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

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 154	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 154	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.04 68
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
MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 44	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.13 244	0.06 2	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

test_c	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.05 244

ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.05 5	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MGE	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.20 623	0.05 5	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

HNOStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.15 428	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.15 428	0.10 51	0.08 48	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.05 19	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 140	0.07 177	0.05 6	0.15 428	0.08 16	0.13 265	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

tt3	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.14 214	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt5	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.09 343	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt7	0.07 9	0.08 429	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 9	0.08 429	0.06 10	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.08 290	0.08 33	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

tt9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GFORCE	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.20 623	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

100	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 429	0.05 2	0.20 623	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

F4.4	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.15 258	0.04 2	0.05 2	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.06 6	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

F5.5	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.19 550	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.14 214	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F8.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.19 550	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.15 258	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

FORCE_6	0.07 9	0.07 272	0.04 1	0.18 459	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

NBS	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 235	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

rgla	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

416test1013	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

test410_97500	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LACA_dic	0.07 9	0.10 593	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 295	0.04 3	0.13 244	0.09 30	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

over v1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.06 19	0.13 244	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

over-9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.06 4	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.08 16	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

CAR	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.07 48	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

monster-pro	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LWStereo	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.11 335	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 304	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

LACA3	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.07 15	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.15 258	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.07 9	0.10 128	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 105	0.10 344	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.08 9	0.12 121	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.09 28	0.14 214	0.12 216	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

AdaDepth	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

asda	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.06 19	0.10 49	0.16 303	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

asd	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.10 51	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.18 378	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.75w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.06 1	0.14 214	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.09 91	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

111111	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 128	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.10 128	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.04 3	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.05 2	0.11 335	0.07 170	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 708	0.17 583	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

AIO_test	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.07 9	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

dual_stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.05 6	0.13 244	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

L4000	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.11 331	0.18 590	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L400	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

CEFStereo	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.09 91	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.08 16	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC-I	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.14 329	0.11 87	0.14 301	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

E$^{3}$Stereo	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLLLL	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLL	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

300	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.10 128	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

Last	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DDDD	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

TT111	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

EE1	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.12 216	0.08 191	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.05 244

SCION-M(vits-remse)	0.08 128	0.06 147	0.13 425	0.24 725	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GEAR-Net	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

over-6	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.10 269	0.09 28	0.17 345	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

anonymous	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.05 6	0.12 154	0.11 87	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

depth_test_26	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.08 243	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.07 477

LGCAT	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.11 1	0.06 57	0.07 48	0.13 244	0.07 9	0.08 48	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.10 631	0.09 669	0.04 1	0.05 255	0.04 58	0.09 605

quiztm	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.03 1

PointNet	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

TS12	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.21 666	0.07 177	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.09 91	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.09 79	0.12 437	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DF	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LiteMatch*	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

canet-new	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.13 169	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

bcnet-new	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LMStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

ARStereo	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

FCBStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSGStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MUNStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CHEStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TOTStereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RMAStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ATMStereo	0.08 128	0.10 593	0.07 26	0.20 623	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

ACMStereo	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.06 48	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

KABStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.17 345	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.11 170	0.08 191	0.11 335	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.13 169	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 128	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.14 329	0.13 169	0.16 372	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.13 384	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 128	0.07 272	0.18 618	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSi22	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.14 214	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Foundation-i1c-attn	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.07 211	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.13 443	0.13 244	0.12 121	0.10 128	0.11 351	0.11 335	0.11 380	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

DepthFocus	0.08 128	0.04 3	0.15 513	0.13 24	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.05 4	0.09 251	0.06 39	0.07 170	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

GeoVLM	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

gcap_with_dpt	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DispViT+	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.05 6	0.11 98	0.18 378	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 128	0.04 3	0.11 310	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

BStereo	0.08 128	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.09 28	0.15 258	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

MonSter++	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

HiDET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

LCMNet	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.07 30	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

GEAStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GSStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

gasm-f	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DDF-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

252Zero-FE	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.13 443	0.11 98	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

Zero-FE251	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

zero-FE	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

GASTEREO	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

MSCF	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

S2M2_XL	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.09 197	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 128	0.08 429	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.18 378	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

3w_stereo	0.08 128	0.09 523	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.11 98	0.20 432	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

2w_stereo	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.20 432	0.15 333	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

monsterstereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.10 49	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV	0.08 128	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.10 128	0.06 48	0.09 235	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

LG-Stereo	0.08 128	0.08 429	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.17 537	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

SGD-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.09 304	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

HART	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

SCV_C0	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

SCV	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.04 68

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.22 691	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.04 68

HUF	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

castereo++	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.14 494	0.11 98	0.11 87	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

GIP-stereo	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

SMoEStereo_RVC	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.11 87	0.14 301	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

WCG-NET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

Occ-G	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.12 357	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

U	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.17 409	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

AIO-Stereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.16 303	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

WCG-NET（raft）	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RSM++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.11 87	0.11 170	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.03 1

RSM	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

test_for_model	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

trnet	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 5	0.12 392	0.10 49	0.13 169	0.10 128	0.08 191	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

MoCha-V2	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.20 623	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

IGEV++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

testlalala	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

LoS_RVC	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.08 108	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.09 235	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CAS	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.09 91	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

CES	0.08 128	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

EGLCR-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.16 372	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

CREStereo++_RVC	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.10 307	0.14 400	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68
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
StereoNetSlim22	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.06 19	0.14 329	0.16 303	0.08 48	0.12 395	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

StereoNetSlim	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

Cross2Single Stereo	0.09 240	0.10 593	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.10 51	0.24 546	0.12 395	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.09 609	0.04 68

GIO	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.09 304	0.06 85	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

AnonStereo	0.09 240	0.08 429	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.20 432	0.14 301	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

GELT-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.15 428	0.21 455	0.17 409	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.13 672	0.07 48	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.05 216	0.08 554

DNSM	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.19 620	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.14 731	0.12 688

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.21 666	0.09 428	0.08 108	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.11 335	0.05 4	0.06 85	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

VeloStereo	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 708

flow	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 708

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.19 550	0.07 177	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.10 128	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.07 463	0.05 244

Weightmod_eth	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.06 257	0.07 480	0.04 58	0.03 1

Weightmod	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.15 428	0.14 214	0.12 216	0.11 351	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.03 1

Anonymus	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.06 382

PhaseNet	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.20 432	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.09 304	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DNS	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.03 1	0.14 731	0.10 638

KMOStereo	0.09 240	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.15 258	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

RT-Monster	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.10 49	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LiteMatch	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.16 587	0.10 162	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

Foundation-i1	0.09 240	0.04 3	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.07 211	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.05 244

VMStereo-Base	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.10 49	0.16 303	0.13 265	0.10 307	0.16 438	0.10 344	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

Anonymus123	0.09 240	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.11 331	0.09 28	0.18 378	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

NLSM3	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.06 48	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.07 480	0.03 1	0.04 68

FE-Mocha	0.09 240	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

IGEV-FE	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DA	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GGEV	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

water-stereo	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.13 265	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.10 394	0.07 10	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

depthmonostereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.11 437	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

DVStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.14 214	0.16 372	0.11 351	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 240	0.08 429	0.11 310	0.13 24	0.10 548	0.08 108	0.06 1	0.10 51	0.10 128	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.09 343	0.11 257	0.11 355	0.13 714	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.10 646	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.18 590	0.15 258	0.14 301	0.07 120	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.12 392	0.11 98	0.15 258	0.11 170	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

castereo	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.18 430	0.08 191	0.10 278	0.11 380	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

fffft	0.09 240	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.16 500	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.05 244
1: 1. 1
tt45	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.15 428	0.13 169	0.12 216	0.09 251	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

999	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.16 530	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

mms	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ours_stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

fffy	0.09 240	0.08 429	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.17 537	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

GCAP-BAT	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Pointernet	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.10 49	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 240	0.10 593	0.32 729	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.07 15	0.12 694	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo-weight	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.19 412	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGS-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

ff7	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEVStereo-DCA	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

ffff	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

rrr	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

11t	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

MaDis-Stereo	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.11 98	0.16 303	0.16 372	0.09 251	0.11 335	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.04 68

IGEV_Zeroshot_test	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

MSKI-zero shot	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.14 301	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.06 85	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.11 98	0.12 121	0.11 170	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.05 244

CASnet	0.09 240	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.18 378	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.10 639	0.08 564	0.06 367	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

AEACV	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 672	0.14 494	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.07 5	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.07 170	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

RAFT-Test	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

HH	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

HanStereo	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

anonymousdsp	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

LoS	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.14 494	0.11 98	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.09 235	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

MC-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.12 357	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

RCA-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.18 378	0.14 301	0.10 307	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CroCo-Stereo Lap2	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.06 367	0.05 244

ccc-4	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEV-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.19 412	0.11 170	0.11 351	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

test-3	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test_1	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

CroCo-Stereo	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.09 240	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.19 459	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

XX-TBD	0.09 240	0.06 147	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.13 443	0.16 500	0.14 214	0.14 301	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

raftrobust	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.09 197	0.10 49	0.18 378	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

XX-Stereo	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.12 154	0.21 455	0.10 128	0.10 307	0.14 400	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.04 68

test_xeample3	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.14 301	0.10 307	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

AFF-stereo	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.10 128	0.10 307	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

EAI-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.16 303	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CFNet-RSSM	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.17 345	0.18 430	0.08 191	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.17 409	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.05 244

CREStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 57	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.10 128	0.09 251	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.06 382
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 57	0.13 443	0.14 329	0.16 303	0.11 170	0.09 251	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.10 260	0.15 740	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.07 463	0.06 382

GStereo	0.10 326	0.05 44	0.11 310	0.12 9	0.13 672	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.09 91	0.11 351	0.12 357	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.09 605

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 326	0.13 669	0.13 425	0.24 725	0.17 746	0.26 710	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SE	0.10 326	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.16 303	0.11 170	0.10 307	0.17 458	0.09 304	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.04 68

SMOE	0.10 326	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.06 367	0.04 68

ManiGeoR	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

HLf10	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

TestStereo_HLe17	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.06 382

DN	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.17 345	0.16 372	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.09 605

WQFJA1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

WQFJX1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.12 392	0.17 537	0.18 378	0.18 430	0.10 307	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

WQFJX	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.21 666	0.09 428	0.12 392	0.16 500	0.19 412	0.18 430	0.12 395	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.07 422	0.07 594	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

NLMM	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NLSM1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

MM-Stereo_test3	0.10 326	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.19 638	0.24 533	0.19 459	0.06 48	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.18 590	0.21 455	0.20 484	0.09 251	0.11 335	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

AIO-test2	0.10 326	0.08 429	0.10 236	0.23 712	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.23 505	0.24 546	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.09 612	0.05 216	0.05 244

AIO-test1	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.24 725	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.22 483	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.04 58	0.07 477

tg	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.20 432	0.12 216	0.08 191	0.11 335	0.11 380	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

PAM_32	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

PAM	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.09 428	0.10 269	0.16 500	0.15 258	0.16 372	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

UGAM-zero	0.10 326	0.05 44	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.20 432	0.15 333	0.11 351	0.15 420	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

model_zeroshot	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.12 407	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

RAStereo	0.10 326	0.09 523	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.13 443	0.18 590	0.16 303	0.17 409	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

rvit_stereo_0080	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

H2IRNET	0.10 326	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.10 344	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.05 244

MyStereo07	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo06	0.10 326	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.19 412	0.12 216	0.13 435	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

AE-Stereo	0.10 326	0.08 429	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.20 484	0.09 251	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

cc1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

tt1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.15 258	0.19 459	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

whm_eth	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

MIM_Stereo	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.12 154	0.20 432	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.09 304	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

Any-RAFT	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.10 394	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.18 378	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.03 1	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.05 244

fff	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

ADStereo(finetuned)	0.10 326	0.06 147	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.12 474	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

TRStereo	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.12 646	0.10 269	0.13 244	0.18 378	0.19 459	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

STrans-v2	0.10 326	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.11 351	0.15 420	0.12 407	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

TransformOpticalFlow	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

AnonymousM	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.19 412	0.14 301	0.13 435	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.05 244

cross-raft	0.10 326	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.07 177	0.11 331	0.24 727	0.13 169	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test-1	0.10 326	0.07 272	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.11 331	0.24 727	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.10 344	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.05 244

iRaftStereo_RVC	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.12 216	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

s12784h	0.10 326	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.16 551	0.18 590	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DCANet	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

csc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

cscssc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

R-Stereo Train	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoMambaStereo_RVC	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.11 1	0.14 699	0.12 392	0.09 28	0.12 121	0.13 265	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.15 567	0.09 583	0.08 631	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.13 708

G4	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.24 725	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.10 344	0.11 437	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.05 216	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.21 666	0.10 548	0.13 443	0.18 590	0.22 483	0.20 484	0.13 435	0.12 357	0.08 243	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

noway7	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.20 623	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.28 612	0.17 409	0.11 351	0.12 357	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

monster_256*512	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.21 666	0.10 548	0.13 443	0.17 537	0.27 587	0.19 459	0.12 395	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

HLF11	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.12 9	0.08 295	0.15 520	0.11 98	0.22 483	0.10 128	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.12 474	0.14 473	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

HLf8	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.11 1	0.08 295	0.15 520	0.12 154	0.22 483	0.16 372	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.09 583	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.08 541	0.08 554

TestStereo_HL3	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.11 98	0.20 432	0.09 91	0.15 494	0.31 666	0.13 441	0.12 474	0.16 530	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

TestStereo_HL2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.21 533	0.12 407	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

GGDA	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.14 329	0.19 412	0.19 459	0.13 435	0.20 513	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

TestStereo-Hl	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.08 295	0.15 520	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.11 437	0.14 473	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

Lsterematch	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.15 428	0.14 214	0.18 430	0.16 525	0.18 487	0.15 491	0.16 587	0.13 429	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

Hybrid-DGEV-03	0.11 376	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.16 551	0.14 329	0.15 258	0.14 301	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

Hybrid-DGEV-2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.18 459	0.09 428	0.09 197	0.13 244	0.29 634	0.30 630	0.11 351	0.12 357	0.10 344	0.13 511	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

NLMM1	0.11 376	0.09 523	0.07 26	0.22 691	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.19 412	0.20 484	0.12 395	0.11 335	0.08 243	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

NLCSM	0.11 376	0.09 523	0.09 155	0.23 712	0.11 610	0.12 392	0.19 638	0.19 412	0.19 459	0.12 395	0.11 335	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.05 244

Select-FE	0.11 376	0.06 147	0.21 661	0.15 140	0.11 610	0.12 392	0.13 244	0.22 483	0.18 430	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.06 367	0.08 554

FlowAnything_test	0.11 376	0.08 429	0.14 475	0.15 140	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.20 432	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

xyz-stereo-finetune2	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.19 638	0.17 345	0.12 216	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.13 511	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.06 382

xyz-stereo-finetune	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.19 638	0.18 378	0.19 459	0.12 395	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

FLISNet	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

CoSv	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0081	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0082	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 376	0.05 44	0.14 475	0.16 245	0.21 778	0.09 197	0.17 537	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.09 605

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.13 672	0.14 494	0.16 500	0.23 505	0.18 430	0.10 307	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.08 554

CAS++	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.14 81	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.24 533	0.14 301	0.11 351	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.18 378	0.19 459	0.10 307	0.09 235	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.06 382

xx1	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.16 512	0.16 587	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

1test111	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.15 499	0.16 589	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

plain	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.13 435	0.15 420	0.09 304	0.12 474	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

MIF-Stereo (partial)	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.12 154	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.16 438	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.07 477

EKT-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.21 500	0.11 351	0.08 189	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

LL-Strereo2	0.11 376	0.10 593	0.16 557	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.09 28	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.09 304	0.07 211	0.16 530	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.11 672	0.07 480	0.06 367	0.05 244

anonymousdsp2	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.23 534	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

DCRE	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.11 610	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.17 409	0.11 351	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

knoymous	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.15 520	0.13 244	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.17 458	0.13 441	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

riskmin	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.14 494	0.14 329	0.18 378	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.17 532	0.11 437	0.14 473	0.12 437	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.08 554

Selective-RAFT	0.11 376	0.11 622	0.12 371	0.21 666	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.21 455	0.23 534	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DCANet-4	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.18 378	0.20 484	0.13 435	0.17 458	0.09 304	0.14 545	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DisPM	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.12 407	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.11 666

test_4	0.11 376	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.21 680	0.15 258	0.18 430	0.12 395	0.18 487	0.12 407	0.09 343	0.08 33	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

CIPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.16 372	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

GLC_STEREO	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.16 303	0.24 546	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.08 290	0.18 594	0.12 437	0.06 215	0.08 631	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

IPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.20 432	0.15 333	0.13 435	0.18 487	0.07 170	0.07 211	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

IPLGR_C	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

MIPNet	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.21 455	0.25 572	0.12 395	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

IPLGR	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.24 546	0.12 395	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.04 68

GMOStereo	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

error version	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

test-v	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

ACRE	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

test_3	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.21 666	0.08 295	0.13 443	0.25 746	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.10 394	0.08 33	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

LCNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.14 731

HHNet	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.14 699	0.07 48	0.13 244	0.20 432	0.18 430	0.15 494	0.25 595	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.09 605

Patchmatch Stereo++	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477
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
OMP-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.21 455	0.21 500	0.13 435	0.14 400	0.11 380	0.12 474	0.11 257	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.12 154	0.22 483	0.18 430	0.14 466	0.17 458	0.12 407	0.13 511	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NF-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.12 688

OCTAStereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

NRIStereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.07 477

PSM-adaLoss	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

PSM-AAD	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.20 623	0.09 428	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.18 548	0.11 437	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.14 731

ROB_FTStereo_v2	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ROB_FTStereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

HUI-Stereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ASMatch	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.18 378	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.09 605

SST-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.15 494	0.18 487	0.13 441	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.07 463	0.06 382

RAFT_R40	0.11 376	0.07 272	0.15 513	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.18 487	0.15 491	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

GrayStereo	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.09 197	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.17 458	0.17 532	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

RE-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

Pruner-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.08 554

TVStereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

DeepStereo_RVC	0.11 376	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.08 108	0.11 98	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.15 420	0.12 407	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.08 554

iGMRVC	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

RAFT-345	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.17 345	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.16 303	0.10 128	0.11 351	0.34 694	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.04 58	0.05 244

iRAFT	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

CRE-IMP	0.11 376	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.13 511	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.08 554

test-2	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

GMM-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.24 533	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.09 605

RAFT-IKP	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

Prome-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.23 505	0.13 265	0.13 435	0.16 438	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

rafts_anoy	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.18 378	0.14 301	0.13 435	0.13 384	0.12 407	0.11 437	0.11 257	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.06 382

raft+_RVC	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.11 98	0.24 533	0.20 484	0.12 395	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

RALCasStereoNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.17 345	0.11 170	0.12 395	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

RALAANet	0.11 376	0.08 429	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.10 49	0.20 432	0.16 372	0.14 466	0.13 384	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.04 68

111	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.24 546	0.11 351	0.12 357	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DIP-Stereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.09 28	0.16 303	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.07 477
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.10 49	0.18 378	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 367	0.05 244
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
G2	0.12 465	0.12 641	0.12 371	0.25 736	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.24 533	0.12 216	0.10 307	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.14 473	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.11 672	0.06 369	0.08 541	0.06 382

S0	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.20 623	0.07 177	0.18 593	0.22 700	0.15 258	0.15 333	0.11 351	0.10 278	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.09 583	0.10 696	0.14 724	0.14 732	0.05 216	0.04 68

S	0.12 465	0.08 429	0.10 236	0.20 623	0.08 295	0.13 443	0.19 638	0.17 345	0.16 372	0.13 435	0.12 357	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.09 583	0.07 594	0.13 709	0.15 753	0.06 367	0.05 244

SME	0.12 465	0.09 523	0.11 310	0.17 345	0.07 177	0.20 638	0.13 244	0.21 455	0.17 409	0.12 395	0.13 384	0.10 344	0.12 474	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.06 367	0.06 382

IGEV_i1	0.12 465	0.08 429	0.12 371	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.15 428	0.19 412	0.23 534	0.18 573	0.18 487	0.16 512	0.12 474	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

rvit_stereo_0083	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.26 586	0.11 351	0.14 400	0.13 441	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0081_aga	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.19 459	0.10 307	0.18 487	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_ft	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.19 550	0.10 548	0.12 392	0.17 537	0.16 303	0.16 372	0.13 435	0.13 384	0.15 491	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

MyStereo8	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.15 140	0.09 428	0.18 593	0.14 329	0.19 412	0.22 524	0.12 395	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.16 530	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.09 605

CoDeX	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.16 500	0.23 505	0.27 599	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.12 474	0.14 473	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

11t1	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.15 428	0.19 412	0.15 333	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.16 587	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

ffm	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

RAFT_CTSACE	0.12 465	0.09 523	0.10 236	0.22 691	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.18 378	0.17 409	0.21 630	0.27 627	0.13 441	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

Sa-1000	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.22 700	0.22 483	0.19 459	0.15 494	0.20 513	0.17 532	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.05 216	0.05 244

iRaft-Stereo_5w	0.12 465	0.09 523	0.12 371	0.20 623	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.22 483	0.22 524	0.19 591	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.20 639	0.16 589	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.06 382

CrosDoStereo	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

PFNet+	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.05 6	0.12 154	0.18 378	0.21 500	0.16 525	0.19 503	0.14 462	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.11 666

AAGNet	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.13 244	0.19 412	0.13 265	0.16 525	0.21 533	0.13 441	0.14 545	0.11 257	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

PSM-softLoss	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

KMStereo	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

FTStereo	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.07 48	0.15 428	0.22 483	0.18 430	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.10 638

KYRaft	0.12 465	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.15 428	0.23 505	0.12 216	0.13 435	0.16 438	0.20 578	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.15 745

DeepStereo_LL	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

DEmStereo	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.14 81	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.16 303	0.24 546	0.17 540	0.23 556	0.12 407	0.14 545	0.12 363	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

THIR-Stereo	0.12 465	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.08 295	0.14 494	0.16 500	0.18 378	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.13 441	0.13 511	0.12 363	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

DRaft	0.12 465	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.21 455	0.30 630	0.18 573	0.27 627	0.10 344	0.16 587	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

PFNet	0.12 465	0.06 147	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.26 571	0.20 484	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

RAFT-RH_RVC	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.12 392	0.12 154	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.40 728	0.11 380	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IRAFT_RVC	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.14 329	0.25 557	0.23 534	0.14 466	0.15 420	0.15 491	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

sCroCo_RVC	0.12 465	0.09 523	0.24 686	0.24 725	0.11 610	0.19 617	0.14 329	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.13 384	0.12 407	0.07 211	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.05 216	0.07 477

ARAFT	0.12 465	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.20 432	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.14 462	0.12 474	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.04 68

BEATNet_4x	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.07 177	0.15 520	0.07 5	0.23 505	0.19 459	0.16 525	0.19 503	0.19 560	0.14 545	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

G3	0.13 497	0.14 686	0.12 371	0.32 781	0.13 672	0.11 331	0.14 329	0.23 505	0.09 91	0.15 494	0.13 384	0.19 560	0.09 343	0.15 499	0.13 480	0.10 631	0.05 320	0.16 748	0.10 656	0.10 646	0.06 382

RT-IGEV	0.13 497	0.06 147	0.14 475	0.15 140	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.25 557	0.28 615	0.16 525	0.17 458	0.18 548	0.11 437	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.08 554

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.11 610	0.38 769	0.16 500	0.23 505	0.17 409	0.11 351	0.15 420	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.10 260	0.10 631	0.08 631	0.06 257	0.07 480	0.09 609	0.10 638

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.16 500	0.23 505	0.30 630	0.17 540	0.17 458	0.17 532	0.10 394	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

G2L-ROB	0.13 497	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.17 537	0.25 557	0.19 459	0.20 613	0.19 503	0.20 578	0.14 545	0.18 594	0.16 589	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.09 605

DFGA-Net	0.13 497	0.11 622	0.19 644	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.23 505	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.13 441	0.12 474	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 622	0.13 425	0.19 550	0.12 646	0.15 520	0.16 500	0.22 483	0.21 500	0.16 525	0.16 438	0.15 491	0.16 587	0.14 473	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.08 554

UGAM	0.13 497	0.10 593	0.09 155	0.22 691	0.08 295	0.13 443	0.20 662	0.18 378	0.24 546	0.22 646	0.16 438	0.13 441	0.13 511	0.19 620	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.13 709	0.11 689	0.07 463	0.05 244

test_sample2	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.08 295	0.16 551	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.14 466	0.21 533	0.20 578	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

test_sample1	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.17 537	0.20 432	0.15 333	0.14 466	0.22 551	0.18 548	0.16 587	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.08 554

MyStereo05	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.28 612	0.35 679	0.17 540	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo04	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.29 634	0.38 699	0.17 540	0.14 400	0.16 512	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

ff1	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

LL-Strereo	0.13 497	0.10 593	0.12 371	0.20 623	0.10 548	0.11 331	0.18 590	0.33 690	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.14 545	0.19 620	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.04 58	0.05 244

anonymousa	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.13 443	0.17 537	0.20 432	0.29 624	0.15 494	0.24 568	0.16 512	0.14 545	0.14 473	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.09 612	0.05 216	0.07 477

TestStereo1	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.29 779	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

qqq	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.15 494	0.19 503	0.16 512	0.16 587	0.15 499	0.16 589	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

x	0.13 497	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.22 483	0.21 500	0.15 494	0.20 513	0.20 578	0.18 630	0.18 594	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

raft_robust	0.13 497	0.10 593	0.07 26	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.24 727	0.29 634	0.34 665	0.20 613	0.20 513	0.15 491	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 622	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.28 768	0.22 483	0.22 524	0.15 494	0.26 609	0.10 344	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

SA-5K	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.29 779	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

SA	0.13 497	0.09 523	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.23 505	0.19 459	0.17 540	0.27 627	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.05 216	0.05 244

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 429	0.14 475	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.20 662	0.30 649	0.25 572	0.14 466	0.14 400	0.18 548	0.14 545	0.13 429	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.06 382

GANet-ADL	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.10 548	0.19 617	0.15 428	0.30 649	0.21 500	0.13 435	0.18 487	0.19 560	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.08 554

RAFT	0.13 497	0.09 523	0.11 310	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.23 715	0.21 455	0.20 484	0.21 630	0.21 533	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.05 244

sAnonymous2	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 623	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 623	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

RAFT + AFF	0.13 497	0.08 429	0.21 661	0.20 623	0.10 548	0.14 494	0.23 715	0.27 587	0.21 500	0.12 395	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

GMStereo	0.13 497	0.15 695	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.16 500	0.20 432	0.25 572	0.17 540	0.17 458	0.11 380	0.11 437	0.16 530	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.16 500	0.28 612	0.27 599	0.14 466	0.18 487	0.12 407	0.13 511	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

FENet	0.13 497	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.23 505	0.23 534	0.17 540	0.24 568	0.16 512	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.08 554

MLCV	0.13 497	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.06 57	0.16 551	0.17 537	0.19 412	0.22 524	0.19 591	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.15 499	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

iResNet	0.13 497	0.10 593	0.18 618	0.19 550	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.21 455	0.27 599	0.16 525	0.24 568	0.15 491	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.08 9	0.22 483	0.19 459	0.17 540	0.23 556	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.06 382

GOStereo-base	0.14 531	0.16 708	0.14 475	0.32 781	0.13 672	0.12 392	0.16 500	0.26 571	0.12 216	0.16 525	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.13 480	0.12 694	0.05 320	0.16 748	0.09 612	0.12 691	0.06 382

Selective-IGEV-i16pb	0.14 531	0.08 429	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.41 777	0.16 500	0.29 634	0.24 546	0.11 351	0.21 533	0.10 344	0.07 211	0.17 571	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.06 257	0.08 564	0.09 609	0.10 638

xyz-stereo	0.14 531	0.07 272	0.22 672	0.15 140	0.05 5	0.22 665	0.15 428	0.17 345	0.31 640	0.15 494	0.28 638	0.26 658	0.17 613	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

G2L-Stereo_test	0.14 531	0.07 272	0.11 310	0.13 24	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.31 667	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.16 587	0.17 571	0.19 635	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

coex_refinement	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.18 573	0.21 533	0.22 606	0.17 613	0.16 530	0.19 635	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.09 609	0.08 554

G2L-Stereo	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.27 587	0.22 524	0.17 540	0.27 627	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

rvit_0105_6	0.14 531	0.09 523	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.10 269	0.17 537	0.19 412	0.26 586	0.12 395	0.18 487	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.13 480	0.15 740	0.11 712	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.06 382

rvit_0105_5	0.14 531	0.10 593	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.23 715	0.24 533	0.27 599	0.14 466	0.15 420	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.14 736	0.11 712	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.07 477

test_sample6	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.08 295	0.17 575	0.19 638	0.26 571	0.18 430	0.18 573	0.28 638	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.08 554

test_sample5	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.17 540	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

test_sample4	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.18 430	0.17 540	0.26 609	0.18 548	0.15 565	0.17 571	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.08 554

test_sample3	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.09 428	0.20 638	0.17 537	0.27 587	0.18 430	0.17 540	0.22 551	0.19 560	0.15 565	0.17 571	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.08 554

SMFormer	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

tta	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.06 382

qqq1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

fff1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

mmm	0.14 531	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.16 525	0.23 556	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.07 477

DualNet	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.18 573	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

StereoVision	0.14 531	0.13 669	0.10 236	0.24 725	0.10 548	0.16 551	0.21 680	0.21 455	0.20 484	0.12 395	0.25 595	0.10 344	0.10 394	0.16 530	0.10 260	0.09 583	0.10 696	0.12 695	0.12 713	0.06 367	0.05 244

PCWNet_CMD	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

gwcnet-sp	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

scenet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

CASS	0.14 531	0.12 641	0.12 371	0.23 712	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.19 412	0.20 484	0.17 540	0.18 487	0.15 491	0.15 565	0.15 499	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.09 609	0.07 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

IER	0.14 531	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.16 500	0.26 571	0.27 599	0.18 573	0.26 609	0.17 532	0.20 663	0.17 571	0.14 526	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

test_5	0.14 531	0.12 641	0.08 62	0.20 623	0.10 548	0.14 494	0.28 768	0.21 455	0.24 546	0.19 591	0.28 638	0.11 380	0.15 565	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

psmg	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.10 548	0.15 520	0.17 537	0.29 634	0.20 484	0.17 540	0.21 533	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

UDGNet	0.14 531	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.12 392	0.16 500	0.21 455	0.27 599	0.20 613	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.07 477

TestStereo	0.14 531	0.15 695	0.11 310	0.23 712	0.08 295	0.15 520	0.21 680	0.20 432	0.23 534	0.14 466	0.25 595	0.16 512	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.07 477

GES	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.15 140	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.28 612	0.26 586	0.17 540	0.24 568	0.19 560	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.09 605

cf-r	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.14 494	0.19 638	0.21 455	0.25 572	0.17 540	0.26 609	0.22 606	0.17 613	0.14 473	0.15 567	0.10 631	0.05 320	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

GANet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.23 505	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.24 633	0.16 587	0.16 530	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

PSMNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.25 557	0.24 546	0.17 540	0.28 638	0.23 624	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.11 667	0.06 515	0.09 588	0.12 713	0.08 541	0.07 477

GwcNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.20 662	0.22 483	0.28 615	0.18 573	0.28 638	0.23 624	0.17 613	0.15 499	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.07 463	0.07 477

CFNet-ft	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

DMCA	0.14 531	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.23 505	0.28 615	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.10 638

MSMDNet	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

HSM-Net_RVC	0.14 531	0.08 429	0.12 371	0.15 140	0.08 295	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.20 613	0.21 533	0.29 684	0.14 545	0.18 594	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

ccs_rob	0.14 531	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

iResNet_ROB	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.15 140	0.07 177	0.19 617	0.14 329	0.26 571	0.32 646	0.23 661	0.26 609	0.23 624	0.16 587	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

SCION-MonSter(vits)	0.15 573	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.28 612	0.42 719	0.05 2	0.33 683	0.14 462	0.17 613	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.06 515	0.17 757	0.16 761	0.07 463	0.08 554

MWDA-net	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.20 638	0.22 700	0.26 571	0.36 685	0.18 573	0.25 595	0.18 548	0.17 613	0.17 571	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

MWSP-net	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.23 715	0.29 634	0.32 646	0.18 573	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.08 554

rvit_0105_4	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.17 345	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.23 505	0.27 599	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.14 545	0.17 571	0.13 480	0.15 740	0.11 712	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.06 382

DCVSM-stereo	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.15 520	0.09 28	0.20 432	0.24 546	0.20 613	0.24 568	0.26 658	0.15 565	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.08 564	0.10 646	0.12 688

ACV-stereo	0.15 573	0.10 593	0.29 716	0.18 459	0.12 646	0.15 520	0.13 244	0.23 505	0.21 500	0.19 591	0.23 556	0.22 606	0.15 565	0.23 685	0.17 607	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

DispNO	0.15 573	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.11 331	0.21 680	0.23 505	0.29 624	0.18 573	0.23 556	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.16 589	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.06 382

mmx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

xxx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

CFNet_ucs	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.30 649	0.34 665	0.16 525	0.24 568	0.23 624	0.14 545	0.18 594	0.15 567	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

CBFPSM	0.15 573	0.07 272	0.27 702	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.22 483	0.23 534	0.20 613	0.27 627	0.23 624	0.16 587	0.16 530	0.19 635	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.07 463	0.07 477

BUS	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 691	0.10 548	0.20 638	0.14 329	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

BSDual-CNN	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 691	0.10 548	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

hknet	0.15 573	0.11 622	0.14 475	0.22 691	0.11 610	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.26 586	0.17 540	0.23 556	0.22 606	0.18 630	0.17 571	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

dd	0.15 573	0.17 722	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.18 590	0.22 483	0.26 586	0.23 661	0.20 513	0.21 588	0.10 394	0.21 659	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

DAS	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

SepStereo	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.26 708	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

PSMNet-ADL	0.15 573	0.12 641	0.13 425	0.22 691	0.09 428	0.13 443	0.20 662	0.26 571	0.23 534	0.18 573	0.20 513	0.23 624	0.17 613	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.11 689	0.08 541	0.07 477

LMCR-Stereo	0.15 573	0.08 429	0.14 475	0.21 666	0.09 428	0.18 593	0.19 638	0.28 612	0.19 459	0.24 674	0.24 568	0.23 624	0.17 613	0.20 639	0.17 607	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.09 605

xxxx	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.24 688	0.18 590	0.32 673	0.20 484	0.14 466	0.28 638	0.22 606	0.14 545	0.15 499	0.29 745	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

test_xeample	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.22 665	0.20 662	0.29 634	0.21 500	0.16 525	0.29 653	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.28 736	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

ACVNet	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.13 24	0.12 646	0.14 494	0.20 662	0.22 483	0.34 665	0.17 540	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.21 659	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

acv_ft	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.25 557	0.34 665	0.19 591	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

CCAANet	0.15 573	0.06 147	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.13 244	0.31 667	0.25 572	0.16 525	0.32 676	0.18 548	0.18 630	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

RASNet	0.15 573	0.07 272	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.30 649	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.21 588	0.19 649	0.20 639	0.20 645	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

CFNet	0.15 573	0.11 622	0.17 583	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.10 49	0.29 634	0.26 586	0.19 591	0.24 568	0.24 633	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.10 656	0.08 541	0.07 477

UCFNet_RVC	0.15 573	0.08 429	0.13 425	0.11 1	0.10 548	0.20 638	0.10 49	0.24 533	0.23 534	0.17 540	0.21 533	0.24 633	0.15 565	0.18 594	0.15 567	0.12 694	0.07 594	0.11 672	0.13 726	0.11 669	0.10 638

AdaStereo	0.15 573	0.11 622	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.21 651	0.11 98	0.33 690	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.21 588	0.13 511	0.19 620	0.15 567	0.13 714	0.05 320	0.10 639	0.07 480	0.09 609	0.07 477
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.26 571	0.36 685	0.21 630	0.29 653	0.24 633	0.13 511	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.04 78	0.09 609	0.08 554

HSM	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.16 551	0.14 329	0.28 612	0.25 572	0.20 613	0.24 568	0.37 739	0.17 613	0.20 639	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.06 382

pmcnn	0.15 573	0.07 272	0.20 649	0.15 140	0.07 177	0.21 651	0.16 500	0.25 557	0.26 586	0.21 630	0.33 683	0.29 684	0.19 649	0.18 594	0.17 607	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

MEA-ACV	0.16 604	0.08 429	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.19 617	0.20 662	0.30 649	0.39 705	0.21 630	0.30 660	0.14 462	0.19 649	0.17 571	0.16 589	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.07 477

DDVS	0.16 604	0.10 593	0.22 672	0.16 245	0.12 646	0.15 520	0.14 329	0.25 557	0.19 459	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.13 511	0.20 639	0.16 589	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.11 669	0.11 666

rvit_0105_3	0.16 604	0.10 593	0.15 513	0.20 623	0.12 646	0.15 520	0.26 757	0.25 557	0.30 630	0.15 494	0.17 458	0.21 588	0.14 545	0.18 594	0.14 526	0.14 736	0.11 712	0.12 695	0.14 732	0.07 463	0.07 477

ITSA-stereo	0.16 604	0.11 622	0.14 475	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.30 649	0.49 752	0.17 540	0.18 487	0.22 606	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.09 605

test_sample7	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.14 81	0.12 646	0.16 551	0.17 537	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.12 694	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.10 638

1111x	0.16 604	0.09 523	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.18 593	0.25 746	0.32 673	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.27 665	0.15 565	0.14 473	0.24 697	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.07 477

GMStereo_Zeroshot	0.16 604	0.13 669	0.25 689	0.20 623	0.10 548	0.17 575	0.13 244	0.30 649	0.25 572	0.23 661	0.32 676	0.25 646	0.11 437	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.11 672	0.06 369	0.12 691	0.08 554

CRFU-Net	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.28 714	0.28 638	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.09 583	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.09 605

NINENet	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.14 329	0.41 759	0.37 693	0.18 573	0.21 533	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.10 639	0.07 480	0.10 646	0.09 605

CSP-Net	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.33 652	0.26 693	0.31 666	0.25 646	0.16 587	0.21 659	0.19 635	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

AASNet	0.16 604	0.08 429	0.13 425	0.19 550	0.09 428	0.19 617	0.15 428	0.38 745	0.37 693	0.20 613	0.24 568	0.20 578	0.17 613	0.17 571	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

AACVNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.18 593	0.15 428	0.24 533	0.25 572	0.27 701	0.27 627	0.28 675	0.18 630	0.19 620	0.17 607	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.10 646	0.09 605

ADLNet2	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.16 500	0.32 673	0.39 705	0.17 540	0.20 513	0.20 578	0.19 649	0.21 659	0.23 684	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.07 477

ICVP	0.16 604	0.09 523	0.12 371	0.22 691	0.09 428	0.18 593	0.21 680	0.26 571	0.24 546	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 604	0.14 686	0.34 738	0.26 748	0.14 699	0.27 720	0.18 590	0.28 612	0.28 615	0.15 494	0.17 458	0.14 462	0.11 437	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.11 666

ADLNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.16 245	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.33 690	0.27 599	0.23 661	0.27 627	0.24 633	0.16 587	0.18 594	0.21 659	0.10 631	0.06 515	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.09 605

HCRNet	0.16 604	0.23 763	0.12 371	0.35 792	0.11 610	0.15 520	0.17 537	0.26 571	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.14 545	0.15 499	0.13 480	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.07 477

222	0.16 604	0.07 272	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.25 698	0.18 590	0.30 649	0.21 500	0.18 573	0.29 653	0.17 532	0.16 587	0.16 530	0.44 802	0.10 631	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

UPFNet	0.16 604	0.08 429	0.12 371	0.20 623	0.12 646	0.20 638	0.23 715	0.28 612	0.26 586	0.18 573	0.24 568	0.22 606	0.20 663	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.08 541	0.06 382

ac_64	0.16 604	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.24 533	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.06 382

DSFCA	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.21 651	0.19 638	0.28 612	0.31 640	0.23 661	0.25 595	0.22 606	0.16 587	0.20 639	0.20 645	0.10 631	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

AANet_RVC	0.16 604	0.10 593	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.27 587	0.32 646	0.22 646	0.35 699	0.21 588	0.22 680	0.22 677	0.17 607	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382

DeepPruner_ROB	0.16 604	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.15 428	0.32 673	0.21 500	0.19 591	0.21 533	0.22 606	0.19 649	0.21 659	0.16 589	0.13 714	0.09 669	0.09 588	0.10 656	0.11 669	0.11 666

DStereoRT	0.17 627	0.07 272	0.12 371	0.19 550	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.28 612	0.23 534	0.12 395	0.20 513	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.05 320	1.02 840	0.09 612	0.05 216	0.04 68

rvit_stereo_0075_2	0.17 627	0.12 641	0.25 689	0.23 712	0.16 734	0.13 443	0.10 49	0.30 649	0.27 599	0.20 613	0.28 638	0.22 606	0.15 565	0.18 594	0.13 480	0.16 762	0.10 696	0.17 757	0.10 656	0.10 646	0.10 638

DualNet (step1)	0.17 627	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.15 740	0.06 515	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

iinet-f	0.17 627	0.07 272	0.46 766	0.14 81	0.10 548	0.21 651	0.14 329	0.27 587	0.23 534	0.22 646	0.25 595	0.21 588	0.16 587	0.18 594	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.10 638

ToySt	0.17 627	0.11 622	0.19 644	0.17 345	0.11 610	0.16 551	0.26 757	0.24 533	0.33 652	0.19 591	0.24 568	0.26 658	0.24 695	0.19 620	0.21 659	0.07 422	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.09 609	0.08 554

ssnet_v2	0.17 627	0.10 593	0.18 618	0.17 345	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.34 705	0.25 572	0.23 661	0.23 556	0.27 665	0.19 649	0.22 677	0.21 659	0.11 667	0.10 696	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

GEStereo_RVC	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.22 691	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.32 673	0.49 752	0.20 613	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.21 659	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

MMNet	0.17 627	0.10 593	0.17 583	0.20 623	0.11 610	0.27 720	0.20 662	0.26 571	0.42 719	0.22 646	0.30 660	0.22 606	0.20 663	0.18 594	0.20 645	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

delet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.30 649	0.38 699	0.17 540	0.27 627	0.19 560	0.19 649	0.19 620	0.21 659	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.11 689	0.06 367	0.07 477

UNet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.28 730	0.19 638	0.33 690	0.30 630	0.21 630	0.25 595	0.23 624	0.19 649	0.20 639	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

HGLStereo	0.17 627	0.09 523	0.19 644	0.17 345	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.31 667	0.33 652	0.22 646	0.33 683	0.24 633	0.18 630	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

DMCA-RVC	0.17 627	0.10 593	0.16 557	0.24 725	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.24 546	0.21 630	0.27 627	0.25 646	0.27 719	0.18 594	0.21 659	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.10 656	0.10 646	0.08 554

FADNet-RVC-Resample	0.17 627	0.12 641	0.32 729	0.22 691	0.12 646	0.19 617	0.14 329	0.25 557	0.24 546	0.24 674	0.27 627	0.20 578	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.07 422	0.08 631	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.11 666

FADNet_RVC	0.17 627	0.14 686	0.41 757	0.20 623	0.11 610	0.13 443	0.13 244	0.27 587	0.22 524	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.08 631	0.12 695	0.09 612	0.11 669	0.10 638

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 627	0.10 593	0.23 680	0.20 623	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.31 667	0.25 572	0.21 630	0.31 666	0.25 646	0.17 613	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.08 554
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.20 623	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.27 587	0.24 546	0.26 693	0.41 739	0.23 624	0.18 630	0.21 659	0.21 659	0.09 583	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.07 463	0.07 477
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 643	0.10 593	0.41 757	0.19 550	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.23 505	0.34 665	0.19 591	0.41 739	0.22 606	0.17 613	0.20 639	0.25 705	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

ISRNet	0.18 643	0.08 429	0.20 649	0.19 550	0.13 672	0.15 520	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.21 630	0.26 609	0.27 665	0.18 630	0.17 571	0.20 645	0.20 790	0.08 631	0.14 724	0.14 732	0.14 731	0.17 766

test_sample9	0.18 643	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 817	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

fast-acv-ft	0.18 643	0.11 622	0.20 649	0.19 550	0.12 646	0.26 710	0.21 680	0.26 571	0.35 679	0.22 646	0.34 694	0.27 665	0.21 673	0.21 659	0.23 684	0.09 583	0.09 669	0.08 495	0.10 656	0.08 541	0.07 477

HBP-ISP	0.18 643	0.13 669	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.08 108	0.13 244	0.28 612	0.30 630	0.22 646	0.33 683	0.21 588	0.25 703	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.17 785	0.21 777	0.17 769	0.10 646	0.09 605

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 523	0.30 722	0.15 140	0.11 610	0.23 679	0.20 662	0.27 587	0.40 710	0.26 693	0.43 751	0.25 646	0.15 565	0.21 659	0.20 645	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.10 646	0.09 605

dad	0.18 643	0.20 749	0.21 661	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.19 638	0.21 455	0.28 615	0.30 730	0.24 568	0.30 694	0.13 511	0.19 620	0.17 607	0.18 773	0.09 669	0.11 672	0.09 612	0.11 669	0.07 477

hitnet-ft	0.18 643	0.10 593	0.17 583	0.14 81	0.09 428	0.27 720	0.20 662	0.25 557	0.26 586	0.24 674	0.32 676	0.32 717	0.23 686	0.24 697	0.21 659	0.12 694	0.07 594	0.10 639	0.08 564	0.12 691	0.11 666

STTStereo	0.18 643	0.13 669	0.28 707	0.20 623	0.11 610	0.16 551	0.21 680	0.29 634	0.23 534	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.18 630	0.20 639	0.20 645	0.12 694	0.11 712	0.11 672	0.14 732	0.09 609	0.08 554

TDLM	0.18 643	0.12 641	0.14 475	0.24 725	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.37 738	0.30 630	0.22 646	0.28 638	0.28 675	0.18 630	0.23 685	0.19 635	0.11 667	0.07 594	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.08 554

CVANet_RVC	0.18 643	0.11 622	0.14 475	0.21 666	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.34 705	0.34 665	0.22 646	0.31 666	0.28 675	0.18 630	0.24 697	0.18 620	0.12 694	0.08 631	0.12 695	0.12 713	0.09 609	0.08 554

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 593	0.16 557	0.23 712	0.11 610	0.24 688	0.18 590	0.30 649	0.28 615	0.27 701	0.29 653	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.07 463	0.07 477

base	0.19 655	0.13 669	0.25 689	0.20 623	0.14 699	0.24 688	0.10 49	0.32 673	0.21 500	0.26 693	0.38 716	0.16 512	0.17 613	0.25 703	0.23 684	0.16 762	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.07 463	0.10 638

TCMNet	0.19 655	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.18 757	0.21 651	0.24 727	0.28 612	0.36 685	0.23 661	0.26 609	0.25 646	0.20 663	0.20 639	0.23 684	0.13 714	0.11 712	0.11 672	0.12 713	0.13 711	0.12 688

rvit_105_1	0.19 655	0.12 641	0.25 689	0.21 666	0.16 734	0.22 665	0.28 768	0.32 673	0.42 719	0.20 613	0.21 533	0.22 606	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.12 694	0.12 728	0.13 709	0.15 753	0.08 541	0.07 477

SACVNet	0.19 655	0.12 641	0.15 513	0.17 345	0.13 672	0.22 665	0.18 590	0.31 667	0.31 640	0.24 674	0.31 666	0.30 694	0.23 686	0.23 685	0.17 607	0.11 667	0.08 631	0.10 639	0.10 656	0.12 691	0.14 731

pcwnet_v2	0.19 655	0.11 622	0.26 699	0.18 459	0.14 699	0.18 593	0.15 428	0.37 738	0.46 746	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.19 649	0.21 659	0.20 645	0.13 714	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.11 669	0.13 708

psm_up	0.19 655	0.10 593	0.18 618	0.21 666	0.11 610	0.17 575	0.19 638	0.38 745	0.34 665	0.22 646	0.28 638	0.29 684	0.25 703	0.20 639	0.22 673	0.09 583	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.08 541	0.08 554

NVstereo2D	0.19 655	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.16 734	0.28 730	0.23 715	0.44 778	0.42 719	0.15 494	0.28 638	0.25 646	0.19 649	0.23 685	0.18 620	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.15 745	0.10 638

StereoDRNet	0.19 655	0.11 622	0.18 618	0.22 691	0.11 610	0.22 665	0.22 700	0.37 738	0.34 665	0.24 674	0.28 638	0.30 694	0.19 649	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.11 672	0.09 612	0.09 609	0.07 477

CBMV_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.16 551	0.12 154	0.27 587	0.29 624	0.27 701	0.31 666	0.27 665	0.24 695	0.24 697	0.16 589	0.15 740	0.18 787	0.22 783	0.20 779	0.10 646	0.12 688

NOSS_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.12 646	0.16 551	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.20 613	0.22 551	0.27 665	0.24 695	0.21 659	0.16 589	0.16 762	0.18 787	0.23 786	0.21 786	0.13 711	0.13 708

PStereo	0.20 665	0.22 759	0.20 649	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.19 638	0.28 612	0.38 699	0.20 613	0.14 400	0.28 675	0.32 752	0.24 697	0.32 763	0.18 773	0.13 742	0.16 748	0.11 689	0.13 711	0.12 688

w-ln-seven-2	0.20 665	0.14 686	0.39 751	0.23 712	0.12 646	0.21 651	0.21 680	0.29 634	0.38 699	0.25 687	0.38 716	0.28 675	0.23 686	0.21 659	0.25 705	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.09 605

YMNet	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 699	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 742	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

YMNet_1	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 699	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 742	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

test_sample8	0.20 665	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.32 673	0.21 500	0.28 714	0.22 551	0.36 736	0.26 712	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 817	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

SDNR	0.20 665	0.09 523	0.19 644	0.16 245	0.12 646	0.79 816	0.13 244	0.26 571	0.33 652	0.19 591	0.25 595	0.19 560	0.12 474	0.19 620	0.15 567	0.16 762	0.18 787	0.14 724	0.11 689	0.08 541	0.12 688

GwcNet	0.20 665	0.14 686	0.20 649	0.18 459	0.12 646	0.25 698	0.20 662	0.36 729	0.45 737	0.20 613	0.33 683	0.33 723	0.21 673	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.10 638

SuperB	0.20 665	0.10 593	0.57 782	0.16 245	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.51 762	0.27 701	0.39 725	0.17 532	0.22 680	0.22 677	0.21 659	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.12 691	0.11 666

ADCRef	0.20 665	0.12 641	0.43 762	0.20 623	0.12 646	0.23 679	0.18 590	0.32 673	0.37 693	0.26 693	0.33 683	0.18 548	0.23 686	0.25 703	0.26 721	0.07 422	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.09 605

ADCP+	0.20 665	0.10 593	0.35 744	0.21 666	0.12 646	0.22 665	0.27 762	0.31 667	0.35 679	0.26 693	0.37 709	0.22 606	0.22 680	0.27 712	0.28 736	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

PS-NSSS	0.20 665	0.21 755	0.23 680	0.20 623	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.36 729	0.26 586	0.27 701	0.34 694	0.27 665	0.24 695	0.20 639	0.20 645	0.15 740	0.12 728	0.17 757	0.14 732	0.10 646	0.09 605

DRN-Test	0.20 665	0.11 622	0.21 661	0.22 691	0.10 548	0.22 665	0.22 700	0.40 754	0.38 699	0.24 674	0.33 683	0.26 658	0.22 680	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.08 554

DISCO	0.20 665	0.09 523	0.22 672	0.17 345	0.10 548	0.25 698	0.18 590	0.28 612	0.45 737	0.23 661	0.32 676	0.34 728	0.26 712	0.29 729	0.29 745	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

SGM-Forest	0.20 665	0.14 686	0.18 618	0.20 623	0.13 672	0.21 651	0.22 700	0.33 690	0.31 640	0.24 674	0.29 653	0.28 675	0.20 663	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.16 780	0.15 736	0.14 732	0.13 711	0.12 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 665	0.15 695	0.18 618	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.11 98	0.30 649	0.31 640	0.29 724	0.31 666	0.31 709	0.23 686	0.28 721	0.19 635	0.13 714	0.15 763	0.17 757	0.16 761	0.10 646	0.10 638
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 680	0.17 722	0.20 649	0.23 712	0.15 720	0.31 740	0.20 662	0.33 690	0.35 679	0.24 674	0.28 638	0.31 709	0.29 733	0.21 659	0.23 684	0.15 740	0.12 728	0.13 709	0.09 612	0.14 731	0.15 745

FAT-Stereo	0.21 680	0.13 669	0.22 672	0.21 666	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.35 721	0.40 710	0.28 714	0.37 709	0.33 723	0.33 756	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.11 712	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.14 731

FADNet-RVC	0.21 680	0.20 749	0.40 755	0.21 666	0.16 734	0.21 651	0.15 428	0.27 587	0.27 599	0.26 693	0.32 676	0.26 658	0.21 673	0.22 677	0.19 635	0.12 694	0.13 742	0.12 695	0.14 732	0.13 711	0.18 773

FADNet	0.21 680	0.23 763	0.37 749	0.18 459	0.17 746	0.25 698	0.13 244	0.32 673	0.32 646	0.23 661	0.25 595	0.27 665	0.21 673	0.19 620	0.16 589	0.13 714	0.15 763	0.12 695	0.15 753	0.17 767	0.18 773

S-Stereo	0.21 680	0.12 641	0.25 689	0.21 666	0.13 672	0.21 651	0.19 638	0.33 690	0.45 737	0.23 661	0.36 706	0.28 675	0.29 733	0.20 639	0.23 684	0.09 583	0.12 728	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.14 731

DANet	0.21 680	0.16 708	0.29 716	0.25 736	0.13 672	0.23 679	0.19 638	0.28 612	0.27 599	0.28 714	0.32 676	0.35 734	0.32 752	0.31 736	0.24 697	0.11 667	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.11 666
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 680	0.16 708	0.27 702	0.18 459	0.11 610	0.22 665	0.13 244	0.33 690	0.49 752	0.30 730	0.40 728	0.32 717	0.25 703	0.31 736	0.23 684	0.10 631	0.07 594	0.11 672	0.08 564	0.11 669	0.10 638

PWCDC_ROB	0.21 680	0.13 669	0.23 680	0.25 736	0.12 646	0.20 638	0.15 428	0.34 705	0.55 775	0.29 724	0.49 763	0.21 588	0.15 565	0.28 721	0.20 645	0.11 667	0.09 669	0.10 639	0.08 564	0.11 669	0.09 605

SCION-MonSter	0.22 688	0.17 722	0.17 583	0.25 736	0.18 757	0.35 757	0.17 537	0.29 634	0.48 750	0.23 661	0.46 758	0.20 578	0.19 649	0.26 708	0.27 727	0.09 583	0.08 631	0.23 786	0.20 779	0.11 669	0.11 666

GASNet	0.22 688	0.24 766	0.34 738	0.26 748	0.17 746	0.27 720	0.16 500	0.45 781	0.42 719	0.27 701	0.24 568	0.30 694	0.16 587	0.27 712	0.18 620	0.12 694	0.09 669	0.12 695	0.11 689	0.16 759	0.08 554

Anonymous_2	0.22 688	0.17 722	0.28 707	0.15 140	0.16 734	0.33 747	0.22 700	0.23 505	0.18 430	0.23 661	0.24 568	0.26 658	0.27 719	0.27 712	0.24 697	0.22 797	0.26 813	0.17 757	0.17 769	0.16 759	0.18 773

Wz-Net-LNSev	0.22 688	0.16 708	0.41 757	0.22 691	0.13 672	0.25 698	0.24 727	0.33 690	0.44 733	0.30 730	0.42 748	0.32 717	0.19 649	0.23 685	0.27 727	0.10 631	0.09 669	0.08 495	0.08 564	0.12 691	0.11 666

FINET	0.22 688	0.18 737	0.28 707	0.19 550	0.16 734	0.24 688	0.24 727	0.33 690	0.49 752	0.26 693	0.33 683	0.22 606	0.23 686	0.23 685	0.18 620	0.18 773	0.16 780	0.11 672	0.10 656	0.15 745	0.14 731

Syn2CoEx	0.22 688	0.16 708	0.29 716	0.29 772	0.15 720	0.26 710	0.21 680	0.34 705	0.32 646	0.29 724	0.36 706	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.25 705	0.16 762	0.12 728	0.14 724	0.11 689	0.09 609	0.08 554

aanetorigin	0.22 688	0.17 722	0.57 782	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.19 638	0.20 432	0.33 652	0.49 785	0.48 762	0.30 694	0.28 728	0.21 659	0.24 697	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.10 646	0.09 605

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 688	0.21 755	0.25 689	0.26 748	0.11 610	0.24 688	0.14 329	0.39 751	0.24 546	0.32 745	0.36 706	0.30 694	0.21 673	0.19 620	0.22 673	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.16 761	0.13 711	0.12 688

RP	0.22 688	0.13 669	0.22 672	0.23 712	0.12 646	0.21 651	0.20 662	0.26 571	0.45 737	0.22 646	0.38 716	0.37 739	0.25 703	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.12 728	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.14 731

stereogan	0.22 688	0.11 622	0.21 661	0.20 623	0.12 646	0.32 743	0.19 638	0.36 729	0.45 737	0.23 661	0.39 725	0.35 734	0.27 719	0.33 745	0.23 684	0.10 631	0.12 728	0.10 639	0.10 656	0.14 731	0.14 731

GANet	0.22 688	0.13 669	0.21 661	0.25 736	0.14 699	0.23 679	0.22 700	0.42 764	0.27 599	0.31 737	0.43 751	0.37 739	0.29 733	0.23 685	0.23 684	0.10 631	0.12 728	0.10 639	0.09 612	0.10 646	0.08 554

MDST_ROB	0.22 688	0.10 593	0.18 618	0.18 459	0.11 610	0.40 774	0.19 638	0.44 778	0.42 719	0.40 767	0.40 728	0.29 684	0.21 673	0.27 712	0.19 635	0.11 667	0.10 696	0.14 724	0.11 689	0.10 646	0.08 554

XPNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.20 649	0.22 691	0.13 672	0.22 665	0.19 638	0.35 721	0.40 710	0.30 730	0.40 728	0.38 745	0.27 719	0.26 708	0.29 745	0.15 740	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.12 688

PSMNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.15 513	0.27 756	0.15 720	0.25 698	0.36 802	0.43 770	0.37 693	0.27 701	0.33 683	0.32 717	0.23 686	0.21 659	0.27 727	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.11 689	0.10 646	0.09 605

MSAF-DinoV2	0.23 702	0.11 622	0.25 689	0.17 345	0.10 548	0.28 730	0.17 537	0.38 745	0.56 777	0.21 630	0.27 627	0.47 777	0.28 728	0.36 759	0.40 792	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.12 691	0.11 666

Wz-Net-MNSev	0.23 702	0.13 669	0.33 735	0.20 623	0.15 720	0.36 763	0.25 746	0.34 705	0.45 737	0.29 724	0.41 739	0.39 750	0.19 649	0.25 703	0.27 727	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.12 691	0.10 638

DDUNet	0.23 702	0.18 737	0.22 672	0.22 691	0.15 720	0.25 698	0.24 727	0.30 649	0.31 640	0.31 737	0.37 709	0.34 728	0.26 712	0.25 703	0.21 659	0.18 773	0.13 742	0.17 757	0.11 689	0.16 759	0.17 766

APVNet	0.23 702	0.12 641	0.20 649	0.18 459	0.14 699	0.32 743	0.31 790	0.40 754	0.33 652	0.27 701	0.40 728	0.30 694	0.29 733	0.27 712	0.25 705	0.11 667	0.12 728	0.11 672	0.14 732	0.12 691	0.13 708

AF-Net	0.23 702	0.17 722	0.17 583	0.27 756	0.13 672	0.26 710	0.24 727	0.33 690	0.51 762	0.25 687	0.33 683	0.39 750	0.27 719	0.28 721	0.26 721	0.11 667	0.10 696	0.16 748	0.12 713	0.11 669	0.11 666

edge stereo	0.23 702	0.14 686	0.21 661	0.21 666	0.13 672	0.24 688	0.16 500	0.32 673	0.42 719	0.32 745	0.40 728	0.39 750	0.35 762	0.25 703	0.25 705	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.11 689	0.12 691	0.14 731

Nwc_Net	0.23 702	0.17 722	0.22 672	0.25 736	0.15 720	0.25 698	0.27 762	0.38 745	0.39 705	0.22 646	0.41 739	0.30 694	0.29 733	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.10 696	0.17 757	0.20 779	0.10 646	0.11 666

RTSC	0.23 702	0.13 669	0.30 722	0.21 666	0.13 672	0.29 734	0.17 537	0.36 729	0.68 804	0.27 701	0.34 694	0.30 694	0.22 680	0.32 741	0.31 758	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.13 711	0.14 731

RYNet	0.23 702	0.12 641	0.22 672	0.19 550	0.17 746	0.47 783	0.26 757	0.39 751	0.49 752	0.24 674	0.29 653	0.34 728	0.24 695	0.20 639	0.31 758	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.14 731	0.15 745

NaN_ROB	0.23 702	0.20 749	0.25 689	0.25 736	0.13 672	0.31 740	0.27 762	0.34 705	0.41 717	0.31 737	0.31 666	0.32 717	0.23 686	0.31 736	0.22 673	0.11 667	0.17 785	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.09 605

ETE_ROB	0.23 702	0.17 722	0.23 680	0.25 736	0.14 699	0.26 710	0.29 779	0.32 673	0.37 693	0.28 714	0.37 709	0.45 769	0.27 719	0.28 721	0.27 727	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.14 731	0.13 708

Light-Stereo-hy	0.24 713	0.14 686	0.32 729	0.23 712	0.20 769	0.31 740	0.16 500	0.34 705	0.36 685	0.25 687	0.29 653	0.43 764	0.25 703	0.26 708	0.21 659	0.13 714	0.13 742	0.24 789	0.23 793	0.16 759	0.18 773

w-ln-seven	0.24 713	0.15 695	0.58 785	0.20 623	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.36 729	0.62 791	0.30 730	0.40 728	0.30 694	0.23 686	0.22 677	0.28 736	0.09 583	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.11 669	0.10 638

SQANet	0.24 713	0.24 766	0.31 725	0.31 778	0.19 765	0.27 720	0.13 244	0.30 649	0.33 652	0.25 687	0.37 709	0.31 709	0.22 680	0.27 712	0.23 684	0.15 740	0.10 696	0.21 777	0.16 761	0.22 782	0.16 755

DeepPrunerF	0.24 713	0.17 722	0.45 763	0.26 748	0.16 734	0.23 679	0.29 779	0.37 738	0.51 762	0.27 701	0.31 666	0.24 633	0.28 728	0.22 677	0.23 684	0.15 740	0.11 712	0.20 774	0.18 775	0.12 691	0.14 731

PA-Net	0.24 713	0.18 737	0.34 738	0.28 763	0.22 781	0.22 665	0.39 808	0.29 634	0.39 705	0.22 646	0.33 683	0.25 646	0.26 712	0.21 659	0.25 705	0.10 631	0.23 810	0.15 736	0.22 789	0.09 609	0.13 708
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 713	0.15 695	0.18 618	0.34 787	0.18 757	0.24 688	0.24 727	0.34 705	0.29 624	0.31 737	0.38 716	0.38 745	0.29 733	0.23 685	0.25 705	0.15 740	0.12 728	0.18 767	0.21 786	0.13 711	0.13 708

WCMA_ROB	0.24 713	0.11 622	0.24 686	0.17 345	0.14 699	0.34 752	0.16 500	0.33 690	0.33 652	0.39 764	0.54 773	0.40 756	0.35 762	0.35 755	0.26 721	0.12 694	0.12 728	0.12 695	0.11 689	0.14 731	0.14 731

SGM_RVC	0.24 713	0.12 641	0.16 557	0.15 140	0.09 428	0.34 752	0.19 638	0.35 721	0.32 646	0.44 779	0.38 716	0.53 787	0.36 765	0.36 759	0.26 721	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.13 726	0.11 669	0.11 666
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 721	0.18 737	0.19 644	0.20 623	0.15 720	0.22 665	0.19 638	0.33 690	0.42 719	0.30 730	0.22 551	0.33 723	0.28 728	0.42 789	0.28 736	0.47 821	0.12 728	0.31 808	0.11 689	0.17 767	0.12 688

FSD	0.25 721	0.27 783	0.26 699	0.25 736	0.23 784	0.25 698	0.25 746	0.27 587	0.26 586	0.25 687	0.26 609	0.26 658	0.26 712	0.27 712	0.24 697	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 789

z-mn7	0.25 721	0.15 695	0.47 769	0.19 550	0.13 672	0.28 730	0.25 746	0.35 721	0.64 796	0.27 701	0.57 780	0.29 684	0.24 695	0.32 741	0.27 727	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

DGSMNet	0.25 721	0.19 743	0.34 738	0.21 666	0.24 788	0.24 688	0.21 680	0.36 729	0.42 719	0.25 687	0.32 676	0.38 745	0.21 673	0.29 729	0.24 697	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.16 761	0.23 788	0.23 788

psmorigin	0.25 721	0.16 708	0.35 744	0.17 345	0.13 672	0.24 688	0.14 329	0.34 705	0.34 665	0.41 771	0.55 774	0.41 759	0.38 769	0.35 755	0.28 736	0.11 667	0.15 763	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.17 766

RGC	0.25 721	0.20 749	0.29 716	0.28 763	0.16 734	0.22 665	0.23 715	0.33 690	0.44 733	0.27 701	0.40 728	0.38 745	0.28 728	0.37 765	0.23 684	0.11 667	0.13 742	0.17 757	0.17 769	0.15 745	0.16 755

G-Net	0.25 721	0.17 722	0.38 750	0.23 712	0.16 734	0.51 787	0.23 715	0.29 634	0.35 679	0.36 756	0.38 716	0.31 709	0.29 733	0.28 721	0.27 727	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.16 759	0.14 731

NCC-stereo	0.25 721	0.15 695	0.31 725	0.26 748	0.17 746	0.21 651	0.31 790	0.41 759	0.40 710	0.24 674	0.38 716	0.33 723	0.29 733	0.37 765	0.28 736	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.22 789	0.13 711	0.13 708

Abc-Net	0.25 721	0.15 695	0.31 725	0.26 748	0.17 746	0.21 651	0.31 790	0.41 759	0.40 710	0.24 674	0.38 716	0.33 723	0.29 733	0.37 765	0.28 736	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.22 789	0.13 711	0.13 708
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 721	0.12 641	0.49 772	0.22 691	0.12 646	0.36 763	0.29 779	0.30 649	0.57 779	0.24 674	0.47 761	0.30 694	0.31 749	0.30 735	0.30 752	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.10 638

STTRV1_RVC	0.25 721	0.26 775	0.39 751	0.19 550	0.26 795	0.30 737	0.24 727	0.35 721	0.35 679	0.36 756	0.34 694	0.31 709	0.31 749	0.28 721	0.25 705	0.18 773	0.10 696	0.16 748	0.14 732	0.18 771	0.12 688

FBW_ROB	0.25 721	0.17 722	0.23 680	0.27 756	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.42 764	0.43 731	0.42 773	0.41 739	0.43 764	0.27 719	0.32 741	0.24 697	0.09 583	0.15 763	0.15 736	0.12 713	0.12 691	0.10 638

SANet	0.25 721	0.14 686	0.29 716	0.21 666	0.11 610	0.29 734	0.25 746	0.40 754	0.65 800	0.36 756	0.40 728	0.42 761	0.27 719	0.27 712	0.25 705	0.12 694	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.13 711	0.12 688

LALA_ROB	0.25 721	0.16 708	0.23 680	0.27 756	0.17 746	0.27 720	0.27 762	0.42 764	0.38 699	0.33 749	0.39 725	0.51 783	0.26 712	0.29 729	0.28 736	0.16 762	0.09 669	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.13 708

DStereoSA	0.26 735	0.19 743	0.39 751	0.27 756	0.17 746	0.23 679	0.21 680	0.50 790	0.60 786	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.34 758	0.40 781	0.29 745	0.12 694	0.11 712	0.16 748	0.14 732	0.15 745	0.12 688

zh-sn7	0.26 735	0.17 722	0.55 778	0.24 725	0.14 699	0.25 698	0.25 746	0.34 705	0.49 752	0.29 724	0.55 774	0.29 684	0.32 752	0.37 765	0.33 771	0.10 631	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.12 688

zh-mn7	0.26 735	0.15 695	0.59 787	0.19 550	0.14 699	0.24 688	0.22 700	0.35 721	0.63 794	0.35 753	0.67 790	0.31 709	0.25 703	0.31 736	0.26 721	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.11 666

Wz-Net-SNSev	0.26 735	0.17 722	0.46 766	0.25 736	0.14 699	0.26 710	0.24 727	0.38 745	0.57 779	0.30 730	0.56 776	0.39 750	0.26 712	0.24 697	0.32 763	0.10 631	0.09 669	0.10 639	0.11 689	0.11 669	0.11 666

SHD	0.26 735	0.15 695	0.31 725	0.24 725	0.18 757	0.23 679	0.15 428	0.39 751	0.72 809	0.32 745	0.42 748	0.36 736	0.29 733	0.33 745	0.30 752	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.13 726	0.16 759	0.20 782

ADCMid	0.26 735	0.15 695	0.42 760	0.20 623	0.14 699	0.25 698	0.26 757	0.35 721	0.40 710	0.37 761	0.45 755	0.34 728	0.42 783	0.36 759	0.36 777	0.10 631	0.09 669	0.11 672	0.11 689	0.13 711	0.13 708

AnyNet_C32	0.26 735	0.16 708	0.39 751	0.20 623	0.17 746	0.26 710	0.31 790	0.32 673	0.45 737	0.31 737	0.50 765	0.30 694	0.34 758	0.41 788	0.36 777	0.12 694	0.12 728	0.12 695	0.14 732	0.14 731	0.15 745

ADCPNet	0.26 735	0.17 722	0.62 792	0.21 666	0.15 720	0.36 763	0.25 746	0.33 690	0.37 693	0.31 737	0.41 739	0.36 736	0.29 733	0.29 729	0.34 775	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.12 713	0.14 731	0.13 708

DStereoFS	0.27 743	0.22 759	0.32 729	0.23 712	0.15 720	0.23 679	0.21 680	0.52 796	0.49 752	0.28 714	0.45 755	0.34 728	0.36 765	0.53 806	0.29 745	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.13 726	0.17 767	0.17 766

DispFullNet	0.27 743	0.22 759	0.66 796	0.28 763	0.17 746	0.27 720	0.17 537	0.34 705	0.57 779	0.27 701	0.37 709	0.43 764	0.24 695	0.39 772	0.25 705	0.12 694	0.06 515	0.19 769	0.11 689	0.23 788	0.16 755

MeshStereo	0.27 743	0.13 669	0.18 618	0.15 140	0.11 610	0.33 747	0.24 727	0.41 759	0.36 685	0.53 788	0.58 784	0.67 799	0.41 779	0.36 759	0.27 727	0.14 736	0.13 742	0.13 709	0.11 689	0.11 669	0.11 666
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
PSMNet-RUCA	0.28 746	0.33 797	0.42 760	0.36 794	0.32 803	0.18 593	0.20 662	0.42 764	0.30 630	0.33 749	0.41 739	0.40 756	0.24 695	0.31 736	0.20 645	0.19 783	0.11 712	0.25 790	0.15 753	0.22 782	0.16 755

CC-Net-ROB	0.28 746	0.31 795	0.36 748	0.30 776	0.15 720	0.25 698	0.19 638	0.45 781	0.34 665	0.39 764	0.37 709	0.39 750	0.31 749	0.27 712	0.27 727	0.24 805	0.18 787	0.30 807	0.23 793	0.19 777	0.15 745

DPSNet	0.28 746	0.16 708	0.33 735	0.18 459	0.13 672	0.55 792	0.42 811	0.52 796	0.68 804	0.29 724	0.38 716	0.39 750	0.30 744	0.32 741	0.23 684	0.11 667	0.10 696	0.11 672	0.08 564	0.20 779	0.16 755

PDISCO_ROB	0.28 746	0.16 708	0.28 707	0.28 763	0.20 769	0.33 747	0.27 762	0.45 781	0.58 782	0.28 714	0.41 739	0.45 769	0.30 744	0.34 750	0.35 776	0.12 694	0.09 669	0.17 757	0.16 761	0.17 767	0.13 708

Wz-Net-TNSev	0.29 750	0.20 749	0.69 804	0.19 550	0.15 720	0.38 769	0.27 762	0.36 729	0.56 777	0.35 753	0.42 748	0.45 769	0.39 772	0.33 745	0.31 758	0.13 714	0.13 742	0.10 639	0.12 713	0.15 745	0.15 745

WZ-Net	0.29 750	0.17 722	0.82 818	0.23 712	0.16 734	0.35 757	0.29 779	0.40 754	0.59 785	0.24 674	0.57 780	0.37 739	0.25 703	0.34 750	0.37 781	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.14 731	0.16 755

XQC	0.29 750	0.23 763	0.53 774	0.29 772	0.19 765	0.36 763	0.28 768	0.37 738	0.58 782	0.31 737	0.31 666	0.37 739	0.30 744	0.39 772	0.39 789	0.13 714	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.18 771	0.18 773

MultiAttention	0.30 753	0.08 429	0.15 513	0.19 550	0.13 672	1.56 837	1.33 848	0.36 729	0.36 685	0.20 613	0.21 533	0.24 633	0.11 437	0.39 772	0.18 620	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.11 669	0.09 605

ccnet	0.30 753	0.28 786	0.24 686	0.20 623	0.28 798	0.41 777	0.22 700	0.46 784	0.33 652	0.37 761	0.46 758	0.37 739	0.30 744	0.40 781	0.43 799	0.23 803	0.14 754	0.21 777	0.17 769	0.23 788	0.19 779

EDNetEfficient	0.30 753	0.24 766	1.18 829	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.20 662	0.21 455	0.61 788	0.74 816	0.56 776	0.30 694	0.40 777	0.23 685	0.32 763	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.10 638

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 753	0.24 766	0.30 722	0.36 794	0.16 734	0.36 763	0.31 790	0.34 705	0.43 731	0.41 771	0.46 758	0.38 745	0.30 744	0.35 755	0.29 745	0.19 783	0.20 793	0.26 791	0.29 805	0.18 771	0.19 779

ADCS	0.30 753	0.19 743	0.48 771	0.21 666	0.18 757	0.29 734	0.24 727	0.42 764	0.64 796	0.40 767	0.50 765	0.40 756	0.37 767	0.40 781	0.43 799	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.14 732	0.16 759	0.16 755

CSAN	0.30 753	0.24 766	0.28 707	0.34 787	0.19 765	0.34 752	0.42 811	0.38 745	0.51 762	0.38 763	0.40 728	0.44 768	0.34 758	0.29 729	0.31 758	0.19 783	0.16 780	0.19 769	0.19 776	0.14 731	0.15 745

AANet	0.31 759	0.20 749	1.05 826	0.16 245	0.13 672	0.23 679	0.16 500	0.30 649	0.64 796	0.60 799	0.53 769	0.46 773	0.39 772	0.23 685	0.33 771	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.12 688

GANetREF_RVC	0.31 759	0.34 798	0.29 716	0.35 792	0.16 734	0.33 747	0.42 811	0.48 787	0.52 768	0.35 753	0.35 699	0.34 728	0.32 752	0.40 781	0.33 771	0.27 807	0.20 793	0.29 805	0.15 753	0.19 777	0.18 773
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
MSMD_ROB	0.31 759	0.26 775	0.26 699	0.24 725	0.21 778	0.34 752	0.25 746	0.34 705	0.39 705	0.40 767	0.69 794	0.45 769	0.41 779	0.34 750	0.28 736	0.20 790	0.20 793	0.26 791	0.25 796	0.23 788	0.22 786

PM Graph cmp D40	0.32 762	0.16 708	0.27 702	0.19 550	0.13 672	0.32 743	0.21 680	0.43 770	0.58 782	0.56 794	0.73 801	0.71 809	0.47 794	0.40 781	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 708

PatchMatch Graph Cmp	0.33 763	0.16 708	0.27 702	0.19 550	0.13 672	0.33 747	0.21 680	0.44 778	0.63 794	0.57 797	0.84 815	0.69 803	0.46 793	0.39 772	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 708

FC-DCNN v2	0.33 763	0.28 786	0.28 707	0.26 748	0.23 784	0.39 772	0.29 779	0.41 759	0.44 733	0.46 782	0.57 780	0.51 783	0.41 779	0.38 770	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 789

FCDSN-DC	0.33 763	0.28 786	0.28 707	0.30 776	0.24 788	0.39 772	0.28 768	0.43 770	0.42 719	0.44 779	0.53 769	0.51 783	0.42 783	0.37 765	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.25 794
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_RVC	0.33 763	0.22 759	0.58 785	0.31 778	0.15 720	0.36 763	0.17 537	0.54 803	0.46 746	0.47 784	0.56 776	0.58 790	0.39 772	0.36 759	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.18 767	0.21 786	0.16 759	0.16 755

FC-DCNN	0.33 763	0.28 786	0.28 707	0.26 748	0.23 784	0.38 769	0.29 779	0.40 754	0.44 733	0.46 782	0.56 776	0.51 783	0.41 779	0.38 770	0.31 758	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 789

PASM	0.33 763	0.25 772	0.51 773	0.28 763	0.27 796	0.30 737	0.31 790	0.35 721	0.51 762	0.36 756	0.40 728	0.47 777	0.35 762	0.34 750	0.36 777	0.23 803	0.26 813	0.26 791	0.28 804	0.23 788	0.21 783

SGM-ForestM	0.33 763	0.12 641	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.42 779	0.20 662	0.43 770	0.53 773	0.53 788	0.57 780	1.41 835	0.44 791	0.42 789	0.29 745	0.14 736	0.16 780	0.16 748	0.16 761	0.12 691	0.13 708

PM Cens cmp D40	0.34 770	0.15 695	0.20 649	0.17 345	0.13 672	0.40 774	0.21 680	0.51 794	0.52 768	0.64 802	0.74 804	0.84 815	0.50 798	0.46 794	0.39 789	0.15 740	0.15 763	0.16 748	0.14 732	0.13 711	0.13 708

PatchMatch Cens Cmp	0.34 770	0.15 695	0.21 661	0.17 345	0.13 672	0.42 779	0.21 680	0.48 787	0.53 773	0.69 807	0.81 813	0.88 816	0.52 802	0.45 793	0.37 781	0.15 740	0.15 763	0.16 748	0.15 753	0.13 711	0.13 708

LSM	0.34 770	0.21 755	0.62 792	0.27 756	0.62 825	0.35 757	0.26 757	0.43 770	0.49 752	0.45 781	0.60 788	0.42 761	0.37 767	0.35 755	0.26 721	0.13 714	0.21 803	0.14 724	0.16 761	0.18 771	0.34 807

TARStereo(FT)	0.37 773	0.26 775	0.32 729	0.42 802	0.20 769	0.78 814	1.22 845	0.43 770	0.42 719	0.33 749	0.53 769	0.48 780	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 688

2222	0.37 773	0.26 775	0.32 729	0.42 802	0.20 769	0.78 814	1.22 845	0.43 770	0.42 719	0.33 749	0.53 769	0.48 780	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 688

GCST	0.37 773	0.42 806	0.27 702	1.03 836	0.39 805	0.18 593	0.08 9	0.21 455	0.18 430	0.28 714	0.25 595	0.15 491	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.64 832	0.43 825	0.75 830	0.65 830	0.64 825	0.46 818

AnyNet_C01	0.37 773	0.26 775	1.41 834	0.22 691	0.17 746	0.51 787	0.28 768	0.36 729	0.40 710	0.39 764	0.75 806	0.46 773	0.39 772	0.46 794	0.50 811	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.14 732	0.14 731	0.16 755

otaku	0.39 777	0.38 802	0.53 774	0.44 805	0.28 798	0.57 794	0.24 727	0.42 764	0.62 791	0.40 767	0.50 765	0.46 773	0.34 758	0.40 781	0.33 771	0.30 808	0.30 817	0.39 812	0.33 810	0.30 807	0.29 801

ACVNet-4b	0.39 777	0.53 809	0.56 779	0.45 806	0.24 788	0.46 782	0.18 590	0.50 790	0.64 796	0.42 773	0.45 755	0.60 791	0.27 719	0.34 750	0.24 697	0.33 811	0.14 754	0.48 816	0.42 817	0.31 810	0.27 800

PVD	0.40 779	0.21 755	0.40 755	0.32 781	0.23 784	0.30 737	0.45 815	0.53 800	0.97 830	0.55 791	0.80 812	0.54 788	0.60 815	0.53 806	0.40 792	0.19 783	0.14 754	0.17 757	0.14 732	0.24 797	0.32 805

Ntro	0.41 780	0.40 804	0.54 776	0.46 809	0.30 802	0.64 801	0.24 727	0.47 785	0.68 804	0.42 773	0.49 763	0.47 777	0.42 783	0.40 781	0.32 763	0.32 810	0.28 815	0.37 811	0.31 808	0.33 812	0.29 801

SAMSARA	0.41 780	0.28 786	0.34 738	0.55 814	0.39 805	0.85 819	1.25 847	0.49 789	0.52 768	0.36 756	0.35 699	0.56 789	0.39 772	0.39 772	0.41 796	0.15 740	0.20 793	0.15 736	0.14 732	0.23 788	0.21 783

UHP(FT)	0.42 782	0.26 775	0.45 763	0.37 796	0.20 769	0.62 797	0.45 815	0.53 800	0.75 815	0.55 791	0.78 809	0.70 805	0.58 810	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 808	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

mmmmmm	0.42 782	0.26 775	0.45 763	0.37 796	0.20 769	0.62 797	0.45 815	0.53 800	0.75 815	0.55 791	0.78 809	0.70 805	0.58 810	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 808	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

ELAS_RVC	0.42 782	0.29 793	0.33 735	0.28 763	0.24 788	0.56 793	0.38 806	0.50 790	0.61 788	0.74 816	0.76 807	0.67 799	0.56 807	0.55 809	0.42 798	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.27 805	0.26 798
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 782	0.29 793	0.34 738	0.28 763	0.24 788	0.63 800	0.37 803	0.52 796	0.52 768	0.72 813	0.82 814	0.68 801	0.56 807	0.52 804	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.26 803	0.26 798
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 786	0.26 775	0.54 776	0.33 784	0.27 796	0.51 787	0.30 789	0.54 803	0.79 822	0.64 802	0.71 799	0.75 811	0.58 810	0.47 796	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.29 806	0.25 794

light-stereo	0.44 787	0.27 783	0.64 795	0.61 816	0.50 812	0.34 752	0.23 715	0.47 785	0.52 768	0.57 797	0.59 786	0.78 812	0.33 756	0.49 798	0.30 752	0.33 811	0.25 811	0.27 795	0.33 810	0.47 816	0.41 814

Consistency-Raft	0.44 787	0.40 804	0.46 766	0.37 796	0.43 809	0.42 779	0.41 809	0.57 807	0.55 775	0.32 745	0.73 801	0.32 717	0.50 798	0.42 789	0.49 810	0.39 815	0.36 822	0.45 815	0.52 826	0.42 815	0.30 803

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 787	0.39 803	0.56 779	0.40 799	0.20 769	0.66 803	0.33 799	0.54 803	0.72 809	0.71 812	0.72 800	0.62 792	0.55 805	0.52 804	0.47 807	0.20 790	0.19 792	0.29 805	0.30 807	0.24 797	0.19 779

1111	0.45 790	0.24 766	0.56 779	0.33 784	0.20 769	0.88 821	0.37 803	0.52 796	0.84 823	0.64 802	0.69 794	0.70 805	0.70 822	0.79 823	0.38 785	0.17 769	0.15 763	0.19 769	0.19 776	0.22 782	0.17 766

ACVNet_1	0.45 790	0.51 808	0.61 790	0.45 806	0.28 798	0.50 785	0.28 768	0.58 812	0.71 808	0.63 801	0.59 786	0.74 810	0.50 798	0.50 799	0.36 777	0.26 806	0.25 811	0.39 812	0.29 805	0.32 811	0.25 794

RTS	0.46 792	0.19 743	3.33 841	0.25 736	0.15 720	0.72 809	0.21 680	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 753	0.31 709	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 745

RTSA	0.46 792	0.19 743	3.33 841	0.25 736	0.15 720	0.72 809	0.21 680	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 753	0.31 709	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 745

FADE	0.46 792	0.34 798	1.12 828	0.33 784	0.25 794	0.35 757	0.29 779	0.64 818	1.07 832	0.43 778	0.41 739	0.42 761	0.53 803	0.72 821	0.54 816	0.30 808	0.21 803	0.41 814	0.38 814	0.23 788	0.22 786

MANE	0.47 795	0.28 786	0.28 707	0.27 756	0.24 788	0.50 785	0.32 798	0.57 807	0.62 791	0.74 816	1.20 833	1.21 828	0.64 817	0.54 808	0.39 789	0.22 797	0.20 793	0.27 795	0.31 808	0.26 803	0.25 794

NVStereoNet_ROB	0.47 795	0.37 801	0.47 769	0.42 802	0.29 801	0.35 757	0.35 801	0.50 790	0.61 788	0.73 814	0.94 820	0.70 805	0.68 819	0.48 797	0.62 820	0.22 797	0.33 821	0.34 810	0.34 813	0.30 807	0.31 804
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 797	0.27 783	0.61 790	0.29 772	0.20 769	0.40 774	0.19 638	0.51 794	0.66 801	0.53 788	0.91 819	1.02 819	0.59 814	0.51 801	0.58 817	0.53 825	0.32 820	0.55 822	0.40 815	0.36 813	0.38 811

LE_ROB	0.50 798	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.26 710	0.17 537	0.23 505	1.71 849	4.68 858	0.67 790	0.46 773	0.47 794	0.21 659	0.30 752	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

anonymity	0.53 799	0.58 811	0.66 796	0.41 800	0.61 824	0.54 791	0.41 809	0.57 807	0.41 717	0.56 794	0.50 765	0.50 782	0.55 805	0.59 814	0.50 811	0.58 828	0.50 835	0.51 818	0.51 824	0.52 818	0.58 821

fsdfsdds	0.54 800	0.19 743	0.72 810	0.34 787	0.18 757	0.51 787	0.33 799	0.55 806	1.06 831	0.74 816	2.30 849	1.05 821	0.89 835	0.36 759	0.48 808	0.16 762	0.16 780	0.26 791	0.19 776	0.15 745	0.15 745

RainbowNet	0.54 800	0.61 814	0.71 809	0.57 815	0.43 809	0.66 803	0.37 803	0.60 814	0.87 826	0.51 786	0.67 790	0.63 793	0.47 794	0.50 799	0.44 802	0.47 821	0.48 831	0.53 820	0.41 816	0.53 820	0.41 814

BEATNet-Init1	0.54 800	0.28 786	0.68 803	0.31 778	0.21 778	0.85 819	0.31 790	0.57 807	0.69 807	0.89 829	1.00 823	2.17 843	0.66 818	0.58 813	0.44 802	0.19 783	0.18 787	0.23 786	0.22 789	0.22 782	0.21 783

SGM+DAISY	0.57 803	0.58 811	0.67 800	0.41 800	0.55 816	0.68 805	0.51 821	0.57 807	0.46 746	0.67 805	0.70 797	0.69 803	0.57 809	0.64 817	0.58 817	0.59 829	0.49 832	0.50 817	0.50 823	0.52 818	0.59 824

SPS-STEREO	0.58 804	0.59 813	0.66 796	0.45 806	0.55 816	0.65 802	0.44 814	0.63 817	0.51 762	0.69 807	0.65 789	0.66 796	0.58 810	0.62 815	0.62 820	0.62 831	0.47 830	0.51 818	0.49 821	0.55 821	0.58 821
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 805	0.66 819	0.66 796	0.51 810	0.69 829	0.70 807	0.58 825	0.65 819	0.75 815	0.61 800	0.73 801	0.63 793	0.68 819	0.65 818	0.60 819	0.66 833	0.58 845	0.63 823	0.59 827	0.68 829	0.69 833

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 806	0.18 737	0.59 787	0.28 763	0.22 781	1.31 835	0.25 746	0.61 815	1.61 847	0.69 807	3.69 853	1.08 823	0.82 829	0.39 772	0.32 763	0.18 773	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 771	0.24 789

TestStereooo	0.66 806	0.18 737	0.59 787	0.28 763	0.22 781	1.31 835	0.25 746	0.61 815	1.61 847	0.69 807	3.69 853	1.08 823	0.82 829	0.39 772	0.32 763	0.18 773	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 771	0.24 789

IMH-64-1	0.66 806	0.62 815	0.69 804	0.72 819	0.51 813	0.60 795	0.51 821	0.92 828	0.84 823	0.75 820	1.02 824	0.81 813	0.78 826	0.80 824	0.50 811	0.43 817	0.46 826	0.72 827	0.48 819	0.55 821	0.40 812

IMH-64	0.66 806	0.62 815	0.69 804	0.72 819	0.51 813	0.60 795	0.51 821	0.92 828	0.84 823	0.75 820	1.02 824	0.81 813	0.78 826	0.80 824	0.50 811	0.43 817	0.46 826	0.72 827	0.48 819	0.55 821	0.40 812

ACVNet_2	0.67 810	0.68 820	0.70 807	0.64 817	0.41 807	0.75 812	0.50 820	0.98 834	1.38 842	0.90 830	1.09 827	1.04 820	0.74 824	0.55 809	0.48 808	0.43 817	0.40 824	0.53 820	0.45 818	0.48 817	0.36 809

relurobot	0.70 811	0.79 825	0.75 812	0.85 826	0.72 833	0.62 797	0.77 836	0.59 813	0.72 809	0.75 820	0.69 794	0.66 796	0.73 823	0.63 816	0.67 825	0.73 835	0.65 848	0.69 826	0.65 830	0.69 831	0.67 831

IMH	0.72 812	0.65 817	0.70 807	0.77 821	0.54 815	0.71 808	0.56 824	0.99 836	1.08 833	0.82 824	1.09 827	0.89 817	0.88 833	0.88 832	0.53 815	0.44 820	0.50 835	0.75 830	0.51 824	0.58 824	0.42 816

PWCK	0.72 812	0.95 832	0.99 824	0.77 821	0.32 803	0.79 816	0.38 806	0.92 828	0.90 827	0.96 835	0.76 807	0.97 818	0.62 816	0.87 830	0.68 826	0.73 835	0.46 826	0.76 832	0.49 821	0.71 834	0.44 817

JetBlue	0.73 814	0.46 807	1.21 832	0.52 811	0.47 811	2.16 839	0.67 831	0.78 822	0.72 809	0.70 811	0.79 811	1.21 828	0.84 831	1.06 841	1.04 840	0.40 816	0.28 815	0.33 809	0.33 810	0.30 807	0.34 807

relubot	0.74 815	0.83 827	0.78 816	0.91 831	0.79 834	0.68 805	0.77 836	0.70 820	0.76 819	0.83 825	0.74 804	0.68 801	0.81 828	0.66 819	0.74 831	0.74 837	0.71 849	0.68 825	0.65 830	0.69 831	0.67 831

TorneroNet-64	0.76 816	0.73 822	0.77 815	0.78 823	0.58 821	0.94 825	0.58 825	0.85 825	1.26 837	0.67 805	0.88 817	1.41 835	0.76 825	0.87 830	0.68 826	0.49 823	0.46 826	0.73 829	0.59 827	0.68 829	0.54 820

MADNet+	0.76 816	0.72 821	3.76 844	0.67 818	0.41 807	0.99 826	0.97 843	0.72 821	0.75 815	0.52 787	0.58 784	0.64 795	0.68 819	0.89 833	1.04 840	0.35 813	0.36 822	0.28 804	0.23 793	0.38 814	0.33 806

WAO-7	0.80 818	0.78 824	0.57 782	0.85 826	0.67 828	0.76 813	0.69 834	1.07 839	1.30 839	0.90 830	1.20 833	1.05 821	0.93 836	0.71 820	0.68 826	0.60 830	0.62 846	0.67 824	0.68 835	0.64 825	0.59 824

WAO-6	0.82 819	0.81 826	0.63 794	0.87 829	0.63 826	0.79 816	0.60 827	0.98 834	1.52 846	0.91 833	0.97 822	1.08 823	1.04 840	0.72 821	0.70 829	0.72 834	0.49 832	0.91 838	0.71 836	0.70 833	0.59 824

TorneroNet	0.83 820	0.75 823	0.83 820	0.85 826	0.63 826	1.03 829	0.65 829	0.96 832	1.14 835	0.80 823	1.10 829	1.36 833	0.88 833	0.95 837	0.82 835	0.57 826	0.49 832	0.79 835	0.66 834	0.74 837	0.64 830

LVE	0.84 821	0.87 830	0.86 821	0.81 824	0.56 818	1.09 831	0.66 830	1.07 839	1.45 844	0.97 836	1.23 835	1.11 826	0.86 832	0.84 827	0.72 830	0.49 823	0.56 842	0.76 832	0.60 829	0.66 827	0.60 827

Dean	0.88 822	0.88 831	0.81 817	0.82 825	0.57 819	0.91 822	0.62 828	1.17 849	1.71 849	1.15 843	1.16 831	1.31 832	1.00 839	0.82 826	0.83 836	0.57 826	0.56 842	0.78 834	0.65 830	0.67 828	0.58 821

WAO-8	0.92 823	0.83 827	0.67 800	0.94 833	0.70 830	0.92 823	0.68 832	1.08 841	1.80 851	1.06 840	1.42 837	1.29 830	1.08 842	0.86 828	0.80 833	0.74 837	0.54 839	0.86 836	0.75 837	0.71 834	0.63 828

Venus	0.92 823	0.83 827	0.67 800	0.94 833	0.70 830	0.92 823	0.68 832	1.08 841	1.80 851	1.06 840	1.42 837	1.29 830	1.08 842	0.86 828	0.80 833	0.74 837	0.54 839	0.86 836	0.75 837	0.71 834	0.63 828

UNDER WATER-64	0.97 825	0.96 833	1.48 836	0.88 830	0.57 819	1.24 834	0.90 841	0.78 822	0.96 829	1.05 838	0.85 816	1.56 840	1.26 846	0.97 839	0.99 838	0.88 842	0.57 844	1.04 842	0.88 841	0.81 838	0.75 834

notaker	0.98 826	1.13 835	1.02 825	1.14 838	0.81 835	0.73 811	0.69 834	0.94 831	1.15 836	1.19 845	1.19 832	1.41 835	1.17 845	1.10 843	0.74 831	0.82 841	0.64 847	1.18 844	0.79 839	1.02 841	0.82 837

UNDER WATER	0.99 827	1.00 834	1.47 835	1.00 835	0.71 832	1.18 833	0.86 839	0.81 824	1.09 834	1.02 837	0.90 818	1.53 839	1.26 846	1.06 841	1.02 839	0.79 840	0.54 839	1.02 840	0.88 841	0.83 839	0.75 834

ktn	1.02 828	1.23 837	0.82 818	1.24 840	0.86 837	1.00 828	0.86 839	0.96 832	1.37 841	1.05 838	1.12 830	1.16 827	1.06 841	0.95 837	0.62 820	1.28 855	0.71 849	1.39 848	0.83 840	1.06 843	0.77 836

KSHMR	1.10 829	1.19 836	0.90 823	1.26 841	1.00 839	0.99 826	0.96 842	1.13 847	1.35 840	1.16 844	1.28 836	1.40 834	0.97 838	1.03 840	0.93 837	1.03 850	1.08 854	1.20 845	1.03 845	1.03 842	0.98 839

DPSimNet_ROB	1.14 830	1.25 838	0.87 822	1.15 839	0.90 838	1.15 832	1.18 844	1.20 850	1.26 837	1.45 847	1.05 826	1.44 838	1.13 844	0.92 836	1.70 844	1.47 856	0.52 838	1.22 846	1.04 846	0.92 840	1.03 840

HanzoNet	1.31 831	1.29 839	1.22 833	1.13 837	0.85 836	1.05 830	0.84 838	1.06 838	1.47 845	1.66 848	1.63 839	2.48 845	1.78 849	1.63 845	1.69 842	1.27 854	0.80 853	1.32 847	1.02 844	1.07 844	0.90 838

JetRed	1.66 832	1.51 841	3.09 840	0.93 832	1.21 840	5.28 848	1.61 850	1.29 851	1.42 843	1.84 849	1.77 840	1.59 841	0.95 837	1.43 844	2.51 854	0.91 844	1.61 856	0.93 839	0.91 843	1.36 845	1.03 840

ply	1.68 833	0.65 817	0.35 744	0.53 812	0.60 822	0.49 784	0.46 819	1.83 853	0.66 801	0.31 737	2.03 841	2.58 846	3.28 855	3.71 855	5.37 856	1.25 852	0.79 851	1.94 858	1.64 849	3.83 855	1.25 843

UHP(ZeroShot)	1.91 834	0.25 772	1.18 829	0.34 787	0.18 757	5.77 849	0.24 727	0.87 826	3.44 854	2.38 852	11.09 867	6.66 860	3.09 853	0.90 834	0.65 823	0.18 773	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

UHP	1.91 834	0.25 772	1.18 829	0.34 787	0.18 757	5.77 849	0.24 727	0.87 826	3.44 854	2.38 852	11.09 867	6.66 860	3.09 853	0.90 834	0.65 823	0.18 773	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

MADNet++	1.97 836	1.75 842	1.66 837	1.83 843	1.69 843	2.38 840	1.45 849	2.36 856	2.11 853	2.58 855	2.37 850	2.25 844	2.21 851	2.28 846	2.36 850	1.87 857	1.67 857	1.53 849	1.34 848	1.87 847	1.78 846

xbf	2.24 837	0.55 810	0.35 744	0.53 812	0.60 822	5.03 847	5.37 857	1.83 853	0.66 801	2.26 851	2.03 841	2.58 846	3.28 855	3.71 855	5.37 856	1.25 852	0.79 851	1.94 858	1.64 849	3.83 855	1.25 843

Selective-IGEV-i1pa	2.90 838	3.64 847	0.72 810	0.29 772	0.14 699	10.70 857	0.45 815	4.60 857	3.77 856	3.60 856	7.07 856	3.52 848	2.16 850	13.72 871	2.40 852	0.37 814	0.15 763	0.13 709	0.10 656	0.15 745	0.36 809

coex-ft	3.24 839	0.35 800	57.83 883	0.18 459	0.13 672	0.27 720	0.23 715	0.28 612	0.72 809	1.89 850	0.70 797	0.43 764	0.47 794	0.29 729	0.43 799	0.09 583	0.09 669	0.12 695	0.09 612	0.14 731	0.14 731

ASD4	3.59 840	3.47 846	2.05 838	1.75 842	2.54 845	9.22 854	17.86 862	2.29 855	5.54 858	2.49 854	2.86 851	2.05 842	3.46 857	2.77 847	5.29 855	1.23 851	1.36 855	1.13 843	1.33 847	1.71 846	1.50 845

noway2	3.63 841	5.25 856	3.83 845	12.30 862	11.84 859	4.62 843	3.98 852	1.03 837	0.50 760	0.91 833	2.05 843	6.21 859	0.40 777	2.96 848	2.36 850	0.95 845	0.14 754	1.90 853	1.76 853	5.79 858	3.81 856

zzzz4	3.65 842	5.61 861	4.02 850	12.30 862	11.85 862	4.60 841	3.99 853	1.11 845	0.45 737	0.87 827	2.08 845	6.08 855	0.43 787	3.05 849	2.22 845	0.96 847	0.15 763	1.91 854	1.76 853	5.84 860	3.78 852

noway1	3.65 842	5.60 860	3.99 848	12.30 862	11.85 862	4.61 842	4.00 855	1.11 845	0.45 737	0.87 827	2.08 845	6.09 856	0.43 787	3.05 849	2.22 845	0.96 847	0.15 763	1.91 854	1.76 853	5.84 860	3.79 853

noway4	3.66 844	5.59 859	3.99 848	12.28 860	11.84 859	4.70 845	4.02 856	1.16 848	0.47 749	0.84 826	2.09 847	6.05 854	0.42 783	3.08 851	2.23 848	0.95 845	0.15 763	1.91 854	1.75 852	5.88 862	3.80 855

noway3	3.67 845	5.34 857	3.88 846	12.29 861	11.84 859	4.64 844	3.99 853	1.08 841	0.50 760	0.90 830	2.07 844	6.19 858	0.45 792	3.36 853	2.45 853	0.97 849	0.15 763	1.91 854	1.76 853	5.79 858	3.82 857

TCMNet-wrong-test	3.69 846	5.54 858	3.91 847	12.22 859	11.75 858	4.77 846	3.86 851	1.08 841	0.74 814	1.13 842	2.21 848	6.16 857	0.53 803	3.43 854	2.33 849	0.90 843	0.20 793	1.85 851	1.69 851	5.71 857	3.79 853

tt	4.65 847	0.07 272	3.54 843	2.01 844	1.55 841	10.25 855	16.66 861	8.90 866	5.03 857	1.33 846	0.96 821	4.71 849	4.74 858	3.33 852	5.86 859	6.06 865	10.30 872	1.87 852	2.09 858	2.61 849	1.19 842

USTest	6.16 848	2.65 845	2.79 839	6.48 851	7.21 850	14.33 859	21.38 864	6.98 865	9.55 863	5.35 861	6.12 855	5.71 853	7.69 861	6.31 860	6.75 861	1.97 858	3.38 863	1.63 850	2.14 859	2.49 848	2.35 847

xxxxx1	7.75 849	5.06 853	7.26 852	3.15 845	3.91 846	16.37 860	22.88 867	5.87 862	8.68 860	7.99 862	8.55 857	9.13 865	8.46 862	10.05 862	10.47 862	2.43 859	2.48 859	3.56 862	12.26 868	3.48 850	3.02 849

tt_ll	7.75 849	5.06 853	7.26 852	3.15 845	3.91 846	16.37 860	22.88 867	5.87 862	8.68 860	7.99 862	8.55 857	9.13 865	8.46 862	10.05 862	10.47 862	2.43 859	2.48 859	3.56 862	12.26 868	3.48 850	3.02 849

ff	7.75 849	5.06 853	7.26 852	3.15 845	3.91 846	16.37 860	22.88 867	5.87 862	8.68 860	7.99 862	8.55 857	9.13 865	8.46 862	10.05 862	10.47 862	2.43 859	2.48 859	3.56 862	12.26 868	3.48 850	3.02 849

EDNetEfficientorigin	7.92 852	0.32 796	152.98 884	0.20 623	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.23 505	0.60 786	0.73 814	0.67 790	0.41 759	0.51 801	0.24 697	0.41 796	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.12 691	0.11 666

DPSMNet_ROB	8.06 853	4.50 849	8.69 862	5.36 850	10.74 853	8.32 852	22.71 865	5.47 860	13.38 867	5.13 859	9.98 862	5.10 850	10.47 865	5.53 858	12.77 868	3.80 863	8.00 864	3.49 860	6.95 864	3.75 854	7.09 861

DGTPSM_ROB	8.06 853	4.50 849	8.69 862	5.34 848	10.73 852	8.32 852	22.71 865	5.47 860	13.38 867	5.13 859	9.98 862	5.10 850	10.47 865	5.53 858	12.77 868	3.79 862	8.00 864	3.49 860	6.95 864	3.74 853	7.09 861

PML	8.57 855	9.39 868	6.24 851	5.34 848	6.36 849	13.21 858	20.99 863	5.35 859	6.68 859	17.75 873	26.46 885	7.58 862	6.08 860	7.89 861	5.76 858	5.33 864	1.83 858	5.95 870	1.93 857	8.75 868	2.53 848

iinet-test	10.41 856	8.00 863	7.40 855	10.23 853	10.93 854	17.97 864	25.06 870	11.30 870	13.29 865	9.69 866	9.78 861	9.38 868	11.23 867	10.97 866	12.61 866	6.59 867	8.30 866	5.49 865	6.54 860	6.58 863	6.91 859

IINet	10.41 856	8.00 863	7.40 855	10.23 853	10.93 854	17.97 864	25.06 870	11.30 870	13.29 865	9.69 866	9.77 860	9.38 868	11.23 867	10.97 866	12.61 866	6.59 867	8.30 866	5.49 865	6.54 860	6.58 863	6.91 859

DLNR_Zeroshot_test	10.48 858	2.27 843	19.78 874	120.28 884	13.29 866	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	52.68 890	0.04 68

DLNR-FE	10.51 859	2.29 844	19.85 875	120.28 884	13.21 865	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	53.18 891	0.04 68

LRCNet_RVC	10.76 860	13.97 871	7.97 860	19.07 868	2.04 844	0.35 757	0.31 790	5.29 858	0.48 750	13.02 871	17.65 871	8.69 863	5.73 859	4.78 857	2.22 845	23.53 887	2.69 862	27.60 889	25.75 888	17.60 881	16.54 878

Anonymous_1	10.87 861	7.82 862	7.41 857	10.29 855	10.08 851	18.64 866	26.11 872	11.02 869	13.45 869	9.43 865	10.10 864	9.73 870	11.31 869	10.69 865	12.47 865	6.42 866	8.38 868	5.70 867	10.22 867	11.41 869	6.65 858

DPSM_ROB	11.10 862	8.47 865	7.95 858	10.84 856	11.58 856	19.10 867	26.50 875	12.02 872	14.09 870	10.38 868	10.91 865	10.39 871	11.92 870	11.67 868	13.39 870	6.99 869	8.79 869	5.82 868	6.92 862	6.97 865	7.31 863

DPSM	11.10 862	8.47 865	7.95 858	10.84 856	11.58 856	19.10 867	26.50 875	12.02 872	14.09 870	10.38 868	10.91 865	10.39 871	11.92 870	11.67 868	13.39 870	6.99 869	8.79 869	5.82 868	6.92 862	6.97 865	7.31 863

real-time stereo	11.39 864	8.89 867	8.20 861	11.30 858	12.02 864	19.45 869	26.88 877	12.26 874	14.26 874	10.59 870	11.17 869	10.62 873	12.10 872	11.90 870	14.00 872	7.07 871	8.88 871	6.06 871	7.06 866	7.42 867	7.61 865

HaxPig	15.73 865	18.55 880	19.19 873	16.92 867	15.89 867	7.80 851	7.57 858	13.37 875	10.80 864	15.40 872	14.87 870	15.95 874	14.81 873	15.67 872	15.97 875	18.96 882	16.72 873	19.47 885	18.10 882	19.45 884	19.06 879

Selective-IGEV-i16pa	19.44 866	3.95 848	1.06 827	0.21 666	0.19 765	105.21 885	0.29 779	22.78 878	47.64 890	4.27 857	59.07 890	9.08 864	2.84 852	125.10 892	5.92 860	0.18 773	0.12 728	0.09 588	0.12 713	0.12 691	0.52 819

RSGM-EC	20.15 867	4.62 851	0.75 812	16.73 865	16.97 868	21.10 870	26.46 873	10.37 867	14.13 872	18.18 874	21.56 874	22.31 885	22.50 875	21.80 874	15.71 873	62.36 890	33.86 889	20.06 886	18.04 880	19.30 882	16.22 876

acva	20.15 867	4.62 851	0.75 812	16.73 865	16.97 868	21.10 870	26.46 873	10.37 867	14.13 872	18.18 874	21.56 874	22.31 885	22.50 875	21.80 874	15.71 873	62.36 890	33.86 889	20.06 886	18.04 880	19.30 882	16.22 876

MEDIAN_ROB	20.38 869	24.05 881	23.36 878	21.18 869	21.62 870	10.51 856	8.17 859	17.68 876	15.46 875	20.04 876	19.65 872	20.30 875	20.16 874	21.17 873	21.03 876	23.81 888	21.77 883	24.98 888	23.75 887	25.01 888	23.94 882

RAFT-FEzeroshot	22.33 870	17.12 873	15.83 864	21.95 872	23.32 874	38.31 873	53.41 884	23.99 879	28.43 878	20.66 879	21.84 877	21.02 880	24.05 881	23.33 877	27.09 883	14.06 874	17.69 876	11.70 873	13.95 873	14.05 875	14.76 870

RAFT-FE	22.33 870	17.12 873	15.83 864	21.95 872	23.32 874	38.31 873	53.41 884	23.99 879	28.43 878	20.66 879	21.84 877	21.02 880	24.05 881	23.33 877	27.09 883	14.06 874	17.69 876	11.70 873	13.95 873	14.05 875	14.76 870

CasAABBNet	22.33 870	17.11 872	15.84 866	21.94 871	23.28 872	38.30 872	53.40 882	24.05 881	28.44 880	20.66 879	21.86 879	21.03 882	24.04 880	23.35 879	27.03 882	14.06 874	17.69 876	11.70 873	13.94 872	14.04 874	14.76 870

FlowAnything	22.34 873	17.13 875	15.98 867	22.00 874	23.23 871	38.39 879	53.32 880	24.19 883	28.48 881	21.00 885	21.93 881	20.83 877	23.97 878	23.44 882	26.83 878	14.04 873	17.80 882	11.63 872	14.08 878	14.00 872	14.65 866

Hybrid-DGEV	22.38 874	17.26 878	16.15 869	21.92 870	23.29 873	38.36 876	53.40 882	24.38 886	28.67 885	20.64 878	21.89 880	21.01 879	24.05 881	23.35 879	27.12 885	14.08 878	17.70 879	11.71 878	13.99 876	14.01 873	14.70 869

Selective-RAFT-Error	22.39 875	17.14 876	16.01 868	22.00 874	23.34 876	38.37 877	53.36 881	24.24 885	28.53 883	20.80 882	21.94 882	20.94 878	24.02 879	23.48 883	27.33 886	14.07 877	17.70 879	11.70 873	13.93 871	14.05 875	14.83 873

fast-reg	22.77 876	17.32 879	19.13 871	22.15 877	24.31 877	38.33 875	53.16 878	24.18 882	28.58 884	20.60 877	22.12 883	20.65 876	23.90 877	23.12 876	26.84 879	14.18 881	17.47 875	14.33 880	14.96 879	15.38 880	14.67 868

LSM0	22.80 877	17.22 877	19.17 872	22.12 876	28.90 879	38.38 878	53.27 879	24.21 884	28.36 877	20.84 884	21.11 873	21.63 883	24.25 885	23.42 881	26.98 880	14.08 878	17.39 874	11.72 879	13.98 875	14.22 879	14.66 867

AVERAGE_ROB	24.89 878	29.12 884	27.98 881	24.83 878	24.59 878	17.82 863	11.61 860	21.45 877	19.91 876	25.04 886	24.38 884	25.06 887	25.31 886	24.69 885	22.86 877	29.74 889	27.09 888	28.97 890	27.94 889	30.07 889	29.35 883

Light2-Stereo	27.33 879	1.29 839	18.08 870	9.32 852	1.62 842	1.56 837	0.22 700	1.80 852	0.91 828	26.87 887	3.25 852	5.32 852	1.68 848	105.46 891	1.69 842	12.23 872	0.50 835	161.24 892	141.86 891	21.82 887	29.88 884

zzzzzz3	32.40 880	13.78 869	19.88 876	39.27 881	40.27 882	57.81 880	73.58 888	33.27 889	42.65 886	31.40 888	32.97 886	30.93 888	36.54 889	37.48 888	43.96 889	20.77 883	26.80 886	16.44 881	20.72 883	13.41 870	16.16 874

zzz1	32.42 881	13.80 870	20.04 877	39.27 881	40.27 882	57.84 881	73.53 887	33.30 890	42.71 889	31.42 889	32.98 887	30.95 889	36.54 889	37.50 889	43.97 890	20.78 884	26.81 887	16.46 882	20.73 884	13.42 871	16.17 875

zzzz2	33.77 882	25.93 882	24.41 879	33.32 879	35.10 880	58.15 882	80.98 889	36.98 891	42.68 887	31.82 890	33.40 888	31.44 890	36.00 887	34.74 886	40.15 887	21.20 885	26.75 884	17.85 883	21.11 885	21.10 885	22.26 880

noway5	33.77 882	25.93 882	24.41 879	33.32 879	35.10 880	58.15 882	80.98 889	36.98 891	42.68 887	31.82 890	33.40 888	31.44 890	36.00 887	34.74 886	40.15 887	21.20 885	26.75 884	17.85 883	21.11 885	21.10 885	22.26 880

test_example2	97.69 884	92.93 885	45.57 882	96.02 883	109.84 884	88.44 884	93.70 891	25.54 888	94.63 891	130.46 893	126.87 892	58.93 892	75.48 891	87.99 890	77.94 891	150.16 892	221.11 891	76.29 891	98.21 890	108.42 892	95.33 885

ccccc	243.87 885	285.89 886	306.04 885	366.70 886	366.78 885	118.88 886	141.79 892	113.97 893	107.77 892	125.77 892	108.41 891	120.54 893	160.89 892	252.62 893	276.01 892	382.79 893	352.84 892	254.30 893	222.62 892	426.61 893	386.14 886

TADF							0.16 500	0.18 378	0.21 500	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216

RSGM							0.14 329	0.17 345	0.13 265	0.11 351	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216

AHVO							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 699	0.25 646	0.20 663	0.39 772	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

MCPF							0.19 638	0.23 505	0.28 615	0.12 395	0.14 400	0.22 606	0.15 565	0.20 639	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216

DSFM							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 699	0.25 646	0.20 663	0.39 772	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 884	24.57 887	28.49 882	20.83 883	21.79 876	21.71 884	24.18 884	24.35 884	26.98 880	14.13 880	17.72 881	11.70 873	14.00 877	14.08 878

PatchMatch		0.16 708		0.19 550		0.32 743		0.43 770		0.56 794		0.66 796		0.42 789		0.15 740		0.15 736		0.12 691

GS-Stereo							0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

Low-res two-view benchmark