-Stereo	0.38 715	0.20 644	1.05 784	0.27 690	0.22 722	0.38 677	0.32 731	0.55 704	0.66 769	0.39 679	0.59 736	0.49 710	0.41 726	0.75 740	0.40 700	0.12 648	0.15 750	0.13 671	0.13 702	0.16 697	0.21 761

DPSNet	0.47 753	0.24 690	0.93 769	0.27 690	0.20 696	0.75 792	0.57 810	0.84 820	0.79 793	0.47 739	0.51 694	0.60 756	0.69 796	0.87 775	0.71 776	0.16 727	0.13 723	0.12 646	0.10 590	0.25 771	0.21 761

PatchMatch Graph Cmp	1.00 819	0.31 747	0.84 752	0.28 717	0.32 786	0.84 802	0.59 814	1.04 829	2.17 856	1.74 851	4.02 864	2.63 848	1.19 830	1.24 821	1.53 837	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.22 768

PSMNet-RUCA	0.37 707	0.41 786	0.66 696	0.46 804	0.41 800	0.34 639	0.25 659	0.57 731	0.45 655	0.39 679	0.52 703	0.43 671	0.33 677	0.41 570	0.29 633	0.25 794	0.14 734	0.33 809	0.21 772	0.31 800	0.22 768

LCNet	0.21 459	0.11 311	0.29 331	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.19 471	0.34 410	0.26 392	0.28 464	0.35 535	0.26 488	0.30 647	0.35 531	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.13 652	0.22 768

ccnet	0.42 732	0.31 747	0.48 593	0.27 690	0.32 786	0.60 770	0.32 731	0.65 778	0.46 673	0.53 766	0.66 759	0.56 743	0.45 744	0.72 728	0.61 760	0.26 795	0.19 782	0.24 778	0.21 772	0.26 782	0.22 768

EDNetEfficientorigin	7.51 870	0.52 809	140.47 905	0.25 621	0.17 626	0.42 703	0.29 703	0.47 596	1.03 822	1.28 831	1.02 804	0.83 795	0.84 813	0.75 740	0.99 802	0.10 553	0.09 625	0.12 646	0.10 590	0.21 755	0.22 768

SHD	0.42 732	0.27 716	0.81 740	0.31 745	0.25 752	0.42 703	0.22 591	0.66 784	0.94 819	0.63 781	0.60 741	0.59 753	0.47 753	0.59 664	0.58 754	0.15 711	0.13 723	0.16 728	0.16 741	0.20 752	0.22 768

ADCS	0.58 780	0.40 782	1.35 813	0.29 723	0.24 743	0.55 758	0.45 786	0.67 791	0.83 800	0.76 799	0.71 770	0.68 784	0.60 781	0.76 746	2.23 854	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.17 751	0.22 762	0.22 768

GANetREF_RVC	0.43 739	0.47 796	0.69 704	0.38 782	0.20 696	0.51 746	0.48 798	0.66 784	0.66 769	0.46 731	0.46 669	0.50 718	0.44 741	0.90 784	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.32 805	0.18 758	0.27 787	0.22 768
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	0.42 732	0.27 716	0.79 733	0.32 752	0.27 763	0.58 763	0.30 716	0.55 704	0.46 673	0.48 743	0.43 634	1.00 806	0.35 692	0.69 714	0.34 668	0.16 727	0.18 773	0.50 824	0.32 810	0.25 771	0.23 776

UHP(FT)	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 820	0.64 818	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 812	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

mmmmmm	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 820	0.64 818	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 812	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 438	0.72 827	0.70 710	0.17 78	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.18 80	0.16 137	0.13 200	0.12 134	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.13 250	0.35 815	0.04 2	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.23 776

FADNet_RVC	0.30 650	0.28 722	0.83 747	0.23 520	0.15 562	0.30 584	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.30 527	0.38 569	0.30 546	0.27 600	0.52 617	0.31 650	0.14 695	0.14 734	0.14 699	0.16 741	0.21 755	0.23 776

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 697	0.36 768	0.53 632	0.34 763	0.19 677	0.51 746	0.24 640	0.55 704	0.38 567	0.41 699	0.47 676	0.47 697	0.27 600	0.73 730	0.30 641	0.36 816	0.19 782	0.27 786	0.17 751	0.26 782	0.23 776

XQC	0.43 739	0.37 775	0.96 774	0.34 763	0.25 752	0.53 756	0.34 745	0.60 756	0.73 787	0.51 752	0.46 669	0.57 748	0.47 753	0.70 718	0.72 777	0.17 741	0.12 710	0.18 745	0.15 728	0.25 771	0.23 776

AnyNet_C01	0.65 788	0.58 813	2.60 843	0.32 752	0.26 759	0.88 808	0.61 816	0.63 776	0.62 761	0.68 788	0.96 800	0.76 792	0.60 781	0.96 794	1.43 833	0.16 727	0.16 760	0.17 735	0.17 751	0.23 765	0.23 776

FSD	0.27 607	0.28 722	0.32 370	0.27 690	0.24 743	0.27 523	0.27 680	0.31 368	0.29 442	0.26 438	0.27 422	0.28 516	0.27 600	0.28 453	0.26 609	0.23 781	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.25 771	0.24 784

IGEV-Stereo+	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.18 144	0.13 432	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.10 74	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.16 697	0.24 784

MSMD_ROB	0.60 784	0.33 760	0.61 669	0.30 738	0.25 752	0.86 805	0.35 749	0.55 704	0.67 772	1.10 826	1.49 827	1.76 834	0.97 821	0.88 778	0.49 735	0.23 781	0.21 794	0.27 786	0.27 802	0.25 771	0.24 784

FC-DCNN v2	0.71 797	0.30 739	0.67 697	0.32 752	0.27 763	0.84 802	0.39 769	0.84 820	0.85 804	1.44 841	1.64 834	2.09 838	1.28 836	1.06 805	0.80 786	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.25 787

SAMSARA	0.56 774	0.39 781	0.80 737	0.60 825	0.46 808	1.00 816	1.23 856	0.67 791	0.68 775	0.71 791	0.54 713	0.89 800	0.57 775	0.81 764	0.62 762	0.19 760	0.22 799	0.18 745	0.18 758	0.27 787	0.25 787

1111	0.79 809	0.31 747	1.57 823	0.39 784	0.28 771	1.14 825	0.99 846	0.83 818	0.96 820	0.97 819	1.11 808	1.23 819	1.18 829	1.73 844	1.70 843	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.21 772	0.29 793	0.26 789

MSAF-DinoV2	0.76 806	0.44 792	1.98 832	0.49 812	0.16 601	0.58 763	0.31 722	0.81 815	0.83 800	0.41 699	0.52 703	0.98 805	0.58 778	4.97 874	1.03 804	0.11 602	0.07 492	0.10 545	0.24 788	0.27 787	0.26 789

UDG	0.40 727	0.46 794	0.49 599	0.40 787	0.35 792	0.47 729	0.27 680	0.54 694	0.47 679	0.39 679	0.45 659	0.59 753	0.44 741	0.46 588	0.39 692	0.26 795	0.19 782	0.48 823	0.22 783	0.34 804	0.26 789

FC-DCNN	0.70 795	0.30 739	0.69 704	0.32 752	0.27 763	0.81 800	0.39 769	0.79 812	0.82 796	1.41 837	1.58 833	1.98 836	1.26 834	1.02 802	0.77 782	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.26 789

PASM	0.45 748	0.35 765	0.90 764	0.35 772	0.33 788	0.39 686	0.38 764	0.50 635	0.61 759	0.52 760	0.51 694	0.62 762	0.45 744	0.93 788	0.48 731	0.26 795	0.29 817	0.29 798	0.33 811	0.29 793	0.26 789

FCDSN-DC	0.63 786	0.31 747	0.61 669	0.36 774	0.30 782	0.65 776	0.37 758	0.66 784	0.68 775	1.14 828	1.54 831	1.71 833	1.26 834	0.92 786	0.64 768	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.27 787	0.27 794
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 767	0.50 803	0.86 757	0.39 784	0.24 743	0.84 802	0.55 808	0.56 721	0.62 761	0.60 776	0.68 764	0.62 762	0.42 735	1.13 814	0.43 714	0.23 781	0.27 813	0.27 786	0.35 813	0.25 771	0.29 795

MultiAttention	1.02 824	0.13 453	0.43 540	0.35 772	0.43 803	5.36 858	1.71 861	0.69 796	0.53 726	0.36 639	0.63 754	0.55 739	0.22 514	7.60 879	0.43 714	0.09 498	0.06 340	0.14 699	0.24 788	0.26 782	0.30 796

ELAS_RVC	0.74 802	0.36 768	1.00 778	0.37 780	0.33 788	0.88 808	0.93 843	0.83 818	1.08 829	1.35 833	1.33 821	1.24 820	1.33 838	1.06 805	0.95 800	0.27 800	0.25 810	0.29 798	0.27 802	0.30 799	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 802	0.36 768	0.85 756	0.36 774	0.33 788	1.36 836	0.77 832	0.93 824	0.92 813	1.41 837	1.53 830	1.16 817	1.17 828	0.95 793	1.03 804	0.26 795	0.25 810	0.28 794	0.28 807	0.31 800	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.40 727	0.48 798	0.67 697	0.48 807	0.39 797	0.48 735	0.22 591	0.51 653	0.43 626	0.40 690	0.47 676	0.47 697	0.33 677	0.54 631	0.32 656	0.36 816	0.15 750	0.40 818	0.21 772	0.45 816	0.31 799

KYRaft	0.22 497	0.10 213	0.30 342	0.23 520	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.35 435	0.24 358	0.35 622	0.54 713	0.34 585	0.26 580	0.29 473	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.08 369	0.31 799

MFN_U_SF_RVC	0.56 774	0.51 805	1.19 801	0.38 782	0.22 722	0.69 782	0.27 680	0.80 813	0.67 772	0.73 792	0.74 775	0.87 797	0.61 790	0.81 764	0.76 779	0.29 808	0.27 813	0.32 805	0.37 817	0.32 803	0.31 799

nnnnnnn	0.74 802	0.33 760	1.35 813	0.42 792	0.35 792	0.79 798	0.46 789	0.82 817	1.08 829	1.05 823	1.50 828	1.57 829	0.98 822	1.12 812	1.09 814	0.27 800	0.25 810	0.32 805	0.31 809	0.34 804	0.32 802

DDUNet	0.41 729	0.50 803	0.48 593	0.44 799	0.39 797	0.46 722	0.32 731	0.50 635	0.43 626	0.45 727	0.52 703	0.57 748	0.36 697	0.48 596	0.33 663	0.33 813	0.21 794	0.55 828	0.25 793	0.37 810	0.32 802

fsdfsdds	1.26 831	0.33 760	1.44 817	0.43 794	0.59 820	2.19 847	1.14 854	1.28 837	2.36 857	2.10 861	4.10 865	3.15 854	1.94 848	1.09 809	1.28 829	0.22 776	0.19 782	0.34 810	0.25 793	0.36 808	0.34 804

MANE	1.41 834	0.36 768	0.74 721	0.43 794	0.41 800	2.16 846	0.80 836	2.39 861	3.38 862	2.22 862	3.06 858	3.54 856	2.73 858	2.15 852	1.94 850	0.28 805	0.27 813	0.30 800	0.46 824	0.28 792	0.34 804

PVD	0.58 780	0.34 763	0.84 752	0.39 784	0.31 785	0.59 767	0.47 794	0.80 813	1.25 837	0.92 809	1.09 806	0.79 793	0.82 809	0.85 772	0.76 779	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.18 758	0.27 787	0.35 806

Consistency-Raft	0.55 773	0.48 798	1.02 781	0.45 800	0.49 811	0.49 740	0.47 794	0.72 801	0.72 783	0.45 727	0.82 786	0.47 697	0.60 781	0.50 605	0.63 765	0.39 821	0.39 829	0.44 820	0.51 830	0.52 821	0.37 807

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 791	0.64 821	1.06 785	0.45 800	0.27 763	1.40 839	0.58 811	0.78 809	0.92 813	0.84 804	0.86 790	0.88 799	0.68 795	1.33 830	0.68 774	0.37 818	0.29 817	0.34 810	0.36 816	0.43 814	0.37 807

MADNet+	1.01 822	1.16 851	4.72 857	0.70 830	0.47 809	1.24 831	0.96 844	0.97 827	0.89 805	0.65 785	0.77 780	0.87 797	0.85 815	2.09 850	1.68 840	0.38 820	0.39 829	0.31 802	0.27 802	0.43 814	0.39 809

DispFullNet	0.66 789	0.89 838	1.59 824	0.77 834	1.21 851	0.51 746	0.23 618	0.59 747	0.72 783	0.69 790	0.61 748	0.69 786	0.91 817	0.79 756	0.48 731	0.27 800	0.12 710	0.73 839	0.30 808	0.65 831	0.40 810

NVStereoNet_ROB	0.67 790	0.49 802	0.83 747	0.48 807	0.40 799	0.51 746	0.46 789	0.70 798	0.77 791	0.84 804	1.72 836	1.02 807	0.83 812	1.23 820	0.79 785	0.32 812	0.38 828	0.40 818	0.46 824	0.36 808	0.41 811
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
coex-ft	3.44 854	0.73 828	48.55 903	0.24 579	0.19 677	0.50 745	0.43 781	0.47 596	2.40 858	7.03 877	1.20 814	0.97 804	2.23 852	0.73 730	1.92 849	0.12 648	0.15 750	0.14 699	0.12 673	0.21 755	0.43 812

FADE	4.32 860	1.06 847	4.35 851	0.71 831	0.76 837	0.73 787	0.50 801	1.85 853	1.52 846	0.75 796	0.66 759	1.17 818	2.69 857	2.83 855	1.96 852	24.23 907	4.70 879	17.35 898	17.61 896	0.49 819	0.44 813

otaku	0.57 777	0.62 819	0.87 759	0.63 827	0.44 806	0.73 787	0.37 758	0.65 778	0.66 769	0.51 752	0.75 777	0.66 778	0.45 744	0.69 714	0.46 728	0.53 826	0.34 825	0.55 828	0.35 813	0.60 826	0.45 814

ACVNet_1	0.72 798	0.81 833	1.37 815	0.72 832	0.53 816	0.77 793	0.42 779	0.85 823	0.90 807	0.74 795	0.75 777	1.32 824	0.72 799	1.02 802	0.55 748	0.54 828	0.31 820	0.71 838	0.35 813	0.64 830	0.45 814

BEATNet-Init1	4.73 866	2.61 860	13.29 882	0.58 823	0.53 816	10.12 873	3.33 869	4.83 873	5.01 872	8.75 881	8.51 875	14.08 890	7.60 877	7.70 880	5.34 872	0.28 805	0.28 816	0.34 810	0.37 817	0.57 824	0.45 814

GCST	0.47 753	0.60 815	0.57 652	1.04 848	0.48 810	0.38 677	0.11 32	0.40 507	0.32 485	0.41 699	0.34 524	0.29 527	0.17 425	0.46 588	0.19 475	0.69 836	0.42 831	0.79 844	0.62 842	0.62 827	0.46 817

Ntro	0.58 780	0.64 821	0.92 767	0.66 828	0.50 812	0.77 793	0.36 754	0.66 784	0.70 780	0.50 747	0.59 736	0.65 774	0.51 765	0.75 740	0.45 722	0.56 830	0.32 823	0.56 831	0.34 812	0.63 828	0.46 817

ACVNet-4b	0.72 798	0.81 833	1.33 812	0.72 832	0.50 812	0.80 799	0.31 722	0.71 800	0.80 794	0.50 747	0.72 774	0.95 803	0.43 739	0.96 794	1.20 824	1.13 859	0.21 794	0.76 841	0.45 823	0.65 831	0.46 817

ACVNet_2	0.89 814	0.87 837	1.25 806	0.82 836	0.62 823	0.97 815	0.62 817	1.14 834	1.42 842	1.00 820	1.40 822	1.47 827	0.84 813	1.11 810	0.66 771	0.61 833	0.43 832	0.78 842	0.49 827	0.75 839	0.52 820

PWCK	1.00 819	1.17 852	1.70 829	0.91 841	0.41 800	1.19 828	0.92 842	1.10 830	1.14 833	1.16 829	1.14 810	1.25 821	0.88 816	1.75 846	1.04 806	0.87 850	0.50 840	0.87 845	0.53 833	0.96 849	0.52 820

JetBlue	1.14 828	0.76 829	2.36 838	0.59 824	0.75 834	3.04 851	1.78 862	1.11 831	0.90 807	0.94 812	1.10 807	1.66 832	1.28 836	2.09 850	1.72 844	0.43 825	0.36 827	0.38 815	0.38 819	0.58 825	0.56 822

anonymity	0.56 774	0.54 810	0.70 710	0.47 805	0.61 822	0.56 759	0.43 781	0.69 796	0.49 700	0.63 781	0.55 720	0.54 737	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.55 829	0.53 845	0.50 824	0.54 834	0.51 820	0.56 822

MonStereo1	0.93 818	0.56 811	0.82 744	0.69 829	0.58 819	1.37 837	0.35 749	0.94 825	1.25 837	0.93 811	1.90 839	1.52 828	2.10 851	1.27 825	0.77 782	0.69 836	0.33 824	0.75 840	0.47 826	0.70 835	0.57 824

DStereoSA	0.81 810	0.37 775	1.08 789	0.51 814	0.65 827	0.67 779	1.44 860	0.74 803	1.06 827	0.54 768	1.67 835	0.49 710	1.78 846	0.96 794	1.69 842	0.28 805	0.43 832	0.27 786	0.51 830	0.40 813	0.58 825

RainbowNet	0.72 798	0.89 838	1.02 781	0.82 836	0.63 824	0.78 796	0.52 804	0.81 815	0.93 817	0.60 776	0.79 782	0.80 794	0.60 781	0.80 760	0.57 749	0.78 844	0.55 848	0.78 842	0.49 827	0.76 840	0.58 825

SPS-STEREO	0.69 794	0.61 818	0.98 776	0.52 818	0.57 818	0.74 789	0.50 801	0.78 809	0.62 761	0.95 816	0.86 790	0.94 801	0.70 797	1.01 801	0.87 793	0.58 832	0.51 842	0.50 824	0.50 829	0.55 823	0.58 825
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 811	0.66 824	0.80 737	0.53 820	0.50 812	1.23 830	0.55 808	0.94 825	1.32 839	0.89 806	1.32 819	1.04 808	2.32 854	1.29 828	1.14 816	0.31 811	0.35 826	0.30 800	0.39 820	0.34 804	0.60 828

WAO-7	1.01 822	0.89 838	0.93 769	0.83 838	0.66 828	1.18 826	0.81 838	1.40 841	1.57 847	1.11 827	1.76 838	1.45 826	1.19 830	1.50 837	1.14 816	0.61 833	0.62 855	0.70 837	0.68 846	0.66 833	0.60 828

IMH-64-1	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 813	0.71 824	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 824	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

IMH-64	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 813	0.71 824	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 824	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

DGSMNet	0.61 785	0.29 732	0.91 765	0.51 814	0.70 829	0.62 773	1.38 859	0.59 747	0.55 738	0.37 647	0.61 748	0.52 728	0.33 677	0.65 701	0.43 714	0.53 826	0.60 852	0.67 834	0.61 841	0.63 828	0.61 832

SGM+DAISY	0.87 812	0.66 824	1.30 811	0.51 814	0.60 821	1.03 817	0.84 840	0.76 805	0.73 787	1.39 835	1.51 829	1.31 823	1.22 832	1.11 810	1.08 809	0.57 831	0.53 845	0.51 827	0.51 830	0.54 822	0.61 832

IMH	1.05 825	0.95 842	1.00 778	1.01 845	0.78 839	1.11 822	0.68 823	1.38 840	1.43 843	1.00 820	1.72 836	1.43 825	1.14 824	1.73 844	0.89 795	1.09 856	0.55 848	0.99 849	0.57 839	0.87 844	0.62 834

relubot	0.74 802	0.80 832	0.77 724	0.88 840	0.77 838	0.71 786	0.77 832	0.68 794	0.72 783	0.83 803	0.74 775	0.66 778	0.80 807	0.67 709	0.74 778	0.74 839	0.71 862	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

relurobot	0.70 795	0.77 831	0.74 721	0.83 838	0.70 829	0.64 775	0.77 832	0.58 740	0.69 777	0.75 796	0.69 768	0.64 772	0.72 799	0.64 693	0.67 773	0.74 839	0.64 857	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

WAO-6	1.07 826	0.93 841	0.92 767	0.96 842	0.78 839	1.28 833	0.75 829	1.34 839	2.00 854	1.02 822	1.54 831	1.59 830	1.22 832	1.31 829	1.14 816	0.78 844	0.55 848	1.02 851	0.75 851	0.83 841	0.69 837

WAO-8	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 843	0.75 829	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 847	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

Venus	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 843	0.75 829	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 847	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

MFMNet_re	0.72 798	0.76 829	0.99 777	0.62 826	0.70 829	0.77 793	0.67 822	0.75 804	0.83 800	0.78 801	0.86 790	0.69 786	0.78 803	0.71 722	0.61 760	0.66 835	0.59 851	0.61 832	0.58 840	0.68 834	0.71 838

Dean	1.17 830	1.04 846	1.49 820	1.03 847	0.78 839	1.20 829	0.77 832	1.48 845	1.96 852	1.28 831	1.99 844	2.15 840	1.14 824	1.25 823	1.00 803	0.81 847	0.60 852	1.01 850	0.69 847	0.92 848	0.74 841

LVE	1.13 827	1.02 844	1.28 809	1.01 845	0.80 842	1.29 834	0.81 838	1.47 844	1.96 852	1.07 825	1.90 839	1.90 835	1.01 823	1.48 836	0.91 797	0.93 853	0.61 854	0.94 846	0.69 847	0.87 844	0.75 842

TorneroNet-64	1.43 835	1.03 845	1.20 802	1.10 849	0.86 845	2.26 848	0.73 827	1.84 850	3.84 867	1.25 830	2.25 849	2.69 850	1.42 839	1.76 847	1.43 833	0.76 843	0.50 840	1.09 852	0.66 843	1.23 858	0.76 843

DNS	0.26 596	0.30 739	0.18 148	0.17 78	0.10 187	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.12 160	0.17 262	0.13 223	0.10 124	0.70 718	0.37 680	0.08 383	0.14 734	0.08 345	0.05 99	1.01 851	0.80 844

DNSM	0.28 629	0.28 722	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.75 740	0.63 765	0.08 383	0.13 723	0.06 84	0.05 99	1.14 854	0.81 845

TorneroNet	2.22 848	1.08 848	1.24 805	1.14 853	0.90 846	5.58 859	0.80 836	2.12 856	8.69 877	2.58 864	5.42 868	3.88 859	1.97 849	1.78 849	1.87 847	0.86 849	0.54 847	1.15 856	0.74 850	1.23 858	0.85 846

light-stereo	2.37 851	0.69 826	3.61 848	3.84 864	3.41 859	4.04 854	0.31 722	2.13 857	1.45 844	3.61 869	6.33 871	6.90 877	0.63 791	4.83 873	1.28 829	0.71 838	0.74 863	0.32 805	0.39 820	1.20 856	0.96 847

ktn	1.77 843	1.36 856	1.22 803	1.43 857	1.14 850	1.52 840	1.08 850	1.51 847	3.96 868	2.77 866	4.69 866	3.35 855	1.46 843	1.69 843	1.25 828	1.43 861	0.77 864	1.45 860	0.99 859	1.32 861	0.96 847

notaker	1.45 836	1.34 855	1.48 818	1.40 856	1.07 849	1.18 826	0.85 841	1.48 845	1.40 841	1.51 846	3.46 861	2.40 845	1.81 847	1.76 847	1.45 836	1.11 857	0.69 861	1.38 859	0.87 856	1.31 860	0.97 849

UNDER WATER-64	1.55 839	1.19 853	2.52 841	1.31 854	0.95 847	2.12 845	1.21 855	1.45 843	3.19 861	1.43 840	1.32 819	2.64 849	2.04 850	1.63 841	1.83 846	1.11 857	0.67 860	1.28 857	0.92 857	1.19 855	1.02 850

UNDER WATER	1.59 840	1.22 854	2.36 838	1.38 855	1.03 848	1.67 842	1.10 851	1.54 848	3.63 863	1.44 841	1.47 826	2.85 852	2.25 853	1.67 842	1.94 850	1.06 855	0.62 855	1.31 858	0.93 858	1.21 857	1.02 850

KSHMR	1.89 844	1.36 856	1.60 825	1.47 858	1.22 852	1.38 838	1.06 849	1.79 849	5.97 873	1.42 839	5.65 870	2.98 853	1.14 824	2.23 853	1.20 824	1.27 860	1.12 868	1.46 861	1.10 861	1.32 861	1.15 852

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 852	2.37 864	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 872	4.33 860	3.05 859	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

TestStereooo	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 852	2.37 864	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 872	4.33 860	3.05 859	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

JetRed	2.30 850	2.64 861	6.12 863	1.12 852	1.38 856	5.85 866	3.29 868	1.99 854	1.67 848	1.98 858	1.95 843	2.16 843	1.60 844	2.48 854	4.10 864	1.05 854	1.60 869	1.09 852	1.01 860	1.67 863	1.28 855

tt	4.71 863	0.10 213	3.94 849	2.06 861	1.53 857	10.14 874	16.88 882	9.27 883	4.98 871	1.39 835	1.02 804	4.68 862	4.90 870	3.35 860	5.86 874	5.76 880	9.15 889	2.24 875	2.53 874	3.10 866	1.32 856

UHP(ZeroShot)	4.71 863	0.60 815	7.05 866	0.48 807	0.70 829	9.17 870	2.53 866	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 887	9.91 880	8.72 878	4.02 868	3.96 862	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

UHP	4.71 863	0.60 815	7.05 866	0.48 807	0.70 829	9.17 870	2.53 866	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 887	9.91 880	8.72 878	4.02 868	3.96 862	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

HanzoNet	2.97 853	1.69 858	2.29 837	1.74 859	1.33 855	1.53 841	1.03 848	1.99 854	2.64 860	5.51 873	5.16 867	5.90 867	6.82 875	4.32 870	3.29 859	3.16 874	2.02 874	1.92 863	2.87 876	2.24 865	1.89 859

MADNet++	2.26 849	1.80 859	2.06 834	2.13 862	1.97 858	2.61 850	1.79 863	2.38 860	2.16 855	2.75 865	2.65 856	2.38 844	2.43 855	3.17 857	3.21 858	2.17 871	1.95 872	1.94 865	1.63 863	2.06 864	2.01 860

ply	1.96 845	0.65 823	0.36 431	0.54 821	0.63 824	0.49 740	0.43 781	3.11 863	1.04 825	0.32 568	1.90 839	3.56 857	3.36 861	4.53 871	5.93 875	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

xbf	2.48 852	0.56 811	0.36 431	0.54 821	0.63 824	4.66 855	5.05 877	3.11 863	1.04 825	2.06 860	1.90 839	3.56 857	3.36 861	4.53 871	5.93 875	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

LSM	1.64 841	0.40 782	2.56 842	2.02 860	17.61 882	0.51 746	0.52 804	0.61 760	0.76 789	0.82 802	1.11 808	0.63 770	0.54 768	0.75 740	0.49 735	0.16 727	0.24 806	0.18 745	0.21 772	0.25 771	2.42 861

PML	16.10 883	12.82 884	6.78 864	5.23 865	7.76 865	33.92 892	66.56 907	5.30 874	10.28 879	26.12 906	68.59 911	20.51 893	13.49 891	10.06 882	6.78 878	5.96 881	2.00 873	6.04 885	2.18 873	8.96 885	2.60 864

Selective-IGEV-i1pa	5.57 867	7.99 873	4.76 859	0.80 835	0.45 807	12.99 876	3.60 870	9.25 882	7.43 876	6.97 876	9.87 879	8.94 878	7.26 876	14.66 891	5.65 873	3.55 875	1.08 867	1.93 864	0.72 849	0.73 838	2.79 865

USTest	6.88 868	5.23 865	5.63 862	7.22 869	7.29 864	14.34 878	22.76 884	8.48 880	9.32 878	5.42 872	6.39 874	6.29 876	6.64 873	6.92 877	8.62 879	1.94 864	3.29 876	2.16 874	2.55 875	3.85 870	3.29 866

DPSimNet_ROB	4.34 862	4.23 862	6.89 865	3.67 863	3.68 860	4.75 856	5.21 878	2.67 862	3.68 864	5.82 874	3.95 863	5.57 864	6.72 874	3.46 861	4.48 865	4.05 878	2.88 875	4.68 879	3.12 878	3.69 869	3.62 867

noway3	4.27 856	5.33 867	4.61 852	11.26 875	10.44 871	5.62 860	4.46 871	4.12 868	0.92 813	1.86 853	2.49 855	6.19 874	3.66 867	3.74 866	4.54 867	1.97 865	0.46 834	2.03 870	1.74 866	5.69 874	4.21 868

TCMNet-wrong-test	4.29 857	5.57 868	4.65 854	11.33 877	10.39 869	5.73 865	4.48 875	4.13 869	1.02 821	1.91 857	2.39 850	6.16 872	3.62 865	3.84 867	4.50 866	1.99 867	0.47 836	1.97 866	1.69 864	5.69 874	4.31 869

noway2	4.26 855	5.26 866	4.63 853	11.29 876	10.43 870	5.62 860	4.46 871	4.09 867	0.90 807	1.87 854	2.47 852	6.20 875	3.67 868	3.62 862	4.54 867	1.97 865	0.46 834	2.02 867	1.74 866	5.72 876	4.32 870

zzzz4	4.31 858	5.77 869	4.85 861	11.37 878	10.45 872	5.64 862	4.46 871	4.20 871	0.91 812	1.87 854	2.47 852	6.11 870	3.60 863	3.65 863	4.59 869	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

noway1	4.31 858	5.77 869	4.81 860	11.37 878	10.45 872	5.64 862	4.46 871	4.20 871	0.90 807	1.87 854	2.48 854	6.11 870	3.60 863	3.65 863	4.59 869	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

noway4	4.32 860	5.81 871	4.75 858	11.39 880	10.47 874	5.70 864	4.50 876	4.14 870	0.90 807	1.83 852	2.44 851	6.16 872	3.63 866	3.66 865	4.60 871	2.00 870	0.47 836	2.03 870	1.73 865	5.80 879	4.40 873

ASD4	7.23 869	6.65 872	7.69 868	5.24 866	5.62 863	11.85 875	20.36 883	7.57 879	7.14 875	6.55 875	5.47 869	5.99 869	5.78 871	7.22 878	9.24 880	4.85 879	4.44 878	6.40 886	5.19 879	6.53 880	4.89 874

iinet-test	10.78 875	9.29 874	9.70 870	10.48 870	10.68 875	17.98 883	25.98 890	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 880	10.06 882	10.61 884	11.22 887	12.70 883	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

IINet	10.78 875	9.29 874	9.70 870	10.48 870	10.68 875	17.98 883	25.98 890	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 880	10.06 882	10.61 884	11.22 887	12.70 883	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

DGTPSM_ROB	8.34 871	5.10 863	10.37 880	5.31 867	10.18 867	8.33 868	23.60 888	6.06 877	13.41 886	4.90 870	10.87 883	5.65 865	10.44 881	6.17 875	12.59 881	3.74 876	7.55 881	3.69 876	7.26 884	4.14 871	7.46 877

DPSMNet_ROB	8.40 872	5.11 864	10.49 881	5.58 868	10.25 868	8.34 869	23.62 889	6.07 878	13.45 887	4.93 871	10.88 884	5.66 866	10.44 881	6.24 876	12.64 882	3.98 877	7.61 882	3.76 877	7.30 885	4.20 872	7.51 878

Anonymous_1	16.62 884	9.35 876	9.84 872	10.66 872	14.64 879	18.66 885	27.12 892	12.64 889	13.51 888	10.76 889	10.30 882	10.13 884	10.60 883	11.06 886	12.74 885	15.87 898	7.74 883	16.92 897	43.48 907	58.66 911	7.68 879

DPSM_ROB	11.49 878	9.87 880	10.35 878	11.13 873	11.31 877	19.11 886	27.51 893	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 885	10.96 888	11.27 889	11.96 889	13.59 886	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

DPSM	11.49 878	9.87 880	10.35 878	11.13 873	11.31 877	19.11 886	27.51 893	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 885	10.96 888	11.27 889	11.96 889	13.59 886	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

xxxxx1	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

tt_ll	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

ff	15.27 880	9.54 877	10.31 875	20.13 885	18.88 883	17.08 879	23.03 885	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 876	10.74 885	10.61 884	10.72 883	13.89 888	7.97 886	9.20 890	31.85 907	44.72 908	12.84 886	13.69 882

real-time stereo	19.07 886	18.91 889	16.59 883	20.12 884	17.29 881	28.07 891	33.08 895	22.27 896	20.40 896	19.30 895	17.17 890	20.25 892	17.40 893	21.10 894	19.76 893	15.87 898	14.54 893	15.28 896	13.39 886	16.88 898	13.78 885

LRCNet_RVC	10.90 877	14.34 885	9.35 869	15.35 881	8.04 866	1.08 819	0.34 745	8.78 881	0.70 780	12.63 890	16.05 889	9.85 879	6.54 872	8.57 881	6.34 877	20.27 903	5.40 880	23.70 904	21.88 904	14.87 889	13.83 886

Selective-IGEV-i16pa	30.47 899	41.93 905	4.02 850	0.49 812	0.37 796	96.94 906	0.74 828	60.26 913	58.76 911	17.24 891	64.39 910	38.26 912	49.53 911	106.11 913	26.15 895	19.96 902	3.42 877	4.39 878	1.81 872	0.39 812	14.22 887

FlowAnything	23.14 891	19.87 891	20.79 891	22.50 892	22.74 888	38.39 895	55.46 899	26.89 901	28.72 902	20.77 904	22.29 901	22.07 899	22.72 896	23.99 895	27.41 903	13.60 892	16.55 902	12.15 891	14.36 894	15.97 894	15.52 888

CasAABBNet	23.10 888	19.86 890	20.64 890	22.47 888	22.73 887	38.41 896	55.50 902	26.89 901	28.70 901	20.61 901	22.15 897	22.08 900	22.75 899	23.99 895	27.36 898	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.27 888	15.95 890	15.53 889

Hybrid-DGEV	23.16 892	19.94 895	20.96 893	22.49 889	22.75 889	38.51 898	55.52 905	27.09 905	28.90 905	20.58 898	22.25 898	22.00 896	22.80 901	24.11 900	27.33 897	13.60 892	16.47 895	12.14 887	14.30 892	15.95 890	15.54 890

RAFT-FEzeroshot	23.10 888	19.88 892	20.56 888	22.49 889	22.75 889	38.38 893	55.50 902	26.84 898	28.66 899	20.60 899	22.10 895	22.05 897	22.74 897	24.00 897	27.37 900	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.28 889	15.96 892	15.54 890

RAFT-FE	23.10 888	19.88 892	20.56 888	22.49 889	22.75 889	38.38 893	55.50 902	26.84 898	28.66 899	20.60 899	22.10 895	22.05 897	22.74 897	24.00 897	27.37 900	13.59 889	16.48 896	12.14 887	14.28 889	15.96 892	15.54 890

Selective-RAFT-Error	23.16 892	19.93 894	20.87 892	22.54 893	22.81 892	38.52 899	55.47 900	27.01 904	28.83 903	20.66 902	22.25 898	22.09 901	22.80 901	24.09 899	27.36 898	13.61 894	16.48 896	12.15 891	14.28 889	15.99 896	15.57 893

fast-reg	23.64 894	20.51 898	23.42 895	23.22 894	24.75 896	38.73 900	55.47 900	26.85 900	28.86 904	20.12 896	21.73 892	21.64 895	22.22 895	24.30 902	27.54 904	13.91 897	16.52 901	14.85 895	15.62 895	16.91 899	15.71 894

LSM0	24.24 895	19.98 896	22.32 894	24.22 895	40.14 902	38.48 897	55.20 898	26.95 903	28.57 898	20.49 897	21.83 893	22.26 902	22.75 899	24.22 901	27.30 896	13.66 896	16.32 894	12.19 894	14.15 887	16.10 897	17.66 895

zzzzzz3	33.80 900	21.93 899	29.35 898	40.69 901	40.71 903	54.58 902	75.81 909	38.06 909	43.73 909	30.21 908	32.81 905	33.59 909	36.40 909	35.16 905	41.64 908	19.24 900	24.62 905	18.35 899	21.58 900	19.15 900	18.48 896

zzz1	33.83 901	21.95 900	29.58 899	40.69 901	40.71 903	54.57 901	75.77 908	38.08 910	43.79 910	30.23 909	32.84 906	33.61 910	36.40 909	35.19 906	41.64 908	19.25 901	24.62 905	18.36 900	21.58 900	19.16 901	18.49 897

RSGM-EC	29.65 897	17.75 886	10.04 873	35.31 899	33.15 898	26.42 889	46.65 896	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 902	30.14 905	23.59 904	41.87 909	45.99 910	59.56 911	34.38 910	33.25 910	20.37 897	34.97 907	19.60 898

acva	29.65 897	17.75 886	10.04 873	35.31 899	33.15 898	26.42 889	46.65 896	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 902	30.14 905	23.59 904	41.87 909	45.99 910	59.56 911	34.38 910	33.25 910	20.37 897	34.97 907	19.60 898

HaxPig	17.72 885	20.22 897	19.73 885	16.53 882	16.51 880	9.27 872	9.33 879	14.34 892	13.27 883	18.65 892	18.70 891	17.35 891	16.77 892	17.04 892	16.45 891	22.05 906	20.89 903	22.27 903	21.53 899	21.29 902	22.13 900

zzzz2	34.86 902	30.12 903	31.42 900	34.23 897	34.22 900	58.04 903	83.74 910	40.88 911	43.54 907	31.10 910	33.46 907	32.70 907	33.88 907	35.86 907	41.00 906	20.48 904	24.86 907	18.45 901	21.67 902	24.07 903	23.42 901

noway5	34.86 902	30.12 903	31.42 900	34.23 897	34.22 900	58.04 903	83.74 910	40.88 911	43.54 907	31.10 910	33.46 907	32.70 907	33.88 907	35.86 907	41.00 906	20.48 904	24.86 907	18.45 901	21.67 902	24.07 903	23.42 901

MEDIAN_ROB	21.21 887	24.62 901	23.47 896	19.58 883	19.65 886	13.22 877	10.96 880	17.88 893	17.00 893	22.14 905	22.02 894	20.86 894	20.36 894	21.06 893	19.71 892	25.63 908	24.13 904	26.21 905	25.20 905	25.17 905	25.38 903

AVERAGE_ROB	25.43 896	29.06 902	27.24 897	24.63 896	24.20 895	17.73 882	12.61 881	22.29 897	21.39 897	26.79 907	26.16 904	25.20 904	24.64 906	25.07 904	23.53 894	29.96 909	28.40 909	30.60 906	29.58 906	29.72 906	29.84 904

Light2-Stereo	42.68 904	18.61 888	35.43 902	49.89 903	31.26 897	20.59 888	0.50 801	31.24 907	1.90 851	63.85 912	34.95 909	34.68 911	8.98 880	90.83 911	38.96 905	46.99 910	8.80 888	113.79 913	105.60 912	60.31 912	56.37 905

test_example2	101.33 905	108.28 906	68.15 904	98.43 904	106.93 905	89.75 905	102.43 912	36.80 908	97.65 912	129.04 913	130.15 912	65.26 913	66.62 912	92.11 912	80.24 912	144.10 913	199.48 912	81.81 912	103.01 911	125.01 913	101.27 906

ccccc	256.34 906	256.29 907	313.62 906	354.40 907	364.36 906	149.10 907	168.46 913	152.89 914	131.30 913	153.93 914	155.56 913	164.00 914	204.39 913	268.02 914	295.19 913	390.55 914	349.22 913	244.59 914	219.82 913	412.30 914	378.83 907

TADF							0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.32 568	0.21 337	0.24 453	0.18 458	0.51 610	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156

RSGM							0.16 299	0.35 435	0.22 307	0.26 438	0.25 396	0.29 527	0.15 364	0.20 280	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156

AHVO							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

MCPF							0.20 526	0.46 585	0.44 642	0.24 413	0.33 512	0.42 666	0.24 546	0.89 780	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266

DSFM							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 906	27.19 906	28.95 906	20.67 903	22.28 900	22.36 903	22.85 903	24.77 903	27.37 900	13.64 895	16.51 900	12.16 893	14.32 893	15.98 895

PatchMatch		0.31 747		0.28 717		0.81 800		1.12 832		1.59 847		2.59 847		1.44 835		0.19 760		0.19 755		0.18 730

Low-res two-view benchmark