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

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 672

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 662	0.36 345	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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
LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 630	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DNS	0.26 499	0.30 635	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 726	0.80 727

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 604	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DLNR-FE	10.45 751	12.13 759	19.94 764	106.10 781	23.12 770	0.14 46	0.13 80	3.28 739	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 744	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 780	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

DLNR_Zeroshot_test	10.44 750	12.10 758	19.93 763	106.08 780	23.66 771	0.14 46	0.13 80	3.22 738	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 779	0.06 151

DNSM	0.28 531	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 656	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 727	0.81 728

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 481	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 641	0.07 4	0.63 576	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 736	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 743	0.07 251

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 687	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 706	0.70 604	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 695	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 667

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 314	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 325	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 688	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 443	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 683	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 373	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 354	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 314	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

HH	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 626

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 314	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
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
PSM-adaLoss	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 389	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 693	0.15 623	0.06 107	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	0.05 35
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
AFF-stereo	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 302	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 345	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 508	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 525	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

fff	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 497	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 453	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 518	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 655	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 314	0.29 626	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 397	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 325	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 397	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 354	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 314	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 302	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 666	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 389	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 661	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 325	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 549	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 682	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 688	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 397	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 672	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 525	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 627	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

AAGNet	0.33 576	0.11 232	0.37 354	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 733	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 473	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 650	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 420	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 546	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 397	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 532	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 584	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 453	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 420	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 532	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 614	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 443	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

EKT-Stereo	0.38 612	0.12 294	0.38 373	0.42 683	3.88 739	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 302	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 546	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 325	0.29 626	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

FTStereo	0.28 531	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 694	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 686	0.30 447	0.56 663	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 633

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 302	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

zzzzzzz1	0.28 531	0.51 689	1.51 704	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

noway7	0.27 509	0.51 689	1.61 709	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 617	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 345	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 508	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 420	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 554	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

CrosDoStereo	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

DeepStereo_LL	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 549	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 397	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 397	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 497	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 397	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
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
R-Stereo Train	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 616	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 302	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 637	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 354	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

LL-Strereo	0.29 544	0.25 598	0.58 554	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 302	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 660

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 532	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.29 626	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 686

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 683	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 692	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 627	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 645

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 354	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 637	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

PMTNet	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 688	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 539	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 656	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 465	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 645

rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 389	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 389	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

UDGNet	0.23 422	0.31 643	0.38 373	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 658	0.11 531	0.14 571	0.10 473

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 562	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 573	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

NRIStereo	0.18 278	0.11 232	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 633

111	0.20 348	0.17 507	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

PStereo	0.26 499	0.37 662	0.34 314	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 654

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 497	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 481	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 573	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 373	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 373	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 539	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 473	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 397	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 565	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 697	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 481	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 624	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 525	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 656	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 692	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 654

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

FSD	0.27 509	0.28 619	0.32 284	0.27 601	0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.25 660	0.24 672

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 420	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 373	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 302	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 640	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 525	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 302	0.34 658	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 345	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 443	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
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
Hybrid-DGEV-2	0.21 369	0.15 458	0.34 314	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 651	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 325	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 544	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

mmx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

xxx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 465	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 508	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 529	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

THIR-Stereo	0.29 544	0.12 294	0.41 420	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 708	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 648	0.34 483	0.50 653	0.57 547	0.45 616	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 639	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 607	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

aanetorigin	0.39 617	0.29 628	1.09 677	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 650	0.33 312	0.47 574	0.94 698	0.82 675	0.52 620	0.54 659	0.49 501	0.50 633	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 473	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 302	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 405	0.18 522	0.47 481	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 473	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 491	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 354	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 465	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 453	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 617	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 565	0.28 623	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 518	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

STTStereo	0.28 531	0.20 551	0.61 565	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 560	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 509	0.26 609	0.72 609	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 565	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

z-ln-s-r	0.32 567	0.21 566	0.82 634	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 632	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 662	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 473	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 641	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 420	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

dad	0.28 531	0.31 643	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 481	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 624	0.25 370	0.48 650	0.53 523	0.44 613	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 508	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 635	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 302	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 679	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

FADNet_RVC	0.30 551	0.28 619	0.83 637	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 667

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

AANet_RVC	0.31 558	0.22 580	0.50 508	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 624	0.38 557	0.60 632	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 596	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 453	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 397	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 443	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 491	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 576	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 508	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 389	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 443	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 443	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

1111x	0.32 567	0.11 232	0.40 397	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 711	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

HBP-ISP	0.33 576	0.30 635	0.72 609	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 667	0.20 658	0.16 593	0.13 554

s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

pcwnet_v2	0.32 567	0.15 458	1.26 692	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 644	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

psm_up	0.29 544	0.16 487	0.41 420	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

FADNet-RVC-Resample	0.29 544	0.25 598	0.93 658	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

RASNet	0.28 531	0.14 419	0.44 453	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 354	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
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.
NOSS_ROB	0.31 558	0.20 551	0.35 325	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 667	0.22 669	0.17 610	0.17 612

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 635	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 624	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

test_xeample	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 731	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 473	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

FAT-Stereo	0.36 595	0.18 522	0.73 613	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 640	0.46 622	0.60 632	0.60 648	0.50 653	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 626

FADNet-RVC	0.31 558	0.35 654	0.78 617	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 633

TDLM	0.30 551	0.21 566	0.38 373	0.28 623	0.15 471	0.33 527	0.32 624	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

CVANet_RVC	0.30 551	0.19 538	0.41 420	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 314	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

PS-NSSS	0.32 567	0.30 635	0.46 473	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 658	0.15 623	0.15 585	0.13 554

HSM	0.28 531	0.16 487	0.35 325	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 670	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

CBMV_ROB	0.33 576	0.18 522	0.53 529	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 642	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 665	0.21 661	0.14 571	0.15 590

PSMNet-RUCA	0.37 605	0.41 673	0.66 591	0.46 689	0.41 686	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 690	0.21 661	0.31 681	0.22 660

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 631	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 389	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 596	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

DualNet (step1)	0.28 531	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 629	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample8	0.49 655	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 667	0.38 468	1.15 701	0.67 682	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 497	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

SACVNet	0.30 551	0.20 551	0.41 420	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

ADLNet	0.28 531	0.15 458	0.42 430	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 518	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 430	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 610	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 595	0.46 678	0.88 649	0.34 658	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

DeepPrunerF	0.44 641	0.29 628	1.29 695	0.33 656	0.30 671	0.35 556	0.36 646	0.62 659	1.15 717	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 636	0.18 650	0.14 626	0.23 665	0.21 661	0.17 610	0.17 612

SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

ADLNet2	0.30 551	0.17 507	0.72 609	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 497	0.28 623	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

222	0.41 626	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 736	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

FINET	0.34 585	0.27 616	0.80 627	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 637	0.54 586	0.72 671	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 420	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 620	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

w-ln-seven-2	0.36 595	0.29 628	1.06 674	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 624	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 627	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

xxxx	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 729	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 373	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

FADNet	0.32 567	0.36 657	0.74 614	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 633

RP	0.35 590	0.22 580	0.51 518	0.31 644	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 639	0.40 582	0.63 645	0.61 652	0.47 644	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

edge stereo	0.39 617	0.22 580	0.81 630	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 624	0.53 654	0.60 632	0.71 679	0.50 653	0.78 644	0.40 596	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 325	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 576	0.20 551	0.43 443	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 642	0.53 604	0.58 643	0.37 598	0.63 586	0.45 616	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

DStereoO	0.46 646	0.32 648	0.51 518	0.36 669	0.29 670	0.38 576	0.45 676	0.55 596	0.60 644	0.47 630	0.49 579	0.48 596	0.73 689	0.59 560	0.69 665	0.81 720	0.18 663	0.38 693	0.19 656	0.46 695	0.20 645

GCST	0.47 649	0.60 698	0.57 549	1.04 724	0.48 696	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 712	0.42 707	0.79 717	0.62 720	0.62 704	0.46 702

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 592	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 635	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

psmorigin	0.50 659	0.25 598	3.03 726	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 671	0.68 655	0.71 679	0.51 656	0.85 660	0.45 616	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 654

EDNetEfficient	0.63 680	0.37 662	2.40 721	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 689	0.41 428	1.06 711	1.38 716	0.87 682	0.62 654	0.95 703	0.65 595	1.65 716	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 345	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

S-Stereo	0.38 612	0.20 551	1.05 673	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 624	0.55 596	0.66 658	0.39 572	0.59 627	0.49 602	0.41 617	0.75 630	0.40 596	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 654

DLCB_ROB	0.28 531	0.16 487	0.34 314	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 614	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

PWC_ROB	0.38 612	0.29 628	0.69 598	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 661	0.57 661	0.85 678	0.51 614	0.40 613	0.71 613	0.52 636	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

AANet	0.49 655	0.42 675	1.56 705	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 700	0.92 695	0.93 685	0.84 686	0.67 682	0.59 560	0.59 646	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

hitnet-ft	0.29 544	0.17 507	0.40 397	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 625	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

PA-Net	0.37 605	0.28 619	0.83 637	0.31 644	0.28 662	0.39 585	0.42 670	0.51 546	0.55 630	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 627	0.12 550	0.23 685	0.16 628	0.23 671	0.12 535	0.18 626
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 590	0.23 589	0.60 562	0.36 669	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 648	0.50 583	0.59 645	0.41 617	0.76 636	0.49 627	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 644	0.35 654	0.90 653	0.35 667	0.33 676	0.39 585	0.38 656	0.50 529	0.61 648	0.52 648	0.51 589	0.62 654	0.45 635	0.93 675	0.48 625	0.26 676	0.29 695	0.29 682	0.33 691	0.29 679	0.26 677

pmcnn	0.50 659	0.20 551	0.78 617	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 656	1.23 700	2.52 728	0.37 598	0.77 642	0.95 686	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

TCMNet	0.33 576	0.23 589	0.72 609	0.29 626	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

ssnet_v2	0.28 531	0.16 487	0.44 453	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

RGC	0.39 617	0.32 648	0.64 584	0.34 658	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 647	0.62 654	0.45 635	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 658	0.20 658	0.18 624	0.19 633

ETE_ROB	0.34 585	0.26 609	0.45 465	0.29 626	0.18 551	0.40 591	0.37 650	0.57 622	0.47 574	0.50 637	0.50 583	0.62 654	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 576	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

Syn2CoEx	0.36 595	0.31 643	0.78 617	0.34 658	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 632	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

SuperB	0.49 655	0.28 619	2.23 717	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 624	0.47 495	0.82 683	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 635	0.68 604	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 725	0.14 578

AF-Net	0.37 605	0.26 609	0.56 546	0.32 650	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 655	0.42 601	0.68 655	0.65 665	0.49 651	0.57 547	0.44 613	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

GANet	0.36 595	0.22 580	0.49 497	0.29 626	0.17 529	0.41 595	0.38 656	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 666	0.55 631	0.40 613	0.94 677	0.41 604	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

NCCL2	0.35 590	0.26 609	0.49 497	0.36 669	0.22 621	0.41 595	0.41 667	0.53 577	0.42 516	0.47 630	0.46 564	0.61 652	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 658	0.21 661	0.16 593	0.16 599

DStereoRT	0.35 590	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 735	0.41 702	0.08 282	0.11 511

Anonymous_2	0.37 605	0.21 566	0.47 481	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 695	0.44 698	1.41 736	0.34 685	0.21 654

EDNetEfficientorigin	7.51 747	0.52 693	140.47 781	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 708	1.28 713	1.02 691	0.83 685	0.84 698	0.75 630	0.99 688	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 660

SHD	0.42 629	0.27 616	0.81 630	0.31 644	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 674	0.94 706	0.63 669	0.60 632	0.59 645	0.47 644	0.59 560	0.58 645	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 660

NVstereo2D	0.31 558	0.16 487	0.54 532	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 633	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

StereoDRNet	0.32 567	0.22 580	0.61 565	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 596	0.30 544	0.57 547	0.40 596	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

PWCDC_ROB	0.38 612	0.30 635	0.60 562	0.33 656	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 692	0.42 601	1.26 701	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

PSMNet_ROB	0.33 576	0.24 593	0.54 532	0.31 644	0.21 605	0.42 602	0.43 672	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 602	0.31 561	0.64 588	0.43 608	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

CBMV	0.33 576	0.21 566	0.54 532	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 635	0.53 577	0.48 584	0.52 648	0.49 579	0.50 610	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 354	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

zh-mn7	0.46 646	0.45 677	1.48 701	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 683	0.65 673	0.96 687	0.49 602	0.38 602	0.88 666	0.63 656	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

iinet-f	0.30 551	0.18 522	1.03 672	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 596	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

Wz-Net-SNSev	0.43 635	0.41 673	1.27 693	0.30 638	0.21 605	0.44 613	0.41 667	0.61 650	0.65 656	0.46 622	0.65 648	0.62 654	0.39 608	0.74 629	0.59 646	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

UNet	0.28 531	0.14 419	0.69 598	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

Nwc_Net	0.37 605	0.25 598	0.68 597	0.31 644	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 668	0.50 601	0.37 542	0.69 659	0.58 643	0.45 635	0.60 564	0.40 596	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 661	0.14 571	0.13 554

CRFU-Net	0.28 531	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 596	0.46 641	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

SGM-Forest	0.36 595	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 667	0.55 596	0.48 584	0.52 648	0.60 632	0.52 620	0.41 617	0.85 660	0.50 633	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 558	0.20 551	0.81 630	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 602	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 551	0.20 551	0.70 604	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

DDUNet	0.41 626	0.50 687	0.48 491	0.44 686	0.39 683	0.46 621	0.32 624	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 640	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 693	0.21 675	0.55 704	0.25 678	0.37 689	0.32 689

NCC-stereo	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599

Abc-Net	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 576	0.17 507	0.61 565	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 668	0.51 605	0.47 630	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 604	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

zh-sn7	0.48 652	0.51 689	1.43 700	0.29 626	0.20 597	0.47 627	0.39 661	0.57 622	0.62 650	0.52 648	0.81 673	0.52 620	0.56 663	1.05 691	0.87 680	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

ACV-stereo	0.29 544	0.18 522	0.79 624	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 670	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

Wz-Net-LNSev	0.34 585	0.29 628	0.91 654	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 624	0.44 614	0.52 597	0.50 610	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

UDG	0.40 624	0.46 678	0.49 497	0.40 681	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 645	0.44 632	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 700	0.22 669	0.34 685	0.26 677

MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 497	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

LALA_ROB	0.36 595	0.25 598	0.46 473	0.30 638	0.21 605	0.47 627	0.39 661	0.61 650	0.51 605	0.52 648	0.51 589	0.69 676	0.36 589	0.50 505	0.43 608	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

YMNet	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

SQANet	0.40 624	0.48 682	0.67 592	0.48 691	0.39 683	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 696	0.15 642	0.40 696	0.21 661	0.45 694	0.31 686

GwcNet	0.35 590	0.23 589	0.88 649	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 636	0.38 557	0.52 597	0.51 614	0.32 568	0.60 564	0.41 604	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

DISCO	0.32 567	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 636	0.37 542	0.45 554	0.62 654	0.36 589	0.64 588	0.49 627	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

Consistency-Raft	0.55 669	0.48 682	1.02 670	0.45 687	0.49 697	0.49 638	0.47 683	0.72 688	0.72 671	0.45 618	0.82 675	0.47 589	0.60 670	0.50 505	0.63 656	0.39 700	0.39 705	0.44 698	0.51 710	0.52 698	0.37 692

RTSC	0.39 617	0.28 619	0.78 617	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 690	0.55 658	0.53 604	0.49 602	0.36 589	0.67 603	0.82 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

ADCRef	0.38 612	0.24 593	0.88 649	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 637	0.58 624	0.35 497	0.47 644	0.48 496	1.29 710	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

STTRV1_RVC	0.42 629	0.32 648	0.89 652	0.29 626	0.36 680	0.49 638	0.31 615	0.61 650	0.53 619	0.46 622	0.56 618	0.47 589	0.43 630	1.00 686	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.20 655	0.18 651	0.25 660	0.17 612

coex-ft	3.44 733	0.73 707	48.55 779	0.24 498	0.19 578	0.50 642	0.43 672	0.47 495	2.40 734	7.03 750	1.20 698	0.97 694	2.23 730	0.73 621	1.92 725	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 697

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 595	0.36 657	0.53 529	0.34 658	0.19 578	0.51 643	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 696	0.19 668	0.27 670	0.17 645	0.26 668	0.23 667

ADCMid	0.49 655	0.34 652	1.13 682	0.26 573	0.21 605	0.51 643	0.37 650	0.57 622	0.54 624	0.75 684	0.66 650	0.62 654	0.64 681	0.64 588	1.68 717	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

CC-Net-ROB	0.43 635	0.47 680	0.65 586	0.37 675	0.23 634	0.51 643	0.29 599	0.66 674	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 596	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 694	0.23 685	0.55 704	0.25 678	0.31 681	0.20 645

GANetREF_RVC	0.43 635	0.47 680	0.69 598	0.38 677	0.20 597	0.51 643	0.48 687	0.66 674	0.66 658	0.46 622	0.46 564	0.50 610	0.44 632	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 687	0.18 651	0.27 673	0.22 660
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
LSM	1.64 724	0.40 669	2.56 723	2.02 736	17.61 759	0.51 643	0.52 692	0.61 650	0.76 676	0.82 689	1.11 695	0.63 662	0.54 659	0.75 630	0.49 627	0.16 627	0.24 687	0.18 643	0.21 661	0.25 660	2.42 740

NaN_ROB	0.41 626	0.28 619	0.62 573	0.30 638	0.19 578	0.51 643	0.47 683	0.58 631	0.59 640	0.56 659	0.47 571	0.49 602	0.41 617	1.21 702	0.64 659	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

NVStereoNet_ROB	0.67 684	0.49 686	0.83 637	0.48 691	0.40 685	0.51 643	0.46 679	0.70 685	0.77 678	0.84 690	1.72 719	1.02 696	0.83 697	1.23 703	0.79 674	0.32 692	0.38 704	0.40 696	0.46 704	0.36 688	0.41 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 635	0.26 609	0.54 532	0.31 644	0.20 597	0.51 643	0.32 624	0.70 685	0.60 644	0.59 663	0.55 611	0.65 665	0.41 617	1.40 712	0.51 635	0.13 571	0.17 657	0.21 658	0.16 635	0.17 610	0.18 626

DispFullNet	0.66 683	0.89 715	1.59 706	0.77 712	1.21 730	0.51 643	0.23 516	0.59 637	0.72 671	0.69 678	0.61 639	0.69 676	0.91 702	0.79 646	0.48 625	0.27 681	0.12 603	0.73 712	0.30 690	0.65 708	0.40 695

APVNet	0.36 595	0.20 551	0.70 604	0.26 573	0.22 621	0.52 652	0.35 641	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 596	0.38 602	0.84 659	0.46 622	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

XQC	0.43 635	0.37 662	0.96 663	0.34 658	0.25 650	0.53 653	0.34 637	0.60 646	0.73 674	0.51 642	0.46 564	0.57 640	0.47 644	0.70 609	0.72 667	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 667

ADCS	0.58 674	0.40 669	1.35 698	0.29 626	0.24 642	0.55 654	0.45 676	0.67 679	0.83 687	0.76 686	0.71 660	0.68 674	0.60 670	0.76 636	2.23 730	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 660

anonymity	0.56 670	0.54 694	0.70 604	0.47 690	0.61 707	0.56 655	0.43 672	0.69 683	0.49 593	0.63 669	0.55 611	0.54 629	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.55 705	0.53 721	0.50 701	0.54 714	0.51 697	0.56 707

ADCP+	0.45 644	0.24 593	1.15 684	0.25 539	0.22 621	0.56 655	0.39 661	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 658	0.56 543	1.89 724	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

CSAN	0.50 659	0.35 654	0.78 617	0.36 669	0.23 634	0.56 655	0.59 700	0.61 650	0.70 668	0.64 671	0.78 670	0.65 665	0.60 670	1.38 711	0.62 653	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 658	0.18 624	0.18 626

WZ-Net	0.52 667	0.38 667	1.90 713	0.30 638	0.24 642	0.57 658	0.48 687	0.62 659	0.78 679	0.50 637	0.71 660	0.68 674	0.54 659	0.98 685	0.84 677	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 645

MSAF-DinoV2	0.76 695	0.44 676	1.98 714	0.49 694	0.16 504	0.58 659	0.31 615	0.81 700	0.83 687	0.41 591	0.52 597	0.98 695	0.58 667	4.97 745	1.03 690	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 673	0.27 673	0.26 677

w-ln-seven	0.42 629	0.30 635	1.18 685	0.26 573	0.22 621	0.58 659	0.31 615	0.62 659	0.81 682	0.58 662	0.61 639	0.53 625	0.36 589	0.57 547	0.65 661	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

WCMA_ROB	0.51 663	0.21 566	0.65 586	0.25 539	0.21 605	0.58 659	0.32 624	0.54 586	0.55 630	0.95 700	1.40 706	1.28 706	0.81 695	0.73 621	0.62 653	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 633

Wz-Net-MNSev	0.36 595	0.26 609	0.79 624	0.26 573	0.21 605	0.59 662	0.38 656	0.55 596	0.56 633	0.48 634	0.54 607	0.53 625	0.36 589	0.60 564	0.44 613	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

PVD	0.58 674	0.34 652	0.84 642	0.39 679	0.31 674	0.59 662	0.47 683	0.80 698	1.25 718	0.92 695	1.09 693	0.79 683	0.82 696	0.85 660	0.76 668	0.21 661	0.18 663	0.22 664	0.18 651	0.27 673	0.35 691

AnyNet_C32	0.51 663	0.40 669	1.10 681	0.29 626	0.28 662	0.59 662	0.58 698	0.54 586	0.60 644	0.62 667	0.66 650	0.54 629	0.54 659	0.78 644	1.74 721	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 645

ccnet	0.42 629	0.31 643	0.48 491	0.27 601	0.32 675	0.60 665	0.32 624	0.65 668	0.46 569	0.53 654	0.66 650	0.56 635	0.45 635	0.72 619	0.61 651	0.26 676	0.19 668	0.24 667	0.21 661	0.26 668	0.22 660

z-mn7	0.44 641	0.40 669	1.09 677	0.25 539	0.18 551	0.61 666	0.34 637	0.56 612	0.93 704	0.43 607	0.96 687	0.53 625	0.39 608	0.94 677	0.59 646	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

RYNet	0.37 605	0.18 522	0.59 560	0.25 539	0.28 662	0.61 666	0.32 624	0.59 637	0.59 640	0.41 591	0.38 468	0.57 640	0.39 608	0.87 663	0.53 638	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 626

DGSMNet	0.61 679	0.29 628	0.91 654	0.51 696	0.70 712	0.62 668	1.38 735	0.59 637	0.55 630	0.37 542	0.61 639	0.52 620	0.33 571	0.65 595	0.43 608	0.53 702	0.60 728	0.67 709	0.61 719	0.63 705	0.61 717

stereogan	0.37 605	0.17 507	0.65 586	0.27 601	0.22 621	0.62 668	0.26 569	0.59 637	0.63 654	0.43 607	0.60 632	0.67 670	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

Wz-Net-TNSev	0.51 663	0.58 696	1.61 709	0.25 539	0.21 605	0.65 670	0.45 676	0.63 666	0.69 666	0.51 642	0.54 607	0.71 679	0.60 670	1.00 686	0.77 671	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 645

FCDSN-DC	0.63 680	0.31 643	0.61 565	0.36 669	0.30 671	0.65 670	0.37 650	0.66 674	0.68 664	1.14 710	1.54 714	1.71 716	1.26 715	0.92 673	0.64 659	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.27 673	0.27 681
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 674	0.27 616	0.67 592	0.22 380	0.17 529	0.66 672	0.37 650	0.78 694	0.61 648	1.47 727	1.30 702	1.65 714	0.79 692	1.12 696	0.59 646	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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
DStereoSA	0.81 698	0.37 662	1.08 676	0.51 696	0.65 710	0.67 673	1.44 736	0.74 690	1.06 711	0.54 656	1.67 718	0.49 602	1.78 725	0.96 681	1.69 719	0.28 685	0.43 708	0.27 670	0.51 710	0.40 691	0.58 710

PDISCO_ROB	0.43 635	0.30 635	0.67 592	0.43 684	0.36 680	0.67 673	0.32 624	0.72 688	0.76 676	0.43 607	0.53 604	0.63 662	0.40 613	0.66 599	0.47 624	0.21 661	0.12 603	0.21 658	0.19 656	0.25 660	0.20 645

Selective-IGEV-i16pb	0.39 617	0.12 294	2.18 716	0.21 308	0.15 471	0.68 675	0.32 624	0.56 612	0.57 636	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

MFN_U_SF_RVC	0.56 670	0.51 689	1.19 686	0.38 677	0.22 621	0.69 676	0.27 576	0.80 698	0.67 661	0.73 680	0.74 665	0.87 687	0.61 679	0.81 654	0.76 668	0.29 688	0.27 691	0.32 687	0.37 697	0.32 684	0.31 686

SANet	0.53 668	0.28 619	0.96 663	0.26 573	0.15 471	0.69 676	0.44 675	0.67 679	1.34 721	0.67 675	0.98 690	0.94 691	0.71 687	0.89 668	0.76 668	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

SGM_RVC	0.50 659	0.19 538	0.50 508	0.25 539	0.15 471	0.69 676	0.39 661	0.68 682	0.82 683	0.95 700	0.84 677	1.13 698	0.76 690	1.16 698	0.60 650	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 652	0.29 628	1.60 707	0.27 601	0.23 634	0.70 679	0.38 656	0.53 577	0.51 605	0.51 642	0.59 627	0.67 670	0.56 663	0.60 564	1.14 698	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 671	0.19 632	0.19 633

otaku	0.57 673	0.62 700	0.87 648	0.63 705	0.44 692	0.73 680	0.37 650	0.65 668	0.66 658	0.51 642	0.75 666	0.66 669	0.45 635	0.69 606	0.46 622	0.53 702	0.34 701	0.55 704	0.35 693	0.60 703	0.45 699

FADE	4.32 739	1.06 723	4.35 730	0.71 709	0.76 717	0.73 680	0.50 690	1.85 730	1.52 727	0.75 684	0.66 650	1.17 703	2.69 735	2.83 730	1.96 728	24.23 777	4.70 751	17.35 768	17.61 767	0.49 696	0.44 698

Selective-IGEV-i16pc	0.33 576	0.10 151	1.71 712	0.21 308	0.14 409	0.74 682	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

ADCL	0.47 649	0.22 580	1.00 667	0.27 601	0.19 578	0.74 682	0.64 703	0.54 586	0.69 666	0.56 659	0.71 660	0.55 631	0.60 670	0.60 564	1.43 712	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

SPS-STEREO	0.69 686	0.61 699	0.98 665	0.52 699	0.57 704	0.74 682	0.50 690	0.78 694	0.62 650	0.95 700	0.86 679	0.94 691	0.70 686	1.01 688	0.87 680	0.58 708	0.51 718	0.50 701	0.50 709	0.55 700	0.58 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 649	0.24 593	0.93 658	0.27 601	0.20 597	0.75 685	0.57 697	0.84 703	0.79 680	0.47 630	0.51 589	0.60 648	0.69 685	0.87 663	0.71 666	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 654

Ntro	0.58 674	0.64 701	0.92 656	0.66 706	0.50 698	0.77 686	0.36 646	0.66 674	0.70 668	0.50 637	0.59 627	0.65 665	0.51 656	0.75 630	0.45 616	0.56 706	0.32 699	0.56 707	0.34 692	0.63 705	0.46 702

ACVNet_1	0.72 689	0.81 710	1.37 699	0.72 710	0.53 702	0.77 686	0.42 670	0.85 706	0.90 694	0.74 683	0.75 666	1.32 708	0.72 688	1.02 689	0.55 639	0.54 704	0.31 698	0.71 711	0.35 693	0.64 707	0.45 699

MFMNet_re	0.72 689	0.76 708	0.99 666	0.62 704	0.70 712	0.77 686	0.67 704	0.75 691	0.83 687	0.78 688	0.86 679	0.69 676	0.78 691	0.71 613	0.61 651	0.66 711	0.59 727	0.61 708	0.58 718	0.68 711	0.71 721

RainbowNet	0.72 689	0.89 715	1.02 670	0.82 714	0.63 709	0.78 689	0.52 692	0.81 700	0.93 704	0.60 664	0.79 671	0.80 684	0.60 670	0.80 650	0.57 640	0.78 718	0.55 724	0.78 715	0.49 707	0.76 715	0.58 710

LE_ROB	1.76 725	0.20 551	2.68 725	0.48 691	0.52 701	0.78 689	0.96 724	0.84 703	6.61 747	7.40 751	2.08 727	2.08 720	4.83 743	1.27 706	3.79 737	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

ACVNet-4b	0.72 689	0.81 710	1.33 697	0.72 710	0.50 698	0.80 691	0.31 615	0.71 687	0.80 681	0.50 637	0.72 664	0.95 693	0.43 630	0.96 681	1.20 706	1.13 732	0.21 675	0.76 714	0.45 703	0.65 708	0.46 702

FC-DCNN	0.70 687	0.30 635	0.69 598	0.32 650	0.27 657	0.81 692	0.39 661	0.79 697	0.82 683	1.41 719	1.58 716	1.98 719	1.26 715	1.02 689	0.77 671	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.26 677

FC-DCNN v2	0.71 688	0.30 635	0.67 592	0.32 650	0.27 657	0.84 693	0.39 661	0.84 703	0.85 691	1.44 723	1.64 717	2.09 721	1.28 717	1.06 692	0.80 675	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.25 675

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 663	0.50 687	0.86 646	0.39 679	0.24 642	0.84 693	0.55 695	0.56 612	0.62 650	0.60 664	0.68 655	0.62 654	0.42 626	1.13 697	0.43 608	0.23 664	0.27 691	0.27 670	0.35 693	0.25 660	0.29 682

MSMD_ROB	0.60 678	0.33 651	0.61 565	0.30 638	0.25 650	0.86 695	0.35 641	0.55 596	0.67 661	1.10 708	1.49 711	1.76 717	0.97 706	0.88 666	0.49 627	0.23 664	0.21 675	0.27 670	0.27 686	0.25 660	0.24 672

AnyNet_C01	0.65 682	0.58 696	2.60 724	0.32 650	0.26 654	0.88 696	0.61 701	0.63 666	0.62 650	0.68 676	0.96 687	0.76 682	0.60 670	0.96 681	1.43 712	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 667

ELAS_RVC	0.74 693	0.36 657	1.00 667	0.37 675	0.33 676	0.88 696	0.93 723	0.83 702	1.08 713	1.35 715	1.33 705	1.24 704	1.33 719	1.06 692	0.95 686	0.27 681	0.25 689	0.29 682	0.27 686	0.30 680	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 646	0.25 598	0.86 646	0.34 658	0.28 662	0.90 698	0.35 641	0.47 495	0.45 551	0.68 676	1.22 699	0.64 664	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 633

IMH-64-1	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

IMH-64	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

ACVNet_2	0.89 701	0.87 714	1.25 691	0.82 714	0.62 708	0.97 701	0.62 702	1.14 713	1.42 723	1.00 703	1.40 706	1.47 711	0.84 698	1.11 694	0.66 662	0.61 709	0.43 708	0.78 715	0.49 707	0.75 714	0.52 705

SAMSARA	0.56 670	0.39 668	0.80 627	0.60 703	0.46 694	1.00 702	1.23 734	0.67 679	0.68 664	0.71 679	0.54 607	0.89 690	0.57 666	0.81 654	0.62 653	0.19 656	0.22 680	0.18 643	0.18 651	0.27 673	0.25 675

SGM+DAISY	0.87 700	0.66 703	1.30 696	0.51 696	0.60 706	1.03 703	0.84 720	0.76 692	0.73 674	1.39 717	1.51 712	1.31 707	1.22 713	1.11 694	1.08 693	0.57 707	0.53 721	0.51 703	0.51 710	0.54 699	0.61 717

LRCNet_RVC	10.90 754	14.34 761	9.35 746	15.35 757	8.04 743	1.08 704	0.34 637	8.78 752	0.70 668	12.63 761	16.05 761	9.85 752	6.54 746	8.57 752	6.34 749	20.27 773	5.40 752	23.70 774	21.88 775	14.87 760	13.83 763

IMH	1.05 710	0.95 719	1.00 667	1.01 721	0.78 718	1.11 705	0.68 705	1.38 717	1.43 724	1.00 703	1.72 719	1.43 709	1.14 708	1.73 720	0.89 682	1.09 729	0.55 724	0.99 722	0.57 717	0.87 719	0.62 719

RTS	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

RTSA	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

WAO-7	1.01 707	0.89 715	0.93 658	0.83 716	0.66 711	1.18 708	0.81 718	1.40 718	1.57 728	1.11 709	1.76 721	1.45 710	1.19 712	1.50 714	1.14 698	0.61 709	0.62 731	0.70 710	0.68 722	0.66 710	0.60 713

notaker	1.45 719	1.34 731	1.48 701	1.40 732	1.07 728	1.18 708	0.85 721	1.48 722	1.40 722	1.51 728	3.46 740	2.40 727	1.81 726	1.76 722	1.45 715	1.11 730	0.69 736	1.38 732	0.87 730	1.31 733	0.97 732

PWCK	1.00 705	1.17 728	1.70 711	0.91 717	0.41 686	1.19 710	0.92 722	1.10 711	1.14 716	1.16 711	1.14 696	1.25 705	0.88 701	1.75 721	1.04 692	0.87 723	0.50 716	0.87 718	0.53 713	0.96 724	0.52 705

Dean	1.17 714	1.04 722	1.49 703	1.03 723	0.78 718	1.20 711	0.77 714	1.48 722	1.96 730	1.28 713	1.99 725	2.15 722	1.14 708	1.25 704	1.00 689	0.81 720	0.60 728	1.01 723	0.69 723	0.92 723	0.74 724

DStereoFS	0.84 699	0.66 703	0.80 627	0.53 700	0.50 698	1.23 712	0.55 695	0.94 708	1.32 720	0.89 692	1.32 703	1.04 697	2.32 732	1.29 708	1.14 698	0.31 691	0.35 702	0.30 684	0.39 700	0.34 685	0.60 713

MADNet+	1.01 707	1.16 727	4.72 736	0.70 708	0.47 695	1.24 713	0.96 724	0.97 710	0.89 692	0.65 673	0.77 669	0.87 687	0.85 700	2.09 725	1.68 717	0.38 699	0.39 705	0.31 686	0.27 686	0.43 692	0.39 694

SDNR	0.42 629	0.21 566	0.82 634	0.21 308	0.18 551	1.27 714	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 673	0.38 516	0.27 498	1.19 699	0.38 580	0.23 664	0.24 687	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 645

WAO-6	1.07 711	0.93 718	0.92 656	0.96 718	0.78 718	1.28 715	0.75 711	1.34 716	2.00 732	1.02 705	1.54 714	1.59 713	1.22 713	1.31 709	1.14 698	0.78 718	0.55 724	1.02 724	0.75 727	0.83 716	0.69 720

LVE	1.13 712	1.02 720	1.28 694	1.01 721	0.80 721	1.29 716	0.81 718	1.47 721	1.96 730	1.07 707	1.90 722	1.90 718	1.01 707	1.48 713	0.91 683	0.93 726	0.61 730	0.94 719	0.69 723	0.87 719	0.75 725

MDST_ROB	0.48 652	0.14 419	0.95 661	0.30 638	0.21 605	1.33 717	0.32 624	0.77 693	0.56 633	1.06 706	0.71 660	0.49 602	0.35 585	1.26 705	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

ELAS	0.74 693	0.36 657	0.85 645	0.36 669	0.33 676	1.36 718	0.77 714	0.93 707	0.92 700	1.41 719	1.53 713	1.16 702	1.17 711	0.95 680	1.03 690	0.26 676	0.25 689	0.28 678	0.28 689	0.31 681	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 704	0.56 695	0.82 634	0.69 707	0.58 705	1.37 719	0.35 641	0.94 708	1.25 718	0.93 697	1.90 722	1.52 712	2.10 729	1.27 706	0.77 671	0.69 712	0.33 700	0.75 713	0.47 706	0.70 712	0.57 709

KSHMR	1.89 727	1.36 732	1.60 707	1.47 734	1.22 731	1.38 720	1.06 728	1.79 726	5.97 746	1.42 721	5.65 746	2.98 732	1.14 708	2.23 728	1.20 706	1.27 733	1.12 740	1.46 734	1.10 735	1.32 734	1.15 735

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 685	0.64 701	1.06 674	0.45 687	0.27 657	1.40 721	0.58 698	0.78 694	0.92 700	0.84 690	0.86 679	0.88 689	0.68 684	1.33 710	0.68 664	0.37 698	0.29 695	0.34 691	0.36 696	0.43 692	0.37 692

ktn	1.77 726	1.36 732	1.22 688	1.43 733	1.14 729	1.52 722	1.08 729	1.51 724	3.96 743	2.77 741	4.69 742	3.35 733	1.46 723	1.69 719	1.25 708	1.43 734	0.77 738	1.45 733	0.99 733	1.32 734	0.96 730

HanzoNet	2.97 732	1.69 734	2.29 718	1.74 735	1.33 732	1.53 723	1.03 727	1.99 731	2.64 735	5.51 746	5.16 743	5.90 740	6.82 749	4.32 743	3.29 735	3.16 745	2.02 746	1.92 736	2.87 748	2.24 738	1.89 738

UNDER WATER	1.59 723	1.22 730	2.36 719	1.38 731	1.03 727	1.67 724	1.10 730	1.54 725	3.63 738	1.44 723	1.47 710	2.85 731	2.25 731	1.67 718	1.94 726	1.06 728	0.62 731	1.31 731	0.93 732	1.21 730	1.02 733

WAO-8	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

Venus	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

UNDER WATER-64	1.55 722	1.19 729	2.52 722	1.31 730	0.95 726	2.12 727	1.21 733	1.45 720	3.19 736	1.43 722	1.32 703	2.64 729	2.04 728	1.63 717	1.83 722	1.11 730	0.67 735	1.28 730	0.92 731	1.19 728	1.02 733

MANE	1.41 717	0.36 657	0.74 614	0.43 684	0.41 686	2.16 728	0.80 716	2.39 736	3.38 737	2.22 737	3.06 739	3.54 734	2.73 736	2.15 727	1.94 726	0.28 685	0.27 691	0.30 684	0.46 704	0.28 678	0.34 690

TorneroNet-64	1.43 718	1.03 721	1.20 687	1.10 725	0.86 724	2.26 729	0.73 709	1.84 727	3.84 742	1.25 712	2.25 730	2.69 730	1.42 720	1.76 722	1.43 712	0.76 717	0.50 716	1.09 725	0.66 721	1.23 731	0.76 726

SGM-ForestM	1.36 715	0.28 619	0.79 624	0.26 573	0.16 504	2.26 729	1.00 726	1.42 719	1.46 726	2.38 738	2.05 726	5.95 741	2.66 734	2.95 731	2.46 732	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 626

MADNet++	2.26 729	1.80 735	2.06 715	2.13 738	1.97 735	2.61 731	1.79 739	2.38 735	2.16 733	2.75 740	2.65 737	2.38 726	2.43 733	3.17 732	3.21 734	2.17 742	1.95 744	1.94 738	1.63 737	2.06 737	2.01 739

JetBlue	1.14 713	0.76 708	2.36 719	0.59 702	0.75 714	3.04 732	1.78 738	1.11 712	0.90 694	0.94 698	1.10 694	1.66 715	1.28 717	2.09 725	1.72 720	0.43 701	0.36 703	0.38 693	0.38 699	0.58 702	0.56 707

light-stereo	2.37 731	0.69 705	3.61 727	3.84 740	3.41 736	4.04 733	0.31 615	2.13 734	1.45 725	3.61 742	6.33 747	6.90 750	0.63 680	4.83 744	1.28 709	0.71 714	0.74 737	0.32 687	0.39 700	1.20 729	0.96 730

DPSimNet_ROB	4.34 741	4.23 738	6.89 744	3.67 739	3.68 737	4.75 734	5.21 749	2.67 737	3.68 739	5.82 747	3.95 741	5.57 737	6.72 748	3.46 736	4.48 739	4.05 749	2.88 747	4.68 750	3.12 750	3.69 740	3.62 744

xyz-stereo	1.40 716	0.10 151	17.09 761	0.18 113	0.07 3	4.78 735	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 738	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

MultiAttention	1.02 709	0.13 365	0.43 443	0.35 667	0.43 689	5.36 736	1.71 737	0.69 683	0.53 619	0.36 534	0.63 645	0.55 631	0.22 415	7.60 750	0.43 608	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 673	0.26 668	0.30 683

TorneroNet	2.22 728	1.08 724	1.24 690	1.14 729	0.90 725	5.58 737	0.80 716	2.12 733	8.69 750	2.58 739	5.42 744	3.88 735	1.97 727	1.78 724	1.87 723	0.86 722	0.54 723	1.15 729	0.74 726	1.23 731	0.85 729

noway3	4.27 735	5.33 743	4.61 731	11.26 751	10.44 748	5.62 738	4.46 743	4.12 741	0.92 700	1.86 730	2.49 736	6.19 747	3.66 741	3.74 741	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.03 743	1.74 740	5.69 745	4.21 745

noway2	4.26 734	5.26 742	4.63 732	11.29 752	10.43 747	5.62 738	4.46 743	4.09 740	0.90 694	1.87 731	2.47 733	6.20 748	3.67 742	3.62 737	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.02 740	1.74 740	5.72 747	4.32 747

zzzz4	4.31 737	5.77 745	4.85 740	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.91 699	1.87 731	2.47 733	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

noway1	4.31 737	5.77 745	4.81 739	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.90 694	1.87 731	2.48 735	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

noway4	4.32 739	5.81 747	4.75 737	11.39 756	10.47 751	5.70 742	4.50 748	4.14 743	0.90 694	1.83 729	2.44 732	6.16 745	3.63 740	3.66 740	4.60 745	2.00 741	0.47 712	2.03 743	1.73 739	5.80 750	4.40 750

TCMNet-wrong-test	4.29 736	5.57 744	4.65 733	11.33 753	10.39 746	5.73 743	4.48 747	4.13 742	1.02 707	1.91 734	2.39 731	6.16 745	3.62 739	3.84 742	4.50 740	1.99 738	0.47 712	1.97 739	1.69 738	5.69 745	4.31 746

JetRed	2.30 730	2.64 737	6.12 742	1.12 728	1.38 733	5.85 744	3.29 740	1.99 731	1.67 729	1.98 735	1.95 724	2.16 725	1.60 724	2.48 729	4.10 738	1.05 727	1.60 741	1.09 725	1.01 734	1.67 736	1.28 736

U	1.00 705	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 737	6.12 745	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 751	2.90 749	0.07 194	0.06 151

DGTPSM_ROB	8.34 748	5.10 739	10.37 757	5.31 743	10.18 744	8.33 746	23.60 759	6.06 748	13.41 759	4.90 743	10.87 757	5.65 738	10.44 752	6.17 746	12.59 753	3.74 747	7.55 753	3.69 747	7.26 756	4.14 742	7.46 754

DPSMNet_ROB	8.40 749	5.11 740	10.49 758	5.58 744	10.25 745	8.34 747	23.62 760	6.07 749	13.45 760	4.93 744	10.88 758	5.66 739	10.44 752	6.24 747	12.64 754	3.98 748	7.61 754	3.76 748	7.30 757	4.20 743	7.51 755

HaxPig	17.72 762	20.22 772	19.73 762	16.53 758	16.51 757	9.27 748	9.33 750	14.34 763	13.27 756	18.65 763	18.70 763	17.35 762	16.77 763	17.04 763	16.45 763	22.05 776	20.89 773	22.27 773	21.53 770	21.29 772	22.13 777

BEATNet-Init1	4.73 743	2.61 736	13.29 759	0.58 701	0.53 702	10.12 749	3.33 741	4.83 746	5.01 745	8.75 752	8.51 749	14.08 761	7.60 751	7.70 751	5.34 746	0.28 685	0.28 694	0.34 691	0.37 697	0.57 701	0.45 699

tt	4.71 742	0.10 151	3.94 728	2.06 737	1.53 734	10.14 750	16.88 753	9.27 754	4.98 744	1.39 717	1.02 691	4.68 736	4.90 744	3.35 735	5.86 748	5.76 751	9.15 760	2.24 746	2.53 746	3.10 739	1.32 737

ASD4	7.23 746	6.65 748	7.69 745	5.24 742	5.62 740	11.85 751	20.36 754	7.57 750	7.14 748	6.55 748	5.47 745	5.99 742	5.78 745	7.22 749	9.24 752	4.85 750	4.44 750	6.40 757	5.19 751	6.53 751	4.89 751

Selective-IGEV-i1pa	5.57 744	7.99 749	4.76 738	0.80 713	0.45 693	12.99 752	3.60 742	9.25 753	7.43 749	6.97 749	9.87 753	8.94 751	7.26 750	14.66 762	5.65 747	3.55 746	1.08 739	1.93 737	0.72 725	0.73 713	2.79 742

MEDIAN_ROB	21.21 764	24.62 776	23.47 773	19.58 759	19.65 763	13.22 753	10.96 751	17.88 764	17.00 764	22.14 775	22.02 766	20.86 765	20.36 765	21.06 764	19.71 764	25.63 778	24.13 774	26.21 775	25.20 776	25.17 775	25.38 780

USTest	6.88 745	5.23 741	5.63 741	7.22 745	7.29 741	14.34 754	22.76 755	8.48 751	9.32 751	5.42 745	6.39 748	6.29 749	6.64 747	6.92 748	8.62 751	1.94 735	3.29 748	2.16 745	2.55 747	3.85 741	3.29 743

xxxxx1	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

tt_ll	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

ff	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

AVERAGE_ROB	25.43 773	29.06 777	27.24 774	24.63 772	24.20 772	17.73 758	12.61 752	22.29 768	21.39 768	26.79 777	26.16 775	25.20 774	24.64 776	25.07 774	23.53 766	29.96 779	28.40 779	30.60 776	29.58 777	29.72 776	29.84 781

iinet-test	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

IINet	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

Anonymous_1	16.62 761	9.35 752	9.84 749	10.66 748	14.64 756	18.66 761	27.12 763	12.64 760	13.51 761	10.76 760	10.30 756	10.13 755	10.60 754	11.06 757	12.74 757	15.87 768	7.74 755	16.92 767	43.48 778	58.66 781	7.68 756

DPSM_ROB	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

DPSM	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

RSGM-EC	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

acva	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

real-time stereo	19.07 763	18.91 764	16.59 760	20.12 760	17.29 758	28.07 766	33.08 766	22.27 767	20.40 767	19.30 766	17.17 762	20.25 763	17.40 764	21.10 765	19.76 765	15.87 768	14.54 764	15.28 766	13.39 758	16.88 768	13.78 762

PML	16.10 760	12.82 760	6.78 743	5.23 741	7.76 742	33.92 767	66.56 777	5.30 747	10.28 752	26.12 776	68.59 781	20.51 764	13.49 762	10.06 753	6.78 750	5.96 752	2.00 745	6.04 756	2.18 745	8.96 756	2.60 741

RAFT-FEzeroshot	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

RAFT-FE	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

FlowAnything	23.14 768	19.87 766	20.79 768	22.50 768	22.74 765	38.39 770	55.46 770	26.89 772	28.72 773	20.77 774	22.29 772	22.07 770	22.72 767	23.99 766	27.41 774	13.60 763	16.55 772	12.15 762	14.36 765	15.97 765	15.52 765

CasAABBNet	23.10 765	19.86 765	20.64 767	22.47 764	22.73 764	38.41 771	55.50 773	26.89 772	28.70 772	20.61 772	22.15 769	22.08 771	22.75 770	23.99 766	27.36 770	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.27 760	15.95 761	15.53 766

LSM0	24.24 772	19.98 771	22.32 771	24.22 771	40.14 778	38.48 772	55.20 769	26.95 774	28.57 769	20.49 768	21.83 765	22.26 773	22.75 770	24.22 772	27.30 768	13.66 766	16.32 765	12.19 764	14.15 759	16.10 767	17.66 772

Hybrid-DGEV	23.16 769	19.94 770	20.96 770	22.49 765	22.75 766	38.51 773	55.52 776	27.09 776	28.90 776	20.58 769	22.25 770	22.00 767	22.80 772	24.11 771	27.33 769	13.60 763	16.47 766	12.14 758	14.30 764	15.95 761	15.54 767

Selective-RAFT-Error	23.16 769	19.93 769	20.87 769	22.54 769	22.81 769	38.52 774	55.47 771	27.01 775	28.83 774	20.66 773	22.25 770	22.09 772	22.80 772	24.09 770	27.36 770	13.61 765	16.48 767	12.15 762	14.28 761	15.99 766	15.57 770

fast-reg	23.64 771	20.51 773	23.42 772	23.22 770	24.75 773	38.73 775	55.47 771	26.85 771	28.86 775	20.12 767	21.73 764	21.64 766	22.22 766	24.30 773	27.54 775	13.91 767	16.52 771	14.85 765	15.62 766	16.91 769	15.71 771

zzz1	33.83 778	21.95 775	29.58 776	40.69 777	40.71 779	54.57 776	75.77 778	38.08 779	43.79 780	30.23 779	32.84 777	33.61 780	36.40 779	35.19 776	41.64 778	19.25 771	24.62 775	18.36 770	21.58 771	19.16 771	18.49 774

zzzzzz3	33.80 777	21.93 774	29.35 775	40.69 777	40.71 779	54.58 777	75.81 779	38.06 778	43.73 779	30.21 778	32.81 776	33.59 779	36.40 779	35.16 775	41.64 778	19.24 770	24.62 775	18.35 769	21.58 771	19.15 770	18.48 773

zzzz2	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

noway5	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

test_example2	101.33 781	108.28 781	68.15 780	98.43 779	106.93 781	89.75 780	102.43 782	36.80 777	97.65 782	129.04 782	130.15 782	65.26 782	66.62 782	92.11 781	80.24 782	144.10 782	199.48 782	81.81 782	103.01 782	125.01 782	101.27 782

Selective-IGEV-i16pa	30.47 776	41.93 780	4.02 729	0.49 694	0.37 682	96.94 781	0.74 710	60.26 782	58.76 781	17.24 762	64.39 780	38.26 781	49.53 781	106.11 782	26.15 767	19.96 772	3.42 749	4.39 749	1.81 744	0.39 690	14.22 764

ccccc	256.34 782	256.29 782	313.62 782	354.40 782	364.36 782	149.10 782	168.46 783	152.89 783	131.30 783	153.93 783	155.56 783	164.00 783	204.39 783	268.02 783	295.19 783	390.55 783	349.22 783	244.59 783	219.82 783	412.30 783	378.83 783

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

Low-res two-view benchmark