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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25_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

4.5_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

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

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

3.5w_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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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	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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark