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

rgla	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 259	0.06 6	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.24 659	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 195	0.13 613	0.12 328	0.24 659	0.16 666	0.25 640	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

over v1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-8	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.08 14	0.08 32	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.05 2	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

DNS	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.17 514	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.03 1	0.13 643	0.09 551

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

monster-pro	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 151	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 399	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.11 297	0.11 280	0.11 324	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 331	0.16 321	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.10 45	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.06 8	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 341	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.14 251	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 339

MonStereo	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 217	0.05 2	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

asda	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 256	0.10 96	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 331	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3.25w_new	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 256	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.06 1	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.22 626	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.04 82

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.06 2	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 636	0.17 545	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

MonSter	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.07 8	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Pointernet	0.09 195	0.04 1	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.10 44	0.15 213	0.17 352	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LoS	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.14 436	0.11 81	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.09 300	0.15 444	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.11 324	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

XX-TBD	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 341	0.16 437	0.14 170	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

CREStereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.06 339
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	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 341	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.09 209	0.13 323	0.10 293	0.07 198	0.13 378	0.10 229	0.15 671	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 410	0.06 339

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.07 47	0.10 44	0.16 256	0.12 172	0.08 151	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LACA_dic	0.07 7	0.10 539	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GEAR-Net	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DNSM	0.09 195	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 643	0.10 583

over-6	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 296	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.05 5	0.13 198	0.10 45	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.10 225	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

HLF11	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.12 7	0.08 246	0.14 436	0.11 81	0.22 429	0.10 96	0.12 342	0.23 494	0.11 324	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

quiztm	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.14 170	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

PointNet	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.08 213	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.21 606	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.11 75	0.09 64	0.10 260	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.09 68	0.12 388	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.11 75	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.12 172	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 64	0.09 209	0.08 144	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 172	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 476	0.07 17	0.20 571	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.12 102	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 279	0.06 30	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.16 256	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.12 102	0.11 129	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.13 136	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 126	0.15 476	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.13 198	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.14 274	0.13 136	0.16 321	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.11 280	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.08 151	0.13 323	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.15 213	0.14 251	0.08 151	0.11 280	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 126	0.17 545	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.14 274	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RT-Monster	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.17 296	0.18 386	0.13 377	0.10 225	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.11 81	0.11 75	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 213	0.12 172	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

VMStereo-Base	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.15 360	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.13 217	0.08 151	0.12 303	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 72	0.07 146	0.11 286	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 170	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

BridgeDepth	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 77	0.10 293	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GS-Stereo							0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

DLNR-FE	10.43 779	1.83 764	19.53 798	120.75 804	13.06 786	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 805	0.04 82

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.14 251	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DA	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.05 5	0.14 274	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

GGEV	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

asd	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 331	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depthmonostereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.11 385	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.14 170	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 279	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

4.5_new	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 256	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.10 96	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.04 1	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.05 2	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.05 2	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.12 341	0.11 81	0.15 213	0.10 96	0.12 342	0.09 185	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

SCV_C0	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

SCV	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 436	0.12 119	0.11 75	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.10 228	0.12 119	0.10 45	0.12 172	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

castereo	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.18 386	0.08 151	0.10 225	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.13 136	0.13 217	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.13 136	0.15 279	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

U	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.17 352	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.05 225

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.19 362	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 571	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

MSKI-zero shot	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.13 217	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DLNR_Zeroshot_test	10.40 778	1.82 763	19.49 797	120.77 805	13.11 787	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 804	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.07 5	0.13 136	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Any-RAFT	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.12 303	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

RAFT-Test	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DCANet-4	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.13 377	0.16 373	0.09 255	0.14 485	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

ADStereo(finetuned)	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.12 418	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

CroCo-Stereo	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.15 213	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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
s12784h	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 495	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.11 324	0.11 385	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.15 213	0.19 406	0.11 297	0.15 360	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

DCANet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

csc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

111	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.23 473	0.11 297	0.12 303	0.14 402	0.11 385	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

CFNet-RSSM	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.16 256	0.17 352	0.08 151	0.12 303	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.08 151	0.10 225	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

HITNet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.06 36	0.11 286	0.10 44	0.18 331	0.18 386	0.13 377	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 322	0.05 225
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
iResNetv2_ROB	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.16 495	0.12 119	0.25 496	0.35 612	0.21 568	0.29 588	0.24 565	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.09 549	0.08 502

MLCV	0.12 410	0.07 259	0.16 513	0.18 424	0.06 36	0.15 463	0.17 479	0.19 362	0.21 447	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.14 416	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.14 72	0.07 146	0.18 538	0.14 274	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.25 536	0.23 559	0.15 503	0.15 444	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

pmcnn	0.15 521	0.07 259	0.19 583	0.15 132	0.07 146	0.20 579	0.15 363	0.24 477	0.26 526	0.21 568	0.34 627	0.28 607	0.18 571	0.18 539	0.17 545	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

AnonStereo	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.19 362	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 246	0.04 1	0.13 198	0.08 14	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.06 339

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.10 570	0.09 606	0.04 1	0.05 212	0.04 54	0.09 551

ManiGeoR	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf10	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf8	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.11 1	0.08 246	0.15 463	0.12 119	0.22 429	0.15 279	0.13 377	0.17 397	0.12 346	0.10 347	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.08 484	0.08 502

TestStereo_HLe17	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

TestStereo_HL3	0.11 330	0.05 45	0.16 513	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.20 375	0.09 64	0.15 432	0.30 596	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.18 386	0.13 377	0.21 473	0.12 346	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

GGDA	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.14 274	0.19 362	0.19 406	0.13 377	0.20 449	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.15 463	0.14 274	0.20 375	0.17 352	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

IGEV_i1	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.19 563	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.18 510	0.18 425	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

RT-IGEV	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.24 477	0.27 536	0.16 461	0.17 397	0.17 470	0.10 347	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.07 410	0.07 429

Foundation-i1	0.09 195	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.16 256	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

Selective-IGEV-i1	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.16 437	0.22 429	0.30 568	0.16 461	0.17 397	0.16 448	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.07 8	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

WQFJX	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.12 342	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

S2M2_XL	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.09 160	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.06 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.08 213	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

G2L-ROB	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.18 386	0.19 529	0.18 425	0.20 513	0.14 485	0.17 514	0.16 529	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.09 551

xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.19 571	0.17 296	0.12 172	0.15 432	0.15 360	0.17 470	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.06 339

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 389	0.13 386	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.19 571	0.17 296	0.19 406	0.12 342	0.14 339	0.15 433	0.10 347	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

xyz-stereo	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.15 132	0.05 2	0.20 579	0.15 363	0.17 296	0.31 576	0.15 432	0.29 588	0.26 589	0.16 531	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

G2L-Stereo_test	0.14 475	0.07 259	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.16 437	0.30 589	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

MM-Stereo_test3	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.19 571	0.24 477	0.19 406	0.06 30	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.18 530	0.15 213	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

fffft	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.07 77	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.13 217	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

tt45	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.09 209	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

999	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.08 144	0.08 213	0.08 253	0.16 479	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225

mms	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.17 479	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

UGAM-zero	0.09 195	0.05 45	0.15 476	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

model_zeroshot	0.10 276	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.13 217	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

GCAP-BAT	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RAStereo	0.10 276	0.09 476	0.08 66	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.15 213	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 195	0.10 539	0.31 658	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.11 220	0.07 1	0.12 627	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RSM++	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.11 75	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

MGS-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

MyStereo8	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.18 538	0.14 274	0.19 362	0.22 461	0.12 342	0.18 425	0.11 324	0.10 347	0.16 479	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.09 551

qqq1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

fff1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

ACVNet-DCA	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

1test111	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.15 444	0.16 529	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

cc1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

11t1	0.12 410	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.17 519	0.15 363	0.18 331	0.15 279	0.15 432	0.15 360	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

ff7	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IGEVStereo-DCA	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ffff	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

rrr	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.16 437	0.16 256	0.15 279	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

tt1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.15 213	0.19 406	0.09 209	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MaDis-Stereo	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.10 44	0.16 256	0.16 321	0.09 209	0.11 280	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

testlalala	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 613	0.14 436	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HH	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

anonymousdsp	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.11 75	0.16 321	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

knoymous	0.11 330	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.15 463	0.14 274	0.19 362	0.13 217	0.11 297	0.17 397	0.13 379	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

riskmin	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.14 436	0.14 274	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.14 339	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.08 502

Selective-RAFT	0.11 330	0.10 539	0.11 279	0.21 606	0.08 246	0.16 495	0.13 198	0.20 375	0.22 461	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

ProNet	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.06 339

MC-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.12 303	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RCA-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.18 331	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

ccc-4	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 582	0.09 476	0.29 653	0.15 132	0.10 498	0.22 608	0.20 595	0.26 515	0.39 637	0.25 620	0.42 679	0.24 565	0.15 503	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.10 582	0.09 551

IGEV-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.11 280	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

iRaft-Stereo_20w	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.18 331	0.10 96	0.11 297	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

IPLG	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.20 375	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.07 145	0.07 198	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IPLGR_C	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

MIPNet	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.24 490	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test-3	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

GwcNet-ADL	0.13 438	0.08 389	0.14 427	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.20 595	0.30 589	0.24 490	0.13 377	0.14 339	0.18 485	0.14 485	0.13 378	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.06 339

GANet-ADL	0.13 438	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.30 589	0.20 430	0.13 377	0.18 425	0.19 501	0.12 418	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.08 502

ASMatch	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.10 498	0.07 47	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.12 342	0.16 373	0.16 448	0.10 347	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.08 502

RAFT-RH_RVC	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.41 672	0.11 324	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.05 212	0.04 54	0.06 339

AnonymousM	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.14 251	0.13 377	0.11 280	0.09 255	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.05 212	0.05 183	0.05 225

cross-raft	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.11 286	0.25 671	0.13 136	0.15 279	0.08 151	0.11 280	0.12 346	0.10 347	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 276	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.24 654	0.14 170	0.18 386	0.09 209	0.07 77	0.09 255	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.14 339	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82
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
raftrobust	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.10 44	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RALCasStereoNet	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.17 296	0.11 129	0.12 342	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

test_xeample3	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

EAI-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.16 256	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

DIP-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.09 27	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 410	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.07 146	0.15 463	0.07 5	0.22 429	0.18 386	0.16 461	0.19 436	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

R-Stereo Train	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.13 438	0.10 539	0.18 571	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.20 375	0.26 526	0.15 432	0.23 494	0.15 433	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NoBS	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.13 198	0.05 1	0.07 20	0.06 30	0.09 185	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.21 402	0.17 352	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 276	0.07 259	0.13 386	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.28 558	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.07 145	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.21 606	0.09 382	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.10 225	0.05 5	0.06 76	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

SMOE	0.10 276	0.08 389	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.13 217	0.11 297	0.13 323	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.06 322	0.04 82

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.07 77	0.08 213	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.07 429

PhaseNet	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.20 375	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.09 255	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DN	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.18 530	0.17 296	0.16 321	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 602	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.09 551

LiteMatch	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.15 503	0.10 136	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Lsterematch	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.15 363	0.14 170	0.17 352	0.16 461	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.12 320	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Hybrid-DGEV-03	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.08 246	0.16 495	0.14 274	0.15 213	0.14 251	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

WQFJA1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

WQFJX1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NLMM1	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.22 626	0.10 498	0.12 341	0.20 595	0.18 331	0.20 430	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.04 82

NLMM	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

FE-Mocha	0.09 195	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

IGEV-FE	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

coex_refinement	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.15 363	0.26 515	0.29 558	0.18 510	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.16 479	0.18 563	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.09 549	0.08 502

MM-Stereo_test1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.18 530	0.21 402	0.20 430	0.09 209	0.11 280	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

FACV-RUCA	0.13 438	0.11 567	0.12 328	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.15 363	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.16 531	0.14 416	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

PAM_32	0.09 195	0.05 45	0.17 545	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.14 416	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

PAM	0.10 276	0.05 45	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.16 437	0.15 213	0.16 321	0.12 342	0.09 185	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.13 613	0.13 399	0.16 437	0.23 453	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.08 502

rvit_stereo_0080	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

test_sample4	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.19 563	0.18 530	0.26 515	0.17 352	0.16 461	0.25 536	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

test_sample3	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.14 72	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.16 461	0.22 485	0.19 501	0.15 503	0.17 514	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.08 502

test_sample2	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.18 530	0.21 402	0.16 321	0.14 405	0.20 449	0.19 501	0.15 503	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

test_sample1	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.13 23	0.08 246	0.19 563	0.16 437	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.22 485	0.18 485	0.16 531	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.07 429

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.15 463	0.16 437	0.18 331	0.18 386	0.10 260	0.09 185	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.06 339

SMFormer	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

tta	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.06 339

AE-Stereo	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.19 406	0.09 209	0.14 339	0.12 346	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

CoDeX	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.23 453	0.27 536	0.13 377	0.17 397	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

whm_eth	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

GMStereo_Zeroshot	0.16 546	0.13 613	0.24 624	0.20 571	0.10 498	0.17 519	0.13 198	0.29 574	0.25 512	0.23 597	0.32 609	0.25 579	0.11 385	0.19 556	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.11 608	0.06 314	0.12 623	0.08 502

plain	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.13 217	0.13 377	0.15 360	0.09 255	0.12 418	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

IGEV_Zeroshot_test	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.21 447	0.11 297	0.08 144	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

MIM_Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 119	0.20 375	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.09 255	0.05 16	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

iinet-f	0.16 546	0.06 126	0.45 693	0.14 72	0.10 498	0.21 599	0.14 274	0.27 537	0.23 473	0.21 568	0.24 507	0.21 523	0.15 503	0.18 539	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.10 583

DCRE	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.16 233	0.11 553	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.11 297	0.18 425	0.10 293	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.04 82

TestStereo1	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

x	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.19 436	0.19 501	0.17 555	0.18 539	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

DisPM	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.17 352	0.14 405	0.20 449	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.11 611

IER	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.26 526	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.20 601	0.16 479	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

SA-5K	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

iRaft-Stereo_5w	0.12 410	0.09 476	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.19 529	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.20 581	0.16 529	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.06 339

dd	0.15 521	0.16 644	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.18 530	0.21 402	0.25 512	0.23 597	0.20 449	0.21 523	0.09 300	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.06 339

GLC_STEREO	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.24 490	0.12 342	0.13 323	0.12 346	0.08 253	0.18 539	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DAS	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.16 479	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

SepStereo	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.25 639	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

IPLGR	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.17 479	0.21 402	0.24 490	0.11 297	0.12 303	0.11 324	0.08 253	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

HHNet	0.11 330	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.14 635	0.07 47	0.13 198	0.20 375	0.17 352	0.14 405	0.25 536	0.11 324	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.09 551

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 330	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.18 331	0.13 217	0.16 461	0.21 473	0.13 379	0.14 485	0.11 220	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

STrans-v2	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.11 129	0.11 297	0.15 360	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 276	0.08 389	0.13 386	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.19 362	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.11 324	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

OMP-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.13 377	0.14 339	0.11 324	0.12 418	0.11 220	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.12 119	0.22 429	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.11 324	0.12 418	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NF-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

OCTAStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

NRIStereo	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.16 256	0.15 279	0.12 342	0.14 339	0.13 379	0.12 418	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.07 429

PSM-adaLoss	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

FTStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.21 402	0.18 386	0.12 342	0.24 507	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.10 583

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

DEmStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.14 72	0.10 498	0.16 495	0.15 363	0.16 256	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.13 379	0.14 485	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

SST-Stereo	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.11 129	0.15 432	0.17 397	0.13 379	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

RAFT_R40	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.16 321	0.14 405	0.18 425	0.15 433	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

DRaft	0.12 410	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.14 436	0.17 479	0.21 402	0.30 568	0.17 480	0.28 576	0.10 293	0.15 503	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

PFNet	0.12 410	0.06 126	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.26 515	0.20 430	0.16 461	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GrayStereo	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.09 160	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.17 470	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.10 583

RE-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.17 352	0.13 377	0.19 436	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.08 502

TVStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 389	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

iGMRVC	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

IRAFT_RVC	0.12 410	0.08 389	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.07 47	0.15 363	0.24 477	0.23 473	0.14 405	0.14 339	0.15 433	0.12 418	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

RAFT-345	0.11 330	0.07 259	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.10 96	0.11 297	0.36 635	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.05 225

iRAFT	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

CRE-IMP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.18 331	0.10 96	0.14 405	0.13 323	0.13 379	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

Prome-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.22 429	0.13 217	0.12 342	0.17 397	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.09 551

LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 389	0.13 386	0.21 606	0.09 382	0.17 519	0.20 595	0.27 537	0.19 406	0.24 607	0.24 507	0.23 559	0.17 555	0.20 581	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

TestStereo	0.13 438	0.14 626	0.11 279	0.23 650	0.08 246	0.15 463	0.21 616	0.20 375	0.23 473	0.14 405	0.24 507	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.05 225

raft+_RVC	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.11 81	0.24 477	0.20 430	0.12 342	0.15 360	0.12 346	0.08 253	0.12 320	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

sAnonymous2	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CroCo_RVC	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CFNet_pseudo	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.07 429

RALAANet	0.11 330	0.08 389	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.13 323	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

XX-Stereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.12 119	0.20 375	0.10 96	0.10 260	0.14 339	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

GES	0.14 475	0.08 389	0.16 513	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.13 198	0.28 558	0.25 512	0.16 461	0.23 494	0.18 485	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.09 551

222	0.16 546	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.24 629	0.18 530	0.30 589	0.20 430	0.17 480	0.28 576	0.17 470	0.16 531	0.15 444	0.40 720	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.03 2

GMStereo	0.13 438	0.14 626	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.20 375	0.24 490	0.16 461	0.17 397	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.13 23	0.12 590	0.14 436	0.20 595	0.22 429	0.33 591	0.17 480	0.26 553	0.21 523	0.16 531	0.17 514	0.21 603	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.19 501	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.25 496	0.33 591	0.19 529	0.26 553	0.21 523	0.17 555	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

DMCA	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.19 436	0.17 470	0.18 571	0.15 444	0.17 545	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.10 583

SuperB	0.20 606	0.10 539	0.56 711	0.16 233	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.24 477	0.50 691	0.26 626	0.39 655	0.17 470	0.21 605	0.22 612	0.21 603	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.12 623	0.10 583

HSM-Net_RVC	0.14 475	0.08 389	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.15 363	0.27 537	0.29 558	0.19 529	0.21 473	0.29 616	0.14 485	0.17 514	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 546	0.10 539	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.18 538	0.19 571	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.35 632	0.21 523	0.21 605	0.22 612	0.16 529	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339

HSM	0.15 521	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.16 495	0.14 274	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.23 494	0.37 671	0.16 531	0.20 581	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

LE_ROB	0.50 726	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.24 629	0.16 437	0.22 429	1.81 767	4.63 774	0.67 720	0.47 706	0.44 718	0.20 581	0.29 680	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

MWDA-net	0.15 521	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.22 627	0.25 496	0.35 612	0.18 510	0.24 507	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

MWSP-net	0.15 521	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.16 495	0.23 639	0.29 574	0.32 583	0.18 510	0.19 436	0.17 470	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.08 502

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.18 530	0.22 429	0.20 430	0.13 377	0.12 303	0.08 213	0.08 253	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

monster_256*512	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.12 342	0.12 303	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

FAST (zero-shot)	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.13 613	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.05 183	0.08 502

VeloStereo	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

flow	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

Weightmod_eth	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.07 418	0.04 54	0.03 2

Weightmod	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.12 172	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

SE	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.11 286	0.11 81	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.16 373	0.09 255	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.04 82

Selective-IGEV-i16pc	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.11 553	0.38 703	0.16 437	0.23 453	0.16 321	0.10 260	0.15 360	0.09 255	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.10 570	0.08 569	0.06 218	0.07 418	0.09 549	0.09 551

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 209	0.05 7	0.07 145	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 126	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.09 160	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.12 418	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

BStereo	0.08 99	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.07 47	0.09 27	0.15 213	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 195	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.11 286	0.09 27	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 418	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.10 225	0.06 52	0.10 347	0.10 136	0.11 319	0.07 371	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

NLCSM	0.11 330	0.09 476	0.09 143	0.23 650	0.11 553	0.12 341	0.19 571	0.18 331	0.18 386	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.05 225

z-ln-s-r	0.17 568	0.10 539	0.40 685	0.19 501	0.08 246	0.17 519	0.18 530	0.22 429	0.33 591	0.18 510	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.20 581	0.23 624	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.05 225

DFGA-Net	0.13 438	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.13 198	0.22 429	0.25 512	0.16 461	0.16 373	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

LG-Stereo	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.17 479	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

G2L-Stereo	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.12 119	0.27 537	0.22 461	0.16 461	0.27 562	0.21 523	0.13 460	0.17 514	0.18 563	0.09 525	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DDVS	0.15 521	0.10 539	0.21 605	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.14 274	0.25 496	0.19 406	0.18 510	0.29 588	0.27 597	0.12 418	0.19 556	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.11 605	0.11 611

rvit_stereo_0083	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.26 526	0.11 297	0.14 339	0.13 379	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0081_aga	0.11 330	0.09 476	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.19 406	0.10 260	0.18 425	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.06 339

rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

ACV-stereo	0.15 521	0.10 539	0.28 645	0.18 424	0.12 590	0.14 436	0.12 119	0.23 453	0.21 447	0.19 529	0.23 494	0.22 541	0.15 503	0.23 623	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 45	0.14 427	0.15 132	0.20 700	0.09 160	0.17 479	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.10 293	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.09 551

rvit_stereo_ft	0.12 410	0.07 259	0.13 386	0.19 501	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.16 256	0.16 321	0.12 342	0.13 323	0.15 433	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

test_sample6	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.19 571	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.19 501	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample5	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

CAS++	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.24 477	0.14 251	0.11 297	0.09 185	0.11 324	0.07 198	0.14 416	0.09 115	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo06	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.19 362	0.12 172	0.12 342	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo05	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.27 537	0.35 612	0.17 480	0.14 339	0.15 433	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo04	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.29 574	0.38 632	0.17 480	0.14 339	0.16 448	0.10 347	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

mmm	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.09 382	0.17 519	0.18 530	0.21 402	0.15 279	0.15 432	0.23 494	0.21 523	0.16 531	0.16 479	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DualNet	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.11 81	0.17 296	0.18 386	0.14 405	0.16 373	0.09 255	0.11 385	0.12 320	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.07 429

PCWNet_CMD	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.20 449	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

CFNet_ucs	0.15 521	0.08 389	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.14 436	0.14 274	0.30 589	0.34 603	0.16 461	0.24 507	0.23 559	0.14 485	0.18 539	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

LL-Strereo2	0.10 276	0.10 539	0.15 476	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.09 27	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.16 479	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.06 322	0.05 225

4D-IteraStereo	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.05 225

CBFPSM	0.14 475	0.06 126	0.26 632	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.20 552	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.16 479	0.18 563	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.07 410	0.07 429

raft_robust	0.13 438	0.10 539	0.07 17	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.24 654	0.28 558	0.33 591	0.20 552	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

RAFT_CTSACE	0.12 410	0.09 476	0.10 216	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.18 331	0.16 321	0.20 552	0.27 562	0.13 379	0.07 198	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

CRFU-Net	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.19 563	0.14 274	0.26 515	0.20 430	0.28 647	0.27 562	0.29 616	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.08 502

NINENet	0.16 546	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.40 687	0.36 618	0.18 510	0.21 473	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.08 569	0.10 576	0.07 418	0.10 582	0.09 551

CSP-Net	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.25 496	0.32 583	0.25 620	0.30 596	0.24 565	0.15 503	0.21 599	0.18 563	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

UDGNet	0.14 475	0.13 613	0.16 513	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.16 437	0.21 402	0.27 536	0.20 552	0.20 449	0.16 448	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.06 322	0.07 429

AASNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.19 501	0.09 382	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.37 625	0.19 529	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.20 583	0.10 570	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

GMOStereo	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

AACVNet	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.23 453	0.24 490	0.27 632	0.27 562	0.28 607	0.17 555	0.19 556	0.16 529	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.07 418	0.10 582	0.09 551

test_3	0.10 276	0.09 476	0.10 216	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.26 681	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

ADLNet2	0.16 546	0.09 476	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.20 579	0.16 437	0.31 602	0.39 637	0.16 461	0.20 449	0.20 513	0.18 571	0.21 599	0.22 612	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.07 429

CrosDoStereo	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

TRStereo	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.12 590	0.10 228	0.13 198	0.18 331	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

LCNet	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.16 448	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.15 676

PSM-softLoss	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

KMStereo	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

DeepStereo_LL	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 410	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.17 296	0.25 512	0.16 461	0.24 507	0.14 402	0.12 418	0.12 320	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

test-2	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.11 297	0.15 360	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.09 551

ICVP	0.15 521	0.09 476	0.12 328	0.22 626	0.09 382	0.17 519	0.21 616	0.25 496	0.23 473	0.18 510	0.30 596	0.26 589	0.18 571	0.17 514	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.17 479	0.32 613	0.48 679	0.20 552	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.08 502

xxxx	0.15 521	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.23 624	0.18 530	0.31 602	0.19 406	0.14 405	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

test_xeample	0.15 521	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.21 599	0.20 595	0.28 558	0.20 430	0.16 461	0.29 588	0.19 501	0.16 531	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AFF-stereo	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.09 64	0.10 260	0.12 303	0.09 255	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

SFCPSM	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.28 558	0.27 536	0.14 405	0.17 397	0.12 346	0.13 460	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.06 339

MMNet	0.17 568	0.09 476	0.16 513	0.20 571	0.11 553	0.27 661	0.20 595	0.25 496	0.41 646	0.22 584	0.30 596	0.21 523	0.20 601	0.17 514	0.20 583	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

UNet	0.17 568	0.09 476	0.18 571	0.19 501	0.12 590	0.27 661	0.19 571	0.33 633	0.29 558	0.21 568	0.24 507	0.23 559	0.19 588	0.19 556	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.06 339

aanetorigin	0.22 628	0.17 655	0.56 711	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.19 571	0.20 375	0.33 591	0.49 712	0.48 691	0.29 616	0.27 651	0.20 581	0.23 624	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.10 582	0.09 551

EDNetEfficientorigin	7.91 774	0.31 720	153.02 805	0.19 501	0.09 382	0.21 599	0.16 437	0.22 429	0.59 711	0.72 734	0.67 720	0.42 690	0.50 726	0.24 633	0.39 717	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.12 623	0.10 583

EDNetEfficient	0.29 686	0.24 696	1.13 753	0.18 424	0.10 498	0.19 563	0.20 595	0.20 375	0.60 715	0.74 739	0.56 709	0.31 639	0.39 703	0.22 612	0.30 687	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.09 551

HGLStereo	0.17 568	0.08 389	0.19 583	0.17 324	0.12 590	0.18 538	0.18 530	0.31 602	0.32 583	0.21 568	0.32 609	0.25 579	0.18 571	0.19 556	0.20 583	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.10 583

MSMDNet	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.21 473	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

ccs_rob	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AdaStereo	0.15 521	0.11 567	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.20 579	0.11 81	0.32 613	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.13 460	0.19 556	0.14 478	0.12 627	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.09 549	0.07 429
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.19 594	0.09 476	0.22 611	0.17 324	0.10 498	0.25 640	0.18 530	0.27 537	0.44 668	0.22 584	0.31 605	0.33 653	0.26 643	0.28 657	0.28 676	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.09 551

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.19 501	0.07 146	0.10 228	0.09 27	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.07 410	0.05 225

Selective-IGEV-i16pb	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.15 132	0.11 553	0.41 708	0.16 437	0.28 558	0.23 473	0.11 297	0.20 449	0.10 293	0.07 198	0.17 514	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.06 218	0.08 501	0.09 549	0.10 583

Select-FE	0.11 330	0.06 126	0.20 595	0.15 132	0.11 553	0.11 286	0.13 198	0.21 402	0.18 386	0.09 209	0.11 280	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.06 322	0.08 502

MultiAttention	0.29 686	0.08 389	0.14 427	0.19 501	0.12 590	1.45 760	1.33 765	0.36 665	0.37 625	0.19 529	0.21 473	0.24 565	0.11 385	0.38 702	0.18 563	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.09 551

z-mn7	0.24 652	0.14 626	0.45 693	0.19 501	0.13 613	0.28 668	0.25 671	0.34 642	0.62 718	0.27 632	0.56 709	0.29 616	0.24 628	0.32 675	0.25 647	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.10 583

FLISNet	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CoSv	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

tg	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.20 375	0.12 172	0.08 151	0.11 280	0.11 324	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

DCVSM-stereo	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.16 233	0.10 498	0.15 463	0.09 27	0.19 362	0.23 473	0.20 552	0.23 494	0.26 589	0.15 503	0.18 539	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.08 501	0.10 582	0.12 626

ITSA-stereo	0.15 521	0.10 539	0.14 427	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.30 589	0.49 688	0.17 480	0.19 436	0.22 541	0.15 503	0.17 514	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.08 502

H2IRNET	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.18 424	0.09 382	0.12 341	0.15 363	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.10 293	0.10 347	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.05 225

DispNO	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.12 590	0.11 286	0.21 616	0.23 453	0.29 558	0.17 480	0.23 494	0.18 485	0.17 555	0.15 444	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

xx1	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.16 448	0.16 531	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

ffm	0.12 410	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

ff1	0.13 438	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

mmx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

xxx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

CASnet	0.09 195	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 576	0.08 501	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.20 571	0.10 498	0.11 286	0.18 530	0.32 613	0.24 490	0.15 432	0.15 360	0.14 402	0.13 460	0.19 556	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.04 54	0.05 225

gwcnet-sp	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

scenet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

CASS	0.13 438	0.12 585	0.11 279	0.23 650	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.17 480	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.14 416	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.09 549	0.07 429
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

qqq	0.13 438	0.09 476	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.15 432	0.19 436	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.16 529	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

Wz-Net-LNSev	0.22 628	0.16 644	0.38 681	0.21 606	0.13 613	0.25 640	0.23 639	0.32 613	0.43 663	0.30 661	0.41 672	0.31 639	0.18 571	0.22 612	0.25 647	0.10 570	0.09 606	0.08 436	0.08 501	0.12 623	0.11 611

RAFT+CT+SA	0.13 438	0.11 567	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.28 694	0.22 429	0.22 461	0.15 432	0.26 553	0.10 293	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

test_5	0.14 475	0.12 585	0.08 66	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.29 704	0.21 402	0.24 490	0.18 510	0.28 576	0.11 324	0.15 503	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

SA	0.12 410	0.09 476	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.23 453	0.18 386	0.17 480	0.27 562	0.14 402	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.05 183	0.04 82

test_4	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.22 627	0.15 213	0.17 352	0.12 342	0.18 425	0.12 346	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.03 2

psmg	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.17 479	0.29 574	0.19 406	0.17 480	0.21 473	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

PFNet+	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.05 5	0.12 119	0.17 296	0.21 447	0.16 461	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.11 611

PSM-AAD	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.20 375	0.13 217	0.12 342	0.14 339	0.18 485	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.14 669

KYRaft	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.22 429	0.12 172	0.13 377	0.16 373	0.20 513	0.10 347	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.16 688

iRaftStereo_RVC	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.09 382	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.12 172	0.09 209	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

Anonymous3	0.16 546	0.13 613	0.33 666	0.26 679	0.14 635	0.27 661	0.17 479	0.28 558	0.28 551	0.15 432	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.11 611

sCroCo_RVC	0.12 410	0.09 476	0.23 620	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.10 260	0.13 323	0.12 346	0.07 198	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.05 183	0.07 429

RAFT + AFF	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.24 654	0.26 515	0.20 430	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.08 502

FENet	0.13 438	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.17 480	0.23 494	0.16 448	0.12 418	0.14 416	0.15 513	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

cf-r	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.19 571	0.20 375	0.25 512	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.16 531	0.14 416	0.14 478	0.10 570	0.05 293	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

hitnet-ft	0.18 582	0.09 476	0.17 545	0.14 72	0.09 382	0.26 651	0.20 595	0.25 496	0.26 526	0.24 607	0.32 609	0.31 639	0.22 614	0.24 633	0.21 603	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.08 501	0.12 623	0.11 611

GANet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.17 479	0.22 429	0.21 447	0.17 480	0.24 507	0.23 559	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.10 570	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

ADCP+	0.20 606	0.10 539	0.33 666	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.26 681	0.31 602	0.34 603	0.26 626	0.37 641	0.22 541	0.22 614	0.27 645	0.27 668	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.09 549	0.10 583

RASNet	0.14 475	0.07 259	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.29 574	0.20 430	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 568	0.10 539	0.22 611	0.20 571	0.10 498	0.15 463	0.18 530	0.31 602	0.25 512	0.21 568	0.30 596	0.25 579	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.08 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 594	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.15 655	0.28 668	0.23 639	0.44 705	0.42 656	0.15 432	0.27 562	0.25 579	0.19 588	0.22 612	0.17 545	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.15 676	0.09 551

DPSNet	0.28 682	0.16 644	0.31 658	0.18 424	0.13 613	0.54 720	0.42 734	0.51 722	0.67 728	0.29 656	0.38 647	0.38 675	0.29 670	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.10 628	0.11 608	0.08 501	0.20 702	0.16 688

PWC_ROB	0.21 619	0.16 644	0.26 632	0.18 424	0.11 553	0.22 608	0.13 198	0.32 613	0.49 688	0.30 661	0.40 661	0.32 649	0.24 628	0.31 668	0.22 612	0.10 570	0.07 535	0.11 608	0.08 501	0.11 605	0.10 583

PWCDC_ROB	0.20 606	0.13 613	0.22 611	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.15 363	0.33 633	0.54 701	0.29 656	0.50 696	0.21 523	0.15 503	0.27 645	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.10 576	0.08 501	0.11 605	0.09 551

SME	0.11 330	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.20 579	0.13 198	0.21 402	0.17 352	0.12 342	0.13 323	0.10 293	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.06 322	0.05 225

DStereoRT	0.16 546	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.28 558	0.22 461	0.12 342	0.20 449	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.96 758	0.09 549	0.05 183	0.04 82

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.14 274	0.20 375	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

MSAF-DinoV2	0.22 628	0.11 567	0.23 620	0.17 324	0.10 498	0.27 661	0.16 437	0.37 671	0.55 702	0.21 568	0.27 562	0.47 706	0.27 651	0.35 689	0.39 717	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.09 549	0.12 623	0.10 583

zh-mn7	0.25 664	0.14 626	0.56 711	0.19 501	0.14 635	0.24 629	0.22 627	0.34 642	0.62 718	0.35 681	0.65 718	0.31 639	0.25 637	0.31 668	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.11 611

w-ln-seven-2	0.20 606	0.14 626	0.37 679	0.22 626	0.12 590	0.20 579	0.21 616	0.28 558	0.37 625	0.25 620	0.37 641	0.27 597	0.22 614	0.21 599	0.23 624	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.09 551

S2M2_L	0.09 195	0.08 389	0.11 279	0.13 23	0.10 498	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 96	0.10 260	0.09 185	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.13 653	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.10 582	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.23 650	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.23 453	0.23 473	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.09 549	0.05 183	0.05 225

test_sample7	0.15 521	0.10 539	0.16 513	0.14 72	0.11 553	0.16 495	0.16 437	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.12 627	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.10 583

1111x	0.15 521	0.08 389	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.18 538	0.25 671	0.31 602	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.26 589	0.15 503	0.13 378	0.23 624	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

coex-ft	3.30 761	0.34 724	59.09 804	0.18 424	0.13 613	0.26 651	0.22 627	0.27 537	0.72 732	1.90 768	0.70 726	0.44 696	0.45 721	0.29 664	0.41 723	0.09 525	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

anonymousa	0.13 438	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.17 479	0.19 362	0.29 558	0.15 432	0.24 507	0.15 433	0.14 485	0.14 416	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.05 183	0.06 339

ssnet_v2	0.17 568	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.11 553	0.21 599	0.21 616	0.33 633	0.25 512	0.22 584	0.22 485	0.27 597	0.18 571	0.22 612	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

BUS	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.19 563	0.14 274	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

Wz-Net-MNSev	0.22 628	0.13 613	0.31 658	0.20 571	0.14 635	0.36 699	0.24 654	0.33 633	0.44 668	0.28 647	0.40 661	0.38 675	0.19 588	0.24 633	0.25 647	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.12 623	0.10 583

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

hknet	0.15 521	0.11 567	0.13 386	0.22 626	0.11 553	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.25 512	0.17 480	0.22 485	0.22 541	0.18 571	0.17 514	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

Sa-1000	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.14 436	0.22 627	0.22 429	0.18 386	0.15 432	0.20 449	0.17 470	0.11 385	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.05 183	0.05 225

dad	0.17 568	0.20 679	0.20 595	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.18 530	0.21 402	0.28 551	0.30 661	0.24 507	0.29 616	0.13 460	0.19 556	0.16 529	0.18 698	0.09 606	0.11 608	0.09 549	0.11 605	0.07 429

UDG	0.21 619	0.17 655	0.19 583	0.23 650	0.15 655	0.30 675	0.20 595	0.33 633	0.35 612	0.23 597	0.28 576	0.31 639	0.27 651	0.20 581	0.22 612	0.15 671	0.12 658	0.13 643	0.09 549	0.14 659	0.14 669

RAFT	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.24 654	0.20 375	0.19 406	0.21 568	0.21 473	0.17 470	0.12 418	0.16 479	0.09 115	0.06 183	0.07 535	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.05 225

ARAFT	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.20 375	0.12 172	0.12 342	0.13 323	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.04 82

UPFNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.20 571	0.12 590	0.20 579	0.23 639	0.28 558	0.26 526	0.17 480	0.24 507	0.22 541	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.08 484	0.06 339

GwcNet	0.20 606	0.13 613	0.19 583	0.18 424	0.12 590	0.24 629	0.19 571	0.35 658	0.43 663	0.20 552	0.32 609	0.33 653	0.20 601	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.10 583

ac_64	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.18 424	0.10 498	0.22 608	0.18 530	0.24 477	0.21 447	0.18 510	0.24 507	0.29 616	0.18 571	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

GwcNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.20 595	0.21 402	0.27 536	0.18 510	0.27 562	0.22 541	0.16 531	0.14 416	0.15 513	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.07 410	0.07 429

CFNet-ft	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

FAT-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.22 611	0.21 606	0.12 590	0.17 519	0.18 530	0.34 642	0.39 637	0.27 632	0.37 641	0.34 660	0.32 684	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.11 642	0.10 576	0.09 549	0.11 605	0.14 669

DSFCA	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.19 571	0.28 558	0.31 576	0.23 597	0.24 507	0.22 541	0.15 503	0.19 556	0.20 583	0.10 570	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

CCAANet	0.14 475	0.06 126	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.16 495	0.13 198	0.30 589	0.24 490	0.16 461	0.32 609	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

FADNet_RVC	0.16 546	0.14 626	0.40 685	0.20 571	0.11 553	0.13 399	0.13 198	0.26 515	0.22 461	0.21 568	0.23 494	0.20 513	0.17 555	0.14 416	0.16 529	0.08 456	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.11 605	0.10 583

G-Net	0.24 652	0.16 644	0.36 675	0.22 626	0.16 666	0.51 718	0.23 639	0.29 574	0.34 603	0.36 684	0.38 647	0.31 639	0.29 670	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.16 685	0.13 650

ADCL	0.24 652	0.11 567	0.47 698	0.22 626	0.12 590	0.34 688	0.29 704	0.29 574	0.56 705	0.24 607	0.46 687	0.30 626	0.30 674	0.29 664	0.29 680	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.10 583

ADCRef	0.19 594	0.12 585	0.41 688	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.18 530	0.32 613	0.36 618	0.26 626	0.32 609	0.17 470	0.23 622	0.24 633	0.24 637	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

RYNet	0.22 628	0.12 585	0.22 611	0.19 501	0.17 682	0.46 710	0.26 681	0.38 679	0.48 679	0.24 607	0.28 576	0.34 660	0.23 622	0.20 581	0.30 687	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.13 643	0.15 676

GANet	0.21 619	0.12 585	0.21 605	0.24 659	0.13 613	0.22 608	0.22 627	0.41 693	0.26 526	0.31 667	0.42 679	0.37 671	0.28 662	0.23 623	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.08 502

CFNet_RVC	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

DeepPruner_ROB	0.16 546	0.11 567	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.17 519	0.15 363	0.32 613	0.21 447	0.19 529	0.21 473	0.22 541	0.18 571	0.20 581	0.15 513	0.13 653	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.11 605	0.10 583

StereoDRNet	0.18 582	0.11 567	0.17 545	0.22 626	0.11 553	0.21 599	0.22 627	0.37 671	0.33 591	0.24 607	0.28 576	0.30 626	0.19 588	0.20 581	0.20 583	0.09 525	0.08 569	0.11 608	0.09 549	0.09 549	0.07 429

SANet	0.24 652	0.14 626	0.28 645	0.21 606	0.11 553	0.27 661	0.24 654	0.38 679	0.64 723	0.36 684	0.40 661	0.43 694	0.26 643	0.27 645	0.24 637	0.12 627	0.09 606	0.10 576	0.09 549	0.13 643	0.11 611

DLCB_ROB	0.18 582	0.10 539	0.15 476	0.23 650	0.11 553	0.24 629	0.18 530	0.29 574	0.28 551	0.27 632	0.28 576	0.28 607	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.07 410	0.07 429

ETE_ROB	0.23 645	0.17 655	0.22 611	0.25 673	0.13 613	0.26 651	0.29 704	0.31 602	0.36 618	0.28 647	0.36 635	0.45 698	0.26 643	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

AANet	0.30 692	0.19 672	1.03 749	0.16 233	0.13 613	0.22 608	0.16 437	0.30 589	0.62 718	0.60 722	0.52 698	0.46 702	0.38 700	0.23 623	0.32 698	0.12 627	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.12 626

Selective-IGEV-i1pa	2.80 760	3.51 768	0.67 730	0.28 696	0.14 635	10.22 775	0.43 736	4.36 772	3.63 771	3.53 772	6.92 773	3.47 765	1.97 769	13.41 787	2.26 766	0.36 734	0.15 692	0.13 643	0.10 591	0.15 676	0.35 736

zh-sn7	0.25 664	0.17 655	0.50 700	0.24 659	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.34 642	0.48 679	0.28 647	0.54 702	0.28 607	0.31 678	0.36 695	0.32 698	0.10 570	0.10 628	0.11 608	0.10 591	0.12 623	0.12 626

w-ln-seven	0.24 652	0.14 626	0.55 708	0.19 501	0.14 635	0.26 651	0.22 627	0.35 658	0.60 715	0.29 656	0.39 655	0.30 626	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.09 525	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.11 605	0.10 583

YMNet	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

YMNet_1	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

AIO-test1	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.23 650	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.21 402	0.14 251	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.03 1	0.06 339

rvit_0105_6	0.14 475	0.09 476	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.10 228	0.16 437	0.19 362	0.26 526	0.12 342	0.18 425	0.17 470	0.12 418	0.18 539	0.12 388	0.15 671	0.11 642	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_0105_5	0.14 475	0.09 476	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.23 639	0.24 477	0.27 536	0.14 405	0.15 360	0.18 485	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.14 667	0.11 642	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

rvit_0105_4	0.14 475	0.09 476	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.19 571	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.20 449	0.17 470	0.13 460	0.17 514	0.13 435	0.15 671	0.11 642	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_stereo_0075_2	0.17 568	0.12 585	0.25 629	0.23 650	0.16 666	0.13 399	0.10 44	0.30 589	0.27 536	0.20 552	0.28 576	0.22 541	0.15 503	0.18 539	0.13 435	0.16 687	0.10 628	0.17 682	0.10 591	0.10 582	0.09 551

fast-acv-ft	0.18 582	0.11 567	0.19 583	0.19 501	0.12 590	0.24 629	0.21 616	0.25 496	0.34 603	0.22 584	0.34 627	0.27 597	0.20 601	0.21 599	0.23 624	0.09 525	0.09 606	0.08 436	0.10 591	0.08 484	0.07 429

ToySt	0.17 568	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.11 553	0.16 495	0.25 671	0.24 477	0.33 591	0.19 529	0.24 507	0.26 589	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.07 371	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.09 549	0.08 502

Wz-Net-SNSev	0.25 664	0.17 655	0.44 692	0.25 673	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.38 679	0.56 705	0.30 661	0.55 704	0.39 683	0.26 643	0.23 623	0.30 687	0.10 570	0.09 606	0.09 526	0.10 591	0.11 605	0.11 611

WZ-Net	0.28 682	0.17 655	0.78 740	0.22 626	0.16 666	0.34 688	0.29 704	0.39 683	0.57 707	0.24 607	0.55 704	0.37 671	0.24 628	0.33 679	0.35 706	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.14 659	0.16 688

SACVNet	0.18 582	0.12 585	0.14 427	0.17 324	0.13 613	0.22 608	0.18 530	0.31 602	0.30 568	0.23 597	0.31 605	0.30 626	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.11 602	0.08 569	0.10 576	0.10 591	0.12 623	0.14 669

pcwnet_v2	0.19 594	0.10 539	0.26 632	0.17 324	0.14 635	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.46 676	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.19 588	0.20 581	0.19 576	0.13 653	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.11 605	0.13 650

ADLNet	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.32 613	0.27 536	0.22 584	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.21 603	0.10 570	0.06 457	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

HCRNet	0.16 546	0.24 696	0.12 328	0.35 719	0.11 553	0.15 463	0.17 479	0.26 515	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

FINET	0.21 619	0.18 667	0.26 632	0.18 424	0.16 666	0.23 624	0.23 639	0.32 613	0.48 679	0.25 620	0.32 609	0.22 541	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.18 698	0.16 702	0.11 608	0.10 591	0.15 676	0.13 650

DMCA-RVC	0.17 568	0.10 539	0.15 476	0.24 659	0.11 553	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.24 490	0.21 568	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.18 539	0.20 583	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.10 591	0.10 582	0.08 502

FADNet-RVC-Resample	0.16 546	0.11 567	0.31 658	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.25 496	0.24 490	0.24 607	0.27 562	0.20 513	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.08 569	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.10 583

S-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.25 629	0.21 606	0.13 613	0.20 579	0.18 530	0.32 613	0.43 663	0.23 597	0.36 635	0.28 607	0.30 674	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.13 650

stereogan	0.22 628	0.11 567	0.21 605	0.20 571	0.12 590	0.31 677	0.19 571	0.35 658	0.44 668	0.22 584	0.39 655	0.35 664	0.27 651	0.33 679	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.14 659	0.13 650

RTSC	0.23 645	0.12 585	0.28 645	0.21 606	0.13 613	0.28 668	0.16 437	0.35 658	0.66 727	0.27 632	0.33 622	0.30 626	0.21 605	0.31 668	0.29 680	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.13 643	0.13 650

DANet	0.21 619	0.15 636	0.28 645	0.25 673	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.27 537	0.27 536	0.28 647	0.32 609	0.35 664	0.31 678	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.11 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 568	0.12 585	0.13 386	0.24 659	0.10 498	0.18 538	0.18 530	0.36 665	0.30 568	0.21 568	0.28 576	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.18 563	0.11 602	0.07 535	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.08 502

CFNet	0.15 521	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.18 538	0.09 27	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.24 507	0.24 565	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.06 339

StereoDRNet-Refined	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.20 571	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.26 515	0.23 473	0.26 626	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.07 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 594	0.11 567	0.20 595	0.22 626	0.10 498	0.22 608	0.22 627	0.39 683	0.37 625	0.24 607	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

NaN_ROB	0.22 628	0.19 672	0.24 624	0.25 673	0.13 613	0.29 672	0.26 681	0.33 633	0.41 646	0.31 667	0.31 605	0.32 649	0.23 622	0.30 667	0.21 603	0.11 602	0.17 708	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

XPNet_ROB	0.22 628	0.11 567	0.19 583	0.22 626	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.34 642	0.40 643	0.30 661	0.39 655	0.39 683	0.26 643	0.26 642	0.28 676	0.15 671	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.12 626

DN-CSS_ROB	0.13 438	0.13 613	0.16 513	0.18 424	0.10 498	0.16 495	0.08 9	0.22 429	0.18 386	0.17 480	0.22 485	0.13 379	0.13 460	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

WCMA_ROB	0.24 652	0.11 567	0.22 611	0.17 324	0.14 635	0.32 678	0.15 363	0.32 613	0.32 583	0.38 690	0.53 700	0.40 687	0.34 691	0.34 682	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.12 628	0.10 591	0.14 659	0.14 669

MEA-ACV	0.16 546	0.07 259	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.38 632	0.20 552	0.29 588	0.14 402	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.07 429

PStereo	0.20 606	0.22 689	0.20 595	0.17 324	0.10 498	0.13 399	0.20 595	0.27 537	0.38 632	0.20 552	0.14 339	0.28 607	0.31 678	0.24 633	0.31 695	0.18 698	0.13 673	0.15 670	0.11 625	0.12 623	0.12 626

DStereoO	0.24 652	0.18 667	0.18 571	0.20 571	0.14 635	0.21 599	0.19 571	0.32 613	0.41 646	0.29 656	0.21 473	0.32 649	0.27 651	0.41 715	0.27 668	0.46 741	0.12 658	0.31 728	0.11 625	0.15 676	0.12 626

UGAM	0.13 438	0.10 539	0.09 143	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.20 595	0.17 296	0.23 473	0.21 568	0.16 373	0.13 379	0.13 460	0.19 556	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.13 643	0.11 625	0.07 410	0.05 225

SDNR	0.19 594	0.08 389	0.19 583	0.16 233	0.12 590	0.77 742	0.14 274	0.25 496	0.32 583	0.19 529	0.24 507	0.19 501	0.13 460	0.19 556	0.15 513	0.16 687	0.18 710	0.14 657	0.11 625	0.08 484	0.11 611

GASNet	0.22 628	0.23 692	0.33 666	0.26 679	0.17 682	0.26 651	0.16 437	0.44 705	0.42 656	0.27 632	0.24 507	0.30 626	0.15 503	0.27 645	0.18 563	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.16 685	0.07 429

DDUNet	0.22 628	0.17 655	0.21 605	0.22 626	0.15 655	0.25 640	0.24 654	0.29 574	0.30 568	0.31 667	0.36 635	0.33 653	0.25 637	0.24 633	0.20 583	0.18 698	0.13 673	0.17 682	0.11 625	0.16 685	0.16 688

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 585	0.13 386	0.22 626	0.09 382	0.13 399	0.20 595	0.26 515	0.23 473	0.18 510	0.20 449	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.17 545	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.11 625	0.08 484	0.07 429

rafts_anoy	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.06 339

Syn2CoEx	0.21 619	0.16 644	0.27 640	0.29 705	0.14 635	0.26 651	0.20 595	0.33 633	0.31 576	0.28 647	0.36 635	0.27 597	0.25 637	0.19 556	0.24 637	0.16 687	0.12 658	0.14 657	0.11 625	0.09 549	0.08 502

delet	0.17 568	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.37 625	0.17 480	0.26 553	0.19 501	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.11 625	0.06 322	0.06 339

psm_up	0.18 582	0.10 539	0.18 571	0.20 571	0.11 553	0.17 519	0.19 571	0.37 671	0.34 603	0.21 568	0.28 576	0.29 616	0.24 628	0.20 581	0.22 612	0.09 525	0.10 628	0.11 608	0.11 625	0.08 484	0.08 502

psmorigin	0.25 664	0.15 636	0.34 674	0.17 324	0.13 613	0.23 624	0.14 274	0.34 642	0.33 591	0.41 699	0.55 704	0.41 689	0.37 698	0.34 682	0.27 668	0.11 602	0.15 692	0.11 608	0.11 625	0.12 623	0.16 688

AF-Net	0.22 628	0.17 655	0.17 545	0.26 679	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.32 613	0.50 691	0.25 620	0.33 622	0.38 675	0.26 643	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.16 678	0.11 625	0.11 605	0.10 583

edge stereo	0.22 628	0.13 613	0.20 595	0.21 606	0.13 613	0.23 624	0.16 437	0.32 613	0.42 656	0.32 673	0.40 661	0.38 675	0.35 694	0.25 639	0.24 637	0.13 653	0.11 642	0.14 657	0.11 625	0.12 623	0.13 650

ADCMid	0.25 664	0.15 636	0.40 685	0.20 571	0.14 635	0.25 640	0.26 681	0.34 642	0.38 632	0.36 684	0.44 684	0.34 660	0.40 706	0.35 689	0.33 703	0.10 570	0.09 606	0.11 608	0.11 625	0.13 643	0.12 626

CVANet_RVC	0.18 582	0.10 539	0.14 427	0.21 606	0.10 498	0.18 538	0.17 479	0.34 642	0.33 591	0.22 584	0.31 605	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.17 545	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.09 549	0.07 429

MDST_ROB	0.22 628	0.10 539	0.17 545	0.18 424	0.11 553	0.37 700	0.19 571	0.43 703	0.41 646	0.39 692	0.39 655	0.29 616	0.21 605	0.26 642	0.18 563	0.11 602	0.10 628	0.14 657	0.11 625	0.10 582	0.08 502

DispFullNet	0.27 677	0.21 685	0.65 722	0.28 696	0.16 666	0.26 651	0.17 479	0.33 633	0.58 710	0.27 632	0.38 647	0.43 694	0.23 622	0.38 702	0.23 624	0.12 627	0.06 457	0.19 694	0.11 625	0.21 704	0.15 676

LALA_ROB	0.25 664	0.16 644	0.22 611	0.26 679	0.17 682	0.27 661	0.27 688	0.42 698	0.37 625	0.33 677	0.38 647	0.51 711	0.26 643	0.28 657	0.27 668	0.16 687	0.09 606	0.12 628	0.11 625	0.13 643	0.12 626

PSMNet_ROB	0.21 619	0.11 567	0.15 476	0.27 692	0.15 655	0.24 629	0.35 724	0.43 703	0.37 625	0.27 632	0.32 609	0.32 649	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.11 625	0.09 549	0.09 551

MeshStereo	0.27 677	0.13 613	0.18 571	0.15 132	0.11 553	0.32 678	0.24 654	0.40 687	0.36 618	0.52 714	0.57 712	0.67 726	0.40 706	0.35 689	0.26 660	0.14 667	0.13 673	0.13 643	0.11 625	0.11 605	0.10 583
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
Selective-IGEV-i16pa	18.58 788	3.30 766	1.09 752	0.21 606	0.18 689	103.68 805	0.28 694	19.87 792	40.73 801	4.16 773	56.45 805	8.07 778	2.59 771	123.95 806	5.89 776	0.18 698	0.12 658	0.09 526	0.12 647	0.12 623	0.51 745

TCMNet	0.19 594	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.18 689	0.20 579	0.24 654	0.27 537	0.36 618	0.23 597	0.26 553	0.25 579	0.19 588	0.19 556	0.23 624	0.13 653	0.11 642	0.11 608	0.12 647	0.13 643	0.12 626

StereoVision	0.13 438	0.12 585	0.09 143	0.24 659	0.10 498	0.15 463	0.21 616	0.21 402	0.20 430	0.12 342	0.24 507	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.10 229	0.09 525	0.11 642	0.12 628	0.12 647	0.06 322	0.05 225

Wz-Net-TNSev	0.29 686	0.20 679	0.65 722	0.19 501	0.15 655	0.38 703	0.27 688	0.35 658	0.55 702	0.34 680	0.42 679	0.45 698	0.38 700	0.32 675	0.30 687	0.12 627	0.13 673	0.10 576	0.12 647	0.15 676	0.14 669

PSMNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.24 477	0.24 490	0.16 461	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.06 457	0.09 526	0.12 647	0.08 484	0.07 429

RP	0.21 619	0.13 613	0.21 605	0.23 650	0.11 553	0.21 599	0.20 595	0.25 496	0.44 668	0.21 568	0.38 647	0.36 666	0.24 628	0.27 645	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.13 643	0.12 647	0.12 623	0.14 669

XQC	0.28 682	0.23 692	0.51 701	0.28 696	0.19 696	0.34 688	0.27 688	0.36 665	0.57 707	0.31 667	0.30 596	0.37 671	0.30 674	0.38 702	0.38 714	0.13 653	0.09 606	0.15 670	0.12 647	0.17 693	0.18 703

RTS	0.45 720	0.19 672	3.26 763	0.24 659	0.15 655	0.74 736	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 682	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

RTSA	0.45 720	0.19 672	3.26 763	0.24 659	0.15 655	0.74 736	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 682	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

ADCPNet	0.25 664	0.16 644	0.61 719	0.21 606	0.15 655	0.35 697	0.25 671	0.32 613	0.35 612	0.30 661	0.40 661	0.36 666	0.28 662	0.28 657	0.32 698	0.12 627	0.10 628	0.11 608	0.12 647	0.14 659	0.13 650

FBW_ROB	0.24 652	0.17 655	0.22 611	0.26 679	0.14 635	0.25 640	0.22 627	0.41 693	0.41 646	0.41 699	0.41 672	0.42 690	0.27 651	0.31 668	0.23 624	0.09 525	0.14 684	0.14 657	0.12 647	0.11 605	0.09 551

DStereoFS	0.27 677	0.22 689	0.31 658	0.22 626	0.15 655	0.22 608	0.20 595	0.50 719	0.48 679	0.28 647	0.44 684	0.33 653	0.34 691	0.52 727	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.13 658	0.16 685	0.16 688

SHD	0.26 675	0.15 636	0.30 656	0.24 659	0.18 689	0.22 608	0.15 363	0.38 679	0.71 731	0.32 673	0.41 672	0.36 666	0.28 662	0.32 675	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.13 658	0.16 685	0.20 709

UCFNet_RVC	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.11 1	0.10 498	0.20 579	0.10 44	0.24 477	0.22 461	0.17 480	0.20 449	0.23 559	0.15 503	0.17 514	0.15 513	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.13 658	0.11 605	0.10 583

SGM_RVC	0.23 645	0.12 585	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.33 685	0.18 530	0.34 642	0.31 576	0.44 707	0.37 641	0.53 715	0.35 694	0.35 689	0.24 637	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.13 658	0.10 582	0.11 611
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S0	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.20 571	0.07 146	0.18 538	0.23 639	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.10 225	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.09 525	0.10 628	0.14 657	0.14 662	0.05 183	0.04 82

DStereoSA	0.25 664	0.19 672	0.37 679	0.26 679	0.17 682	0.22 608	0.20 595	0.49 715	0.59 711	0.22 584	0.29 588	0.29 616	0.33 686	0.39 707	0.28 676	0.12 627	0.11 642	0.16 678	0.14 662	0.14 659	0.12 626

ISRNet	0.18 582	0.08 389	0.19 583	0.19 501	0.13 613	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.21 568	0.25 536	0.27 597	0.17 555	0.17 514	0.20 583	0.20 709	0.08 569	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.17 698

rvit_0105_3	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.25 671	0.25 496	0.29 558	0.15 432	0.17 397	0.20 513	0.13 460	0.17 514	0.14 478	0.13 653	0.11 642	0.12 628	0.14 662	0.07 410	0.06 339

DualNet (step1)	0.16 546	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.15 671	0.06 457	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample9	0.18 582	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample8	0.19 594	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.31 602	0.21 447	0.27 632	0.22 485	0.36 666	0.25 637	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

APVNet	0.22 628	0.12 585	0.19 583	0.18 424	0.14 635	0.32 678	0.31 719	0.39 683	0.32 583	0.27 632	0.40 661	0.30 626	0.29 670	0.26 642	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.11 608	0.14 662	0.12 623	0.12 626

FADNet-RVC	0.20 606	0.20 679	0.38 681	0.21 606	0.16 666	0.20 579	0.15 363	0.26 515	0.26 526	0.26 626	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.19 576	0.12 627	0.13 673	0.12 628	0.14 662	0.13 643	0.18 703

STTStereo	0.18 582	0.12 585	0.27 640	0.20 571	0.11 553	0.16 495	0.21 616	0.29 574	0.23 473	0.21 568	0.30 596	0.29 616	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.12 627	0.11 642	0.11 608	0.14 662	0.09 549	0.08 502

PVD	0.39 706	0.20 679	0.39 683	0.31 711	0.22 709	0.29 672	0.43 736	0.52 724	0.96 748	0.55 719	0.79 735	0.53 715	0.59 738	0.52 727	0.38 714	0.19 707	0.14 684	0.17 682	0.14 662	0.24 718	0.31 731

SAMSARA	0.40 709	0.28 715	0.33 666	0.55 737	0.39 731	0.82 744	1.23 764	0.47 712	0.51 698	0.36 684	0.35 632	0.55 717	0.39 703	0.38 702	0.39 717	0.15 671	0.20 716	0.15 670	0.14 662	0.23 711	0.20 709

ADCS	0.29 686	0.18 667	0.45 693	0.21 606	0.17 682	0.28 668	0.23 639	0.41 693	0.63 722	0.40 695	0.49 692	0.40 687	0.36 696	0.39 707	0.40 720	0.13 653	0.12 658	0.13 643	0.14 662	0.16 685	0.16 688

AnyNet_C01	0.36 703	0.25 702	1.37 756	0.22 626	0.17 682	0.48 714	0.27 688	0.35 658	0.39 637	0.39 692	0.74 730	0.46 702	0.38 700	0.45 717	0.47 731	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.14 662	0.14 659	0.15 676

AnyNet_C32	0.26 675	0.16 644	0.36 675	0.20 571	0.16 666	0.25 640	0.30 713	0.32 613	0.44 668	0.31 667	0.49 692	0.30 626	0.33 686	0.40 712	0.33 703	0.12 627	0.12 658	0.12 628	0.14 662	0.14 659	0.15 676

STTRV1_RVC	0.25 664	0.26 705	0.39 683	0.19 501	0.26 721	0.30 675	0.24 654	0.34 642	0.35 612	0.36 684	0.34 627	0.31 639	0.31 678	0.28 657	0.25 647	0.17 693	0.10 628	0.16 678	0.14 662	0.17 693	0.12 626

PS-NSSS	0.20 606	0.21 685	0.23 620	0.20 571	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.36 665	0.25 512	0.27 632	0.33 622	0.27 597	0.24 628	0.20 581	0.20 583	0.15 671	0.12 658	0.17 682	0.14 662	0.10 582	0.08 502

SGM-Forest	0.20 606	0.14 626	0.18 571	0.19 501	0.13 613	0.20 579	0.22 627	0.33 633	0.30 568	0.24 607	0.29 588	0.28 607	0.19 588	0.23 623	0.17 545	0.15 671	0.16 702	0.15 670	0.14 662	0.12 623	0.12 626
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
2222	0.37 704	0.26 705	0.31 658	0.42 729	0.19 696	0.77 742	1.20 763	0.42 698	0.41 646	0.33 677	0.52 698	0.48 708	0.37 698	0.32 675	0.31 695	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.15 680	0.22 709	0.11 611

SCION-MonSter(vits)	0.14 475	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 537	0.41 646	0.05 2	0.33 622	0.14 402	0.16 531	0.20 581	0.19 576	0.08 456	0.06 457	0.17 682	0.15 680	0.07 410	0.08 502

S	0.12 410	0.08 389	0.09 143	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.19 571	0.17 296	0.16 321	0.13 377	0.11 280	0.13 379	0.10 347	0.11 220	0.13 435	0.09 525	0.07 535	0.13 643	0.15 680	0.06 322	0.04 82

PSMNet-RUCA	0.27 677	0.33 722	0.41 688	0.36 721	0.32 730	0.18 538	0.19 571	0.42 698	0.30 568	0.33 677	0.41 672	0.39 683	0.25 637	0.31 668	0.20 583	0.18 698	0.10 628	0.25 710	0.15 680	0.21 704	0.16 688

rvit_105_1	0.19 594	0.11 567	0.25 629	0.21 606	0.16 666	0.21 599	0.27 688	0.31 602	0.41 646	0.19 529	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.12 627	0.12 658	0.13 643	0.15 680	0.08 484	0.07 429

FADNet	0.21 619	0.22 689	0.36 675	0.18 424	0.17 682	0.24 629	0.13 198	0.31 602	0.31 576	0.23 597	0.25 536	0.27 597	0.21 605	0.19 556	0.15 513	0.13 653	0.15 692	0.12 628	0.15 680	0.16 685	0.18 703

GANetREF_RVC	0.31 694	0.34 724	0.27 640	0.35 719	0.16 666	0.32 678	0.41 731	0.48 713	0.51 698	0.35 681	0.35 632	0.34 660	0.33 686	0.39 707	0.32 698	0.27 727	0.20 716	0.29 725	0.15 680	0.18 698	0.17 698
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
SQANet	0.23 645	0.23 692	0.30 656	0.30 707	0.19 696	0.27 661	0.13 198	0.29 574	0.33 591	0.24 607	0.37 641	0.31 639	0.22 614	0.27 645	0.23 624	0.15 671	0.10 628	0.21 700	0.16 687	0.21 704	0.15 676

DGSMNet	0.24 652	0.19 672	0.33 666	0.21 606	0.24 714	0.24 629	0.20 595	0.35 658	0.41 646	0.24 607	0.32 609	0.38 675	0.21 605	0.29 664	0.23 624	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.16 687	0.23 711	0.23 715

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 628	0.21 685	0.24 624	0.26 679	0.11 553	0.23 624	0.14 274	0.39 683	0.24 490	0.32 673	0.36 635	0.30 626	0.21 605	0.19 556	0.21 603	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.16 687	0.12 623	0.12 626

SGM-ForestM	0.32 696	0.12 585	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.39 705	0.19 571	0.41 693	0.50 691	0.52 714	0.54 702	1.32 752	0.42 715	0.40 712	0.27 668	0.14 667	0.16 702	0.16 678	0.16 687	0.12 623	0.12 626

LSM	0.33 699	0.20 679	0.58 715	0.26 679	0.60 748	0.34 688	0.25 671	0.42 698	0.48 679	0.45 708	0.58 714	0.42 690	0.36 696	0.35 689	0.25 647	0.12 627	0.20 716	0.14 657	0.16 687	0.19 701	0.33 733

PDISCO_ROB	0.27 677	0.16 644	0.26 632	0.28 696	0.20 700	0.32 678	0.26 681	0.44 705	0.57 707	0.28 647	0.40 661	0.45 698	0.29 670	0.33 679	0.34 705	0.12 627	0.09 606	0.17 682	0.16 687	0.17 693	0.13 650

CBMV	0.19 594	0.14 626	0.17 545	0.18 424	0.10 498	0.20 579	0.11 81	0.29 574	0.30 568	0.29 656	0.30 596	0.30 626	0.23 622	0.27 645	0.19 576	0.13 653	0.15 692	0.17 682	0.16 687	0.10 582	0.10 583
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UHP	1.94 758	0.24 696	1.06 751	0.34 716	0.18 689	5.35 770	0.24 654	0.86 745	4.09 772	2.33 769	11.82 785	7.01 776	2.71 772	0.87 751	0.60 742	0.17 693	0.14 684	0.19 694	0.17 694	0.21 704	0.16 688

Anonymous_2	0.22 628	0.17 655	0.28 645	0.15 132	0.16 666	0.32 678	0.22 627	0.22 429	0.17 352	0.23 597	0.24 507	0.26 589	0.27 651	0.27 645	0.23 624	0.22 718	0.25 734	0.17 682	0.17 694	0.17 693	0.17 698

HBP-ISP	0.18 582	0.13 613	0.16 513	0.15 132	0.11 553	0.08 100	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.22 584	0.33 622	0.21 523	0.25 637	0.23 623	0.17 545	0.14 667	0.16 702	0.21 700	0.17 694	0.10 582	0.08 502

ccnet	0.29 686	0.28 715	0.23 620	0.20 571	0.28 724	0.41 708	0.21 616	0.45 708	0.33 591	0.36 684	0.46 687	0.36 666	0.30 674	0.39 707	0.42 724	0.23 723	0.14 684	0.21 700	0.17 694	0.23 711	0.18 703

RGC	0.25 664	0.20 679	0.29 653	0.28 696	0.16 666	0.22 608	0.23 639	0.32 613	0.44 668	0.27 632	0.40 661	0.38 675	0.27 651	0.36 695	0.22 612	0.11 602	0.13 673	0.17 682	0.17 694	0.14 659	0.16 688

fsdfsdds	0.52 727	0.19 672	0.67 730	0.33 712	0.18 689	0.48 714	0.32 721	0.53 726	1.00 749	0.73 738	2.21 768	1.03 740	0.86 753	0.34 682	0.45 729	0.16 687	0.16 702	0.26 711	0.18 699	0.14 659	0.15 676

DeepPrunerF	0.24 652	0.17 655	0.42 690	0.26 679	0.16 666	0.22 608	0.28 694	0.37 671	0.50 691	0.26 626	0.29 588	0.24 565	0.28 662	0.21 599	0.22 612	0.15 671	0.11 642	0.20 698	0.18 699	0.12 623	0.13 650

1111	0.43 716	0.23 692	0.54 705	0.33 712	0.20 700	0.83 745	0.35 724	0.50 719	0.82 742	0.63 725	0.68 722	0.69 729	0.68 744	0.77 742	0.35 706	0.17 693	0.15 692	0.19 694	0.19 701	0.21 704	0.17 698

TARStereo	0.72 740	0.18 667	0.56 711	0.27 692	0.21 706	1.35 759	0.25 671	0.59 735	1.65 765	0.68 729	5.01 771	1.08 744	0.81 750	0.38 702	0.30 687	0.18 698	0.15 692	0.20 698	0.19 701	0.17 693	0.23 715

SCION-MonSter	0.22 628	0.17 655	0.16 513	0.25 673	0.18 689	0.34 688	0.17 479	0.28 558	0.47 678	0.23 597	0.46 687	0.20 513	0.18 571	0.25 639	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.23 707	0.19 701	0.11 605	0.11 611

CSAN	0.29 686	0.24 696	0.27 640	0.34 716	0.19 696	0.33 685	0.42 734	0.37 671	0.50 691	0.38 690	0.40 661	0.44 696	0.33 686	0.28 657	0.30 687	0.20 709	0.16 702	0.19 694	0.19 701	0.14 659	0.15 676

mmmmmm	0.41 711	0.25 702	0.42 690	0.37 723	0.20 700	0.59 723	0.44 738	0.51 722	0.73 736	0.54 718	0.76 733	0.70 730	0.56 733	0.50 722	0.38 714	0.18 698	0.22 730	0.22 705	0.20 705	0.20 702	0.17 698

Nwc_Net	0.23 645	0.16 644	0.21 605	0.25 673	0.14 635	0.24 629	0.26 681	0.37 671	0.38 632	0.22 584	0.41 672	0.30 626	0.28 662	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.17 682	0.20 705	0.10 582	0.10 583

CBMV_ROB	0.19 594	0.13 613	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.15 463	0.13 198	0.26 515	0.28 551	0.27 632	0.30 596	0.27 597	0.24 628	0.23 623	0.16 529	0.15 671	0.17 708	0.22 705	0.20 705	0.10 582	0.11 611

MFN_U_SF_RVC	0.32 696	0.21 685	0.55 708	0.30 707	0.15 655	0.34 688	0.17 479	0.52 724	0.46 676	0.46 711	0.55 704	0.59 718	0.39 703	0.35 689	0.37 712	0.15 671	0.14 684	0.18 692	0.21 708	0.16 685	0.15 676

NCCL2	0.23 645	0.15 636	0.17 545	0.34 716	0.18 689	0.24 629	0.23 639	0.34 642	0.28 551	0.31 667	0.38 647	0.38 675	0.28 662	0.23 623	0.24 637	0.15 671	0.12 658	0.18 692	0.21 708	0.13 643	0.13 650

NOSS_ROB	0.19 594	0.12 585	0.18 571	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.20 552	0.22 485	0.27 597	0.23 622	0.21 599	0.16 529	0.16 687	0.18 710	0.23 707	0.21 708	0.12 623	0.13 650

BEATNet-Init1	0.52 727	0.27 710	0.62 720	0.30 707	0.21 706	0.76 740	0.29 704	0.54 729	0.65 726	0.86 747	0.95 743	2.07 762	0.62 741	0.56 734	0.42 724	0.18 698	0.18 710	0.23 707	0.22 711	0.22 709	0.21 711

NCC-stereo	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 713	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650

Abc-Net	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 713	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.23 645	0.18 667	0.33 666	0.28 696	0.22 709	0.21 599	0.38 730	0.29 574	0.39 637	0.22 584	0.32 609	0.25 579	0.26 643	0.20 581	0.25 647	0.09 525	0.23 731	0.15 670	0.22 711	0.09 549	0.13 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MADNet+	0.75 741	0.71 744	3.70 766	0.66 741	0.41 733	0.98 750	0.97 761	0.69 740	0.73 736	0.52 714	0.57 712	0.64 722	0.68 744	0.86 750	1.01 759	0.34 733	0.36 744	0.28 724	0.23 715	0.36 734	0.31 731

CC-Net-ROB	0.28 682	0.31 720	0.36 675	0.29 705	0.15 655	0.25 640	0.19 571	0.45 708	0.33 591	0.39 692	0.37 641	0.39 683	0.31 678	0.27 645	0.26 660	0.24 725	0.19 713	0.30 727	0.23 715	0.18 698	0.15 676

MSMD_ROB	0.31 694	0.26 705	0.26 632	0.24 659	0.21 706	0.34 688	0.25 671	0.34 642	0.39 637	0.40 695	0.69 724	0.45 698	0.40 706	0.34 682	0.27 668	0.20 709	0.19 713	0.26 711	0.25 717	0.23 711	0.22 713

nnnnnnn	0.42 714	0.25 702	0.52 702	0.33 712	0.27 722	0.49 716	0.29 704	0.53 726	0.77 741	0.63 725	0.68 722	0.74 732	0.56 733	0.46 718	0.43 727	0.22 718	0.21 728	0.27 715	0.26 718	0.28 726	0.25 723

FSD	0.25 664	0.27 710	0.26 632	0.24 659	0.22 709	0.25 640	0.25 671	0.27 537	0.26 526	0.25 620	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.27 645	0.24 637	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

FC-DCNN v2	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 700	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 708	0.56 709	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.29 680	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

FCDSN-DC	0.33 699	0.28 715	0.28 645	0.30 707	0.24 714	0.39 705	0.28 694	0.42 698	0.42 656	0.43 705	0.53 700	0.51 711	0.41 711	0.36 695	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 700	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 708	0.55 704	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

ELAS_RVC	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.28 696	0.24 714	0.54 720	0.36 726	0.49 715	0.59 711	0.72 734	0.74 730	0.65 724	0.54 729	0.54 732	0.40 720	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 723
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.27 692	0.24 714	0.60 726	0.36 726	0.50 719	0.50 691	0.71 732	0.79 735	0.67 726	0.54 729	0.51 725	0.42 724	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 723
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.32 696	0.24 696	0.48 699	0.28 696	0.27 722	0.29 672	0.30 713	0.34 642	0.49 688	0.35 681	0.39 655	0.46 702	0.34 691	0.34 682	0.35 706	0.23 723	0.25 734	0.26 711	0.28 725	0.23 711	0.21 711

ACVNet_1	0.44 718	0.49 733	0.60 718	0.45 731	0.28 724	0.49 716	0.27 688	0.57 733	0.72 732	0.62 724	0.58 714	0.74 732	0.49 725	0.50 722	0.35 706	0.26 726	0.24 732	0.39 732	0.29 726	0.31 731	0.24 717

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 692	0.24 696	0.29 653	0.36 721	0.16 666	0.34 688	0.30 713	0.32 613	0.42 656	0.40 695	0.46 687	0.38 675	0.31 678	0.34 682	0.28 676	0.19 707	0.20 716	0.26 711	0.29 726	0.18 698	0.19 708

Ntro	0.40 709	0.40 729	0.53 704	0.46 734	0.30 728	0.65 729	0.24 654	0.46 710	0.68 729	0.41 699	0.49 692	0.48 708	0.42 715	0.39 707	0.31 695	0.32 730	0.28 736	0.37 731	0.30 728	0.32 732	0.29 728

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 716	0.39 728	0.54 705	0.40 725	0.20 700	0.64 728	0.32 721	0.53 726	0.72 732	0.71 732	0.72 727	0.61 720	0.54 729	0.51 725	0.46 730	0.20 709	0.19 713	0.29 725	0.30 728	0.23 711	0.18 703

MANE	0.45 720	0.27 710	0.27 640	0.27 692	0.24 714	0.47 712	0.31 719	0.55 730	0.59 711	0.72 734	1.13 752	1.15 746	0.61 739	0.52 727	0.37 712	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.31 730	0.25 719	0.24 717

light-stereo	0.42 714	0.26 705	0.59 717	0.60 739	0.49 738	0.32 678	0.23 639	0.46 710	0.52 700	0.56 721	0.58 714	0.76 734	0.32 684	0.48 720	0.29 680	0.32 730	0.24 732	0.27 715	0.33 731	0.46 736	0.39 738

JetBlue	0.71 737	0.45 732	1.14 754	0.51 735	0.47 737	2.02 761	0.64 750	0.75 741	0.70 730	0.69 731	0.77 734	1.22 748	0.83 751	1.03 759	1.01 759	0.40 736	0.28 736	0.33 729	0.33 731	0.30 728	0.34 734

otaku	0.39 706	0.37 727	0.52 702	0.44 730	0.28 724	0.58 722	0.24 654	0.41 693	0.62 718	0.40 695	0.49 692	0.46 702	0.33 686	0.40 712	0.32 698	0.30 728	0.30 738	0.39 732	0.33 731	0.29 727	0.28 727

NVStereoNet_ROB	0.46 724	0.36 726	0.46 697	0.41 727	0.28 724	0.34 688	0.34 723	0.48 713	0.60 715	0.72 734	0.93 741	0.70 730	0.66 742	0.47 719	0.60 742	0.22 718	0.33 742	0.34 730	0.34 734	0.30 728	0.30 730
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADE	0.45 720	0.33 722	1.03 749	0.33 712	0.25 720	0.35 697	0.29 704	0.64 738	1.07 750	0.43 705	0.41 672	0.42 690	0.53 727	0.70 740	0.51 737	0.30 728	0.21 728	0.41 734	0.38 735	0.23 711	0.22 713

MonStereo1	0.47 725	0.26 705	0.58 715	0.28 696	0.20 700	0.39 705	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.52 714	0.87 738	1.01 739	0.57 736	0.50 722	0.56 739	0.53 745	0.31 741	0.54 742	0.40 736	0.33 733	0.34 734

RainbowNet	0.54 730	0.61 738	0.70 738	0.57 738	0.43 735	0.65 729	0.37 729	0.60 736	0.87 745	0.50 713	0.66 719	0.64 722	0.47 723	0.49 721	0.43 727	0.47 742	0.48 752	0.52 740	0.41 737	0.52 739	0.40 741

ACVNet-4b	0.39 706	0.53 734	0.55 708	0.45 731	0.24 714	0.47 712	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.42 702	0.45 686	0.60 719	0.27 651	0.34 682	0.24 637	0.33 732	0.14 684	0.48 736	0.42 738	0.30 728	0.26 726

ACVNet_2	0.66 736	0.66 742	0.68 732	0.63 740	0.41 733	0.71 734	0.49 740	0.96 751	1.39 759	0.89 749	1.09 748	1.04 741	0.73 746	0.54 732	0.47 731	0.43 739	0.40 745	0.53 741	0.44 739	0.47 737	0.35 736

IMH-64-1	0.65 734	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 723	0.49 740	0.91 747	0.85 743	0.74 739	1.02 745	0.81 735	0.78 748	0.79 743	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 738

IMH-64	0.65 734	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 723	0.49 740	0.91 747	0.85 743	0.74 739	1.02 745	0.81 735	0.78 748	0.79 743	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 738

PWCK	0.71 737	0.94 753	0.95 747	0.76 744	0.31 729	0.74 736	0.36 726	0.90 746	0.90 746	0.96 753	0.75 732	0.95 738	0.61 739	0.87 751	0.66 746	0.72 754	0.46 747	0.75 748	0.49 742	0.69 752	0.44 743

SPS-STEREO	0.57 732	0.58 736	0.65 722	0.45 731	0.55 743	0.62 727	0.44 738	0.62 737	0.50 691	0.68 729	0.64 717	0.66 725	0.57 736	0.61 736	0.60 742	0.62 751	0.47 751	0.51 738	0.49 742	0.55 743	0.58 748
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 731	0.57 735	0.65 722	0.40 725	0.54 741	0.66 731	0.49 740	0.56 731	0.45 674	0.66 727	0.69 724	0.67 726	0.56 733	0.63 737	0.56 739	0.59 749	0.48 752	0.50 737	0.50 744	0.52 739	0.58 748

IMH	0.71 737	0.64 741	0.68 732	0.76 744	0.54 741	0.69 732	0.54 744	0.98 753	1.10 752	0.82 743	1.09 748	0.89 737	0.88 755	0.87 751	0.52 738	0.44 740	0.50 756	0.75 748	0.51 745	0.56 744	0.41 742

anonymity	0.53 729	0.58 736	0.65 722	0.41 727	0.61 749	0.53 719	0.41 731	0.56 731	0.41 646	0.55 719	0.50 696	0.49 710	0.55 732	0.58 735	0.50 736	0.58 748	0.50 756	0.51 738	0.51 745	0.51 738	0.57 747

Consistency-Raft	0.44 718	0.40 729	0.45 693	0.37 723	0.43 735	0.46 710	0.41 731	0.57 733	0.55 702	0.32 673	0.73 728	0.33 653	0.48 724	0.42 716	0.49 733	0.39 735	0.35 743	0.45 735	0.51 745	0.42 735	0.29 728

TorneroNet-64	0.76 742	0.72 745	0.74 739	0.78 746	0.58 747	0.91 749	0.56 745	0.84 744	1.29 756	0.66 727	0.90 739	1.40 754	0.75 747	0.85 749	0.67 749	0.49 743	0.46 747	0.72 747	0.59 748	0.67 749	0.53 746

MFMNet_re	0.64 733	0.66 742	0.65 722	0.51 735	0.69 753	0.69 732	0.57 746	0.64 738	0.73 736	0.60 722	0.73 728	0.62 721	0.67 743	0.65 738	0.60 742	0.66 753	0.58 765	0.63 743	0.59 748	0.68 750	0.69 757

LVE	0.83 746	0.85 751	0.85 745	0.80 747	0.56 744	1.04 755	0.65 751	1.05 757	1.47 762	0.96 753	1.22 756	1.10 745	0.85 752	0.83 746	0.71 751	0.49 743	0.55 762	0.76 751	0.60 750	0.65 747	0.59 753

Dean	0.87 747	0.86 752	0.79 742	0.81 748	0.56 744	0.90 746	0.63 748	1.15 767	1.73 766	1.15 761	1.15 753	1.31 751	0.99 759	0.81 745	0.81 755	0.57 747	0.56 763	0.77 752	0.64 751	0.66 748	0.58 748

GCST	0.37 704	0.42 731	0.26 632	1.02 757	0.39 731	0.18 538	0.08 9	0.20 375	0.17 352	0.28 647	0.25 536	0.15 433	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.64 752	0.43 746	0.75 748	0.65 752	0.63 745	0.46 744

TorneroNet	0.82 745	0.74 746	0.81 744	0.84 749	0.63 750	0.99 751	0.63 748	0.96 751	1.16 753	0.80 742	1.11 750	1.36 753	0.86 753	0.93 755	0.80 754	0.56 746	0.49 754	0.78 753	0.66 753	0.73 755	0.63 756

WAO-7	0.79 743	0.78 747	0.54 705	0.85 750	0.67 752	0.74 736	0.68 754	1.05 757	1.32 757	0.90 751	1.20 755	1.04 741	0.92 756	0.69 739	0.66 746	0.60 750	0.62 766	0.67 744	0.68 754	0.64 746	0.58 748

WAO-6	0.81 744	0.80 748	0.62 720	0.86 751	0.63 750	0.76 740	0.58 747	0.98 753	1.54 764	0.90 751	0.96 744	1.07 743	1.03 760	0.70 740	0.66 746	0.72 754	0.49 754	0.90 756	0.71 755	0.68 750	0.58 748

WAO-8	0.91 748	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 746	0.67 752	1.07 761	1.83 768	1.06 758	1.45 758	1.30 749	1.07 761	0.84 747	0.78 752	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 754

Venus	0.91 748	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 746	0.67 752	1.07 761	1.83 768	1.06 758	1.45 758	1.30 749	1.07 761	0.84 747	0.78 752	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 754

notaker	0.97 751	1.11 756	0.98 748	1.13 759	0.81 757	0.73 735	0.68 754	0.93 749	1.16 753	1.18 763	1.18 754	1.41 755	1.16 765	1.08 761	0.69 750	0.81 759	0.64 767	1.17 762	0.79 758	0.98 759	0.80 761

ktn	1.01 753	1.21 758	0.80 743	1.23 761	0.86 759	1.01 753	0.87 758	0.94 750	1.39 759	1.04 756	1.12 751	1.15 746	1.07 761	0.94 756	0.59 741	1.28 771	0.71 768	1.38 766	0.83 759	1.02 761	0.75 760

UNDER WATER	0.97 751	0.97 755	1.42 757	0.99 756	0.70 756	1.12 757	0.84 757	0.80 743	1.08 751	1.01 755	0.90 739	1.55 758	1.22 767	1.03 759	1.00 758	0.78 758	0.53 759	1.02 759	0.87 760	0.80 757	0.74 759

UNDER WATER-64	0.95 750	0.94 753	1.43 758	0.87 752	0.56 744	1.18 758	0.87 758	0.77 742	0.94 747	1.04 756	0.85 737	1.58 759	1.21 766	0.94 756	0.96 757	0.87 760	0.57 764	1.03 760	0.88 761	0.78 756	0.73 758

JetRed	1.62 757	1.46 761	2.98 761	0.92 753	1.21 762	4.99 769	1.53 767	1.27 769	1.39 759	1.83 767	1.74 761	1.60 760	0.95 757	1.41 762	2.45 770	0.90 762	1.60 772	0.93 757	0.90 762	1.35 763	0.99 764

HanzoNet	1.29 756	1.26 760	1.19 755	1.12 758	0.85 758	1.02 754	0.83 756	1.03 756	1.48 763	1.64 766	1.61 760	2.50 764	1.72 768	1.61 763	1.61 762	1.26 770	0.80 769	1.31 765	1.01 763	1.02 761	0.86 762

KSHMR	1.09 754	1.17 757	0.88 746	1.25 762	1.00 761	0.99 751	0.96 760	1.13 765	1.37 758	1.16 762	1.29 757	1.41 755	0.96 758	1.01 758	0.92 756	1.03 768	1.08 770	1.20 763	1.03 764	1.01 760	0.97 763

DPSimNet_ROB	1.11 755	1.23 759	0.78 740	1.13 759	0.88 760	1.10 756	1.13 762	1.16 768	1.23 755	1.43 765	1.02 745	1.41 755	1.10 764	0.90 754	1.60 761	1.46 772	0.51 758	1.21 764	1.03 764	0.90 758	1.01 765

ASD4	3.54 762	3.38 767	2.05 760	1.72 763	2.51 766	9.03 774	17.71 778	2.25 770	5.51 774	2.46 770	2.81 770	2.03 761	3.36 773	2.73 765	5.06 773	1.22 769	1.34 771	1.13 761	1.33 766	1.68 764	1.49 767

MADNet++	1.95 759	1.75 762	1.59 759	1.82 764	1.69 764	2.33 762	1.40 766	2.35 771	2.09 770	2.57 771	2.36 769	2.24 763	2.17 770	2.28 764	2.34 768	1.87 773	1.66 773	1.54 767	1.34 767	1.92 765	1.77 768

TCMNet-wrong-test	3.67 768	5.48 778	3.89 769	12.18 779	11.75 779	4.65 768	3.88 768	1.06 759	0.72 732	1.09 760	2.15 767	6.30 773	0.53 727	3.43 772	2.36 769	0.89 761	0.20 716	1.87 769	1.69 768	5.57 773	3.62 774

zzzz4	3.62 764	5.55 780	4.00 772	12.27 783	11.85 783	4.49 763	3.91 769	1.10 764	0.42 656	0.85 745	2.01 764	6.20 771	0.44 718	3.00 767	2.25 764	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 775

noway3	3.64 766	5.28 777	3.79 768	12.26 781	11.84 780	4.53 766	3.92 771	1.06 759	0.48 679	0.88 748	1.98 762	6.32 774	0.46 722	3.32 770	2.57 772	0.95 767	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.67 775	3.69 778

noway4	3.64 766	5.53 779	3.97 770	12.24 780	11.84 780	4.58 767	3.96 773	1.14 766	0.45 674	0.82 743	2.01 764	6.19 770	0.43 717	3.04 769	2.29 767	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.75 778	3.71 779

noway1	3.62 764	5.55 780	3.97 770	12.27 783	11.85 783	4.50 764	3.92 771	1.09 763	0.42 656	0.85 745	2.01 764	6.22 772	0.44 718	3.00 767	2.25 764	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 775

noway2	3.60 763	5.21 776	3.74 767	12.26 781	11.84 780	4.51 765	3.91 769	1.00 755	0.48 679	0.89 749	1.98 762	6.35 775	0.41 711	2.90 766	2.47 771	0.93 763	0.13 673	1.92 771	1.77 773	5.66 774	3.67 775

PML	8.91 777	9.34 788	6.13 773	5.35 769	6.41 770	14.99 779	23.38 785	5.27 773	6.83 775	18.04 791	28.19 800	7.67 777	6.83 776	7.85 777	5.75 774	5.35 780	1.83 774	5.95 786	1.93 774	8.64 784	2.52 770

tt	4.67 769	0.06 126	3.55 765	2.02 765	1.55 763	10.25 776	16.71 777	8.91 781	5.03 773	1.31 764	0.94 742	4.71 766	4.76 774	3.33 771	5.87 775	6.06 781	10.30 788	1.88 770	2.11 775	2.75 767	1.21 766

USTest	6.22 770	2.73 765	3.00 762	6.57 772	7.29 771	14.37 778	21.57 779	7.00 780	9.56 779	5.34 777	6.10 772	5.72 769	7.64 777	6.41 776	6.96 777	1.97 774	3.42 779	1.64 768	2.15 776	2.66 766	2.36 769

iinet-test	10.48 780	8.09 783	7.54 779	10.26 773	10.94 775	18.00 784	25.26 786	11.33 785	13.28 781	9.69 782	9.85 777	9.42 783	11.17 783	11.02 782	12.78 784	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 781

IINet	10.48 780	8.09 783	7.54 779	10.26 773	10.94 775	18.00 784	25.26 786	11.33 785	13.28 781	9.69 782	9.85 777	9.42 783	11.17 783	11.02 782	12.78 784	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 781

DPSM_ROB	11.15 784	8.58 785	8.00 781	10.88 776	11.58 777	19.10 787	26.71 789	12.05 787	14.07 788	10.36 784	10.84 782	10.33 786	11.86 786	11.70 784	13.54 786	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 785

DPSM	11.15 784	8.58 785	8.00 781	10.88 776	11.58 777	19.10 787	26.71 789	12.05 787	14.07 788	10.36 784	10.84 782	10.33 786	11.86 786	11.70 784	13.54 786	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 785

DPSMNet_ROB	8.06 775	4.48 769	8.63 784	5.37 771	10.74 774	8.32 772	22.98 784	5.46 774	13.36 784	5.12 775	9.92 779	5.08 767	10.40 781	5.53 775	12.58 781	3.80 779	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 783

DGTPSM_ROB	8.06 775	4.48 769	8.63 784	5.35 769	10.72 773	8.32 772	22.97 783	5.46 774	13.35 783	5.12 775	9.92 779	5.08 767	10.40 781	5.52 774	12.58 781	3.79 778	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 783

real-time stereo	11.43 786	8.99 787	8.31 783	11.33 778	12.02 785	19.46 789	27.13 791	12.28 789	14.25 790	10.57 786	11.11 784	10.56 788	12.04 788	11.92 786	14.08 788	7.07 787	8.88 787	6.10 787	7.09 783	7.74 783	7.65 787

Anonymous_1	10.96 783	7.92 782	7.46 778	10.33 775	10.06 772	18.65 786	26.34 788	11.06 784	13.44 785	9.40 781	10.05 781	9.67 785	11.23 785	10.73 781	12.72 783	6.42 782	8.38 784	5.77 783	10.61 784	12.12 785	6.77 780

xxxxx1	7.79 771	5.02 773	7.31 775	3.12 766	3.85 767	16.35 780	22.88 780	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 774	9.12 780	8.27 778	10.18 778	10.92 778	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 785	3.77 768	3.06 771

tt_ll	7.79 771	5.02 773	7.31 775	3.12 766	3.85 767	16.35 780	22.88 780	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 774	9.12 780	8.27 778	10.18 778	10.92 778	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 785	3.77 768	3.06 771

ff	7.79 771	5.02 773	7.31 775	3.12 766	3.85 767	16.35 780	22.88 780	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 774	9.12 780	8.27 778	10.18 778	10.92 778	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 785	3.77 768	3.06 771

Selective-RAFT-Error	22.47 796	17.37 797	16.09 789	22.06 794	23.34 797	38.39 797	53.83 801	24.29 800	28.47 798	20.74 798	21.83 797	20.81 793	23.90 795	23.54 799	27.53 801	14.08 792	17.69 792	11.82 789	14.00 788	14.69 791	15.00 795

CasAABBNet	22.42 792	17.33 793	16.01 788	22.01 791	23.28 793	38.32 792	53.80 797	24.14 796	28.41 796	20.60 795	21.77 794	20.89 797	23.91 796	23.43 795	27.36 796	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.01 789	14.67 790	14.95 792

RAFT-FEzeroshot	22.43 793	17.33 793	15.98 786	22.02 792	23.31 795	38.34 793	53.82 799	24.05 794	28.39 794	20.61 796	21.76 792	20.88 794	23.92 798	23.41 793	27.42 798	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.02 790	14.69 791	14.97 793

RAFT-FE	22.43 793	17.33 793	15.98 786	22.02 792	23.31 795	38.34 793	53.82 799	24.05 794	28.39 794	20.61 796	21.76 792	20.88 794	23.92 798	23.41 793	27.42 798	14.07 789	17.69 792	11.83 790	14.02 790	14.69 791	14.97 793

LSM0	22.87 799	17.28 792	18.96 793	22.19 796	29.04 800	38.42 799	53.71 794	24.28 799	28.31 793	20.78 799	21.00 789	21.43 798	24.16 800	23.50 798	27.39 797	14.09 794	17.38 790	11.84 794	14.04 792	14.73 794	14.89 789

Hybrid-DGEV	22.47 796	17.40 798	16.14 790	22.00 790	23.29 794	38.36 795	53.80 797	24.43 801	28.63 800	20.59 794	21.81 795	20.88 794	23.91 796	23.45 796	27.42 798	14.08 792	17.69 792	11.83 790	14.06 793	14.65 788	14.93 791

FlowAnything	22.44 795	17.35 796	16.14 790	22.07 795	23.23 792	38.39 797	53.77 795	24.25 798	28.44 797	20.96 800	21.82 796	20.70 792	23.84 794	23.49 797	27.14 794	14.04 788	17.79 797	11.75 788	14.15 794	14.65 788	14.89 789

fast-reg	22.85 798	17.43 799	19.15 795	22.22 797	24.34 798	38.36 795	53.78 796	24.23 797	28.52 799	20.55 793	22.05 798	20.54 791	23.77 793	23.21 792	27.31 795	14.18 795	17.47 791	14.33 795	14.96 795	15.81 795	14.81 788

HaxPig	15.71 787	18.52 800	19.18 796	16.89 787	15.89 788	7.73 771	7.60 774	13.31 790	10.82 780	15.42 788	14.91 786	15.98 789	14.92 789	15.58 788	15.98 789	18.95 796	16.73 789	19.46 800	18.08 796	19.26 797	19.05 801

RSGM-EC	20.36 789	4.73 771	0.68 732	16.76 785	16.92 789	21.28 790	27.18 792	10.46 782	14.04 786	18.00 789	21.31 790	22.24 799	21.82 791	22.57 790	17.63 790	62.81 804	33.79 804	20.14 801	18.10 797	20.18 798	16.45 799

acva	20.36 789	4.73 771	0.68 732	16.76 785	16.92 789	21.28 790	27.18 792	10.46 782	14.04 786	18.00 789	21.31 790	22.24 799	21.82 791	22.57 790	17.63 790	62.81 804	33.79 804	20.14 801	18.10 797	20.18 798	16.45 799

zzzzzz3	32.30 801	13.60 790	18.91 792	39.10 801	40.27 803	58.35 802	74.04 803	33.28 803	42.63 802	31.37 802	33.03 801	30.65 802	36.33 804	37.51 803	43.96 804	20.73 797	26.80 801	16.52 796	20.79 799	12.34 786	15.78 796

zzz1	32.32 802	13.62 791	19.04 794	39.10 801	40.27 803	58.39 803	73.98 802	33.31 804	42.69 805	31.39 803	33.04 802	30.66 803	36.33 804	37.52 804	43.96 804	20.74 798	26.81 802	16.53 797	20.80 800	12.35 787	15.78 796

zzzz2	33.88 803	26.18 802	24.44 800	33.40 799	35.10 801	58.13 800	81.44 804	37.02 805	42.64 803	31.75 804	33.25 803	31.23 804	35.81 802	34.90 801	40.56 802	21.21 799	26.75 799	18.05 798	21.21 801	22.06 800	22.50 802

noway5	33.88 803	26.18 802	24.44 800	33.40 799	35.10 801	58.13 800	81.44 804	37.02 805	42.64 803	31.75 804	33.25 803	31.23 804	35.81 802	34.90 801	40.56 802	21.21 799	26.75 799	18.05 798	21.21 801	22.06 800	22.50 802

MEDIAN_ROB	20.38 791	24.04 801	23.31 799	21.23 789	21.71 791	10.40 777	7.92 775	17.64 791	15.50 791	20.12 792	19.70 788	20.34 790	20.32 790	21.19 789	21.13 792	23.81 802	21.81 798	24.98 803	23.76 803	24.71 802	23.93 804

LRCNet_RVC	10.62 782	13.42 789	7.30 774	18.92 788	2.07 765	0.33 685	0.30 713	5.59 776	0.48 679	13.03 787	17.94 787	8.87 779	5.65 775	4.79 773	1.89 763	23.51 801	2.73 778	27.55 804	25.71 804	16.07 796	16.33 798

AVERAGE_ROB	24.90 800	29.20 804	28.14 802	24.89 798	24.64 799	17.75 783	11.12 776	21.45 793	19.93 792	25.12 801	24.46 799	25.12 801	25.46 801	24.69 800	22.83 793	29.76 803	27.13 803	28.97 805	27.95 805	29.91 803	29.47 805

test_example2	98.32 805	94.13 805	45.89 803	96.35 803	109.85 805	88.61 804	95.45 806	25.75 802	94.37 806	130.00 807	126.06 807	58.17 806	74.63 806	88.51 805	79.96 806	150.23 806	221.02 806	77.62 806	99.10 806	113.75 806	96.94 806

ccccc	245.47 806	285.66 806	306.18 806	368.85 806	370.60 806	123.16 806	145.33 807	115.05 807	110.08 807	126.68 806	110.87 806	122.83 807	165.88 807	252.94 807	276.56 807	384.56 807	353.86 807	254.69 807	223.00 807	425.87 807	386.83 807

Low-res two-view benchmark