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

FORCE_6	0.07 8	0.07 244	0.04 1	0.18 429	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

GFORCE	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.08 31	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_4.7	0.07 8	0.08 397	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

F4.4	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.15 226	0.04 2	0.05 2	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

F8.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.19 516	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

FORCE_4.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.15 226	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_4.6	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.06 3	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

F5.5	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.19 516	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.14 183	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_5	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

rgla	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

416test	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

SCION-MonSter(vits)	0.15 534	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.28 570	0.42 672	0.05 2	0.33 640	0.14 424	0.17 571	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.06 475	0.17 711	0.16 715	0.07 427	0.08 517

testmc14	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.08 15	0.08 40	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

monster-pro	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.07 11	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Test_v1	0.07 8	0.04 2	0.06 10	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.15 226	0.12 189	0.06 42	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MonStereo	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.09 74	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

MonSter	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FORCE_4	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

416test1013	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

over v1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

over-8	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

over-9	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

PointNet	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

ATMStereo	0.08 106	0.10 558	0.07 25	0.20 588	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.11 300	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.07 199	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i1b	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

LACA1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.10 40	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

NLMM1	0.11 342	0.09 489	0.07 25	0.22 654	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.19 375	0.20 445	0.12 360	0.11 300	0.08 224	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

Wavelet-MonSter	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GGEV	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AdaDepth	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

qwe	0.08 106	0.08 397	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.18 342	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

2.75w_new	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.18 342	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.5w_stereo	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.06 1	0.14 183	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

monsterstereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.10 45	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 293	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.19 595	0.24 493	0.19 420	0.06 42	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

AIO_test	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.07 8	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Occ-G	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.12 322	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

trnet	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.12 7	0.05 4	0.12 359	0.10 45	0.13 142	0.10 105	0.08 169	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

LoS_RVC	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.08 95	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.09 209	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CAS	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.09 74	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

raft_robust	0.13 460	0.10 558	0.07 25	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.24 680	0.29 592	0.34 620	0.20 569	0.20 471	0.15 452	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

CREStereo++_RVC	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.10 277	0.14 362	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63
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
XX-TBD	0.09 211	0.06 127	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.13 406	0.16 463	0.14 183	0.14 265	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

CR-Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.05 1	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

NBS	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.05 1	0.07 29	0.06 42	0.09 209	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

LACA_dic	0.07 8	0.10 558	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

DNSM	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.19 579	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.14 686	0.12 649

DF_test	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.08 267	0.04 1	0.13 223	0.09 27	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.06 4	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.21 629	0.09 396	0.08 95	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.11 300	0.05 3	0.06 81	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

over-6	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.10 241	0.09 28	0.17 310	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

Weightmod_eth	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.06 233	0.07 440	0.04 50	0.03 1

Weightmod	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.15 395	0.14 183	0.12 189	0.11 320	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.03 1

SE	0.10 293	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.16 271	0.11 145	0.10 277	0.17 416	0.09 276	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.04 63

DNS	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.08 169	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.03 1	0.14 686	0.10 600

quiztm	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.03 1

bcnet-new	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

CR7Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

BARStereo	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

CHEStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RMAStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

ACMStereo	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.06 42	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

KABStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.17 310	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.13 142	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.14 305	0.13 142	0.16 333	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

LACA3	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.13 406	0.13 223	0.12 100	0.10 105	0.11 320	0.11 300	0.11 345	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

BLMT-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.07 8	0.10 105	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

Pro-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.07 8	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 57	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.12 139	0.07 8	0.07 29	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.04 63
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

WQFJX1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.12 359	0.17 497	0.18 342	0.18 391	0.10 277	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

NLMM	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

NLSM3	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.06 42	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.07 440	0.03 1	0.04 63

NLSM1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

CSFM-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.07 29	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

VIP-Stereo	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.06 12	0.04 1	0.07 87	0.10 311	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

water-stereo	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.13 234	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.10 356	0.07 9	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

asda	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.06 15	0.10 45	0.16 271	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

asd	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.11 70	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.14 183	0.16 333	0.11 320	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.10 40	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

4.5_new	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.75w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 39	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

Reg-Stereo(zero)	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.12 359	0.11 91	0.15 226	0.11 145	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

SCV_C0	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

SCV	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.04 63

FoundationStereo	0.06 1	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.13 223	0.06 2	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AIO_rvc	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

HUF	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

castereo++	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.14 456	0.11 91	0.11 70	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

mms	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

dual_stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.05 4	0.13 223	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RAStereo	0.10 293	0.09 489	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.18 548	0.16 271	0.17 370	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

IGEV-Stereo+	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.04 1	0.09 28	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

MaDis-Stereo	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.11 91	0.16 271	0.16 333	0.09 226	0.11 300	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.04 63

UniTT-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.11 91	0.12 100	0.11 145	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.05 219

AEACV	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.13 637	0.14 456	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

CES	0.08 106	0.04 2	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

EGLCR-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.16 333	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

CroCo-Stereo Lap2	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.06 336	0.05 219

TestStereo1	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

test_5	0.14 493	0.12 605	0.08 57	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.28 720	0.21 418	0.24 505	0.19 547	0.28 596	0.11 345	0.15 524	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

SA-5K	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

test_4	0.11 342	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.21 636	0.15 226	0.18 391	0.12 360	0.18 445	0.12 371	0.09 312	0.08 31	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

GMOStereo	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

error version	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-v	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

CroCo-Stereo	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.07 11	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

s12784h	0.10 293	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.16 512	0.18 548	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

TANstereo	0.09 211	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.19 420	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

CREStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.11 1	0.06 45	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.10 105	0.09 226	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.06 349
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
CR-RVC	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.11 91	0.13 142	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.05 1	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

low	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

AnonStereo	0.09 211	0.08 397	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.20 395	0.14 265	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

test410_97500	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

test410	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

GEAR-Net	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

monster_256*512	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.17 497	0.27 545	0.19 420	0.12 360	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

small-0shot	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.06 15	0.13 223	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.07 8	0.07 29	0.06 42	0.10 246	0.05 3	0.07 199	0.06 4	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

S0	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.20 588	0.07 151	0.18 554	0.22 654	0.15 226	0.15 295	0.11 320	0.10 246	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.09 545	0.10 651	0.14 682	0.14 687	0.05 195	0.04 63

SMOE	0.10 293	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.06 336	0.04 63

CAR	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MSE-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

TS12	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.21 629	0.07 151	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.09 74	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.09 72	0.12 402	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

canet-new	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.13 142	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

LWStereo	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LMStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

ARStereo-new	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.13 223	0.12 100	0.13 234	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

FCBStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSGStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MUNStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.11 145	0.08 169	0.11 300	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RT-Monster	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.10 45	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

PipStereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.07 29	0.06 42	0.05 7	0.09 276	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

PSi22b	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

PSi22a	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Foundation-i32	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.04 1	0.06 15	0.12 139	0.06 2	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Selective-IGEV-i32	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

Hybrid-DGEV-03	0.11 342	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.16 512	0.14 305	0.15 226	0.14 265	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

BridgeDepth_RVC	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.11 1	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.09 396	0.12 359	0.16 463	0.19 375	0.18 391	0.12 360	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.07 393	0.07 553	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

NLCSM	0.11 342	0.09 489	0.09 138	0.23 675	0.11 576	0.12 359	0.19 595	0.19 375	0.19 420	0.12 360	0.11 300	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.05 219

GEAStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GSStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

Monster-pub-mixall	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.08 9	0.12 100	0.07 29	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

Replicate-Monster	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.09 28	0.14 183	0.12 189	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GASTEREO	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

MSCF	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

depthmonostereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.11 399	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.20 395	0.15 295	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 106	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.10 105	0.06 42	0.09 209	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

MLG-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.08 15	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

MM-Stereo_test2	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.18 548	0.15 226	0.14 265	0.07 105	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.04 63

MM-Stereo_test1	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.18 548	0.21 418	0.20 445	0.09 226	0.11 300	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

HART	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GREAT-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.22 654	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.04 63

ours_stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

UGAM	0.13 460	0.10 558	0.09 138	0.22 654	0.08 267	0.13 406	0.20 618	0.18 342	0.24 505	0.22 602	0.16 396	0.13 403	0.13 470	0.19 579	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.13 667	0.11 645	0.07 427	0.05 219

RSM++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.11 70	0.11 145	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.03 1

RSM	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

MSKI-zero shot	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.14 265	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.06 81	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

CASnet	0.09 211	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.18 342	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.10 600	0.08 524	0.06 336	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

MC-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.12 322	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

RCA-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.18 342	0.14 265	0.10 277	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

RAFT+CT+SA	0.13 460	0.11 586	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.28 720	0.22 445	0.22 483	0.15 452	0.26 567	0.10 311	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

Sa-1000	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.22 654	0.22 445	0.19 420	0.15 452	0.20 471	0.17 491	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.05 195	0.05 219

SA	0.13 460	0.09 489	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.23 467	0.19 420	0.17 496	0.27 585	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.05 195	0.05 219

LCNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.14 690

cross-raft	0.10 293	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.07 151	0.11 300	0.24 680	0.13 142	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

raft+_RVC	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.11 91	0.24 493	0.20 445	0.12 360	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

RALCasStereoNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.17 310	0.11 145	0.12 360	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

XX-Stereo	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.12 139	0.21 418	0.10 105	0.10 277	0.14 362	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.04 63

PMTNet	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.06 45	0.13 406	0.14 305	0.16 271	0.11 145	0.09 226	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.10 229	0.15 695	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.07 427	0.06 349

LLL	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

100	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

EE1	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.12 189	0.08 169	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GELT-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.15 395	0.21 418	0.17 370	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

S	0.12 429	0.08 397	0.10 207	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.19 595	0.17 310	0.16 333	0.13 396	0.12 322	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.09 545	0.07 553	0.13 667	0.15 707	0.06 336	0.05 219

Anonymus	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.06 349

PhaseNet	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.20 395	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.09 276	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

LGCAT	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.11 1	0.06 45	0.07 41	0.13 223	0.07 8	0.08 40	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.10 590	0.09 627	0.04 1	0.05 227	0.04 50	0.09 568

derf	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

mm2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

mm1	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.06 2	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

qqai	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

DF	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

DN	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.17 310	0.16 333	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.11 625	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.09 568

ARStereo	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

TOTStereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.11 91	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

KMOStereo	0.09 211	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.15 226	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.13 347	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

LiteMatch	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.16 545	0.10 141	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Foundation-i1	0.09 211	0.04 2	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.07 199	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.05 219

GeoVLM	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

VMStereo-Base	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.10 45	0.16 271	0.13 234	0.10 277	0.16 396	0.10 311	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

gcap_with_dpt	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

DispViT+	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.05 4	0.11 91	0.18 342	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MonSter++	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

HiDET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LCMNet	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

DDF-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

252Zero-FE	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.13 406	0.11 91	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

Zero-FE251	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

zero-FE	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

3w_stereo	0.08 106	0.09 489	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.11 91	0.20 395	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

111111	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.10 105	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

LG-Stereo_L2	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.10 105	0.06 42	0.04 1	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

MLG-Stereo_test2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.04 2	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 8	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.04 1	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.05 2	0.11 300	0.07 157	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

LG-Stereo	0.08 106	0.08 397	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.17 497	0.11 70	0.08 40	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

SGD-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.09 276	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AIO-test2	0.10 293	0.08 397	0.10 207	0.23 675	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.23 467	0.24 505	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.09 572	0.05 195	0.05 219

fffy	0.09 211	0.08 397	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.17 497	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

tg	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.20 395	0.12 189	0.08 169	0.11 300	0.11 345	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

WCG-NET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

Pointernet	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.10 45	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

U	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.17 370	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

AIO-Stereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.16 271	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

WCG-NET（raft）	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

H2IRNET	0.10 293	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.10 311	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.05 219

MyStereo07	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo05	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.28 570	0.35 634	0.17 496	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo04	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.29 592	0.38 652	0.17 496	0.14 362	0.16 473	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

plain	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.13 396	0.15 379	0.09 276	0.12 434	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

StereoVision	0.14 493	0.13 632	0.10 207	0.24 687	0.10 515	0.16 512	0.21 636	0.21 418	0.20 445	0.12 360	0.25 553	0.10 311	0.10 356	0.16 490	0.10 229	0.09 545	0.10 651	0.12 653	0.12 669	0.06 336	0.05 219

MIF-Stereo (partial)	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.12 139	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.16 396	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.07 440

Any-RAFT	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.10 356	0.13 396	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

RAFT-Test	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.13 234	0.09 226	0.10 246	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

4D-IteraStereo	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.18 342	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.03 1	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.05 219

RAFT_CTSACE	0.12 429	0.09 489	0.10 207	0.22 654	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.18 342	0.17 370	0.21 586	0.27 585	0.13 403	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-3	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_1	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_3	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.21 629	0.08 267	0.13 406	0.25 698	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.10 356	0.08 31	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

PSM-AAD	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.20 588	0.09 396	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.13 234	0.12 360	0.14 362	0.18 507	0.11 399	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.14 690

KYRaft	0.12 429	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.15 395	0.23 467	0.12 189	0.13 396	0.16 396	0.20 536	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.15 704

AnonymousM	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.19 375	0.14 265	0.13 396	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.05 219

GMM-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.24 493	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.09 568

rafts_anoy	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.18 342	0.14 265	0.13 396	0.13 347	0.12 371	0.11 399	0.11 232	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.06 349

iRaftStereo_RVC	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.12 189	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

RALAANet	0.11 342	0.08 397	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.10 45	0.20 395	0.16 333	0.14 427	0.13 347	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.04 63

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.10 105	0.10 277	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

CFNet-RSSM	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.17 310	0.18 391	0.08 169	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Gwc-CoAtRS	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.17 370	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.05 219

E$^{3}$Stereo	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

LLLLL	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

TT111	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

FAST (zero-shot)	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.13 637	0.07 41	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.05 195	0.08 517

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.19 516	0.07 151	0.10 241	0.09 28	0.12 100	0.10 105	0.09 226	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.07 427	0.05 219

SME	0.12 429	0.09 489	0.11 280	0.17 323	0.07 151	0.20 599	0.13 223	0.21 418	0.17 370	0.12 360	0.13 347	0.10 311	0.12 434	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.06 336	0.06 349

TestStereo-Hl	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.08 267	0.15 481	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.11 399	0.14 437	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

MGA	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

PSi22	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.14 183	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Lsterematch	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.15 395	0.14 183	0.18 391	0.16 482	0.18 445	0.15 452	0.16 545	0.13 396	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

WQFJA1++	0.08 106	0.04 2	0.11 280	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.11 91	0.12 100	0.07 29	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

LG-Stereo_L1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LG-G_1	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LG-G	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

G2L-Stereo_test	0.14 493	0.07 244	0.11 280	0.13 20	0.08 267	0.12 359	0.17 497	0.31 625	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.16 545	0.17 530	0.19 593	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

LGtest1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.09 28	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

S2M2_L	0.09 211	0.08 397	0.11 280	0.13 20	0.10 515	0.08 95	0.06 1	0.10 40	0.10 105	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.09 312	0.11 232	0.11 321	0.13 670	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.10 605	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test1	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.24 687	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.22 445	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.04 50	0.07 440

IGEV-RUCA	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

castereo	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.18 391	0.08 169	0.10 246	0.11 345	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GIP-stereo	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.04 1	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

tt45	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.15 395	0.13 142	0.12 189	0.09 226	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

GCAP-BAT	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

RAFT-Stereo-weight	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.19 375	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

CAS++	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.14 77	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.24 493	0.14 265	0.11 320	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

test_for_model	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

MoCha-V2	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.20 588	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

AE-Stereo	0.10 293	0.08 397	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.20 445	0.09 226	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

ff7	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IGEVStereo-DCA	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

ffff	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

11t	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

MIM_Stereo	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.12 139	0.20 395	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.09 276	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

testlalala	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAPDPT-zeroshot	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

anonymousdsp2	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.23 493	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

anonymousdsp	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

LoS	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.14 456	0.11 91	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.09 209	0.12 371	0.09 312	0.15 461	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

ccc-4	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IGEV-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.16 271	0.24 505	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.08 268	0.18 553	0.12 402	0.06 194	0.08 590	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

THIR-Stereo	0.12 429	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.08 267	0.14 456	0.16 463	0.18 342	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.13 403	0.13 470	0.12 332	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

GrayStereo	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.09 175	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.17 416	0.17 491	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

RAFT	0.13 460	0.09 489	0.11 280	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.23 668	0.21 418	0.20 445	0.21 586	0.21 491	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.05 219

Prome-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.23 467	0.13 234	0.13 396	0.16 396	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

TestStereo	0.14 493	0.15 655	0.11 280	0.23 675	0.08 267	0.15 481	0.21 636	0.20 395	0.23 493	0.14 427	0.25 553	0.16 473	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.05 219

raftrobust	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.09 175	0.10 45	0.18 342	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

EAI-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.16 271	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.07 199	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

R-Stereo Train	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219

RAFT-Stereo	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 565	0.10 558	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.27 545	0.32 603	0.22 602	0.35 655	0.21 546	0.22 635	0.22 635	0.17 565	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349

300	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.10 105	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

Last	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

DDDD	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

VeloStereo	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

flow	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

anonymous	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.05 4	0.12 139	0.11 70	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

depth_test_26	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.08 224	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.07 440

ManiGeoR	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf10	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

TestStereo_HLe17	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.06 349

TestStereo_HL2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.21 491	0.12 371	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

GGDA	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.14 305	0.19 375	0.19 420	0.13 396	0.20 471	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

LiteMatch*	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV_i1	0.12 429	0.08 397	0.12 336	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.15 395	0.19 375	0.23 493	0.18 529	0.18 445	0.16 473	0.12 434	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.16 463	0.23 467	0.30 587	0.17 496	0.17 416	0.17 491	0.10 356	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

Hybrid-DGEV-2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.18 429	0.09 396	0.09 175	0.13 223	0.29 592	0.30 587	0.11 320	0.12 322	0.10 311	0.13 470	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

DStereoRT	0.17 588	0.07 244	0.12 336	0.19 516	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.28 570	0.23 493	0.12 360	0.20 471	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.05 284	1.02 790	0.09 572	0.05 195	0.04 63

S2M2_XL	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.09 175	0.09 28	0.07 8	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.06 349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.18 529	0.21 491	0.22 564	0.17 571	0.16 490	0.19 593	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.09 569	0.08 517

FLISNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

CoSv	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

fffft	0.09 211	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.16 463	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.05 219
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.11 70	0.14 265	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

model_zeroshot	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.12 371	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 342	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.13 637	0.14 456	0.16 463	0.23 467	0.18 391	0.10 277	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.08 517

test_sample2	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.08 267	0.16 512	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.14 427	0.21 491	0.20 536	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

MGS-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

MyStereo06	0.10 293	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.19 375	0.12 189	0.13 396	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

LL-Strereo	0.13 460	0.10 558	0.12 336	0.20 588	0.10 515	0.11 300	0.18 548	0.33 645	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.14 504	0.19 579	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.04 50	0.05 219

CASS	0.14 493	0.12 605	0.12 336	0.23 675	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.19 375	0.20 445	0.17 496	0.18 445	0.15 452	0.15 524	0.15 461	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.09 569	0.07 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.15 481	0.13 223	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.17 416	0.13 403	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

Selective-RAFT	0.11 342	0.11 586	0.12 336	0.21 629	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.21 418	0.23 493	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

fff	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

iRaft-Stereo_5w	0.12 429	0.09 489	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.22 445	0.22 483	0.19 547	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.20 598	0.16 547	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.06 349

CrosDoStereo	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

TRStereo	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.12 611	0.10 241	0.13 223	0.18 342	0.19 420	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

DeepStereo_LL	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

DRaft	0.12 429	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.21 418	0.30 587	0.18 529	0.27 585	0.10 311	0.16 545	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

Pruner-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.08 517

ICVP	0.16 565	0.09 489	0.12 336	0.22 654	0.09 396	0.18 554	0.21 636	0.26 530	0.24 505	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 565	0.23 722	0.12 336	0.35 748	0.11 576	0.15 481	0.17 497	0.26 530	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.14 504	0.15 461	0.13 443	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.07 440

DCANet	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

csc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

cscssc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

111	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.24 505	0.11 320	0.12 322	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

test_xeample3	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.14 265	0.10 277	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

UPFNet	0.16 565	0.08 397	0.12 336	0.20 588	0.12 611	0.20 599	0.23 668	0.28 570	0.26 544	0.18 529	0.24 526	0.22 564	0.20 620	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.08 503	0.06 349

GwcNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.20 618	0.22 445	0.28 573	0.18 529	0.28 596	0.23 581	0.17 571	0.15 461	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.07 427	0.07 440

HSM-Net_RVC	0.14 493	0.08 397	0.12 336	0.15 135	0.08 267	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.20 569	0.21 491	0.29 639	0.14 504	0.18 553	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.10 45	0.18 342	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.06 336	0.05 219
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
SCION-M(vits-remse)	0.08 106	0.06 127	0.13 387	0.24 687	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 293	0.13 632	0.13 387	0.24 687	0.17 706	0.26 670	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

HLF11	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.12 7	0.08 267	0.15 481	0.11 91	0.22 445	0.10 105	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.12 434	0.14 437	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

HLf8	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.11 1	0.08 267	0.15 481	0.12 139	0.22 445	0.16 333	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.09 545	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.08 503	0.08 517

Selective-IGEV-i16pc	0.13 460	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.11 576	0.38 726	0.16 463	0.23 467	0.17 370	0.11 320	0.15 379	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.10 229	0.10 590	0.08 590	0.06 233	0.07 440	0.09 569	0.10 600

IGEV-FE	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

G2L-ROB	0.13 460	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.17 497	0.25 516	0.19 420	0.20 569	0.19 461	0.20 536	0.14 504	0.18 553	0.16 547	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.09 568

xyz-stereo-finetune2	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.19 595	0.17 310	0.12 189	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.13 470	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.06 349

xyz-stereo-finetune	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.19 595	0.18 342	0.19 420	0.12 360	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

G2L-Stereo	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.27 545	0.22 483	0.17 496	0.27 585	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

FACV-RUCA	0.13 460	0.11 586	0.13 387	0.19 516	0.12 611	0.15 481	0.16 463	0.22 445	0.21 461	0.16 482	0.16 396	0.15 452	0.16 545	0.14 437	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.08 517

999	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.16 490	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

rvit_stereo_ft	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.19 516	0.10 515	0.12 359	0.17 497	0.16 271	0.16 333	0.13 396	0.13 347	0.15 452	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.18 342	0.19 420	0.10 277	0.09 209	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.06 349

CoDeX	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.16 463	0.23 467	0.27 557	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.12 434	0.14 437	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

ACVNet-DCA	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

xx1	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.16 473	0.16 545	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

1test111	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.15 461	0.16 547	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

cc1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

rrr	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

tt1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.15 226	0.19 420	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

1111x	0.16 565	0.09 489	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.18 554	0.25 698	0.32 631	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.27 620	0.15 524	0.14 437	0.24 653	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.07 440

IGEV_Zeroshot_test	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

GCAP-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.07 5	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.07 157	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

HH	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

HanStereo	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

gwcnet-sp	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

scenet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

DCRE	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.11 576	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.17 370	0.11 320	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

riskmin	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.14 456	0.14 305	0.18 342	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.17 491	0.11 399	0.14 437	0.12 402	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.08 517

ssnet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

DCANet-4	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.18 342	0.20 445	0.13 396	0.17 416	0.09 276	0.14 504	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

ADStereo(finetuned)	0.10 293	0.06 127	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.12 434	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

DisPM	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.12 371	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.11 627

IER	0.14 493	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.16 463	0.26 530	0.27 557	0.18 529	0.26 567	0.17 491	0.20 620	0.17 530	0.14 487	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

iRaft-Stereo_20w	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.19 375	0.11 145	0.11 320	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

AASNet	0.16 565	0.08 397	0.13 387	0.19 516	0.09 396	0.19 578	0.15 395	0.38 698	0.37 646	0.20 569	0.24 526	0.20 536	0.17 571	0.17 530	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

PSMNet-ADL	0.15 534	0.12 605	0.13 387	0.22 654	0.09 396	0.13 406	0.20 618	0.26 530	0.23 493	0.18 529	0.20 471	0.23 581	0.17 571	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.11 645	0.08 503	0.07 440

STrans-v2	0.10 293	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.11 320	0.15 379	0.12 371	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

TransformOpticalFlow	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

IIG-Stereo	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.12 139	0.22 445	0.18 391	0.14 427	0.17 416	0.12 371	0.13 470	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

NF-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.12 649

ASMatch	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.18 342	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.16 473	0.11 399	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.09 568

RE-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

TVStereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

FENet	0.13 460	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.23 467	0.23 493	0.17 496	0.24 526	0.16 473	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.08 517

cf-r	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.14 456	0.19 595	0.21 418	0.25 530	0.17 496	0.26 567	0.22 564	0.17 571	0.14 437	0.15 526	0.10 590	0.05 284	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

GANet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.23 467	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.24 590	0.16 545	0.16 490	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

UCFNet_RVC	0.15 534	0.08 397	0.13 387	0.11 1	0.10 515	0.20 599	0.10 45	0.24 493	0.23 493	0.17 496	0.21 491	0.24 590	0.15 524	0.18 553	0.15 526	0.12 651	0.07 553	0.11 631	0.13 681	0.11 627	0.10 600

iResNet_ROB	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.15 135	0.07 151	0.19 578	0.14 305	0.26 530	0.32 603	0.23 617	0.26 567	0.23 581	0.16 545	0.15 461	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

zzzzzzz1	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.18 548	0.22 445	0.20 445	0.13 396	0.12 322	0.08 224	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

noway7	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.28 570	0.17 370	0.11 320	0.12 322	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

RT-IGEV	0.13 460	0.06 127	0.14 437	0.15 135	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.25 516	0.28 573	0.16 482	0.17 416	0.18 507	0.11 399	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.07 427	0.08 517

FE-Mocha	0.09 211	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

FlowAnything_test	0.11 342	0.08 397	0.14 437	0.15 135	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.20 395	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

rvit_0105_5	0.14 493	0.10 558	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.23 668	0.24 493	0.27 557	0.14 427	0.15 379	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.14 691	0.11 666	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.07 440

ITSA-stereo	0.16 565	0.11 586	0.14 437	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.30 607	0.49 705	0.17 496	0.18 445	0.22 564	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.09 568

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 342	0.05 39	0.14 437	0.16 233	0.21 737	0.09 175	0.17 497	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.09 568

test_sample6	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.08 267	0.17 536	0.19 595	0.26 530	0.18 391	0.18 529	0.28 596	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_sample5	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.17 496	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

test_sample1	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.17 497	0.20 395	0.15 295	0.14 427	0.22 509	0.18 507	0.16 545	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.08 517

11t1	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.15 395	0.19 375	0.15 295	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.16 545	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

DualNet	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.18 529	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

EKT-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.21 461	0.11 320	0.08 165	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

anonymousa	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.13 406	0.17 497	0.20 395	0.29 581	0.15 452	0.24 526	0.16 473	0.14 504	0.14 437	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.09 572	0.05 195	0.07 440

BUS	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 654	0.10 515	0.20 599	0.14 305	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

BSDual-CNN	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 654	0.10 515	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

hknet	0.15 534	0.11 586	0.14 437	0.22 654	0.11 576	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.26 544	0.17 496	0.23 514	0.22 564	0.18 587	0.17 530	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

psmg	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.10 515	0.15 481	0.17 497	0.29 592	0.20 445	0.17 496	0.21 491	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

CSP-Net	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.33 609	0.26 648	0.31 623	0.25 603	0.16 545	0.21 617	0.19 593	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 397	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.20 618	0.30 607	0.25 530	0.14 427	0.14 362	0.18 507	0.14 504	0.13 396	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.06 349

ADLNet2	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.16 463	0.32 631	0.39 658	0.17 496	0.20 471	0.20 536	0.19 606	0.21 617	0.23 641	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.07 440

PFNet+	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.05 4	0.12 139	0.18 342	0.21 461	0.16 482	0.19 461	0.14 424	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.11 627

OMP-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.21 418	0.21 461	0.13 396	0.14 362	0.11 345	0.12 434	0.11 232	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

OCTAStereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

FTStereo	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.07 41	0.15 395	0.22 445	0.18 391	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.10 600

DEmStereo	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.14 77	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.16 271	0.24 505	0.17 496	0.23 514	0.12 371	0.14 504	0.12 332	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

RAFT-RH_RVC	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.12 359	0.12 139	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.40 681	0.11 345	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.06 349

LMCR-Stereo	0.15 534	0.08 397	0.14 437	0.21 629	0.09 396	0.18 554	0.19 595	0.28 570	0.19 420	0.24 630	0.24 526	0.23 581	0.17 571	0.20 598	0.17 565	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.09 568

xxxx	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.24 649	0.18 548	0.32 631	0.20 445	0.14 427	0.28 596	0.22 564	0.14 504	0.15 461	0.29 698	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_xeample	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.22 626	0.20 618	0.29 592	0.21 461	0.16 482	0.29 611	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.28 689	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

GMStereo	0.13 460	0.15 655	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.16 463	0.20 395	0.25 530	0.17 496	0.17 416	0.11 345	0.11 399	0.16 490	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.25 516	0.24 505	0.17 496	0.28 596	0.23 581	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.11 625	0.06 475	0.09 550	0.12 669	0.08 503	0.07 440

DSFCA	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.21 612	0.19 595	0.28 570	0.31 597	0.23 617	0.25 553	0.22 564	0.16 545	0.20 598	0.20 603	0.10 590	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

TDLM	0.18 604	0.12 605	0.14 437	0.24 687	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.37 691	0.30 587	0.22 602	0.28 596	0.28 630	0.18 587	0.23 643	0.19 593	0.11 625	0.07 553	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.08 517

CVANet_RVC	0.18 604	0.11 586	0.14 437	0.21 629	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.34 660	0.34 620	0.22 602	0.31 623	0.28 630	0.18 587	0.24 655	0.18 578	0.12 651	0.08 590	0.12 653	0.12 669	0.09 569	0.08 517

LE_ROB	0.50 754	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.26 670	0.17 497	0.23 467	1.71 796	4.68 805	0.67 742	0.46 725	0.47 747	0.21 617	0.30 705	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

DepthFocus	0.08 106	0.04 2	0.15 474	0.13 20	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.05 4	0.09 226	0.06 28	0.07 157	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

MultiAttention	0.30 710	0.08 397	0.15 474	0.19 516	0.13 637	1.56 791	1.33 796	0.36 682	0.36 639	0.20 569	0.21 491	0.24 590	0.11 399	0.39 727	0.18 578	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.11 627	0.09 568

rvit_0105_3	0.16 565	0.10 558	0.15 474	0.20 588	0.12 611	0.15 481	0.26 709	0.25 516	0.30 587	0.15 452	0.17 416	0.21 546	0.14 504	0.18 553	0.14 487	0.14 691	0.11 666	0.12 653	0.14 687	0.07 427	0.07 440

UGAM-zero	0.10 293	0.05 39	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.20 395	0.15 295	0.11 320	0.15 379	0.07 157	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

rvit_stereo_0081_aga	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.19 420	0.10 277	0.18 445	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0080	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

test_sample4	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.18 391	0.17 496	0.26 567	0.18 507	0.15 524	0.17 530	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.08 517

test_sample3	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.09 396	0.20 599	0.17 497	0.27 545	0.18 391	0.17 496	0.22 509	0.19 519	0.15 524	0.17 530	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.08 517

MyStereo8	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.15 135	0.09 396	0.18 554	0.14 305	0.19 375	0.22 483	0.12 360	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.16 490	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.09 568

ffm	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

ff1	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

mmx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

whm_eth	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

xxx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

PCWNet_CMD	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

qqq	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.15 452	0.19 461	0.16 473	0.16 545	0.15 461	0.16 547	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

x	0.13 460	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.22 445	0.21 461	0.15 452	0.20 471	0.20 536	0.18 587	0.18 553	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

CRFU-Net	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.28 668	0.28 596	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.09 545	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.09 568

CIPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.16 333	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

IPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.20 395	0.15 295	0.13 396	0.18 445	0.07 157	0.07 199	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

IPLGR_C	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

MIPNet	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.21 418	0.25 530	0.12 360	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ACRE	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

SACVNet	0.19 616	0.12 605	0.15 474	0.17 323	0.13 637	0.22 626	0.18 548	0.31 625	0.31 597	0.24 630	0.31 623	0.30 649	0.23 641	0.23 643	0.17 565	0.11 625	0.08 590	0.10 600	0.10 613	0.12 647	0.14 690

AACVNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.18 554	0.15 395	0.24 493	0.25 530	0.27 655	0.27 585	0.28 630	0.18 587	0.19 579	0.17 565	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.10 605	0.09 568

GANet-ADL	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.10 515	0.19 578	0.15 395	0.30 607	0.21 461	0.13 396	0.18 445	0.19 519	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.08 517

PSM-softLoss	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

KMStereo	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

NRIStereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.07 440

RAFT_R40	0.11 342	0.07 244	0.15 474	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.18 445	0.15 452	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

ADLNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.16 233	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.33 645	0.27 557	0.23 617	0.27 585	0.24 590	0.16 545	0.18 553	0.21 617	0.10 590	0.06 475	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.09 568

222	0.16 565	0.07 244	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.25 658	0.18 548	0.30 607	0.21 461	0.18 529	0.29 611	0.17 491	0.16 545	0.16 490	0.44 755	0.10 590	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

SFCPSM	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.16 463	0.28 570	0.27 557	0.14 427	0.18 445	0.12 371	0.13 470	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

ac_64	0.16 565	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.24 493	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.06 349

ACVNet	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.13 20	0.12 611	0.14 456	0.20 618	0.22 445	0.34 620	0.17 496	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.21 617	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

CFNet-ft	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

CCAANet	0.15 534	0.06 127	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.13 223	0.31 625	0.25 530	0.16 482	0.32 633	0.18 507	0.18 587	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

DIP-Stereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.09 28	0.16 271	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.07 440
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.07 151	0.15 481	0.07 5	0.23 467	0.19 420	0.16 482	0.19 461	0.19 519	0.14 504	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

RASNet	0.15 534	0.07 244	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.30 607	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.21 546	0.19 606	0.20 598	0.20 603	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

MSMDNet	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

CFNet_RVC	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

HSM	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.16 512	0.14 305	0.28 570	0.25 530	0.20 569	0.24 526	0.37 693	0.17 571	0.20 598	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.06 349

PSMNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.15 474	0.27 715	0.15 680	0.25 658	0.36 753	0.43 723	0.37 646	0.27 655	0.33 640	0.32 671	0.23 641	0.21 617	0.27 680	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.11 645	0.10 605	0.09 568

MWDA-net	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.20 599	0.22 654	0.26 530	0.36 639	0.18 529	0.25 553	0.18 507	0.17 571	0.17 530	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

TestStereo_HL3	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.11 91	0.20 395	0.09 74	0.15 452	0.31 623	0.13 403	0.12 434	0.16 490	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 106	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

rvit_stereo_0081	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

DCVSM-stereo	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.15 481	0.09 28	0.20 395	0.24 505	0.20 569	0.24 526	0.26 613	0.15 524	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.08 524	0.10 605	0.12 649

rvit_stereo_0082	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

test_sample7	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.14 77	0.12 611	0.16 512	0.17 497	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.12 651	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.10 600

LL-Strereo2	0.11 342	0.10 558	0.16 518	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.09 28	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.09 276	0.07 199	0.16 490	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.11 631	0.07 440	0.06 336	0.05 219

NINENet	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.14 305	0.41 712	0.37 646	0.18 529	0.21 491	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.10 600	0.07 440	0.10 605	0.09 568

HHNet	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.14 661	0.07 41	0.13 223	0.20 395	0.18 391	0.15 452	0.25 553	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.09 568

SST-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.15 452	0.18 445	0.13 403	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.07 427	0.06 349

RAFT-345	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.17 323	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.16 271	0.10 105	0.11 320	0.34 651	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.04 50	0.05 219

CRE-IMP	0.11 342	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.14 427	0.14 362	0.14 424	0.13 470	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.08 517

GEStereo_RVC	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.22 654	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.32 631	0.49 705	0.20 569	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.21 617	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

CFNet_pseudo	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.07 440

GES	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.15 135	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.28 570	0.26 544	0.17 496	0.24 526	0.19 519	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.09 568

acv_ft	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.25 516	0.34 620	0.19 547	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

DMCA-RVC	0.17 588	0.10 558	0.16 518	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.24 505	0.21 586	0.27 585	0.25 603	0.27 673	0.18 553	0.21 617	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.10 613	0.10 605	0.08 517

ccs_rob	0.14 493	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

AdaStereo	0.15 534	0.11 586	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.21 612	0.11 91	0.33 645	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.21 546	0.13 470	0.19 579	0.15 526	0.13 670	0.05 284	0.10 600	0.07 440	0.09 569	0.07 440
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.
NVstereo2D	0.19 616	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.16 694	0.28 690	0.23 668	0.44 731	0.42 672	0.15 452	0.28 596	0.25 603	0.19 606	0.23 643	0.18 578	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.15 700	0.10 600

DeepPruner_ROB	0.16 565	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.15 395	0.32 631	0.21 461	0.19 547	0.21 491	0.22 564	0.19 606	0.21 617	0.16 547	0.13 670	0.09 627	0.09 550	0.10 613	0.11 627	0.11 627

iResNetv2_ROB	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.26 530	0.36 639	0.21 586	0.29 611	0.24 590	0.13 470	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.04 67	0.09 569	0.08 517

StereoDRNet-Refined	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.20 588	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.27 545	0.24 505	0.26 648	0.41 692	0.23 581	0.18 587	0.21 617	0.21 617	0.09 545	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.07 427	0.07 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 604	0.10 558	0.16 518	0.23 675	0.11 576	0.24 649	0.18 548	0.30 607	0.28 573	0.27 655	0.29 611	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.07 427	0.07 440

SGM_RVC	0.24 673	0.12 605	0.16 518	0.15 135	0.09 396	0.34 710	0.19 595	0.35 675	0.32 603	0.44 730	0.38 670	0.53 739	0.36 718	0.36 714	0.26 674	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.13 681	0.11 627	0.11 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 648	0.17 681	0.17 544	0.25 697	0.18 717	0.35 715	0.17 497	0.29 592	0.48 703	0.23 617	0.46 710	0.20 536	0.19 606	0.26 665	0.27 680	0.09 545	0.08 590	0.23 740	0.20 733	0.11 627	0.11 627

Selective-IGEV-i16pb	0.14 493	0.08 397	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.41 734	0.16 463	0.29 592	0.24 505	0.11 320	0.21 491	0.10 311	0.07 199	0.17 530	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.06 233	0.08 524	0.09 569	0.10 600

BStereo	0.08 106	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.09 28	0.15 226	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

Anonymus123	0.09 211	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.11 300	0.09 28	0.18 342	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

StereoAnything_RVC	0.07 8	0.16 668	0.17 544	0.11 1	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.08 15	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

PAM_32	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

PAM	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.09 396	0.10 241	0.16 463	0.15 226	0.16 333	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

rvit_0105_4	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.17 323	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.23 467	0.27 557	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.14 504	0.17 530	0.13 443	0.15 695	0.11 666	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.06 349

rvit_stereo_0083	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.26 544	0.11 320	0.14 362	0.13 403	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.06 349

CFNet_ucs	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.14 456	0.14 305	0.30 607	0.34 620	0.16 482	0.24 526	0.23 581	0.14 504	0.18 553	0.15 526	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

HBP-ISP	0.18 604	0.13 632	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.08 95	0.13 223	0.28 570	0.30 587	0.22 602	0.33 640	0.21 546	0.25 658	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.17 738	0.21 731	0.17 723	0.10 605	0.09 568

UDGNet	0.14 493	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.12 359	0.16 463	0.21 418	0.27 557	0.20 569	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.07 440

dd	0.15 534	0.17 681	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.18 548	0.22 445	0.26 544	0.23 617	0.20 471	0.21 546	0.10 356	0.21 617	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

IPLGR	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.24 505	0.12 360	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.04 63

Patchmatch Stereo++	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.13 223	0.19 375	0.13 234	0.16 482	0.21 491	0.13 403	0.14 504	0.11 232	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

PSM-adaLoss	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo_v2	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

HUI-Stereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

PFNet	0.12 429	0.06 127	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.26 530	0.20 445	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

DeepStereo_RVC	0.11 342	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.08 95	0.11 91	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.15 379	0.12 371	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.08 517

iGMRVC	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

IRAFT_RVC	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.14 305	0.25 516	0.23 493	0.14 427	0.15 379	0.15 452	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

iRAFT	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

test-1	0.10 293	0.07 244	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.11 300	0.24 680	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.10 311	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.05 219

RAFT-IKP	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

MMNet	0.17 588	0.10 558	0.17 544	0.20 588	0.11 576	0.27 680	0.20 618	0.26 530	0.42 672	0.22 602	0.30 617	0.22 564	0.20 620	0.18 553	0.20 603	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

hitnet-ft	0.18 604	0.10 558	0.17 544	0.14 77	0.09 396	0.27 680	0.20 618	0.25 516	0.26 544	0.24 630	0.32 633	0.32 671	0.23 641	0.24 655	0.21 617	0.12 651	0.07 553	0.10 600	0.08 524	0.12 647	0.11 627

DMCA	0.14 493	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.23 467	0.28 573	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.10 600

AF-Net	0.23 662	0.17 681	0.17 544	0.27 715	0.13 637	0.26 670	0.24 680	0.33 645	0.51 715	0.25 643	0.33 640	0.39 704	0.27 673	0.28 677	0.26 674	0.11 625	0.10 651	0.16 705	0.12 669	0.11 627	0.11 627

CFNet	0.15 534	0.11 586	0.17 544	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.10 45	0.29 592	0.26 544	0.19 547	0.24 526	0.24 590	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.10 613	0.08 503	0.07 440

SGM-ForestM	0.33 720	0.12 605	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.42 736	0.20 618	0.43 723	0.53 726	0.53 739	0.57 732	1.41 785	0.44 744	0.42 742	0.29 698	0.14 691	0.16 733	0.16 705	0.16 715	0.12 647	0.13 668

MLCV	0.13 460	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.06 45	0.16 512	0.17 497	0.19 375	0.22 483	0.19 547	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.15 461	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.08 9	0.22 445	0.19 420	0.17 496	0.23 514	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.06 349

MWSP-net	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.23 668	0.29 592	0.32 603	0.18 529	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.08 517

MEA-ACV	0.16 565	0.08 397	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.19 578	0.20 618	0.30 607	0.39 658	0.21 586	0.30 617	0.14 424	0.19 606	0.17 530	0.16 547	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.07 440

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 106	0.07 244	0.18 579	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 493	0.09 489	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.10 241	0.17 497	0.19 375	0.26 544	0.12 360	0.18 445	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.13 443	0.15 695	0.11 666	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.06 349

DispNO	0.15 534	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.11 300	0.21 636	0.23 467	0.29 581	0.18 529	0.23 514	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.16 547	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.06 349

SMFormer	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

tta	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.06 349

qqq1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

fff1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

mmm	0.14 493	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.16 482	0.23 514	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.07 440

ssnet_v2	0.17 588	0.10 558	0.18 579	0.17 323	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.34 660	0.25 530	0.23 617	0.23 514	0.27 620	0.19 606	0.22 635	0.21 617	0.11 625	0.10 651	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

DAS	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

SepStereo	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.26 665	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

ARAFT	0.12 429	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.20 395	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.14 424	0.12 434	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.04 63

delet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.30 607	0.38 652	0.17 496	0.27 585	0.19 519	0.19 606	0.19 579	0.21 617	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.11 645	0.06 336	0.07 440

psm_up	0.19 616	0.10 558	0.18 579	0.21 629	0.11 576	0.17 536	0.19 595	0.38 698	0.34 620	0.22 602	0.28 596	0.29 639	0.25 658	0.20 598	0.22 630	0.09 545	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.08 503	0.08 517

UNet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.28 690	0.19 595	0.33 645	0.30 587	0.21 586	0.25 553	0.23 581	0.19 606	0.20 598	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

StereoDRNet	0.19 616	0.11 586	0.18 579	0.22 654	0.11 576	0.22 626	0.22 654	0.37 691	0.34 620	0.24 630	0.28 596	0.30 649	0.19 606	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.11 631	0.09 572	0.09 569	0.07 440

iResNet	0.13 460	0.10 558	0.18 579	0.19 516	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.21 418	0.27 557	0.16 482	0.24 526	0.15 452	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

NCCL2	0.24 673	0.15 655	0.18 579	0.34 743	0.18 717	0.24 649	0.24 680	0.34 660	0.29 581	0.31 691	0.38 670	0.38 699	0.29 687	0.23 643	0.25 661	0.15 695	0.12 682	0.18 721	0.21 740	0.13 666	0.13 668

MDST_ROB	0.22 648	0.10 558	0.18 579	0.18 429	0.11 576	0.40 731	0.19 595	0.44 731	0.42 672	0.40 719	0.40 681	0.29 639	0.21 628	0.27 668	0.19 593	0.11 625	0.10 651	0.14 682	0.11 645	0.10 605	0.08 517

CBMV_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.16 512	0.12 139	0.27 545	0.29 581	0.27 655	0.31 623	0.27 620	0.24 650	0.24 655	0.16 547	0.15 695	0.18 740	0.22 737	0.20 733	0.10 605	0.12 649

NOSS_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.12 611	0.16 512	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.20 569	0.22 509	0.27 620	0.24 650	0.21 617	0.16 547	0.16 717	0.18 740	0.23 740	0.21 740	0.13 666	0.13 668

SGM-Forest	0.20 625	0.14 648	0.18 579	0.20 588	0.13 637	0.21 612	0.22 654	0.33 645	0.31 597	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.20 620	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.16 733	0.15 694	0.14 687	0.13 666	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 625	0.15 655	0.18 579	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.11 91	0.30 607	0.31 597	0.29 678	0.31 623	0.31 664	0.23 641	0.28 677	0.19 593	0.13 670	0.15 716	0.17 711	0.16 715	0.10 605	0.10 600
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 700	0.13 632	0.18 579	0.15 135	0.11 576	0.33 705	0.24 680	0.41 712	0.36 639	0.53 739	0.58 736	0.67 750	0.41 732	0.36 714	0.27 680	0.14 691	0.13 696	0.13 667	0.11 645	0.11 627	0.11 627
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
DStereoO	0.25 680	0.18 696	0.19 605	0.20 588	0.15 680	0.22 626	0.19 595	0.33 645	0.42 672	0.30 684	0.22 509	0.33 677	0.28 682	0.42 742	0.28 689	0.47 773	0.12 682	0.31 761	0.11 645	0.17 721	0.12 649

DFGA-Net	0.13 460	0.11 586	0.19 605	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.23 467	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.13 403	0.12 434	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

SDNR	0.20 625	0.09 489	0.19 605	0.16 233	0.12 611	0.79 770	0.13 223	0.26 530	0.33 609	0.19 547	0.25 553	0.19 519	0.12 434	0.19 579	0.15 526	0.16 717	0.18 740	0.14 682	0.11 645	0.08 503	0.12 649

ToySt	0.17 588	0.11 586	0.19 605	0.17 323	0.11 576	0.16 512	0.26 709	0.24 493	0.33 609	0.19 547	0.24 526	0.26 613	0.24 650	0.19 579	0.21 617	0.07 393	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.09 569	0.08 517

HGLStereo	0.17 588	0.09 489	0.19 605	0.17 323	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.31 625	0.33 609	0.22 602	0.33 640	0.24 590	0.18 587	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

PM Cens cmp D40	0.34 727	0.15 655	0.20 610	0.17 323	0.13 637	0.40 731	0.21 636	0.51 747	0.52 721	0.64 753	0.74 755	0.84 765	0.50 751	0.46 747	0.39 742	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.14 687	0.13 666	0.13 668

PStereo	0.20 625	0.22 718	0.20 610	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.19 595	0.28 570	0.38 652	0.20 569	0.14 362	0.28 630	0.32 705	0.24 655	0.32 716	0.18 727	0.13 696	0.16 705	0.11 645	0.13 666	0.12 649

TCMNet	0.19 616	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.18 717	0.21 612	0.24 680	0.28 570	0.36 639	0.23 617	0.26 567	0.25 603	0.20 620	0.20 598	0.23 641	0.13 670	0.11 666	0.11 631	0.12 669	0.13 666	0.12 649

YMNet	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 655	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 696	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

YMNet_1	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 655	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 696	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

ISRNet	0.18 604	0.08 397	0.20 610	0.19 516	0.13 637	0.15 481	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.21 586	0.26 567	0.27 620	0.18 587	0.17 530	0.20 603	0.20 743	0.08 590	0.14 682	0.14 687	0.14 686	0.17 725

fast-acv-ft	0.18 604	0.11 586	0.20 610	0.19 516	0.12 611	0.26 670	0.21 636	0.26 530	0.35 634	0.22 602	0.34 651	0.27 620	0.21 628	0.21 617	0.23 641	0.09 545	0.09 627	0.08 457	0.10 613	0.08 503	0.07 440

UDG	0.21 640	0.17 681	0.20 610	0.23 675	0.15 680	0.31 699	0.20 618	0.33 645	0.35 634	0.24 630	0.28 596	0.31 664	0.29 687	0.21 617	0.23 641	0.15 695	0.12 682	0.13 667	0.09 572	0.14 686	0.15 704

APVNet	0.23 662	0.12 605	0.20 610	0.18 429	0.14 661	0.32 701	0.31 741	0.40 707	0.33 609	0.27 655	0.40 681	0.30 649	0.29 687	0.27 668	0.25 661	0.11 625	0.12 682	0.11 631	0.14 687	0.12 647	0.13 668

GwcNet	0.20 625	0.14 648	0.20 610	0.18 429	0.12 611	0.25 658	0.20 618	0.36 682	0.45 690	0.20 569	0.33 640	0.33 677	0.21 628	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.10 600

XPNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.20 610	0.22 654	0.13 637	0.22 626	0.19 595	0.35 675	0.40 663	0.30 684	0.40 681	0.38 699	0.27 673	0.26 665	0.29 698	0.15 695	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.12 649

pmcnn	0.15 534	0.07 244	0.20 610	0.15 135	0.07 151	0.21 612	0.16 463	0.25 516	0.26 544	0.21 586	0.33 640	0.29 639	0.19 606	0.18 553	0.17 565	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

PatchMatch Cens Cmp	0.34 727	0.15 655	0.21 622	0.17 323	0.13 637	0.42 736	0.21 636	0.48 740	0.53 726	0.69 758	0.81 763	0.88 766	0.52 755	0.45 746	0.37 734	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.15 707	0.13 666	0.13 668

Select-FE	0.11 342	0.06 127	0.21 622	0.15 135	0.11 576	0.12 359	0.13 223	0.22 445	0.18 391	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.06 336	0.08 517

DualNet (step1)	0.17 588	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.15 695	0.06 475	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample9	0.18 604	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample8	0.20 625	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.32 631	0.21 461	0.28 668	0.22 509	0.36 690	0.26 666	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

dad	0.18 604	0.20 708	0.21 622	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.19 595	0.21 418	0.28 573	0.30 684	0.24 526	0.30 649	0.13 470	0.19 579	0.17 565	0.18 727	0.09 627	0.11 631	0.09 572	0.11 627	0.07 440

RAFT + AFF	0.13 460	0.08 397	0.21 622	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.23 668	0.27 545	0.21 461	0.12 360	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

stereogan	0.22 648	0.11 586	0.21 622	0.20 588	0.12 611	0.32 701	0.19 595	0.36 682	0.45 690	0.23 617	0.39 678	0.35 688	0.27 673	0.33 700	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.10 613	0.14 686	0.14 690

edge stereo	0.23 662	0.14 648	0.21 622	0.21 629	0.13 637	0.24 649	0.16 463	0.32 631	0.42 672	0.32 698	0.40 681	0.39 704	0.35 715	0.25 661	0.25 661	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.11 645	0.12 647	0.14 690

GANet	0.22 648	0.13 632	0.21 622	0.25 697	0.14 661	0.23 640	0.22 654	0.42 717	0.27 557	0.31 691	0.43 703	0.37 693	0.29 687	0.23 643	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.09 572	0.10 605	0.08 517

DRN-Test	0.20 625	0.11 586	0.21 622	0.22 654	0.10 515	0.22 626	0.22 654	0.40 707	0.38 652	0.24 630	0.33 640	0.26 613	0.22 635	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.08 517

xyz-stereo	0.14 493	0.07 244	0.22 633	0.15 135	0.05 4	0.22 626	0.15 395	0.17 310	0.31 597	0.15 452	0.28 596	0.26 613	0.17 571	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

DDVS	0.16 565	0.10 558	0.22 633	0.16 233	0.12 611	0.15 481	0.14 305	0.25 516	0.19 420	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.13 470	0.20 598	0.16 547	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.11 627	0.11 627

DDUNet	0.23 662	0.18 696	0.22 633	0.22 654	0.15 680	0.25 658	0.24 680	0.30 607	0.31 597	0.31 691	0.37 663	0.34 682	0.26 666	0.25 661	0.21 617	0.18 727	0.13 696	0.17 711	0.11 645	0.16 714	0.17 725

FAT-Stereo	0.21 640	0.13 632	0.22 633	0.21 629	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.35 675	0.40 663	0.28 668	0.37 663	0.33 677	0.33 709	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.11 666	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.14 690

RP	0.22 648	0.13 632	0.22 633	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.20 618	0.26 530	0.45 690	0.22 602	0.38 670	0.37 693	0.25 658	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.12 682	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.14 690

Nwc_Net	0.23 662	0.17 681	0.22 633	0.25 697	0.15 680	0.25 658	0.27 714	0.38 698	0.39 658	0.22 602	0.41 692	0.30 649	0.29 687	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.10 651	0.17 711	0.20 733	0.10 605	0.11 627

RYNet	0.23 662	0.12 605	0.22 633	0.19 516	0.17 706	0.47 740	0.26 709	0.39 704	0.49 705	0.24 630	0.29 611	0.34 682	0.24 650	0.20 598	0.31 711	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.14 686	0.15 704

DISCO	0.20 625	0.09 489	0.22 633	0.17 323	0.10 515	0.25 658	0.18 548	0.28 570	0.45 690	0.23 617	0.32 633	0.34 682	0.26 666	0.29 684	0.29 698	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 588	0.10 558	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.31 625	0.25 530	0.21 586	0.31 623	0.25 603	0.17 571	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.08 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 625	0.21 714	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.36 682	0.26 544	0.27 655	0.34 651	0.27 620	0.24 650	0.20 598	0.20 603	0.15 695	0.12 682	0.17 711	0.14 687	0.10 605	0.09 568

FBW_ROB	0.25 680	0.17 681	0.23 641	0.27 715	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.42 717	0.43 684	0.42 725	0.41 692	0.43 717	0.27 673	0.32 696	0.24 653	0.09 545	0.15 716	0.15 694	0.12 669	0.12 647	0.10 600

ETE_ROB	0.23 662	0.17 681	0.23 641	0.25 697	0.14 661	0.26 670	0.29 731	0.32 631	0.37 646	0.28 668	0.37 663	0.45 721	0.27 673	0.28 677	0.27 680	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.14 686	0.13 668

LALA_ROB	0.25 680	0.16 668	0.23 641	0.27 715	0.17 706	0.27 680	0.27 714	0.42 717	0.38 652	0.33 702	0.39 678	0.51 735	0.26 666	0.29 684	0.28 689	0.16 717	0.09 627	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.13 668

PWCDC_ROB	0.21 640	0.13 632	0.23 641	0.25 697	0.12 611	0.20 599	0.15 395	0.34 660	0.55 728	0.29 678	0.49 715	0.21 546	0.15 524	0.28 677	0.20 603	0.11 625	0.09 627	0.10 600	0.08 524	0.11 627	0.09 568

sCroCo_RVC	0.12 429	0.09 489	0.24 647	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.14 305	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.13 347	0.12 371	0.07 199	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.05 195	0.07 440

ccnet	0.30 710	0.28 743	0.24 647	0.20 588	0.28 755	0.41 734	0.22 654	0.46 737	0.33 609	0.37 713	0.46 710	0.37 693	0.30 698	0.40 734	0.43 752	0.23 756	0.14 707	0.21 731	0.17 723	0.23 741	0.19 737

WCMA_ROB	0.24 673	0.11 586	0.24 647	0.17 323	0.14 661	0.34 710	0.16 463	0.33 645	0.33 609	0.39 716	0.54 725	0.40 710	0.35 715	0.35 710	0.26 674	0.12 651	0.12 682	0.12 653	0.11 645	0.14 686	0.14 690

MSAF-DinoV2	0.23 662	0.11 586	0.25 650	0.17 323	0.10 515	0.28 690	0.17 497	0.38 698	0.56 730	0.21 586	0.27 585	0.47 729	0.28 682	0.36 714	0.40 745	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.12 647	0.11 627

rvit_105_1	0.19 616	0.12 605	0.25 650	0.21 629	0.16 694	0.22 626	0.28 720	0.32 631	0.42 672	0.20 569	0.21 491	0.22 564	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.12 651	0.12 682	0.13 667	0.15 707	0.08 503	0.07 440

rvit_stereo_0075_2	0.17 588	0.12 605	0.25 650	0.23 675	0.16 694	0.13 406	0.10 45	0.30 607	0.27 557	0.20 569	0.28 596	0.22 564	0.15 524	0.18 553	0.13 443	0.16 717	0.10 651	0.17 711	0.10 613	0.10 605	0.10 600

GMStereo_Zeroshot	0.16 565	0.13 632	0.25 650	0.20 588	0.10 515	0.17 536	0.13 223	0.30 607	0.25 530	0.23 617	0.32 633	0.25 603	0.11 399	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.11 631	0.06 332	0.12 647	0.08 517

sAnonymous2	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

S-Stereo	0.21 640	0.12 605	0.25 650	0.21 629	0.13 637	0.21 612	0.19 595	0.33 645	0.45 690	0.23 617	0.36 660	0.28 630	0.29 687	0.20 598	0.23 641	0.09 545	0.12 682	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.14 690

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 648	0.21 714	0.25 650	0.26 707	0.11 576	0.24 649	0.14 305	0.39 704	0.24 505	0.32 698	0.36 660	0.30 649	0.21 628	0.19 579	0.22 630	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.16 715	0.13 666	0.12 649

NaN_ROB	0.23 662	0.20 708	0.25 650	0.25 697	0.13 637	0.31 699	0.27 714	0.34 660	0.41 670	0.31 691	0.31 623	0.32 671	0.23 641	0.31 691	0.22 630	0.11 625	0.17 738	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.09 568

pcwnet_v2	0.19 616	0.11 586	0.26 659	0.18 429	0.14 661	0.18 554	0.15 395	0.37 691	0.46 699	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.19 606	0.21 617	0.20 603	0.13 670	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.11 627	0.13 668

MSMD_ROB	0.31 716	0.26 734	0.26 659	0.24 687	0.21 737	0.34 710	0.25 698	0.34 660	0.39 658	0.40 719	0.69 746	0.45 721	0.41 732	0.34 705	0.28 689	0.20 743	0.20 746	0.26 744	0.25 749	0.23 741	0.22 744

PM Graph cmp D40	0.32 719	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.32 701	0.21 636	0.43 723	0.58 735	0.56 745	0.73 752	0.71 759	0.47 747	0.40 734	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

PatchMatch Graph Cmp	0.33 720	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.33 705	0.21 636	0.44 731	0.63 747	0.57 748	0.84 765	0.69 753	0.46 746	0.39 727	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

GCST	0.37 730	0.42 762	0.27 661	1.03 788	0.39 762	0.18 554	0.08 9	0.21 418	0.18 391	0.28 668	0.25 553	0.15 452	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.64 784	0.43 777	0.75 780	0.65 782	0.64 777	0.46 774

CBFPSM	0.15 534	0.07 244	0.27 661	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.22 445	0.23 493	0.20 569	0.27 585	0.23 581	0.16 545	0.16 490	0.19 593	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.07 427	0.07 440

PWC_ROB	0.21 640	0.16 668	0.27 661	0.18 429	0.11 576	0.22 626	0.13 223	0.33 645	0.49 705	0.30 684	0.40 681	0.32 671	0.25 658	0.31 691	0.23 641	0.10 590	0.07 553	0.11 631	0.08 524	0.11 627	0.10 600

FC-DCNN v2	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.26 707	0.23 743	0.39 729	0.29 731	0.41 712	0.44 686	0.46 733	0.57 732	0.51 735	0.41 732	0.38 725	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.24 746

Anonymous_2	0.22 648	0.17 681	0.28 666	0.15 135	0.16 694	0.33 705	0.22 654	0.23 467	0.18 391	0.23 617	0.24 526	0.26 613	0.27 673	0.27 668	0.24 653	0.22 750	0.26 765	0.17 711	0.17 723	0.16 714	0.18 732

FINET	0.22 648	0.18 696	0.28 666	0.19 516	0.16 694	0.24 649	0.24 680	0.33 645	0.49 705	0.26 648	0.33 640	0.22 564	0.23 641	0.23 643	0.18 578	0.18 727	0.16 733	0.11 631	0.10 613	0.15 700	0.14 690

FCDSN-DC	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.30 735	0.24 747	0.39 729	0.28 720	0.43 723	0.42 672	0.44 730	0.53 721	0.51 735	0.42 736	0.37 720	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.25 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.18 604	0.13 632	0.28 666	0.20 588	0.11 576	0.16 512	0.21 636	0.29 592	0.23 493	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.18 587	0.20 598	0.20 603	0.12 651	0.11 666	0.11 631	0.14 687	0.09 569	0.08 517

MANE	0.47 751	0.28 743	0.28 666	0.27 715	0.24 747	0.50 741	0.32 749	0.57 760	0.62 744	0.74 767	1.20 783	1.21 778	0.64 769	0.54 761	0.39 742	0.22 750	0.20 746	0.27 748	0.31 761	0.26 755	0.25 750

FC-DCNN	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.26 707	0.23 743	0.38 726	0.29 731	0.40 707	0.44 686	0.46 733	0.56 728	0.51 735	0.41 732	0.38 725	0.31 711	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.24 746

CSAN	0.30 710	0.24 725	0.28 666	0.34 743	0.19 725	0.34 710	0.42 762	0.38 698	0.51 715	0.38 715	0.40 681	0.44 720	0.34 711	0.29 684	0.31 711	0.19 736	0.16 733	0.19 723	0.19 730	0.14 686	0.15 704

PDISCO_ROB	0.28 703	0.16 668	0.28 666	0.28 722	0.20 729	0.33 705	0.27 714	0.45 734	0.58 735	0.28 668	0.41 692	0.45 721	0.30 698	0.34 705	0.35 729	0.12 651	0.09 627	0.17 711	0.16 715	0.17 721	0.13 668

ACV-stereo	0.15 534	0.10 558	0.29 675	0.18 429	0.12 611	0.15 481	0.13 223	0.23 467	0.21 461	0.19 547	0.23 514	0.22 564	0.15 524	0.23 643	0.17 565	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

Syn2CoEx	0.22 648	0.16 668	0.29 675	0.29 731	0.15 680	0.26 670	0.21 636	0.34 660	0.32 603	0.29 678	0.36 660	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.25 661	0.16 717	0.12 682	0.14 682	0.11 645	0.09 569	0.08 517

RGC	0.25 680	0.20 708	0.29 675	0.28 722	0.16 694	0.22 626	0.23 668	0.33 645	0.44 686	0.27 655	0.40 681	0.38 699	0.28 682	0.37 720	0.23 641	0.11 625	0.13 696	0.17 711	0.17 723	0.15 700	0.16 714

DANet	0.21 640	0.16 668	0.29 675	0.25 697	0.13 637	0.23 640	0.19 595	0.28 570	0.27 557	0.28 668	0.32 633	0.35 688	0.32 705	0.31 691	0.24 653	0.11 625	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.11 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.31 716	0.34 755	0.29 675	0.35 748	0.16 694	0.33 705	0.42 762	0.48 740	0.52 721	0.35 706	0.35 655	0.34 682	0.32 705	0.40 734	0.33 724	0.27 760	0.20 746	0.29 758	0.15 707	0.19 730	0.18 732
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
SANet	0.25 680	0.14 648	0.29 675	0.21 629	0.11 576	0.29 694	0.25 698	0.40 707	0.65 753	0.36 709	0.40 681	0.42 715	0.27 673	0.27 668	0.25 661	0.12 651	0.09 627	0.10 600	0.09 572	0.13 666	0.12 649

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 489	0.30 681	0.15 135	0.11 576	0.23 640	0.20 618	0.27 545	0.40 663	0.26 648	0.43 703	0.25 603	0.15 524	0.21 617	0.20 603	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.10 605	0.09 568

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 710	0.24 725	0.30 681	0.36 750	0.16 694	0.36 720	0.31 741	0.34 660	0.43 684	0.41 723	0.46 710	0.38 699	0.30 698	0.35 710	0.29 698	0.19 736	0.20 746	0.26 744	0.29 758	0.18 725	0.19 737

RTSC	0.23 662	0.13 632	0.30 681	0.21 629	0.13 637	0.29 694	0.17 497	0.36 682	0.68 755	0.27 655	0.34 651	0.30 649	0.22 635	0.32 696	0.31 711	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.13 666	0.14 690

SQANet	0.24 673	0.24 725	0.31 684	0.31 737	0.19 725	0.27 680	0.13 223	0.30 607	0.33 609	0.25 643	0.37 663	0.31 664	0.22 635	0.27 668	0.23 641	0.15 695	0.10 651	0.21 731	0.16 715	0.22 735	0.16 714

NCC-stereo	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668

Abc-Net	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 692	0.15 655	0.31 684	0.24 687	0.18 717	0.23 640	0.15 395	0.39 704	0.72 760	0.32 698	0.42 700	0.36 690	0.29 687	0.33 700	0.30 705	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.13 681	0.16 714	0.20 740

TARStereo(FT)	0.37 730	0.26 734	0.32 688	0.42 758	0.20 729	0.78 768	1.22 793	0.43 723	0.42 672	0.33 702	0.53 721	0.48 732	0.38 722	0.33 700	0.32 716	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.15 707	0.23 741	0.12 649

2222	0.37 730	0.26 734	0.32 688	0.42 758	0.20 729	0.78 768	1.22 793	0.43 723	0.42 672	0.33 702	0.53 721	0.48 732	0.38 722	0.33 700	0.32 716	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.15 707	0.23 741	0.12 649

DStereoFS	0.27 700	0.22 718	0.32 688	0.23 675	0.15 680	0.23 640	0.21 636	0.52 749	0.49 705	0.28 668	0.45 707	0.34 682	0.36 718	0.53 759	0.29 698	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.13 681	0.17 721	0.17 725

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 211	0.10 558	0.32 688	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.07 11	0.12 651	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.05 219

FADNet-RVC-Resample	0.17 588	0.12 605	0.32 688	0.22 654	0.12 611	0.19 578	0.14 305	0.25 516	0.24 505	0.24 630	0.27 585	0.20 536	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.07 393	0.08 590	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.11 627

Wz-Net-MNSev	0.23 662	0.13 632	0.33 693	0.20 588	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.34 660	0.45 690	0.29 678	0.41 692	0.39 704	0.19 606	0.25 661	0.27 680	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.12 647	0.10 600

DPSNet	0.28 703	0.16 668	0.33 693	0.18 429	0.13 637	0.55 748	0.42 762	0.52 749	0.68 755	0.29 678	0.38 670	0.39 704	0.30 698	0.32 696	0.23 641	0.11 625	0.10 651	0.11 631	0.08 524	0.20 732	0.16 714

ELAS_RVC	0.42 739	0.29 750	0.33 693	0.28 722	0.24 747	0.56 749	0.38 757	0.50 743	0.61 741	0.74 767	0.76 757	0.67 750	0.56 759	0.55 762	0.42 751	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.27 757	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.22 648	0.24 725	0.34 696	0.26 707	0.17 706	0.27 680	0.16 463	0.45 734	0.42 672	0.27 655	0.24 526	0.30 649	0.16 545	0.27 668	0.18 578	0.12 651	0.09 627	0.12 653	0.11 645	0.16 714	0.08 517

Anonymous3	0.16 565	0.14 648	0.34 696	0.26 707	0.14 661	0.27 680	0.18 548	0.28 570	0.28 573	0.15 452	0.17 416	0.14 424	0.11 399	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.11 627

DGSMNet	0.25 680	0.19 702	0.34 696	0.21 629	0.24 747	0.24 649	0.21 636	0.36 682	0.42 672	0.25 643	0.32 633	0.38 699	0.21 628	0.29 684	0.24 653	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.16 715	0.23 741	0.23 745

SAMSARA	0.41 737	0.28 743	0.34 696	0.55 768	0.39 762	0.85 773	1.25 795	0.49 742	0.52 721	0.36 709	0.35 655	0.56 741	0.39 725	0.39 727	0.41 749	0.15 695	0.20 746	0.15 694	0.14 687	0.23 741	0.21 741

PA-Net	0.24 673	0.18 696	0.34 696	0.28 722	0.22 740	0.22 626	0.39 759	0.29 592	0.39 658	0.22 602	0.33 640	0.25 603	0.26 666	0.21 617	0.25 661	0.10 590	0.23 762	0.15 694	0.22 743	0.09 569	0.13 668
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	0.42 739	0.29 750	0.34 696	0.28 722	0.24 747	0.63 755	0.37 754	0.52 749	0.52 721	0.72 764	0.82 764	0.68 752	0.56 759	0.52 757	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.26 755	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 680	0.16 668	0.35 702	0.17 323	0.13 637	0.24 649	0.14 305	0.34 660	0.34 620	0.41 723	0.55 726	0.41 713	0.38 722	0.35 710	0.28 689	0.11 625	0.15 716	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.17 725

ADCP+	0.20 625	0.10 558	0.35 702	0.21 629	0.12 611	0.22 626	0.27 714	0.31 625	0.35 634	0.26 648	0.37 663	0.22 564	0.22 635	0.27 668	0.28 689	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

CC-Net-ROB	0.28 703	0.31 752	0.36 704	0.30 735	0.15 680	0.25 658	0.19 595	0.45 734	0.34 620	0.39 716	0.37 663	0.39 704	0.31 703	0.27 668	0.27 680	0.24 758	0.18 740	0.30 760	0.23 747	0.19 730	0.15 704

FADNet	0.21 640	0.23 722	0.37 705	0.18 429	0.17 706	0.25 658	0.13 223	0.32 631	0.32 603	0.23 617	0.25 553	0.27 620	0.21 628	0.19 579	0.16 547	0.13 670	0.15 716	0.12 653	0.15 707	0.17 721	0.18 732

G-Net	0.25 680	0.17 681	0.38 706	0.23 675	0.16 694	0.51 743	0.23 668	0.29 592	0.35 634	0.36 709	0.38 670	0.31 664	0.29 687	0.28 677	0.27 680	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.16 714	0.14 690

DStereoSA	0.26 692	0.19 702	0.39 707	0.27 715	0.17 706	0.23 640	0.21 636	0.50 743	0.60 739	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.34 711	0.40 734	0.29 698	0.12 651	0.11 666	0.16 705	0.14 687	0.15 700	0.12 649

w-ln-seven-2	0.20 625	0.14 648	0.39 707	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.21 636	0.29 592	0.38 652	0.25 643	0.38 670	0.28 630	0.23 641	0.21 617	0.25 661	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.09 568

AnyNet_C32	0.26 692	0.16 668	0.39 707	0.20 588	0.17 706	0.26 670	0.31 741	0.32 631	0.45 690	0.31 691	0.50 717	0.30 649	0.34 711	0.41 741	0.36 730	0.12 651	0.12 682	0.12 653	0.14 687	0.14 686	0.15 704

FADNet-RVC	0.21 640	0.20 708	0.40 710	0.21 629	0.16 694	0.21 612	0.15 395	0.27 545	0.27 557	0.26 648	0.32 633	0.26 613	0.21 628	0.22 635	0.19 593	0.12 651	0.13 696	0.12 653	0.14 687	0.13 666	0.18 732

PVD	0.40 736	0.21 714	0.40 710	0.32 740	0.23 743	0.30 697	0.45 766	0.53 753	0.97 778	0.55 742	0.80 762	0.54 740	0.60 767	0.53 759	0.40 745	0.19 736	0.14 707	0.17 711	0.14 687	0.24 749	0.32 761

z-ln-s-r	0.18 604	0.10 558	0.41 712	0.19 516	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.23 467	0.34 620	0.19 547	0.41 692	0.22 564	0.17 571	0.20 598	0.25 661	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

Wz-Net-LNSev	0.22 648	0.16 668	0.41 712	0.22 654	0.13 637	0.25 658	0.24 680	0.33 645	0.44 686	0.30 684	0.42 700	0.32 671	0.19 606	0.23 643	0.27 680	0.10 590	0.09 627	0.08 457	0.08 524	0.12 647	0.11 627

FADNet_RVC	0.17 588	0.14 648	0.41 712	0.20 588	0.11 576	0.13 406	0.13 223	0.27 545	0.22 483	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.08 590	0.12 653	0.09 572	0.11 627	0.10 600

PSMNet-RUCA	0.28 703	0.33 754	0.42 715	0.36 750	0.32 760	0.18 554	0.20 618	0.42 717	0.30 587	0.33 702	0.41 692	0.40 710	0.24 650	0.31 691	0.20 603	0.19 736	0.11 666	0.25 743	0.15 707	0.22 735	0.16 714

ADCMid	0.26 692	0.15 655	0.42 715	0.20 588	0.14 661	0.25 658	0.26 709	0.35 675	0.40 663	0.37 713	0.45 707	0.34 682	0.42 736	0.36 714	0.36 730	0.10 590	0.09 627	0.11 631	0.11 645	0.13 666	0.13 668

ADCRef	0.20 625	0.12 605	0.43 717	0.20 588	0.12 611	0.23 640	0.18 548	0.32 631	0.37 646	0.26 648	0.33 640	0.18 507	0.23 641	0.25 661	0.26 674	0.07 393	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.09 568

UHP(FT)	0.42 739	0.26 734	0.45 718	0.37 752	0.20 729	0.62 753	0.45 766	0.53 753	0.75 765	0.55 742	0.78 759	0.70 755	0.58 762	0.51 754	0.40 745	0.19 736	0.22 760	0.22 737	0.20 733	0.21 733	0.17 725

mmmmmm	0.42 739	0.26 734	0.45 718	0.37 752	0.20 729	0.62 753	0.45 766	0.53 753	0.75 765	0.55 742	0.78 759	0.70 755	0.58 762	0.51 754	0.40 745	0.19 736	0.22 760	0.22 737	0.20 733	0.21 733	0.17 725

DeepPrunerF	0.24 673	0.17 681	0.45 718	0.26 707	0.16 694	0.23 640	0.29 731	0.37 691	0.51 715	0.27 655	0.31 623	0.24 590	0.28 682	0.22 635	0.23 641	0.15 695	0.11 666	0.20 728	0.18 729	0.12 647	0.14 690

iinet-f	0.17 588	0.07 244	0.46 721	0.14 77	0.10 515	0.21 612	0.14 305	0.27 545	0.23 493	0.22 602	0.25 553	0.21 546	0.16 545	0.18 553	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.10 600

Wz-Net-SNSev	0.26 692	0.17 681	0.46 721	0.25 697	0.14 661	0.26 670	0.24 680	0.38 698	0.57 732	0.30 684	0.56 728	0.39 704	0.26 666	0.24 655	0.32 716	0.10 590	0.09 627	0.10 600	0.11 645	0.11 627	0.11 627

Consistency-Raft	0.44 744	0.40 760	0.46 721	0.37 752	0.43 766	0.42 736	0.41 760	0.57 760	0.55 728	0.32 698	0.73 752	0.32 671	0.50 751	0.42 742	0.49 763	0.39 767	0.36 774	0.45 767	0.52 778	0.42 767	0.30 759

z-mn7	0.25 680	0.15 655	0.47 724	0.19 516	0.13 637	0.28 690	0.25 698	0.35 675	0.64 749	0.27 655	0.57 732	0.29 639	0.24 650	0.32 696	0.27 680	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

NVStereoNet_ROB	0.47 751	0.37 757	0.47 724	0.42 758	0.29 758	0.35 715	0.35 752	0.50 743	0.61 741	0.73 765	0.94 770	0.70 755	0.68 771	0.48 750	0.62 772	0.22 750	0.33 773	0.34 763	0.34 766	0.30 759	0.31 760
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCS	0.30 710	0.19 702	0.48 726	0.21 629	0.18 717	0.29 694	0.24 680	0.42 717	0.64 749	0.40 719	0.50 717	0.40 710	0.37 720	0.40 734	0.43 752	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.14 687	0.16 714	0.16 714

ADCL	0.25 680	0.12 605	0.49 727	0.22 654	0.12 611	0.36 720	0.29 731	0.30 607	0.57 732	0.24 630	0.47 713	0.30 649	0.31 703	0.30 690	0.30 705	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.10 600

PASM	0.33 720	0.25 731	0.51 728	0.28 722	0.27 753	0.30 697	0.31 741	0.35 675	0.51 715	0.36 709	0.40 681	0.47 729	0.35 715	0.34 705	0.36 730	0.23 756	0.26 765	0.26 744	0.28 757	0.23 741	0.21 741

otaku	0.39 734	0.38 758	0.53 729	0.44 761	0.28 755	0.57 750	0.24 680	0.42 717	0.62 744	0.40 719	0.50 717	0.46 725	0.34 711	0.40 734	0.33 724	0.30 761	0.30 769	0.39 765	0.33 763	0.30 759	0.29 757

XQC	0.29 707	0.23 722	0.53 729	0.29 731	0.19 725	0.36 720	0.28 720	0.37 691	0.58 735	0.31 691	0.31 623	0.37 693	0.30 698	0.39 727	0.39 742	0.13 670	0.09 627	0.15 694	0.12 669	0.18 725	0.18 732

nnnnnnn	0.43 743	0.26 734	0.54 731	0.33 741	0.27 753	0.51 743	0.30 740	0.54 756	0.79 771	0.64 753	0.71 750	0.75 761	0.58 762	0.47 749	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.29 758	0.25 750

Ntro	0.41 737	0.40 760	0.54 731	0.46 765	0.30 759	0.64 756	0.24 680	0.47 738	0.68 755	0.42 725	0.49 715	0.47 729	0.42 736	0.40 734	0.32 716	0.32 762	0.28 767	0.37 764	0.31 761	0.33 764	0.29 757

zh-sn7	0.26 692	0.17 681	0.55 733	0.24 687	0.14 661	0.25 658	0.25 698	0.34 660	0.49 705	0.29 678	0.55 726	0.29 639	0.32 705	0.37 720	0.33 724	0.10 590	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.12 649

1111	0.45 747	0.24 725	0.56 734	0.33 741	0.20 729	0.88 775	0.37 754	0.52 749	0.84 772	0.64 753	0.69 746	0.70 755	0.70 774	0.79 773	0.38 738	0.17 723	0.15 716	0.19 723	0.19 730	0.22 735	0.17 725

ACVNet-4b	0.39 734	0.53 765	0.56 734	0.45 762	0.24 747	0.46 739	0.18 548	0.50 743	0.64 749	0.42 725	0.45 707	0.60 743	0.27 673	0.34 705	0.24 653	0.33 763	0.14 707	0.48 768	0.42 769	0.31 762	0.27 756

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 744	0.39 759	0.56 734	0.40 755	0.20 729	0.66 758	0.33 750	0.54 756	0.72 760	0.71 763	0.72 751	0.62 744	0.55 757	0.52 757	0.47 760	0.20 743	0.19 745	0.29 758	0.30 760	0.24 749	0.19 737

WAO-7	0.80 772	0.78 778	0.57 737	0.85 780	0.67 783	0.76 767	0.69 784	1.07 789	1.30 786	0.90 779	1.20 783	1.05 771	0.93 786	0.71 771	0.68 777	0.60 782	0.62 797	0.67 776	0.68 785	0.64 777	0.59 780

aanetorigin	0.22 648	0.17 681	0.57 737	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.19 595	0.20 395	0.33 609	0.49 736	0.48 714	0.30 649	0.28 682	0.21 617	0.24 653	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.10 605	0.09 568

SuperB	0.20 625	0.10 558	0.57 737	0.16 233	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.51 715	0.27 655	0.39 678	0.17 491	0.22 635	0.22 635	0.21 617	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.12 647	0.11 627

w-ln-seven	0.24 673	0.15 655	0.58 740	0.20 588	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.36 682	0.62 744	0.30 684	0.40 681	0.30 649	0.23 641	0.22 635	0.28 689	0.09 545	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.11 627	0.10 600

MFN_U_SF_RVC	0.33 720	0.22 718	0.58 740	0.31 737	0.15 680	0.36 720	0.17 497	0.54 756	0.46 699	0.47 735	0.56 728	0.58 742	0.39 725	0.36 714	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.18 721	0.21 740	0.16 714	0.16 714

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 762	0.18 696	0.59 742	0.28 722	0.22 740	1.31 789	0.25 698	0.61 767	1.61 794	0.69 758	3.69 799	1.08 773	0.82 779	0.39 727	0.32 716	0.18 727	0.15 716	0.20 728	0.20 733	0.18 725	0.24 746

TestStereooo	0.66 762	0.18 696	0.59 742	0.28 722	0.22 740	1.31 789	0.25 698	0.61 767	1.61 794	0.69 758	3.69 799	1.08 773	0.82 779	0.39 727	0.32 716	0.18 727	0.15 716	0.20 728	0.20 733	0.18 725	0.24 746

zh-mn7	0.26 692	0.15 655	0.59 742	0.19 516	0.14 661	0.24 649	0.22 654	0.35 675	0.63 747	0.35 706	0.67 742	0.31 664	0.25 658	0.31 691	0.26 674	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.11 627

MonStereo1	0.49 753	0.27 741	0.61 745	0.29 731	0.20 729	0.40 731	0.19 595	0.51 747	0.66 754	0.53 739	0.91 769	1.02 769	0.59 766	0.51 754	0.58 769	0.53 777	0.32 772	0.55 774	0.40 767	0.36 765	0.38 767

ACVNet_1	0.45 747	0.51 764	0.61 745	0.45 762	0.28 755	0.50 741	0.28 720	0.58 765	0.71 759	0.63 752	0.59 738	0.74 760	0.50 751	0.50 752	0.36 730	0.26 759	0.25 763	0.39 765	0.29 758	0.32 763	0.25 750

ADCPNet	0.26 692	0.17 681	0.62 747	0.21 629	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.33 645	0.37 646	0.31 691	0.41 692	0.36 690	0.29 687	0.29 684	0.34 728	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.12 669	0.14 686	0.13 668

LSM	0.34 727	0.21 714	0.62 747	0.27 715	0.62 780	0.35 715	0.26 709	0.43 723	0.49 705	0.45 732	0.60 740	0.42 715	0.37 720	0.35 710	0.26 674	0.13 670	0.21 756	0.14 682	0.16 715	0.18 725	0.34 763

WAO-6	0.82 773	0.81 779	0.63 749	0.87 782	0.63 781	0.79 770	0.60 777	0.98 784	1.52 793	0.91 782	0.97 772	1.08 773	1.04 790	0.72 772	0.70 780	0.72 786	0.49 784	0.91 788	0.71 786	0.70 783	0.59 780

light-stereo	0.44 744	0.27 741	0.64 750	0.61 770	0.50 769	0.34 710	0.23 668	0.47 738	0.52 721	0.57 748	0.59 738	0.78 762	0.33 709	0.49 751	0.30 705	0.33 763	0.25 763	0.27 748	0.33 763	0.47 768	0.41 770

anonymity	0.53 755	0.58 766	0.66 751	0.41 756	0.61 779	0.54 747	0.41 760	0.57 760	0.41 670	0.56 745	0.50 717	0.50 734	0.55 757	0.59 767	0.50 764	0.58 780	0.50 787	0.51 770	0.51 776	0.52 770	0.58 777

MFMNet_re	0.65 761	0.66 773	0.66 751	0.51 766	0.69 784	0.70 761	0.58 775	0.65 770	0.75 765	0.61 751	0.73 752	0.63 745	0.68 771	0.65 770	0.60 771	0.66 785	0.58 796	0.63 775	0.59 779	0.68 781	0.69 787

DispFullNet	0.27 700	0.22 718	0.66 751	0.28 722	0.17 706	0.27 680	0.17 497	0.34 660	0.57 732	0.27 655	0.37 663	0.43 717	0.24 650	0.39 727	0.25 661	0.12 651	0.06 475	0.19 723	0.11 645	0.23 741	0.16 714

SPS-STEREO	0.58 760	0.59 768	0.66 751	0.45 762	0.55 773	0.65 757	0.44 765	0.63 769	0.51 715	0.69 758	0.65 741	0.66 748	0.58 762	0.62 768	0.62 772	0.62 783	0.47 782	0.51 770	0.49 773	0.55 773	0.58 777
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	0.92 777	0.83 780	0.67 755	0.94 785	0.70 785	0.92 777	0.68 782	1.08 791	1.80 798	1.06 789	1.42 787	1.29 780	1.08 792	0.86 778	0.80 783	0.74 788	0.54 790	0.86 786	0.75 787	0.71 784	0.63 784

Venus	0.92 777	0.83 780	0.67 755	0.94 785	0.70 785	0.92 777	0.68 782	1.08 791	1.80 798	1.06 789	1.42 787	1.29 780	1.08 792	0.86 778	0.80 783	0.74 788	0.54 790	0.86 786	0.75 787	0.71 784	0.63 784

SGM+DAISY	0.57 759	0.58 766	0.67 755	0.41 756	0.55 773	0.68 760	0.51 771	0.57 760	0.46 699	0.67 756	0.70 748	0.69 753	0.57 761	0.64 769	0.58 769	0.59 781	0.49 784	0.50 769	0.50 775	0.52 770	0.59 780

BEATNet-Init1	0.54 756	0.28 743	0.68 758	0.31 737	0.21 737	0.85 773	0.31 741	0.57 760	0.69 758	0.89 778	1.00 773	2.17 792	0.66 770	0.58 766	0.44 755	0.19 736	0.18 740	0.23 740	0.22 743	0.22 735	0.21 741

IMH-64-1	0.66 762	0.62 770	0.69 759	0.72 773	0.51 770	0.60 751	0.51 771	0.92 778	0.84 772	0.75 771	1.02 774	0.81 763	0.78 777	0.80 774	0.50 764	0.43 769	0.46 778	0.72 777	0.48 771	0.55 773	0.40 768

IMH-64	0.66 762	0.62 770	0.69 759	0.72 773	0.51 770	0.60 751	0.51 771	0.92 778	0.84 772	0.75 771	1.02 774	0.81 763	0.78 777	0.80 774	0.50 764	0.43 769	0.46 778	0.72 777	0.48 771	0.55 773	0.40 768

Wz-Net-TNSev	0.29 707	0.20 708	0.69 759	0.19 516	0.15 680	0.38 726	0.27 714	0.36 682	0.56 730	0.35 706	0.42 700	0.45 721	0.39 725	0.33 700	0.31 711	0.13 670	0.13 696	0.10 600	0.12 669	0.15 700	0.15 704

IMH	0.72 767	0.65 772	0.70 762	0.77 775	0.54 772	0.71 762	0.56 774	0.99 786	1.08 780	0.82 774	1.09 777	0.89 767	0.88 783	0.88 782	0.53 768	0.44 772	0.50 787	0.75 780	0.51 776	0.58 776	0.42 772

ACVNet_2	0.67 766	0.68 774	0.70 762	0.64 771	0.41 764	0.75 766	0.50 770	0.98 784	1.38 789	0.90 779	1.09 777	1.04 770	0.74 775	0.55 762	0.48 761	0.43 769	0.40 776	0.53 772	0.45 770	0.48 769	0.36 765

RainbowNet	0.54 756	0.61 769	0.71 764	0.57 769	0.43 766	0.66 758	0.37 754	0.60 766	0.87 775	0.51 737	0.67 742	0.63 745	0.47 747	0.50 752	0.44 755	0.47 773	0.48 783	0.53 772	0.41 768	0.53 772	0.41 770

fsdfsdds	0.54 756	0.19 702	0.72 765	0.34 743	0.18 717	0.51 743	0.33 750	0.55 759	1.06 779	0.74 767	2.30 797	1.05 771	0.89 785	0.36 714	0.48 761	0.16 717	0.16 733	0.26 744	0.19 730	0.15 700	0.15 704

Selective-IGEV-i1pa	2.90 790	3.64 797	0.72 765	0.29 731	0.14 661	10.70 808	0.45 766	4.60 803	3.77 803	3.60 803	7.07 802	3.52 795	2.16 799	13.72 817	2.40 801	0.37 766	0.15 716	0.13 667	0.10 613	0.15 700	0.36 765

RSGM-EC	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 830	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 835	33.86 834	20.06 832	18.04 826	19.30 828	16.22 826

acva	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 830	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 835	33.86 834	20.06 832	18.04 826	19.30 828	16.22 826

TorneroNet-64	0.76 770	0.73 776	0.77 769	0.78 777	0.58 778	0.94 779	0.58 775	0.85 775	1.26 784	0.67 756	0.88 767	1.41 785	0.76 776	0.87 780	0.68 777	0.49 775	0.46 778	0.73 779	0.59 779	0.68 781	0.54 776

Dean	0.88 776	0.88 783	0.81 770	0.82 779	0.57 776	0.91 776	0.62 778	1.17 799	1.71 796	1.15 792	1.16 781	1.31 782	1.00 789	0.82 776	0.83 786	0.57 778	0.56 793	0.78 784	0.65 782	0.67 780	0.58 777

ktn	1.02 782	1.23 789	0.82 771	1.24 792	0.86 790	1.00 782	0.86 787	0.96 782	1.37 788	1.05 787	1.12 780	1.16 777	1.06 791	0.95 787	0.62 772	1.28 802	0.71 799	1.39 797	0.83 790	1.06 793	0.77 790

WZ-Net	0.29 707	0.17 681	0.82 771	0.23 675	0.16 694	0.35 715	0.29 731	0.40 707	0.59 738	0.24 630	0.57 732	0.37 693	0.25 658	0.34 705	0.37 734	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.14 686	0.16 714

TorneroNet	0.83 774	0.75 777	0.83 773	0.85 780	0.63 781	1.03 783	0.65 779	0.96 782	1.14 782	0.80 773	1.10 779	1.36 783	0.88 783	0.95 787	0.82 785	0.57 778	0.49 784	0.79 785	0.66 784	0.74 787	0.64 786

LVE	0.84 775	0.87 782	0.86 774	0.81 778	0.56 775	1.09 785	0.66 780	1.07 789	1.45 791	0.97 785	1.23 785	1.11 776	0.86 782	0.84 777	0.72 781	0.49 775	0.56 793	0.76 782	0.60 781	0.66 779	0.60 783

DPSimNet_ROB	1.14 784	1.25 790	0.87 775	1.15 791	0.90 791	1.15 786	1.18 792	1.20 800	1.26 784	1.45 796	1.05 776	1.44 788	1.13 794	0.92 786	1.70 793	1.47 803	0.52 789	1.22 795	1.04 796	0.92 790	1.03 794

KSHMR	1.10 783	1.19 788	0.90 776	1.26 793	1.00 792	0.99 780	0.96 790	1.13 797	1.35 787	1.16 793	1.28 786	1.40 784	0.97 788	1.03 790	0.93 787	1.03 800	1.08 801	1.20 794	1.03 795	1.03 792	0.98 793

PWCK	0.72 767	0.95 784	0.99 777	0.77 775	0.32 760	0.79 770	0.38 757	0.92 778	0.90 776	0.96 784	0.76 757	0.97 768	0.62 768	0.87 780	0.68 777	0.73 787	0.46 778	0.76 782	0.49 773	0.71 784	0.44 773

notaker	0.98 780	1.13 787	1.02 778	1.14 790	0.81 788	0.73 765	0.69 784	0.94 781	1.15 783	1.19 794	1.19 782	1.41 785	1.17 795	1.10 793	0.74 782	0.82 791	0.64 798	1.18 793	0.79 789	1.02 791	0.82 791

AANet	0.31 716	0.20 708	1.05 779	0.16 233	0.13 637	0.23 640	0.16 463	0.30 607	0.64 749	0.60 750	0.53 721	0.46 725	0.39 725	0.23 643	0.33 724	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.12 649

Selective-IGEV-i16pa	19.44 816	3.95 798	1.06 780	0.21 629	0.19 725	105.21 835	0.29 731	22.78 823	47.64 835	4.27 804	59.07 835	9.08 810	2.84 801	125.10 837	5.92 806	0.18 727	0.12 682	0.09 550	0.12 669	0.12 647	0.52 775

UHP(ZeroShot)	1.91 787	0.25 731	1.18 781	0.34 743	0.18 717	5.77 801	0.24 680	0.87 776	3.44 801	2.38 800	11.09 813	6.66 806	3.09 802	0.90 784	0.65 775	0.18 727	0.14 707	0.19 723	0.17 723	0.22 735	0.16 714

UHP	1.91 787	0.25 731	1.18 781	0.34 743	0.18 717	5.77 801	0.24 680	0.87 776	3.44 801	2.38 800	11.09 813	6.66 806	3.09 802	0.90 784	0.65 775	0.18 727	0.14 707	0.19 723	0.17 723	0.22 735	0.16 714

EDNetEfficient	0.30 710	0.24 725	1.18 781	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.20 618	0.21 418	0.61 741	0.74 767	0.56 728	0.30 649	0.40 730	0.23 643	0.32 716	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.10 600

JetBlue	0.73 769	0.46 763	1.21 784	0.52 767	0.47 768	2.16 792	0.67 781	0.78 772	0.72 760	0.70 762	0.79 761	1.21 778	0.84 781	1.06 791	1.04 790	0.40 768	0.28 767	0.33 762	0.33 763	0.30 759	0.34 763

HanzoNet	1.31 785	1.29 791	1.22 785	1.13 789	0.85 789	1.05 784	0.84 786	1.06 788	1.47 792	1.66 797	1.63 789	2.48 794	1.78 798	1.63 795	1.69 792	1.27 801	0.80 800	1.32 796	1.02 794	1.07 794	0.90 792

AnyNet_C01	0.37 730	0.26 734	1.41 786	0.22 654	0.17 706	0.51 743	0.28 720	0.36 682	0.40 663	0.39 716	0.75 756	0.46 725	0.39 725	0.46 747	0.50 764	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.14 687	0.14 686	0.16 714

UNDER WATER	0.99 781	1.00 786	1.47 787	1.00 787	0.71 787	1.18 787	0.86 787	0.81 774	1.09 781	1.02 786	0.90 768	1.53 789	1.26 796	1.06 791	1.02 789	0.79 790	0.54 790	1.02 790	0.88 791	0.83 789	0.75 788

UNDER WATER-64	0.97 779	0.96 785	1.48 788	0.88 783	0.57 776	1.24 788	0.90 789	0.78 772	0.96 777	1.05 787	0.85 766	1.56 790	1.26 796	0.97 789	0.99 788	0.88 792	0.57 795	1.04 792	0.88 791	0.81 788	0.75 788

MADNet++	1.97 789	1.75 793	1.66 789	1.83 794	1.69 795	2.38 793	1.45 797	2.36 802	2.11 800	2.58 802	2.37 798	2.25 793	2.21 800	2.28 796	2.36 799	1.87 804	1.67 803	1.53 798	1.34 797	1.87 796	1.78 797

USTest	6.16 799	2.65 796	2.79 790	6.48 802	7.21 801	14.33 810	21.38 810	6.98 811	9.55 809	5.35 808	6.12 801	5.71 799	7.69 807	6.31 807	6.75 807	1.97 805	3.38 809	1.63 799	2.14 806	2.49 797	2.35 798

JetRed	1.66 786	1.51 792	3.09 791	0.93 784	1.21 793	5.28 800	1.61 798	1.29 801	1.42 790	1.84 798	1.77 790	1.59 791	0.95 787	1.43 794	2.51 803	0.91 794	1.61 802	0.93 789	0.91 793	1.36 795	1.03 794

RTS	0.46 749	0.19 702	3.33 792	0.25 697	0.15 680	0.72 763	0.21 636	0.37 691	0.78 769	0.42 725	0.44 705	0.31 664	0.43 740	0.55 762	0.37 734	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 704

RTSA	0.46 749	0.19 702	3.33 792	0.25 697	0.15 680	0.72 763	0.21 636	0.37 691	0.78 769	0.42 725	0.44 705	0.31 664	0.43 740	0.55 762	0.37 734	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 704

tt	4.65 798	0.07 244	3.54 794	2.01 795	1.55 794	10.25 806	16.66 808	8.90 812	5.03 804	1.33 795	0.96 771	4.71 796	4.74 804	3.33 801	5.86 805	6.06 812	10.30 817	1.87 801	2.09 805	2.61 798	1.19 796

MADNet+	0.76 770	0.72 775	3.76 795	0.67 772	0.41 764	0.99 780	0.97 791	0.72 771	0.75 765	0.52 738	0.58 736	0.64 747	0.68 771	0.89 783	1.04 790	0.35 765	0.36 774	0.28 757	0.23 747	0.38 766	0.33 762

noway2	3.63 792	5.25 806	3.83 796	12.30 811	11.84 810	4.62 796	3.98 800	1.03 787	0.50 713	0.91 782	2.05 791	6.21 805	0.40 730	2.96 797	2.36 799	0.95 795	0.14 707	1.90 802	1.76 800	5.79 805	3.81 807

noway3	3.67 796	5.34 807	3.88 797	12.29 810	11.84 810	4.64 797	3.99 801	1.08 791	0.50 713	0.90 779	2.07 792	6.19 804	0.45 745	3.36 802	2.45 802	0.97 799	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.79 805	3.82 808

TCMNet-wrong-test	3.69 797	5.54 808	3.91 798	12.22 808	11.75 809	4.77 799	3.86 799	1.08 791	0.74 764	1.13 791	2.21 796	6.16 803	0.53 756	3.43 803	2.33 798	0.90 793	0.20 746	1.85 800	1.69 798	5.71 804	3.79 804

noway4	3.66 795	5.59 809	3.99 799	12.28 809	11.84 810	4.70 798	4.02 804	1.16 798	0.47 702	0.84 775	2.09 795	6.05 800	0.42 736	3.08 800	2.23 797	0.95 795	0.15 716	1.91 803	1.75 799	5.88 809	3.80 806

noway1	3.65 793	5.60 810	3.99 799	12.30 811	11.85 813	4.61 795	4.00 803	1.11 795	0.45 690	0.87 776	2.08 793	6.09 802	0.43 740	3.05 798	2.22 794	0.96 797	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.84 807	3.79 804

zzzz4	3.65 793	5.61 811	4.02 801	12.30 811	11.85 813	4.60 794	3.99 801	1.11 795	0.45 690	0.87 776	2.08 793	6.08 801	0.43 740	3.05 798	2.22 794	0.96 797	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.84 807	3.78 803

PML	8.57 806	9.39 817	6.24 802	5.34 799	6.36 800	13.21 809	20.99 809	5.35 805	6.68 805	17.75 819	26.46 830	7.58 808	6.08 806	7.89 808	5.76 804	5.33 811	1.83 804	5.95 817	1.93 804	8.75 814	2.53 799

xxxxx1	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

tt_ll	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

ff	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

iinet-test	10.41 807	8.00 813	7.40 806	10.23 803	10.93 805	17.97 815	25.06 816	11.30 816	13.29 811	9.69 813	9.78 807	9.38 814	11.23 813	10.97 813	12.61 812	6.59 814	8.30 812	5.49 812	6.54 807	6.58 810	6.91 810

IINet	10.41 807	8.00 813	7.40 806	10.23 803	10.93 805	17.97 815	25.06 816	11.30 816	13.29 811	9.69 813	9.77 806	9.38 814	11.23 813	10.97 813	12.61 812	6.59 814	8.30 812	5.49 812	6.54 807	6.58 810	6.91 810

Anonymous_1	10.87 812	7.82 812	7.41 808	10.29 805	10.08 802	18.64 817	26.11 818	11.02 815	13.45 815	9.43 812	10.10 810	9.73 816	11.31 815	10.69 812	12.47 811	6.42 813	8.38 814	5.70 814	10.22 813	11.41 815	6.65 809

DPSM_ROB	11.10 813	8.47 815	7.95 809	10.84 806	11.58 807	19.10 818	26.50 821	12.02 818	14.09 816	10.38 815	10.91 811	10.39 817	11.92 816	11.67 815	13.39 816	6.99 816	8.79 815	5.82 815	6.92 809	6.97 812	7.31 814

DPSM	11.10 813	8.47 815	7.95 809	10.84 806	11.58 807	19.10 818	26.50 821	12.02 818	14.09 816	10.38 815	10.91 811	10.39 817	11.92 816	11.67 815	13.39 816	6.99 816	8.79 815	5.82 815	6.92 809	6.97 812	7.31 814

LRCNet_RVC	10.76 811	13.97 820	7.97 811	19.07 817	2.04 796	0.35 715	0.31 741	5.29 804	0.48 703	13.02 817	17.65 816	8.69 809	5.73 805	4.78 804	2.22 794	23.53 832	2.69 808	27.60 835	25.75 834	17.60 827	16.54 828

DPSMNet_ROB	8.06 804	4.50 799	8.69 812	5.36 801	10.74 804	8.32 804	22.71 811	5.47 806	13.38 813	5.13 806	9.98 808	5.10 797	10.47 811	5.53 805	12.77 814	3.80 810	8.00 810	3.49 807	6.95 811	3.75 803	7.09 812

DGTPSM_ROB	8.06 804	4.50 799	8.69 812	5.34 799	10.73 803	8.32 804	22.71 811	5.47 806	13.38 813	5.13 806	9.98 808	5.10 797	10.47 811	5.53 805	12.77 814	3.79 809	8.00 810	3.49 807	6.95 811	3.74 802	7.09 812

RAFT-FEzeroshot	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 830	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

RAFT-FE	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 830	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

CasAABBNet	22.33 820	17.11 821	15.84 816	21.94 820	23.28 822	38.30 822	53.40 828	24.05 826	28.44 825	20.66 825	21.86 823	21.03 827	24.04 825	23.35 825	27.03 826	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.94 818	14.04 820	14.76 820

FlowAnything	22.34 823	17.13 824	15.98 817	22.00 823	23.23 821	38.39 829	53.32 826	24.19 828	28.48 826	21.00 831	21.93 825	20.83 822	23.97 823	23.44 829	26.83 823	14.04 818	17.80 827	11.63 818	14.08 823	14.00 818	14.65 816

Selective-RAFT-Error	22.39 825	17.14 825	16.01 818	22.00 823	23.34 826	38.37 827	53.36 827	24.24 830	28.53 827	20.80 828	21.94 826	20.94 823	24.02 824	23.48 830	27.33 830	14.07 822	17.70 825	11.70 819	13.93 817	14.05 821	14.83 823

Hybrid-DGEV	22.38 824	17.26 827	16.15 819	21.92 819	23.29 823	38.36 826	53.40 828	24.38 832	28.67 829	20.64 824	21.89 824	21.01 824	24.05 826	23.35 825	27.12 829	14.08 823	17.70 825	11.71 823	13.99 822	14.01 819	14.70 819

fast-reg	22.77 826	17.32 828	19.13 820	22.15 826	24.31 827	38.33 825	53.16 823	24.18 827	28.58 828	20.60 823	22.12 827	20.65 821	23.90 822	23.12 822	26.84 824	14.18 825	17.47 820	14.33 826	14.96 825	15.38 826	14.67 818

LSM0	22.80 827	17.22 826	19.17 821	22.12 825	28.90 829	38.38 828	53.27 824	24.21 829	28.36 822	20.84 829	21.11 818	21.63 829	24.25 829	23.42 828	26.98 825	14.08 823	17.39 819	11.72 824	13.98 821	14.22 825	14.66 817

HaxPig	15.73 815	18.55 829	19.19 822	16.92 816	15.89 817	7.80 803	7.57 805	13.37 820	10.80 810	15.40 818	14.87 815	15.95 819	14.81 818	15.67 818	15.97 820	18.96 827	16.72 818	19.47 831	18.10 828	19.45 830	19.06 829

DLNR_Zeroshot_test	10.48 809	2.27 794	19.78 823	120.28 833	13.29 816	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	52.68 835	0.04 63

DLNR-FE	10.51 810	2.29 795	19.85 824	120.28 833	13.21 815	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	53.18 836	0.04 63

zzzzzz3	32.40 829	13.78 818	19.88 825	39.27 830	40.27 832	57.81 830	73.58 833	33.27 834	42.65 831	31.40 833	32.97 831	30.93 833	36.54 834	37.48 834	43.96 834	20.77 828	26.80 831	16.44 827	20.72 829	13.41 816	16.16 824

zzz1	32.42 830	13.80 819	20.04 826	39.27 830	40.27 832	57.84 831	73.53 832	33.30 835	42.71 834	31.42 834	32.98 832	30.95 834	36.54 834	37.50 835	43.97 835	20.78 829	26.81 832	16.46 828	20.73 830	13.42 817	16.17 825

MEDIAN_ROB	20.38 819	24.05 830	23.36 827	21.18 818	21.62 820	10.51 807	8.17 806	17.68 821	15.46 820	20.04 822	19.65 817	20.30 820	20.16 819	21.17 819	21.03 821	23.81 833	21.77 828	24.98 834	23.75 833	25.01 833	23.94 832

zzzz2	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 834	36.98 836	42.68 832	31.82 835	33.40 833	31.44 835	36.00 832	34.74 832	40.15 832	21.20 830	26.75 829	17.85 829	21.11 831	21.10 831	22.26 830

noway5	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 834	36.98 836	42.68 832	31.82 835	33.40 833	31.44 835	36.00 832	34.74 832	40.15 832	21.20 830	26.75 829	17.85 829	21.11 831	21.10 831	22.26 830

AVERAGE_ROB	24.89 828	29.12 833	27.98 830	24.83 827	24.59 828	17.82 814	11.61 807	21.45 822	19.91 821	25.04 832	24.38 829	25.06 832	25.31 831	24.69 831	22.86 822	29.74 834	27.09 833	28.97 836	27.94 835	30.07 834	29.35 833

test_example2	97.69 833	92.93 834	45.57 831	96.02 832	109.84 834	88.44 834	93.70 836	25.54 833	94.63 836	130.46 838	126.87 836	58.93 837	75.48 836	87.99 836	77.94 836	150.16 837	221.11 836	76.29 837	98.21 836	108.42 837	95.33 834

coex-ft	3.24 791	0.35 756	57.83 832	0.18 429	0.13 637	0.27 680	0.23 668	0.28 570	0.72 760	1.89 799	0.70 748	0.43 717	0.47 747	0.29 684	0.43 752	0.09 545	0.09 627	0.12 653	0.09 572	0.14 686	0.14 690

EDNetEfficientorigin	7.92 803	0.32 753	152.98 833	0.20 588	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.23 467	0.60 739	0.73 765	0.67 742	0.41 713	0.51 754	0.24 655	0.41 749	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.12 647	0.11 627

RAFTStereoReplicaGSO							53.30 825	24.29 831	29.26 830	20.93 830	23.62 828	21.26 828	24.31 830	23.36 827	28.04 831	14.21 826	17.68 821	11.82 825	14.23 824	14.21 824

PatchMatch		0.16 668		0.19 516		0.32 701		0.43 723		0.56 745		0.66 748		0.42 742		0.15 695		0.15 694		0.12 647

GS-Stereo							0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

FSD					0.23 743	0.25 658	0.25 698	0.27 545	0.26 544	0.25 643	0.26 567	0.26 613	0.26 666	0.27 668	0.24 653	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751

ccccc		285.89 835		366.70 835	366.78 835	118.88 836		113.97 838		125.77 837		120.54 838		252.62 838		382.79 838	352.84 837	254.30 838	222.62 837	426.61 838

Low-res two-view benchmark