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

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 46	0.11 98	0.13 168	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 153	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 46	0.12 153	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.04 68
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 244	0.05 4	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.09 89	0.05 2	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.12 153	0.09 30	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

ww	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

MGE	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.20 619	0.05 4	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 168	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.04 1	0.10 161	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.07 30	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 119	0.05 8	0.09 303	0.09 340	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt3	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 119	0.06 38	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.09 28	0.14 213	0.07 30	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 119	0.05 8	0.09 303	0.09 340	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.05 4	0.07 46	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.04 68

CR-Stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.06 19	0.12 153	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

F4.4	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.15 257	0.04 2	0.05 2	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 269	0.06 10	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.06 85	0.08 32	0.06 6	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

F8.5	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.19 547	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.13 168	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.15 257	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.07 208	0.08 32	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.04 68

FORCE_6	0.07 9	0.07 269	0.04 1	0.18 456	0.05 4	0.10 266	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

SCION-M(vits-remse)	0.08 127	0.06 144	0.13 422	0.24 721	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.08 512	0.06 512	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 570	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.28 609	0.42 715	0.05 2	0.33 680	0.14 459	0.17 610	0.20 636	0.20 642	0.08 512	0.06 512	0.17 753	0.16 757	0.07 460	0.08 551

LACA_dic	0.07 9	0.10 590	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.08 16	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

over-6	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.05 4	0.10 266	0.09 28	0.17 342	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.09 340	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

over v1	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.10 391	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

over-9	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.08 16	0.08 48	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.07 9	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

monster-pro	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.13 243	0.12 121	0.13 263	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 303	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.08 242	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 4	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

LACA3	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.08 16	0.09 89	0.08 190	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.08 32	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.07 208	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.13 440	0.13 243	0.12 121	0.10 126	0.11 350	0.11 332	0.11 377	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 4	0.10 266	0.10 49	0.14 213	0.09 89	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.07 9	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo	0.14 528	0.07 269	0.22 669	0.15 139	0.05 4	0.22 662	0.15 426	0.17 342	0.31 637	0.15 491	0.28 635	0.26 655	0.17 610	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 44	0.08 62	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.09 194	0.13 243	0.06 2	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.07 9	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 705	0.17 580	0.11 1	0.05 4	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.04 68

castereo++	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.14 491	0.11 98	0.11 87	0.15 331	0.07 119	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dual_stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.05 6	0.13 243	0.12 121	0.08 48	0.07 119	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

trnet	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 4	0.12 389	0.10 49	0.13 168	0.10 126	0.08 190	0.13 381	0.09 303	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.05 244

s12784h	0.10 323	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.16 548	0.18 587	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.11 332	0.11 377	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

HNOStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.15 426	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.07 30	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.15 426	0.10 51	0.08 48	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

CEFStereo	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.09 89	0.08 190	0.10 275	0.07 169	0.08 287	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.09 30	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.08 242	0.05 19	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

Cross2Single Stereo	0.09 239	0.10 590	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.06 19	0.14 328	0.10 51	0.24 543	0.12 393	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.11 664	0.03 1	0.05 80	0.04 78	0.09 606	0.04 68

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.08 16	0.10 126	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

ACC-I	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.02 1	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

ACC	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.02 1	0.14 328	0.11 87	0.14 299	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

tt5	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 119	0.06 38	0.08 242	0.09 340	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

tt7	0.07 9	0.08 426	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.13 168	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.07 208	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 9	0.08 426	0.06 10	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.08 287	0.08 32	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

tt9	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.08 287	0.09 78	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.08 287	0.09 78	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.13 168	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

F5.5	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.19 547	0.06 56	0.09 194	0.11 98	0.14 213	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.13 168	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

TT111	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.14 213	0.09 89	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 104	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

DNSM	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.05 19	0.19 617	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.14 728	0.12 685

Weightmod	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.15 426	0.14 213	0.12 214	0.11 350	0.11 332	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.03 1

LGCAT	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.11 1	0.06 56	0.07 46	0.13 243	0.07 9	0.08 48	0.09 250	0.07 104	0.07 169	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.10 628	0.09 666	0.04 1	0.05 254	0.04 57	0.09 602

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.05 6	0.12 153	0.12 121	0.09 89	0.05 2	0.07 104	0.07 169	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

DNS	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.06 19	0.12 153	0.12 121	0.09 89	0.08 190	0.08 186	0.08 242	0.05 19	0.17 568	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.03 1	0.14 728	0.10 635

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.05 6	0.12 153	0.08 16	0.09 89	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

CAR	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 56	0.07 46	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

DF	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

canet-new	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.13 168	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.03 1

bcnet-new	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.09 30	0.14 299	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

LWStereo	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

LMStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.11 87	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.03 1

ARStereo	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.12 121	0.14 299	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.19 547	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.13 263	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

FCBStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

PSGStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MUNStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.09 250	0.08 186	0.08 242	0.06 85	0.12 360	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

CHEStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

TOTStereo	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.14 213	0.12 214	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.13 168	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.14 328	0.13 168	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 127	0.06 144	0.16 554	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.14 328	0.13 168	0.16 369	0.05 2	0.10 275	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.06 48	0.11 332	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 127	0.07 269	0.18 615	0.16 244	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.13 168	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.06 19	0.14 328	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.10 275	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Foundation-i1	0.09 239	0.04 3	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.11 377	0.07 208	0.07 9	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.05 244

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

GeoVLM	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.07 15	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 56	0.09 194	0.10 49	0.15 257	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 32	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

DispViT+	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.05 6	0.11 98	0.18 375	0.16 369	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MonSter++	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

HiDET	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.15 257	0.07 30	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 104	0.10 342	0.09 340	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 56	0.06 19	0.08 9	0.12 121	0.07 30	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.09 28	0.14 213	0.12 214	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

AdaDepth	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

qwe	0.08 127	0.08 426	0.07 26	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.18 375	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

depthmonostereo	0.09 239	0.06 144	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.14 213	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.11 434	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.03 1

DVStereo	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.12 153	0.14 213	0.16 369	0.11 350	0.11 332	0.09 303	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.10 51	0.15 331	0.08 190	0.10 275	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.18 375	0.13 263	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.07 5	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.07 5	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

2w_stereo	0.08 127	0.08 426	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.10 49	0.20 429	0.15 331	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

monsterstereo	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.10 49	0.16 302	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.13 168	0.09 89	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

IGEV	0.08 127	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 56	0.09 194	0.12 153	0.14 213	0.10 126	0.06 48	0.09 232	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

xyz-stereo-finetune	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.14 81	0.06 56	0.10 266	0.19 635	0.18 375	0.19 456	0.12 393	0.14 397	0.15 488	0.11 434	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.05 244

111111	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.17 344	0.06 56	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 126	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.07 460	0.06 379

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.10 126	0.06 48	0.04 1	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

SGD-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.07 119	0.09 232	0.09 303	0.09 340	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.12 389	0.11 98	0.15 257	0.11 168	0.12 393	0.09 232	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.22 687	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.14 328	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.04 1	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

HUF	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.13 168	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.09 303	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

castereo	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.18 427	0.08 190	0.10 275	0.11 377	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.07 9	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

WCG-NET	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.14 328	0.13 168	0.14 299	0.07 119	0.09 232	0.07 169	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 239	0.10 590	0.32 725	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.07 15	0.12 691	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.05 244

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

AIO-Stereo	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.06 56	0.09 194	0.11 98	0.16 302	0.09 89	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.05 19	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

WCG-NET（raft）	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.15 257	0.12 214	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

CASnet	0.09 239	0.09 520	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.18 375	0.14 299	0.11 350	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.10 636	0.08 561	0.06 366	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.07 5	0.14 213	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.07 169	0.09 340	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

MC-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.10 266	0.14 328	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.12 354	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

RCA-Stereo	0.09 239	0.06 144	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.18 375	0.14 299	0.10 306	0.11 332	0.08 242	0.07 208	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

DCANet-4	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.18 375	0.20 481	0.13 432	0.17 455	0.09 303	0.14 542	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

ADStereo(finetuned)	0.10 323	0.06 144	0.13 422	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.20 481	0.13 432	0.18 484	0.10 342	0.12 471	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

TANstereo	0.09 239	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.15 257	0.19 456	0.11 350	0.15 417	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

DCANet	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.20 481	0.13 432	0.18 484	0.10 342	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

CREStereo	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 56	0.14 491	0.14 328	0.14 213	0.10 126	0.09 250	0.13 381	0.09 303	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.06 379
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 56	0.13 440	0.14 328	0.16 302	0.11 168	0.09 250	0.13 381	0.10 342	0.07 208	0.14 470	0.10 258	0.15 737	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.07 460	0.06 379

HITNet	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.06 56	0.12 389	0.10 49	0.18 375	0.18 427	0.13 432	0.17 455	0.15 488	0.11 434	0.15 496	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 366	0.05 244
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.13 494	0.08 426	0.17 580	0.18 456	0.06 56	0.16 548	0.17 534	0.19 409	0.22 521	0.19 588	0.25 592	0.17 529	0.13 508	0.15 496	0.14 523	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

L4000	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.11 328	0.18 587	0.16 302	0.10 126	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.08 287	0.07 9	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 139	0.07 176	0.05 6	0.15 426	0.08 16	0.13 263	0.07 119	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GFORCE	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.20 619	0.07 176	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.05 4	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.09 340	0.08 32	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

E$^{3}$Stereo	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

LLLLL	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

LLL	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

100	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.05 6	0.12 153	0.12 121	0.11 168	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

300	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.14 81	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.10 126	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

Last	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.07 46	0.13 243	0.14 213	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

DDDD	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.09 78	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 426	0.05 2	0.20 619	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

EE1	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.09 28	0.16 302	0.12 214	0.08 190	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.14 470	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.05 244

AnonStereo	0.09 239	0.08 426	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.11 98	0.20 429	0.14 299	0.09 250	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

NBS	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.13 243	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 232	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 143	0.05 64	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.04 68

rgla	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

416test1013	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 190	0.07 104	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 269	0.06 10	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

test410_97500	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

GEAR-Net	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GELT-Stereo	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.15 426	0.21 452	0.17 406	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.19 547	0.07 176	0.10 266	0.09 28	0.12 121	0.10 126	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.07 460	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 176	0.06 19	0.13 243	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 275	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Weightmod_eth	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.07 176	0.11 328	0.16 497	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.10 342	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.07 591	0.06 256	0.07 477	0.04 57	0.03 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 275	0.05 3	0.07 208	0.06 4	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

S0	0.12 462	0.08 426	0.09 155	0.20 619	0.07 176	0.18 590	0.22 697	0.15 257	0.15 331	0.11 350	0.10 275	0.13 438	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.09 580	0.10 693	0.14 721	0.14 729	0.05 215	0.04 68

SMOE	0.10 323	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.13 263	0.12 393	0.13 381	0.12 404	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.06 366	0.04 68

SME	0.12 462	0.09 520	0.11 308	0.17 344	0.07 176	0.20 635	0.13 243	0.21 452	0.17 406	0.12 393	0.13 381	0.10 342	0.12 471	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.06 366	0.06 379

depth_test_26	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.07 104	0.08 242	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.07 474

TestStereo_HLe17	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.11 350	0.14 397	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.06 379

TestStereo_HL3	0.11 373	0.06 144	0.16 554	0.13 24	0.07 176	0.12 389	0.11 98	0.20 429	0.09 89	0.15 491	0.31 663	0.13 438	0.12 471	0.16 527	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

GGDA	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.12 389	0.14 328	0.19 409	0.19 456	0.13 432	0.20 510	0.12 404	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

quiztm	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.14 213	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.03 1

PointNet	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 186	0.08 242	0.09 340	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

TS12	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.21 662	0.07 176	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.09 89	0.10 306	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.09 78	0.12 435	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

CR7Stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

RMAStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

ACMStereo	0.08 127	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.15 331	0.06 48	0.08 186	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

KABStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.09 194	0.11 98	0.17 342	0.15 331	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 127	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.13 168	0.11 168	0.08 190	0.11 332	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.13 243	0.14 213	0.14 299	0.08 190	0.13 381	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.03 1	0.04 68

PSi22	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.08 105	0.10 49	0.14 213	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.10 342	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

LiteMatch	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.16 584	0.10 161	0.14 523	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.06 379

Lsterematch	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.13 440	0.15 426	0.14 213	0.18 427	0.16 522	0.18 484	0.15 488	0.16 584	0.13 426	0.14 523	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.06 379

VMStereo-Base	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.10 49	0.16 302	0.13 263	0.10 306	0.16 435	0.10 342	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

gcap_with_dpt	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.12 153	0.14 213	0.14 299	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.07 9	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

WQFJA1++	0.08 127	0.04 3	0.11 308	0.14 81	0.07 176	0.11 328	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

LCMNet	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.10 51	0.12 214	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

252Zero-FE	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.13 440	0.11 98	0.13 168	0.14 299	0.07 119	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

water-stereo	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.15 257	0.13 263	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.10 391	0.07 9	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.04 68

asda	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.16 302	0.11 168	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

asd	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.08 105	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.11 168	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.11 168	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

3.75w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.07 46	0.09 28	0.16 302	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.06 1	0.14 213	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 127	0.09 520	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.11 98	0.20 429	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.19 635	0.17 342	0.12 214	0.15 491	0.15 417	0.17 529	0.13 508	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.06 379

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.04 3	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.05 2	0.11 332	0.07 169	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

LG-Stereo	0.08 127	0.08 426	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.17 534	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

MM-Stereo_test3	0.10 323	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.07 176	0.12 389	0.19 635	0.24 530	0.19 456	0.06 48	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 323	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.12 389	0.18 587	0.21 452	0.20 481	0.09 250	0.11 332	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

HART	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.16 497	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

AIO-test1	0.10 323	0.07 269	0.11 308	0.24 721	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.22 480	0.15 331	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.07 208	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.10 653	0.04 57	0.07 474

GIP-stereo	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.15 257	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.04 1	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

fffft	0.09 239	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.16 497	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.07 104	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.05 244
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 127	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.11 87	0.14 299	0.09 250	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

tt45	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.15 426	0.13 168	0.12 214	0.09 250	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

fffy	0.09 239	0.08 426	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.13 440	0.17 534	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.09 340	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.05 244

GCAP-BAT	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.17 406	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

Occ-G	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.12 354	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

RSM++	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.11 87	0.11 168	0.08 190	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.03 1

RSM	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

RAFT-Stereo-weight	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.19 409	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.13 243	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

test_for_model	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

MoCha-V2	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.20 619	0.07 176	0.10 266	0.14 328	0.12 121	0.08 48	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

IGEV++	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

MSKI-zero shot	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.15 257	0.14 299	0.09 250	0.09 232	0.09 303	0.06 85	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

MIM_Stereo	0.10 323	0.07 269	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.12 153	0.20 429	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.09 303	0.05 19	0.12 360	0.08 51	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

testlalala	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.13 243	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

GCAPDPT-zeroshot	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.17 406	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

Any-RAFT	0.10 323	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.07 176	0.13 440	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.10 391	0.13 426	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

RAFT-Test	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.13 263	0.09 250	0.10 275	0.11 377	0.09 340	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.18 375	0.15 331	0.10 306	0.11 332	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.05 64	0.03 1	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.05 244

LoS_RVC	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.08 105	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.09 232	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

LoS	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.14 491	0.11 98	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.09 232	0.12 404	0.09 340	0.15 496	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 127	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.11 87	0.09 89	0.08 190	0.09 232	0.11 377	0.07 208	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

EGLCR-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.11 87	0.16 369	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

knoymous	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.07 176	0.15 517	0.13 243	0.20 429	0.14 299	0.11 350	0.17 455	0.13 438	0.09 340	0.14 470	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

fff	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

GLC_STEREO	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.18 456	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.16 302	0.24 543	0.12 393	0.13 381	0.12 404	0.08 287	0.18 591	0.12 435	0.06 215	0.08 628	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

test-3	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.12 121	0.16 369	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

test_1	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.12 121	0.16 369	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

TransformOpticalFlow	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.19 409	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.11 377	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

AnonymousM	0.10 323	0.06 144	0.10 234	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.19 409	0.14 299	0.13 432	0.12 354	0.09 303	0.08 287	0.13 426	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.05 244

cross-raft	0.10 323	0.09 520	0.09 155	0.19 547	0.07 176	0.11 328	0.24 724	0.13 168	0.15 331	0.08 190	0.10 275	0.12 404	0.10 391	0.09 78	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

CREStereo++_RVC	0.08 127	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.14 213	0.14 299	0.10 306	0.14 397	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.04 68
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.11 98	0.24 530	0.20 481	0.12 393	0.15 417	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.13 477	0.07 419	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

XX-TBD	0.09 239	0.06 144	0.07 26	0.14 81	0.07 176	0.13 440	0.16 497	0.14 213	0.14 299	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.08 287	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

csc	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

cscssc	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

111	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.10 266	0.14 328	0.21 452	0.24 543	0.11 350	0.12 354	0.14 459	0.12 471	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.17 342	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.08 242	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

AFF-stereo	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.18 375	0.10 126	0.10 306	0.11 332	0.09 303	0.10 391	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

EAI-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.16 302	0.09 89	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.07 208	0.09 78	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

CFNet-RSSM	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.17 342	0.18 427	0.08 190	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.18 375	0.17 406	0.08 190	0.10 275	0.12 404	0.09 340	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.05 244

BEATNet_4x	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.07 176	0.15 517	0.07 5	0.23 502	0.19 456	0.16 522	0.19 500	0.19 557	0.14 542	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

iResNet_ROB	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.15 139	0.07 176	0.19 614	0.14 328	0.26 568	0.32 643	0.23 658	0.26 606	0.23 621	0.16 584	0.15 496	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.08 538	0.08 551

pmcnn	0.15 570	0.07 269	0.20 646	0.15 139	0.07 176	0.21 648	0.16 497	0.25 554	0.26 583	0.21 627	0.33 680	0.29 681	0.19 646	0.18 591	0.17 604	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.07 460	0.06 379

L400	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.13 168	0.09 89	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.10 275	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 294	0.04 3	0.13 243	0.09 30	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

anonymous	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.05 6	0.12 153	0.11 87	0.14 299	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.07 9	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

S	0.12 462	0.08 426	0.10 234	0.20 619	0.08 294	0.13 440	0.19 635	0.17 342	0.16 369	0.13 432	0.12 354	0.14 459	0.10 391	0.12 360	0.13 477	0.09 580	0.07 591	0.13 706	0.15 749	0.06 366	0.05 244

Anonymus	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.15 257	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.06 379

PhaseNet	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.20 429	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.09 303	0.10 391	0.13 426	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

ManiGeoR	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.12 389	0.12 153	0.24 530	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

HLF11	0.11 373	0.05 44	0.13 422	0.12 9	0.08 294	0.15 517	0.11 98	0.22 480	0.10 126	0.12 393	0.24 565	0.11 377	0.12 471	0.14 470	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.08 538	0.08 551

HLf10	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.12 389	0.12 153	0.24 530	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

HLf8	0.11 373	0.05 44	0.13 422	0.11 1	0.08 294	0.15 517	0.12 153	0.22 480	0.16 369	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.10 391	0.14 470	0.13 477	0.09 580	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.08 538	0.08 551

TestStereo_HL2	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.20 429	0.18 427	0.13 432	0.21 530	0.12 404	0.11 434	0.13 426	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

TestStereo-Hl	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.14 81	0.08 294	0.15 517	0.14 328	0.20 429	0.18 427	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.11 434	0.14 470	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

LiteMatch*	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.13 243	0.14 213	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

ATMStereo	0.08 127	0.10 590	0.07 26	0.20 619	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.12 121	0.14 299	0.08 190	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

KMOStereo	0.09 239	0.09 520	0.10 234	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.12 153	0.15 257	0.13 263	0.08 190	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

IGEV_i1	0.12 462	0.08 426	0.12 368	0.17 344	0.08 294	0.19 614	0.15 426	0.19 409	0.23 531	0.18 570	0.18 484	0.16 509	0.12 471	0.17 568	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

RT-Monster	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.10 49	0.17 342	0.19 456	0.14 463	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

Selective-IGEV-i1	0.13 494	0.07 269	0.12 368	0.20 619	0.08 294	0.18 590	0.16 497	0.23 502	0.30 627	0.17 537	0.17 455	0.17 529	0.10 391	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

Hybrid-DGEV-03	0.11 373	0.06 144	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.16 548	0.14 328	0.15 257	0.14 299	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.04 68

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

BStereo	0.08 127	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.08 105	0.09 28	0.15 257	0.16 369	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.07 477	0.04 57	0.05 244

Anonymus123	0.09 239	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.11 328	0.09 28	0.18 375	0.16 369	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.07 477	0.04 57	0.05 244

NLSM3	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.20 619	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.18 375	0.17 406	0.06 48	0.08 186	0.08 242	0.09 340	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.07 477	0.03 1	0.04 68

NLSM1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.21 452	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.07 169	0.10 391	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.05 215	0.05 244

GEAStereo	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

GSStereo	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.05 3	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

gasm-f	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

IGEV-FE	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.13 243	0.17 342	0.11 168	0.10 306	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

DA	0.09 239	0.07 269	0.07 26	0.19 547	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GGEV	0.09 239	0.07 269	0.07 26	0.19 547	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GASTEREO	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.14 213	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.04 1	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

MSCF	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.07 46	0.12 153	0.14 213	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

z-ln-s-r	0.18 640	0.10 590	0.41 752	0.19 547	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.23 502	0.34 662	0.19 588	0.41 735	0.22 603	0.17 610	0.20 636	0.25 702	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.06 379

S2M2_XL	0.08 127	0.06 144	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.09 194	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.06 379
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 494	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.08 294	0.14 491	0.17 534	0.25 554	0.19 456	0.20 610	0.19 500	0.20 575	0.14 542	0.18 591	0.16 586	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.09 602

G2L-Stereo_test	0.14 528	0.07 269	0.11 308	0.13 24	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.31 664	0.28 612	0.21 627	0.23 553	0.20 575	0.16 584	0.17 568	0.19 632	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

MM-Stereo_test2	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.18 587	0.15 257	0.14 299	0.07 119	0.10 275	0.07 169	0.06 85	0.12 360	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.04 68

SCV	0.08 127	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.04 68

999	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.15 257	0.12 214	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.16 527	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

mms	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

ours_stereo	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.12 360	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

tg	0.10 323	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.20 429	0.12 214	0.08 190	0.11 332	0.11 377	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

PAM_32	0.10 323	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.15 426	0.14 213	0.16 369	0.09 250	0.08 186	0.10 342	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

UGAM-zero	0.10 323	0.05 44	0.15 510	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.20 429	0.15 331	0.11 350	0.15 417	0.07 169	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

UGAM	0.13 494	0.10 590	0.09 155	0.22 687	0.08 294	0.13 440	0.20 659	0.18 375	0.24 543	0.22 643	0.16 435	0.13 438	0.13 508	0.19 617	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.13 706	0.11 686	0.07 460	0.05 244

ITSA-stereo	0.16 601	0.11 619	0.14 472	0.19 547	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.30 646	0.49 748	0.17 537	0.18 484	0.22 603	0.15 562	0.17 568	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.09 602

RAStereo	0.10 323	0.09 520	0.08 62	0.20 619	0.08 294	0.13 440	0.18 587	0.16 302	0.17 406	0.10 306	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.04 68

Pointernet	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.10 49	0.15 257	0.18 427	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.05 244

test_sample6	0.14 528	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.08 294	0.17 572	0.19 635	0.26 568	0.18 427	0.18 570	0.28 635	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.08 551

test_sample5	0.14 528	0.08 426	0.14 472	0.16 244	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.25 554	0.17 406	0.17 537	0.28 635	0.18 545	0.15 562	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

test_sample4	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.08 294	0.19 614	0.18 587	0.26 568	0.18 427	0.17 537	0.26 606	0.18 545	0.15 562	0.17 568	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.08 551

test_sample2	0.13 494	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.08 294	0.16 548	0.18 587	0.21 452	0.16 369	0.14 463	0.21 530	0.20 575	0.15 562	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.08 551

test_sample1	0.13 494	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.19 614	0.17 534	0.20 429	0.15 331	0.14 463	0.22 548	0.18 545	0.16 584	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.08 551

MGS-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.09 194	0.15 426	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.16 497	0.18 375	0.19 456	0.10 306	0.09 232	0.09 303	0.08 287	0.11 256	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.07 460	0.06 379

SMFormer	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

tta	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.06 379

qqq1	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

fff1	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

CoDeX	0.12 462	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.16 497	0.23 502	0.27 596	0.13 432	0.17 455	0.15 488	0.12 471	0.14 470	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

11t1	0.12 462	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.15 426	0.19 409	0.15 331	0.15 491	0.15 417	0.17 529	0.16 584	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.07 474

DualNet	0.14 528	0.08 426	0.14 472	0.16 244	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.25 554	0.17 406	0.18 570	0.28 635	0.18 545	0.15 562	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

1111x	0.16 601	0.09 520	0.13 422	0.18 456	0.08 294	0.18 590	0.25 742	0.32 670	0.25 569	0.17 537	0.24 565	0.27 662	0.15 562	0.14 470	0.24 694	0.07 419	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.07 474

IGEV_Zeroshot_test	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.13 243	0.17 342	0.11 168	0.10 306	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.11 98	0.12 121	0.11 168	0.10 306	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.07 419	0.06 512	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.05 244

HH	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.15 257	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

HanStereo	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.15 257	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

LL-Strereo2	0.11 373	0.10 590	0.16 554	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.09 28	0.17 342	0.14 299	0.14 463	0.11 332	0.09 303	0.07 208	0.16 527	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.11 669	0.07 477	0.06 366	0.05 244

CAS	0.08 127	0.04 3	0.07 26	0.17 344	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.09 89	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.04 68

riskmin	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.14 491	0.14 328	0.18 375	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.17 529	0.11 434	0.14 470	0.12 435	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.08 551

Selective-RAFT	0.11 373	0.11 619	0.12 368	0.21 662	0.08 294	0.16 548	0.13 243	0.21 452	0.23 531	0.10 306	0.10 275	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

ProNet	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.15 426	0.15 257	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

TestStereo1	0.13 494	0.08 426	0.08 62	0.20 619	0.08 294	0.18 590	0.29 775	0.23 502	0.17 406	0.17 537	0.20 510	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

qqq	0.13 494	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.15 491	0.19 500	0.16 509	0.16 584	0.15 496	0.16 586	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

x	0.13 494	0.08 426	0.15 510	0.14 81	0.08 294	0.19 614	0.14 328	0.22 480	0.21 497	0.15 491	0.20 510	0.20 575	0.18 627	0.18 591	0.18 617	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

raft_robust	0.13 494	0.10 590	0.07 26	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.24 724	0.29 631	0.34 662	0.20 610	0.20 510	0.15 488	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.04 68

RAFT_CTSACE	0.12 462	0.09 520	0.10 234	0.22 687	0.08 294	0.12 389	0.24 724	0.18 375	0.17 406	0.21 627	0.27 624	0.13 438	0.07 208	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.04 57	0.04 68

SA-5K	0.13 494	0.08 426	0.08 62	0.20 619	0.08 294	0.18 590	0.29 775	0.23 502	0.17 406	0.17 537	0.20 510	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

Sa-1000	0.12 462	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.22 697	0.22 480	0.19 456	0.15 491	0.20 510	0.17 529	0.11 434	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.09 609	0.05 215	0.05 244

SA	0.13 494	0.09 520	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.12 389	0.24 724	0.23 502	0.19 456	0.17 537	0.27 624	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.05 215	0.05 244

iRaft-Stereo_5w	0.12 462	0.09 520	0.12 368	0.20 619	0.08 294	0.09 194	0.12 153	0.22 480	0.22 521	0.19 588	0.14 397	0.11 377	0.09 340	0.20 636	0.16 586	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.06 379

CIPLG	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.17 342	0.16 369	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.17 568	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

IPLG	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.20 429	0.15 331	0.13 432	0.18 484	0.07 169	0.07 208	0.14 470	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

IPLGR_C	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.15 331	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

IPLGR	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.21 452	0.24 543	0.12 393	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.04 68

GMOStereo	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 764	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

error version	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 764	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

test-v	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 764	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

ACRE	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.17 342	0.14 299	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

test_3	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.21 662	0.08 294	0.13 440	0.25 742	0.14 213	0.21 497	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.10 391	0.08 32	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.04 57	0.04 68

Patchmatch Stereo++	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474
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
STrans-v2	0.10 323	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.11 350	0.15 417	0.12 404	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

OMP-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.08 294	0.09 194	0.12 153	0.21 452	0.21 497	0.13 432	0.14 397	0.11 377	0.12 471	0.11 256	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.12 153	0.22 480	0.18 427	0.14 463	0.17 455	0.12 404	0.13 508	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

NRIStereo	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.17 342	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.13 438	0.13 508	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.07 474

PSM-adaLoss	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

ROB_FTStereo_v2	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

ROB_FTStereo	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

HUI-Stereo	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

THIR-Stereo	0.12 462	0.07 269	0.11 308	0.15 139	0.08 294	0.14 491	0.16 497	0.18 375	0.25 569	0.17 537	0.24 565	0.13 438	0.13 508	0.12 360	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

PFNet	0.12 462	0.06 144	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.09 194	0.15 426	0.26 568	0.20 481	0.16 522	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.13 426	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

DeepStereo_RVC	0.11 373	0.08 426	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.08 105	0.11 98	0.17 342	0.12 214	0.13 432	0.15 417	0.12 404	0.12 471	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.08 551

iGMRVC	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

IRAFT_RVC	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.07 46	0.14 328	0.25 554	0.23 531	0.14 463	0.15 417	0.15 488	0.12 471	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.06 379

RAFT-345	0.11 373	0.07 269	0.16 554	0.17 344	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.16 302	0.10 126	0.11 350	0.34 691	0.09 303	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.04 57	0.05 244

iRAFT	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

test-2	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 764	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

RAFT	0.13 494	0.09 520	0.11 308	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.23 712	0.21 452	0.20 481	0.21 627	0.21 530	0.18 545	0.13 508	0.17 568	0.10 258	0.06 215	0.07 591	0.10 636	0.09 609	0.06 366	0.05 244

test-1	0.10 323	0.07 269	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.11 328	0.24 724	0.15 257	0.18 427	0.09 250	0.07 104	0.10 342	0.08 287	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.05 244

RAFT-IKP	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

rafts_anoy	0.11 373	0.06 144	0.10 234	0.17 344	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.18 375	0.14 299	0.13 432	0.13 381	0.12 404	0.11 434	0.11 256	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.09 585	0.11 686	0.07 460	0.06 379

TestStereo	0.14 528	0.15 692	0.11 308	0.23 708	0.08 294	0.15 517	0.21 677	0.20 429	0.23 531	0.14 463	0.25 592	0.16 509	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.05 244

raftrobust	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.09 194	0.10 49	0.18 375	0.16 369	0.10 306	0.09 232	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

RALCasStereoNet	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.17 342	0.11 168	0.12 393	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.07 474

222	0.16 601	0.07 269	0.15 510	0.14 81	0.08 294	0.25 695	0.18 587	0.30 646	0.21 497	0.18 570	0.29 650	0.17 529	0.16 584	0.16 527	0.44 798	0.10 628	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.08 551

xxxx	0.15 570	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.24 685	0.18 587	0.32 670	0.20 481	0.14 463	0.28 635	0.22 603	0.14 542	0.15 496	0.29 741	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.08 551

test_xeample	0.15 570	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.22 662	0.20 659	0.29 631	0.21 497	0.16 522	0.29 650	0.19 557	0.17 610	0.16 527	0.28 732	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

FENet	0.13 494	0.08 426	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.16 497	0.23 502	0.23 531	0.17 537	0.24 565	0.16 509	0.13 508	0.14 470	0.15 564	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.08 551

cf-r	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.14 491	0.19 635	0.21 452	0.25 569	0.17 537	0.26 606	0.22 603	0.17 610	0.14 470	0.15 564	0.10 628	0.05 317	0.06 256	0.08 561	0.06 366	0.06 379

GANet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.08 294	0.14 491	0.18 587	0.23 502	0.21 497	0.17 537	0.25 592	0.24 630	0.16 584	0.16 527	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

PSMNet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.25 554	0.24 543	0.17 537	0.28 635	0.23 621	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.11 664	0.06 512	0.09 585	0.12 710	0.08 538	0.07 474

GwcNet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.20 659	0.22 480	0.28 612	0.18 570	0.28 635	0.23 621	0.17 610	0.15 496	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.07 393	0.09 609	0.07 460	0.07 474

R-Stereo Train	0.10 323	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.24 530	0.11 168	0.12 393	0.19 500	0.11 377	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 323	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.24 530	0.11 168	0.12 393	0.19 500	0.11 377	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 570	0.07 269	0.15 510	0.16 244	0.08 294	0.19 614	0.14 328	0.30 646	0.21 497	0.17 537	0.25 592	0.21 585	0.19 646	0.20 636	0.20 642	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.08 561	0.06 366	0.06 379

HSM-Net_RVC	0.14 528	0.08 426	0.12 368	0.15 139	0.08 294	0.16 548	0.15 426	0.27 584	0.29 621	0.20 610	0.21 530	0.29 681	0.14 542	0.18 591	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 570	0.11 619	0.17 580	0.17 344	0.08 294	0.19 614	0.10 49	0.29 631	0.26 583	0.19 588	0.24 565	0.24 630	0.18 627	0.18 591	0.15 564	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.10 653	0.08 538	0.07 474

iResNetv2_ROB	0.15 570	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.08 294	0.16 548	0.13 243	0.26 568	0.36 681	0.21 627	0.29 650	0.24 630	0.13 508	0.14 470	0.14 523	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.04 78	0.09 606	0.08 551

iResNet	0.13 494	0.10 590	0.18 615	0.19 547	0.08 294	0.14 491	0.18 587	0.21 452	0.27 596	0.16 522	0.24 565	0.15 488	0.13 508	0.14 470	0.15 564	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

LE_ROB	0.50 792	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.26 707	0.17 534	0.23 502	1.71 844	4.68 852	0.67 785	0.46 768	0.47 790	0.21 656	0.30 748	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

GIO	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.13 263	0.09 250	0.10 275	0.09 303	0.06 85	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

noway7	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.20 619	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.28 609	0.17 406	0.11 350	0.12 354	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 239	0.08 426	0.08 62	0.21 662	0.09 425	0.08 105	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.11 332	0.05 3	0.06 85	0.14 470	0.11 353	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

SE	0.10 323	0.10 590	0.08 62	0.19 547	0.09 425	0.11 328	0.11 98	0.16 302	0.11 168	0.10 306	0.17 455	0.09 303	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.04 68

DN	0.10 323	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.17 342	0.16 369	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.11 664	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.09 602

DepthFocus	0.08 127	0.04 3	0.15 510	0.13 24	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.05 4	0.09 250	0.06 38	0.07 169	0.04 1	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.04 68

Hybrid-DGEV-2	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.18 456	0.09 425	0.09 194	0.13 243	0.29 631	0.30 627	0.11 350	0.12 354	0.10 342	0.13 508	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

DStereoRT	0.17 624	0.07 269	0.12 368	0.19 547	0.09 425	0.13 440	0.12 153	0.28 609	0.23 531	0.12 393	0.20 510	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.14 523	0.06 215	0.05 317	1.02 835	0.09 609	0.05 215	0.04 68

WQFJA1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.20 619	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.18 375	0.18 427	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

WQFJX1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.22 687	0.09 425	0.12 389	0.17 534	0.18 375	0.18 427	0.10 306	0.10 275	0.07 169	0.10 391	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

WQFJX	0.10 323	0.07 269	0.09 155	0.21 662	0.09 425	0.12 389	0.16 497	0.19 409	0.18 427	0.12 393	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.10 258	0.07 419	0.07 591	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

NLMM	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.20 619	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.18 375	0.18 427	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

FE-Mocha	0.09 239	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.19 409	0.16 369	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

FlowAnything_test	0.11 373	0.08 426	0.14 472	0.15 139	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.20 429	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.12 404	0.12 471	0.13 426	0.11 353	0.09 580	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

G2L-Stereo	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.12 153	0.27 584	0.22 521	0.17 537	0.27 624	0.21 585	0.13 508	0.18 591	0.18 617	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.07 474

FLISNet	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.09 425	0.09 194	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.20 610	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.16 527	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

CoSv	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.09 425	0.09 194	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.20 610	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.16 527	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

AIO-test2	0.10 323	0.08 426	0.10 234	0.23 708	0.09 425	0.11 328	0.11 98	0.23 502	0.24 543	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.09 609	0.05 215	0.05 244

IGEV-RUCA	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.14 81	0.09 425	0.10 266	0.12 153	0.10 51	0.12 214	0.06 48	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

PAM	0.10 323	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.09 425	0.10 266	0.16 497	0.15 257	0.16 369	0.12 393	0.09 232	0.10 342	0.07 208	0.13 426	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

rvit_0105_5	0.14 528	0.10 590	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.23 712	0.24 530	0.27 596	0.14 463	0.15 417	0.18 545	0.13 508	0.17 568	0.14 523	0.14 733	0.11 708	0.10 636	0.11 686	0.08 538	0.07 474

rvit_stereo_0083	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.15 257	0.26 583	0.11 350	0.14 397	0.13 438	0.10 391	0.12 360	0.13 477	0.10 628	0.08 628	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.06 379

rvit_stereo_0081	0.11 373	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.24 543	0.11 350	0.13 381	0.14 459	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

model_zeroshot	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.20 429	0.14 299	0.11 350	0.10 275	0.12 404	0.07 208	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

rvit_stereo_0082	0.11 373	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.24 543	0.11 350	0.13 381	0.14 459	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

test_sample3	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.14 81	0.09 425	0.20 635	0.17 534	0.27 584	0.18 427	0.17 537	0.22 548	0.19 557	0.15 562	0.17 568	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.09 606	0.08 551

H2IRNET	0.10 323	0.09 520	0.10 234	0.18 456	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.14 213	0.21 497	0.10 306	0.10 275	0.10 342	0.11 434	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.06 366	0.05 244

MyStereo8	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.15 139	0.09 425	0.18 590	0.14 328	0.19 409	0.22 521	0.12 393	0.18 484	0.11 377	0.10 391	0.16 527	0.18 617	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.09 602

MyStereo07	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

MyStereo06	0.10 323	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.18 587	0.19 409	0.12 214	0.13 432	0.08 186	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

MyStereo05	0.13 494	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.18 587	0.28 609	0.35 676	0.17 537	0.14 397	0.15 488	0.11 434	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

MyStereo04	0.13 494	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.29 631	0.38 695	0.17 537	0.14 397	0.16 509	0.11 434	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

AE-Stereo	0.10 323	0.08 426	0.11 308	0.19 547	0.09 425	0.10 266	0.15 426	0.14 213	0.20 481	0.09 250	0.15 417	0.12 404	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

xx1	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.16 302	0.18 427	0.09 250	0.09 232	0.16 509	0.16 584	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

1test111	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.15 496	0.16 586	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

cc1	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.16 302	0.18 427	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

mmm	0.14 528	0.08 426	0.18 615	0.17 344	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.21 452	0.16 369	0.16 522	0.23 553	0.21 585	0.16 584	0.16 527	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.07 474

ff7	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

ffff	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

ffm	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.15 257	0.19 456	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.06 379

ff1	0.13 494	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.15 257	0.19 456	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.06 379

mmx	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.26 583	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.08 561	0.08 538	0.08 551

11t	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

tt1	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.15 257	0.19 456	0.09 250	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

xxx	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.26 583	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.08 561	0.08 538	0.08 551

plain	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.19 547	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.13 263	0.13 432	0.15 417	0.09 303	0.12 471	0.13 426	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.06 379

MaDis-Stereo	0.09 239	0.09 520	0.08 62	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.11 98	0.16 302	0.16 369	0.09 250	0.11 332	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.04 68

PCWNet_CMD	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.14 328	0.29 631	0.36 681	0.14 463	0.20 510	0.21 585	0.13 508	0.17 568	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

anonymousdsp2	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.23 531	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.14 470	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

anonymousdsp	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

CBFPSM	0.15 570	0.07 269	0.27 698	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.22 480	0.23 531	0.20 610	0.27 624	0.23 621	0.16 584	0.16 527	0.19 632	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.07 477	0.07 460	0.07 474

gwcnet-sp	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

scenet	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

CASS	0.14 528	0.12 638	0.12 368	0.23 708	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.19 409	0.20 481	0.17 537	0.18 484	0.15 488	0.15 562	0.15 496	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.09 606	0.07 474
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 494	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.13 440	0.17 534	0.20 429	0.29 621	0.15 491	0.24 565	0.16 509	0.14 542	0.14 470	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.09 609	0.05 215	0.07 474

ssnet	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

CroCo-Stereo Lap2	0.09 239	0.09 520	0.08 62	0.22 687	0.09 425	0.09 194	0.18 587	0.16 302	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.06 366	0.05 244

ccc-4	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

DisPM	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.09 425	0.06 19	0.13 243	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.19 500	0.12 404	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.11 663

IER	0.14 528	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.16 497	0.26 568	0.27 596	0.18 570	0.26 606	0.17 529	0.20 660	0.17 568	0.14 523	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

CRFU-Net	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.20 635	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.28 711	0.28 635	0.29 681	0.18 627	0.19 617	0.18 617	0.09 580	0.09 666	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.09 602

RAFT+CT+SA	0.13 494	0.11 619	0.09 155	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.28 764	0.22 480	0.22 521	0.15 491	0.26 606	0.10 342	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

test_4	0.11 373	0.10 590	0.08 62	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.21 677	0.15 257	0.18 427	0.12 393	0.18 484	0.12 404	0.09 340	0.08 32	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

IGEV-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.25 554	0.33 649	0.26 690	0.31 663	0.25 643	0.16 584	0.21 656	0.19 632	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.08 551

iRaft-Stereo_20w	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.19 409	0.11 168	0.11 350	0.08 186	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

dd	0.15 570	0.17 719	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.18 587	0.22 480	0.26 583	0.23 658	0.20 510	0.21 585	0.10 391	0.21 656	0.17 604	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

MIPNet	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.12 389	0.14 328	0.21 452	0.25 569	0.12 393	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.13 426	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

AASNet	0.16 601	0.08 426	0.13 422	0.19 547	0.09 425	0.19 614	0.15 426	0.38 741	0.37 689	0.20 610	0.24 565	0.20 575	0.17 610	0.17 568	0.21 656	0.10 628	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.09 602

GwcNet-ADL	0.13 494	0.08 426	0.14 472	0.20 619	0.09 425	0.12 389	0.20 659	0.30 646	0.25 569	0.14 463	0.14 397	0.18 545	0.14 542	0.13 426	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.06 379

PSMNet-ADL	0.15 570	0.12 638	0.13 422	0.22 687	0.09 425	0.13 440	0.20 659	0.26 568	0.23 531	0.18 570	0.20 510	0.23 621	0.17 610	0.18 591	0.18 617	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.11 686	0.08 538	0.07 474

ADLNet2	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.20 635	0.16 497	0.32 670	0.39 701	0.17 537	0.20 510	0.20 575	0.19 646	0.21 656	0.23 681	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.07 474

CrosDoStereo	0.12 462	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

PFNet+	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.05 6	0.12 153	0.18 375	0.21 497	0.16 522	0.19 500	0.14 459	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.11 663

LCNet	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.14 727

AAGNet	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.13 243	0.19 409	0.13 263	0.16 522	0.21 530	0.13 438	0.14 542	0.11 256	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.05 244

NF-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.12 685

OCTAStereo	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

PSM-softLoss	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.24 530	0.17 406	0.15 491	0.19 500	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.12 685

KMStereo	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.24 530	0.17 406	0.15 491	0.19 500	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.12 685

PSM-AAD	0.11 373	0.07 269	0.10 234	0.20 619	0.09 425	0.10 266	0.14 328	0.21 452	0.13 263	0.12 393	0.14 397	0.18 545	0.11 434	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.14 727

FTStereo	0.12 462	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.07 46	0.15 426	0.22 480	0.18 427	0.12 393	0.24 565	0.11 377	0.13 508	0.13 426	0.14 523	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.06 366	0.10 635

KYRaft	0.12 462	0.07 269	0.10 234	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.15 426	0.23 502	0.12 214	0.13 432	0.16 435	0.20 575	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.06 366	0.15 741

DeepStereo_LL	0.12 462	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

SST-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.16 554	0.18 456	0.09 425	0.06 19	0.12 153	0.18 375	0.10 126	0.15 491	0.18 484	0.13 438	0.12 471	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.07 460	0.06 379

RAFT_R40	0.11 373	0.07 269	0.15 510	0.18 456	0.09 425	0.06 19	0.13 243	0.17 342	0.15 331	0.14 463	0.18 484	0.15 488	0.12 471	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.05 244

DRaft	0.12 462	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.21 452	0.30 627	0.18 570	0.27 624	0.10 342	0.16 584	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

GrayStereo	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.19 547	0.09 425	0.09 194	0.16 497	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.17 455	0.17 529	0.11 434	0.12 360	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.10 635

RE-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

Pruner-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.09 425	0.06 19	0.12 153	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.19 500	0.13 438	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.08 551

TVStereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

RAFT-RH_RVC	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.12 389	0.12 153	0.17 342	0.12 214	0.13 432	0.40 724	0.11 377	0.10 391	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.06 379

CRE-IMP	0.11 373	0.09 520	0.16 554	0.19 547	0.09 425	0.10 266	0.12 153	0.18 375	0.10 126	0.14 463	0.14 397	0.14 459	0.13 508	0.12 360	0.12 435	0.07 419	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.08 551

CroCo-Stereo	0.09 239	0.08 426	0.08 62	0.22 687	0.09 425	0.09 194	0.18 587	0.16 302	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.07 15	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.10 234	0.18 456	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.24 530	0.16 369	0.11 350	0.15 417	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.09 602

Prome-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.18 456	0.09 425	0.12 389	0.14 328	0.23 502	0.13 263	0.13 432	0.16 435	0.13 438	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.10 635

LMCR-Stereo	0.15 570	0.08 426	0.14 472	0.21 662	0.09 425	0.18 590	0.19 635	0.28 609	0.19 456	0.24 671	0.24 565	0.23 621	0.17 610	0.20 636	0.17 604	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.10 643	0.09 602

ICVP	0.16 601	0.09 520	0.12 368	0.22 687	0.09 425	0.18 590	0.21 677	0.26 568	0.24 543	0.18 570	0.30 657	0.27 662	0.18 627	0.18 591	0.15 564	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.08 551
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.17 534	0.18 375	0.12 214	0.09 250	0.11 332	0.10 342	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

CFNet_pseudo	0.14 528	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.27 584	0.34 662	0.15 491	0.21 530	0.22 603	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.07 460	0.07 474

RALAANet	0.11 373	0.08 426	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.10 49	0.20 429	0.16 369	0.14 463	0.13 381	0.16 509	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.04 68

XX-Stereo	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.17 344	0.09 425	0.15 517	0.12 153	0.21 452	0.10 126	0.10 306	0.14 397	0.07 169	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.04 68

test_xeample3	0.09 239	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.14 299	0.10 306	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

ARAFT	0.12 462	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.20 429	0.13 263	0.12 393	0.13 381	0.14 459	0.12 471	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.10 636	0.09 609	0.06 366	0.04 68

GMStereo	0.13 494	0.15 692	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.16 497	0.20 429	0.25 569	0.17 537	0.17 455	0.11 377	0.11 434	0.16 527	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 494	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.15 517	0.16 497	0.28 609	0.27 596	0.14 463	0.18 484	0.12 404	0.13 508	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.06 379

hitnet-ft	0.18 640	0.10 590	0.17 580	0.14 81	0.09 425	0.27 717	0.20 659	0.25 554	0.26 583	0.24 671	0.32 673	0.32 713	0.23 683	0.24 694	0.21 656	0.12 691	0.07 591	0.10 636	0.08 561	0.12 688	0.11 663

CFNet-ft	0.14 528	0.07 269	0.15 510	0.12 9	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.22 480	0.24 543	0.17 537	0.26 606	0.24 630	0.14 542	0.16 527	0.15 564	0.11 664	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.09 606	0.08 551

CCAANet	0.15 570	0.06 144	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.17 572	0.13 243	0.31 664	0.25 569	0.16 522	0.32 673	0.18 545	0.18 627	0.17 568	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

DMCA	0.14 528	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.23 502	0.28 612	0.14 463	0.20 510	0.17 529	0.18 627	0.15 496	0.17 604	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.10 635

DIP-Stereo	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.09 28	0.16 302	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.16 527	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.07 474
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 662	0.10 590	0.57 777	0.16 244	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.25 554	0.51 758	0.27 698	0.39 721	0.17 529	0.22 677	0.22 674	0.21 656	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.12 688	0.11 663

MSMDNet	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.14 328	0.29 631	0.36 681	0.14 463	0.20 510	0.21 585	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

CFNet_RVC	0.14 528	0.07 269	0.15 510	0.12 9	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.22 480	0.24 543	0.17 537	0.26 606	0.24 630	0.14 542	0.16 527	0.15 564	0.11 664	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.09 606	0.08 551

ccs_rob	0.14 528	0.09 520	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.27 584	0.34 662	0.15 491	0.21 530	0.22 603	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.07 474

AANet_RVC	0.16 601	0.10 590	0.11 308	0.18 456	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.27 584	0.32 643	0.22 643	0.35 695	0.21 585	0.22 677	0.22 674	0.17 604	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379

AdaStereo	0.15 570	0.11 619	0.16 554	0.19 547	0.09 425	0.21 648	0.11 98	0.33 687	0.28 612	0.21 627	0.23 553	0.21 585	0.13 508	0.19 617	0.15 564	0.13 711	0.05 317	0.10 636	0.07 477	0.09 606	0.07 474
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.
HSM	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.16 548	0.14 328	0.28 609	0.25 569	0.20 610	0.24 565	0.37 735	0.17 610	0.20 636	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.06 379

SGM_RVC	0.24 710	0.12 638	0.16 554	0.15 139	0.09 425	0.34 748	0.19 635	0.35 718	0.32 643	0.44 774	0.38 712	0.53 782	0.36 761	0.36 755	0.26 717	0.13 711	0.13 738	0.13 706	0.13 723	0.11 666	0.11 663
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G4	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.24 721	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.21 452	0.13 263	0.12 393	0.14 397	0.10 342	0.11 434	0.13 426	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.05 215	0.05 244

MWDA-net	0.15 570	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.10 545	0.20 635	0.22 697	0.26 568	0.36 681	0.18 570	0.25 592	0.18 545	0.17 610	0.17 568	0.15 564	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.07 474

MWSP-net	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.17 344	0.10 545	0.17 572	0.23 712	0.29 631	0.32 643	0.18 570	0.20 510	0.17 529	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.08 551

zzzzzzz1	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.21 662	0.10 545	0.13 440	0.18 587	0.22 480	0.20 481	0.13 432	0.12 354	0.08 242	0.08 287	0.13 426	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

monster_256*512	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.21 662	0.10 545	0.13 440	0.17 534	0.27 584	0.19 456	0.12 393	0.12 354	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

PStereo	0.20 662	0.22 756	0.20 646	0.18 456	0.10 545	0.13 440	0.19 635	0.28 609	0.38 695	0.20 610	0.14 397	0.28 672	0.32 748	0.24 694	0.32 759	0.18 770	0.13 738	0.16 745	0.11 686	0.13 708	0.12 685

RT-IGEV	0.13 494	0.06 144	0.14 472	0.15 139	0.10 545	0.15 517	0.18 587	0.25 554	0.28 612	0.16 522	0.17 455	0.18 545	0.11 434	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.07 460	0.08 551

NLMM1	0.11 373	0.09 520	0.07 26	0.22 687	0.10 545	0.12 389	0.20 659	0.19 409	0.20 481	0.12 393	0.11 332	0.08 242	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

DDF-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.10 545	0.05 6	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.08 538	0.05 244

zero-FE	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.10 545	0.05 6	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.08 538	0.05 244

MSAF-DinoV2	0.23 699	0.11 619	0.25 686	0.17 344	0.10 545	0.28 727	0.17 534	0.38 741	0.56 773	0.21 627	0.27 624	0.47 772	0.28 725	0.36 755	0.40 788	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.09 609	0.12 688	0.11 663

DFGA-Net	0.13 494	0.11 619	0.19 641	0.18 456	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.23 502	0.25 569	0.16 522	0.16 435	0.13 438	0.12 471	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.05 215	0.05 244

coex_refinement	0.14 528	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.10 545	0.16 548	0.15 426	0.27 584	0.29 621	0.18 570	0.21 530	0.22 603	0.17 610	0.16 527	0.19 632	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.09 606	0.08 551

S2M2_L	0.09 239	0.08 426	0.11 308	0.13 24	0.10 545	0.08 105	0.06 1	0.10 51	0.10 126	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.09 340	0.11 256	0.11 353	0.13 711	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.10 643	0.08 551
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.10 545	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

rvit_0105_6	0.14 528	0.09 520	0.18 615	0.17 344	0.10 545	0.10 266	0.17 534	0.19 409	0.26 583	0.12 393	0.18 484	0.17 529	0.13 508	0.18 591	0.13 477	0.15 737	0.11 708	0.12 692	0.10 653	0.09 606	0.06 379

rvit_0105_4	0.15 570	0.09 520	0.17 580	0.17 344	0.10 545	0.12 389	0.20 659	0.23 502	0.27 596	0.14 463	0.20 510	0.17 529	0.14 542	0.17 568	0.13 477	0.15 737	0.11 708	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.06 379

rvit_stereo_0081_aga	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.10 545	0.14 491	0.14 328	0.14 213	0.19 456	0.10 306	0.18 484	0.16 509	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

DCVSM-stereo	0.15 570	0.09 520	0.16 554	0.16 244	0.10 545	0.15 517	0.09 28	0.20 429	0.24 543	0.20 610	0.24 565	0.26 655	0.15 562	0.19 617	0.14 523	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.08 561	0.10 643	0.12 685

U	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.19 547	0.10 545	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.17 406	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

rvit_stereo_0080	0.10 323	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.07 46	0.15 426	0.16 302	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.15 488	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.05 244

rvit_stereo_ft	0.12 462	0.07 269	0.13 422	0.19 547	0.10 545	0.12 389	0.17 534	0.16 302	0.16 369	0.13 432	0.13 381	0.15 488	0.10 391	0.14 470	0.13 477	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

CAS++	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.14 81	0.10 545	0.13 440	0.14 328	0.24 530	0.14 299	0.11 350	0.09 232	0.11 377	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.11 664	0.09 666	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.08 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEVStereo-DCA	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.10 545	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

rrr	0.09 239	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.10 545	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

whm_eth	0.10 323	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.07 46	0.15 426	0.16 302	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.15 488	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.05 244

GMStereo_Zeroshot	0.16 601	0.13 666	0.25 686	0.20 619	0.10 545	0.17 572	0.13 243	0.30 646	0.25 569	0.23 658	0.32 673	0.25 643	0.11 434	0.19 617	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.11 669	0.06 367	0.12 688	0.08 551

StereoVision	0.14 528	0.13 666	0.10 234	0.24 721	0.10 545	0.16 548	0.21 677	0.21 452	0.20 481	0.12 393	0.25 592	0.10 342	0.10 391	0.16 527	0.10 258	0.09 580	0.10 693	0.12 692	0.12 710	0.06 366	0.05 244

MIF-Stereo (partial)	0.11 373	0.06 144	0.10 234	0.19 547	0.10 545	0.10 266	0.12 153	0.17 342	0.19 456	0.14 463	0.16 435	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.07 474

EKT-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.16 244	0.10 545	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.21 497	0.11 350	0.08 186	0.13 438	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

LL-Strereo	0.13 494	0.10 590	0.12 368	0.20 619	0.10 545	0.11 328	0.18 587	0.33 687	0.25 569	0.16 522	0.16 435	0.14 459	0.14 542	0.19 617	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.04 57	0.05 244

iinet-f	0.17 624	0.07 269	0.46 761	0.14 81	0.10 545	0.21 648	0.14 328	0.27 584	0.23 531	0.22 643	0.25 592	0.21 585	0.16 584	0.18 591	0.22 670	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.09 606	0.10 635

BUS	0.15 570	0.09 520	0.14 472	0.22 687	0.10 545	0.20 635	0.14 328	0.34 702	0.20 481	0.17 537	0.23 553	0.16 509	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

test_5	0.14 528	0.12 638	0.08 62	0.20 619	0.10 545	0.14 491	0.28 764	0.21 452	0.24 543	0.19 588	0.28 635	0.11 377	0.15 562	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

BSDual-CNN	0.15 570	0.09 520	0.14 472	0.22 687	0.10 545	0.15 517	0.15 426	0.34 702	0.20 481	0.17 537	0.23 553	0.25 643	0.16 584	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

psmg	0.14 528	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.10 545	0.15 517	0.17 534	0.29 631	0.20 481	0.17 537	0.21 530	0.25 643	0.16 584	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.07 591	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

UDGNet	0.14 528	0.13 666	0.17 580	0.18 456	0.10 545	0.12 389	0.16 497	0.21 452	0.27 596	0.20 610	0.20 510	0.17 529	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.10 628	0.06 512	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.07 474

DAS	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.28 609	0.30 627	0.18 570	0.26 606	0.21 585	0.16 584	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

SepStereo	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.28 609	0.30 627	0.18 570	0.26 606	0.21 585	0.16 584	0.26 705	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

AACVNet	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.18 590	0.15 426	0.24 530	0.25 569	0.27 698	0.27 624	0.28 672	0.18 627	0.19 617	0.17 604	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.07 477	0.10 643	0.09 602

GANet-ADL	0.13 494	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.10 545	0.19 614	0.15 426	0.30 646	0.21 497	0.13 432	0.18 484	0.19 557	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.08 551

ASMatch	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.10 545	0.08 105	0.14 328	0.18 375	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.16 509	0.11 434	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.09 602

DEmStereo	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.14 81	0.10 545	0.16 548	0.15 426	0.16 302	0.24 543	0.17 537	0.23 553	0.12 404	0.14 542	0.12 360	0.14 523	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

ADLNet	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.16 244	0.10 545	0.16 548	0.17 534	0.33 687	0.27 596	0.23 658	0.27 624	0.24 630	0.16 584	0.18 591	0.21 656	0.10 628	0.06 512	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.09 602

GES	0.14 528	0.08 426	0.16 554	0.15 139	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.28 609	0.26 583	0.17 537	0.24 565	0.19 557	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.09 602

RAFT + AFF	0.13 494	0.08 426	0.21 658	0.20 619	0.10 545	0.14 491	0.23 712	0.27 584	0.21 497	0.12 393	0.10 275	0.12 404	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

aanetorigin	0.22 685	0.17 719	0.57 777	0.18 456	0.10 545	0.16 548	0.19 635	0.20 429	0.33 649	0.49 780	0.48 757	0.30 691	0.28 725	0.21 656	0.24 694	0.08 512	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.10 643	0.09 602

EDNetEfficientorigin	7.92 844	0.32 791	152.98 875	0.20 619	0.10 545	0.22 662	0.17 534	0.23 502	0.60 782	0.73 809	0.67 785	0.41 755	0.51 797	0.24 694	0.41 792	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.07 477	0.12 688	0.11 663

EDNetEfficient	0.30 748	0.24 763	1.18 822	0.18 456	0.10 545	0.20 635	0.20 659	0.21 452	0.61 784	0.74 811	0.56 771	0.30 691	0.40 773	0.23 682	0.32 759	0.09 580	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.10 635

ac_64	0.16 601	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.10 545	0.22 662	0.17 534	0.24 530	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.29 681	0.18 627	0.19 617	0.22 670	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.06 379

acv_ft	0.15 570	0.09 520	0.16 554	0.19 547	0.10 545	0.16 548	0.17 534	0.25 554	0.34 662	0.19 588	0.26 606	0.21 585	0.17 610	0.18 591	0.19 632	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

DSFCA	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.16 244	0.10 545	0.21 648	0.19 635	0.28 609	0.31 637	0.23 658	0.25 592	0.22 603	0.16 584	0.20 636	0.20 642	0.10 628	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.08 551

TDLM	0.18 640	0.12 638	0.14 472	0.24 721	0.10 545	0.18 590	0.18 587	0.37 734	0.30 627	0.22 643	0.28 635	0.28 672	0.18 627	0.23 682	0.19 632	0.11 664	0.07 591	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.08 551

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 624	0.10 590	0.23 677	0.20 619	0.10 545	0.15 517	0.18 587	0.31 664	0.25 569	0.21 627	0.31 663	0.25 643	0.17 610	0.21 656	0.20 642	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.08 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.15 570	0.08 426	0.13 422	0.11 1	0.10 545	0.20 635	0.10 49	0.24 530	0.23 531	0.17 537	0.21 530	0.24 630	0.15 562	0.18 591	0.15 564	0.12 691	0.07 591	0.11 669	0.13 723	0.11 666	0.10 635

DeepPruner_ROB	0.16 601	0.11 619	0.16 554	0.17 344	0.10 545	0.17 572	0.15 426	0.32 670	0.21 497	0.19 588	0.21 530	0.22 603	0.19 646	0.21 656	0.16 586	0.13 711	0.09 666	0.09 585	0.10 653	0.11 666	0.11 663

PS-NSSS	0.20 662	0.21 752	0.23 677	0.20 619	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.36 725	0.26 583	0.27 698	0.34 691	0.27 662	0.24 692	0.20 636	0.20 642	0.15 737	0.12 724	0.17 753	0.14 729	0.10 643	0.09 602

StereoDRNet-Refined	0.17 624	0.12 638	0.16 554	0.20 619	0.10 545	0.18 590	0.18 587	0.27 584	0.24 543	0.26 690	0.41 735	0.23 621	0.18 627	0.21 656	0.21 656	0.09 580	0.05 317	0.09 585	0.10 653	0.07 460	0.07 474
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.20 662	0.11 619	0.21 658	0.22 687	0.10 545	0.22 662	0.22 697	0.40 750	0.38 695	0.24 671	0.33 680	0.26 655	0.22 677	0.22 674	0.25 702	0.11 664	0.07 591	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.08 551

DISCO	0.20 662	0.09 520	0.22 669	0.17 344	0.10 545	0.25 695	0.18 587	0.28 609	0.45 733	0.23 658	0.32 673	0.34 724	0.26 709	0.29 725	0.29 741	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.10 635

DN-CSS_ROB	0.13 494	0.13 666	0.17 580	0.18 456	0.10 545	0.16 548	0.08 9	0.22 480	0.19 456	0.17 537	0.23 553	0.13 438	0.13 508	0.13 426	0.14 523	0.05 64	0.05 317	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.06 379

CBMV	0.20 662	0.15 692	0.18 615	0.18 456	0.10 545	0.20 635	0.11 98	0.30 646	0.31 637	0.29 721	0.31 663	0.31 706	0.23 683	0.28 718	0.19 632	0.13 711	0.15 759	0.17 753	0.16 757	0.10 643	0.10 635
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2	0.12 462	0.12 638	0.12 368	0.25 732	0.11 607	0.14 491	0.14 328	0.24 530	0.12 214	0.10 306	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.14 470	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.11 669	0.06 367	0.08 538	0.06 379

MEA-ACV	0.16 601	0.08 426	0.18 615	0.16 244	0.11 607	0.19 614	0.20 659	0.30 646	0.39 701	0.21 627	0.30 657	0.14 459	0.19 646	0.17 568	0.16 586	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.11 686	0.07 460	0.07 474

VeloStereo	0.09 239	0.04 3	0.12 368	0.14 81	0.11 607	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.13 704

flow	0.09 239	0.04 3	0.12 368	0.14 81	0.11 607	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.13 704

Selective-IGEV-i16pc	0.13 494	0.06 144	0.13 422	0.15 139	0.11 607	0.38 764	0.16 497	0.23 502	0.17 406	0.11 350	0.15 417	0.09 303	0.07 208	0.13 426	0.10 258	0.10 628	0.08 628	0.06 256	0.07 477	0.09 606	0.10 635

Selective-IGEV-i16pb	0.14 528	0.08 426	0.17 580	0.15 139	0.11 607	0.41 772	0.16 497	0.29 631	0.24 543	0.11 350	0.21 530	0.10 342	0.07 208	0.17 568	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.06 256	0.08 561	0.09 606	0.10 635

NLCSM	0.11 373	0.09 520	0.09 155	0.23 708	0.11 607	0.12 389	0.19 635	0.19 409	0.19 456	0.12 393	0.11 332	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.07 477	0.06 366	0.05 244

Select-FE	0.11 373	0.06 144	0.21 658	0.15 139	0.11 607	0.12 389	0.13 243	0.22 480	0.18 427	0.09 250	0.11 332	0.10 342	0.06 85	0.12 360	0.09 143	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.08 561	0.06 366	0.08 551

CFNet_ucs	0.15 570	0.09 520	0.17 580	0.16 244	0.11 607	0.14 491	0.14 328	0.30 646	0.34 662	0.16 522	0.24 565	0.23 621	0.14 542	0.18 591	0.15 564	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.09 602

ToySt	0.17 624	0.11 619	0.19 641	0.17 344	0.11 607	0.16 548	0.26 753	0.24 530	0.33 649	0.19 588	0.24 565	0.26 655	0.24 692	0.19 617	0.21 656	0.07 419	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.09 606	0.08 551

DCRE	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.11 607	0.11 328	0.17 534	0.18 375	0.17 406	0.11 350	0.18 484	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

ssnet_v2	0.17 624	0.10 590	0.18 615	0.17 344	0.11 607	0.21 648	0.22 697	0.34 702	0.25 569	0.23 658	0.23 553	0.27 662	0.19 646	0.22 674	0.21 656	0.11 664	0.10 693	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.08 551

HBP-ISP	0.18 640	0.13 666	0.17 580	0.15 139	0.11 607	0.08 105	0.13 243	0.28 609	0.30 627	0.22 643	0.33 680	0.21 585	0.25 700	0.23 682	0.18 617	0.15 737	0.17 781	0.21 773	0.17 765	0.10 643	0.09 602

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 640	0.09 520	0.30 718	0.15 139	0.11 607	0.23 676	0.20 659	0.27 584	0.40 706	0.26 690	0.43 746	0.25 643	0.15 562	0.21 656	0.20 642	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.10 643	0.09 602

NINENet	0.16 601	0.10 590	0.16 554	0.17 344	0.11 607	0.20 635	0.14 328	0.41 755	0.37 689	0.18 570	0.21 530	0.16 509	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.08 628	0.10 636	0.07 477	0.10 643	0.09 602

hknet	0.15 570	0.11 619	0.14 472	0.22 687	0.11 607	0.15 517	0.15 426	0.34 702	0.26 583	0.17 537	0.23 553	0.22 603	0.18 627	0.17 568	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

dad	0.18 640	0.20 746	0.21 658	0.17 344	0.11 607	0.20 635	0.19 635	0.21 452	0.28 612	0.30 727	0.24 565	0.30 691	0.13 508	0.19 617	0.17 604	0.18 770	0.09 666	0.11 669	0.09 609	0.11 666	0.07 474

GEStereo_RVC	0.17 624	0.12 638	0.16 554	0.22 687	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.32 670	0.49 748	0.20 610	0.25 592	0.17 529	0.13 508	0.21 656	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

sCroCo_RVC	0.12 462	0.09 520	0.24 683	0.24 721	0.11 607	0.19 614	0.14 328	0.17 342	0.15 331	0.10 306	0.13 381	0.12 404	0.07 208	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.05 215	0.07 474

HCRNet	0.16 601	0.23 760	0.12 368	0.35 786	0.11 607	0.15 517	0.17 534	0.26 568	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.21 585	0.14 542	0.15 496	0.13 477	0.11 664	0.07 591	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.07 474

MMNet	0.17 624	0.10 590	0.17 580	0.20 619	0.11 607	0.27 717	0.20 659	0.26 568	0.42 715	0.22 643	0.30 657	0.22 603	0.20 660	0.18 591	0.20 642	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.07 474

delet	0.17 624	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.11 607	0.21 648	0.22 697	0.30 646	0.38 695	0.17 537	0.27 624	0.19 557	0.19 646	0.19 617	0.21 656	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.11 686	0.06 366	0.07 474

psm_up	0.19 652	0.10 590	0.18 615	0.21 662	0.11 607	0.17 572	0.19 635	0.38 741	0.34 662	0.22 643	0.28 635	0.29 681	0.25 700	0.20 636	0.22 670	0.09 580	0.10 693	0.11 669	0.11 686	0.08 538	0.08 551

DMCA-RVC	0.17 624	0.10 590	0.16 554	0.24 721	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.26 568	0.24 543	0.21 627	0.27 624	0.25 643	0.27 716	0.18 591	0.21 656	0.12 691	0.08 628	0.13 706	0.10 653	0.10 643	0.08 551

FADNet_RVC	0.17 624	0.14 683	0.41 752	0.20 619	0.11 607	0.13 440	0.13 243	0.27 584	0.22 521	0.21 627	0.23 553	0.20 575	0.18 627	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.08 628	0.12 692	0.09 609	0.11 666	0.10 635

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 685	0.21 752	0.25 686	0.26 743	0.11 607	0.24 685	0.14 328	0.39 747	0.24 543	0.32 742	0.36 702	0.30 691	0.21 670	0.19 617	0.22 670	0.17 766	0.14 750	0.21 773	0.16 757	0.13 708	0.12 685

STTStereo	0.18 640	0.13 666	0.28 703	0.20 619	0.11 607	0.16 548	0.21 677	0.29 631	0.23 531	0.22 643	0.30 657	0.29 681	0.18 627	0.20 636	0.20 642	0.12 691	0.11 708	0.11 669	0.14 729	0.09 606	0.08 551

CVANet_RVC	0.18 640	0.11 619	0.14 472	0.21 662	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.34 702	0.34 662	0.22 643	0.31 663	0.28 672	0.18 627	0.24 694	0.18 617	0.12 691	0.08 628	0.12 692	0.12 710	0.09 606	0.08 551

SGM-ForestM	0.33 758	0.12 638	0.17 580	0.16 244	0.11 607	0.42 774	0.20 659	0.43 766	0.53 769	0.53 783	0.57 775	1.41 830	0.44 787	0.42 785	0.29 741	0.14 733	0.16 776	0.16 745	0.16 757	0.12 688	0.13 704

StereoDRNet	0.19 652	0.11 619	0.18 615	0.22 687	0.11 607	0.22 662	0.22 697	0.37 734	0.34 662	0.24 671	0.28 635	0.30 691	0.19 646	0.20 636	0.21 656	0.10 628	0.08 628	0.11 669	0.09 609	0.09 606	0.07 474

MDST_ROB	0.22 685	0.10 590	0.18 615	0.18 456	0.11 607	0.40 769	0.19 635	0.44 774	0.42 715	0.40 763	0.40 724	0.29 681	0.21 670	0.27 709	0.19 632	0.11 664	0.10 693	0.14 721	0.11 686	0.10 643	0.08 551

CBMV_ROB	0.19 652	0.13 666	0.18 615	0.16 244	0.11 607	0.16 548	0.12 153	0.27 584	0.29 621	0.27 698	0.31 663	0.27 662	0.24 692	0.24 694	0.16 586	0.15 737	0.18 783	0.22 779	0.20 775	0.10 643	0.12 685

SANet	0.25 718	0.14 683	0.29 712	0.21 662	0.11 607	0.29 731	0.25 742	0.40 750	0.65 796	0.36 753	0.40 724	0.42 757	0.27 716	0.27 709	0.25 702	0.12 691	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.13 708	0.12 685

DLCB_ROB	0.18 640	0.10 590	0.16 554	0.23 708	0.11 607	0.24 685	0.18 587	0.30 646	0.28 612	0.27 698	0.29 650	0.28 672	0.25 700	0.20 636	0.20 642	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.07 460	0.07 474

PWC_ROB	0.21 677	0.16 705	0.27 698	0.18 456	0.11 607	0.22 662	0.13 243	0.33 687	0.49 748	0.30 727	0.40 724	0.32 713	0.25 700	0.31 732	0.23 681	0.10 628	0.07 591	0.11 669	0.08 561	0.11 666	0.10 635

MeshStereo	0.27 738	0.13 666	0.18 615	0.15 139	0.11 607	0.33 743	0.24 724	0.41 755	0.36 681	0.53 783	0.58 779	0.67 794	0.41 775	0.36 755	0.27 723	0.14 733	0.13 738	0.13 706	0.11 686	0.11 666	0.11 663
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
w-ln-seven-2	0.20 662	0.14 683	0.39 747	0.23 708	0.12 643	0.21 648	0.21 677	0.29 631	0.38 695	0.25 684	0.38 712	0.28 672	0.23 683	0.21 656	0.25 702	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.10 643	0.09 602

FACV-RUCA	0.13 494	0.11 619	0.13 422	0.19 547	0.12 643	0.15 517	0.16 497	0.22 480	0.21 497	0.16 522	0.16 435	0.15 488	0.16 584	0.14 470	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.10 643	0.08 551

DDVS	0.16 601	0.10 590	0.22 669	0.16 244	0.12 643	0.15 517	0.14 328	0.25 554	0.19 456	0.18 570	0.30 657	0.27 662	0.13 508	0.20 636	0.16 586	0.09 580	0.06 512	0.09 585	0.07 477	0.11 666	0.11 663

rvit_0105_3	0.16 601	0.10 590	0.15 510	0.20 619	0.12 643	0.15 517	0.26 753	0.25 554	0.30 627	0.15 491	0.17 455	0.21 585	0.14 542	0.18 591	0.14 523	0.14 733	0.11 708	0.12 692	0.14 729	0.07 460	0.07 474

ACV-stereo	0.15 570	0.10 590	0.29 712	0.18 456	0.12 643	0.15 517	0.13 243	0.23 502	0.21 497	0.19 588	0.23 553	0.22 603	0.15 562	0.23 682	0.17 604	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.07 474

test_sample7	0.16 601	0.10 590	0.16 554	0.14 81	0.12 643	0.16 548	0.17 534	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.16 527	0.16 586	0.12 691	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.11 666	0.10 635

DispNO	0.15 570	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.12 643	0.11 328	0.21 677	0.23 502	0.29 621	0.18 570	0.23 553	0.19 557	0.17 610	0.16 527	0.16 586	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.06 379

SDNR	0.20 662	0.09 520	0.19 641	0.16 244	0.12 643	0.79 811	0.13 243	0.26 568	0.33 649	0.19 588	0.25 592	0.19 557	0.12 471	0.19 617	0.15 564	0.16 759	0.18 783	0.14 721	0.11 686	0.08 538	0.12 685

fast-acv-ft	0.18 640	0.11 619	0.20 646	0.19 547	0.12 643	0.26 707	0.21 677	0.26 568	0.35 676	0.22 643	0.34 691	0.27 662	0.21 670	0.21 656	0.23 681	0.09 580	0.09 666	0.08 492	0.10 653	0.08 538	0.07 474

TRStereo	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.16 244	0.12 643	0.10 266	0.13 243	0.18 375	0.19 456	0.09 250	0.09 232	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

sAnonymous2	0.13 494	0.12 638	0.25 686	0.20 619	0.12 643	0.18 590	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.08 287	0.11 256	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.15 742	0.10 635

CroCo_RVC	0.13 494	0.12 638	0.25 686	0.20 619	0.12 643	0.18 590	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.08 287	0.11 256	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.15 742	0.10 635

UNet	0.17 624	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.12 643	0.28 727	0.19 635	0.33 687	0.30 627	0.21 627	0.25 592	0.23 621	0.19 646	0.20 636	0.19 632	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.07 474

UPFNet	0.16 601	0.08 426	0.12 368	0.20 619	0.12 643	0.20 635	0.23 712	0.28 609	0.26 583	0.18 570	0.24 565	0.22 603	0.20 660	0.19 617	0.22 670	0.09 580	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.08 538	0.06 379

GwcNet	0.20 662	0.14 683	0.20 646	0.18 456	0.12 643	0.25 695	0.20 659	0.36 725	0.45 733	0.20 610	0.33 680	0.33 719	0.21 670	0.22 674	0.25 702	0.11 664	0.09 666	0.09 585	0.09 609	0.09 606	0.10 635

ACVNet	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.13 24	0.12 643	0.14 491	0.20 659	0.22 480	0.34 662	0.17 537	0.26 606	0.21 585	0.17 610	0.18 591	0.21 656	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

HGLStereo	0.17 624	0.09 520	0.19 641	0.17 344	0.12 643	0.18 590	0.18 587	0.31 664	0.33 649	0.22 643	0.33 680	0.24 630	0.18 627	0.20 636	0.21 656	0.10 628	0.09 666	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.10 635

FAT-Stereo	0.21 677	0.13 666	0.22 669	0.21 662	0.12 643	0.18 590	0.18 587	0.35 718	0.40 706	0.28 711	0.37 705	0.33 719	0.33 752	0.21 656	0.20 642	0.09 580	0.11 708	0.10 636	0.09 609	0.11 666	0.14 727

FADNet-RVC-Resample	0.17 624	0.12 638	0.32 725	0.22 687	0.12 643	0.19 614	0.14 328	0.25 554	0.24 543	0.24 671	0.27 624	0.20 575	0.15 562	0.17 568	0.16 586	0.07 419	0.08 628	0.12 692	0.10 653	0.09 606	0.11 663

RP	0.22 685	0.13 666	0.22 669	0.23 708	0.12 643	0.21 648	0.20 659	0.26 568	0.45 733	0.22 643	0.38 712	0.37 735	0.25 700	0.28 718	0.25 702	0.11 664	0.12 724	0.13 706	0.12 710	0.13 708	0.14 727

stereogan	0.22 685	0.11 619	0.21 658	0.20 619	0.12 643	0.32 739	0.19 635	0.36 725	0.45 733	0.23 658	0.39 721	0.35 730	0.27 716	0.33 741	0.23 681	0.10 628	0.12 724	0.10 636	0.10 653	0.14 728	0.14 727

ADCL	0.25 718	0.12 638	0.49 767	0.22 687	0.12 643	0.36 758	0.29 775	0.30 646	0.57 775	0.24 671	0.47 756	0.30 691	0.31 746	0.30 731	0.30 748	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.10 643	0.10 635

ADCRef	0.20 662	0.12 638	0.43 757	0.20 619	0.12 643	0.23 676	0.18 587	0.32 670	0.37 689	0.26 690	0.33 680	0.18 545	0.23 683	0.25 700	0.26 717	0.07 419	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.09 602

ADCP+	0.20 662	0.10 590	0.35 740	0.21 662	0.12 643	0.22 662	0.27 758	0.31 664	0.35 676	0.26 690	0.37 705	0.22 603	0.22 677	0.27 709	0.28 732	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.10 643	0.10 635

NOSS_ROB	0.19 652	0.13 666	0.18 615	0.16 244	0.12 643	0.16 548	0.12 153	0.30 646	0.33 649	0.20 610	0.22 548	0.27 662	0.24 692	0.21 656	0.16 586	0.16 759	0.18 783	0.23 782	0.21 782	0.13 708	0.13 704

PWCDC_ROB	0.21 677	0.13 666	0.23 677	0.25 732	0.12 643	0.20 635	0.15 426	0.34 702	0.55 771	0.29 721	0.49 758	0.21 585	0.15 562	0.28 718	0.20 642	0.11 664	0.09 666	0.10 636	0.08 561	0.11 666	0.09 602

G3	0.13 494	0.14 683	0.12 368	0.32 776	0.13 669	0.11 328	0.14 328	0.23 502	0.09 89	0.15 491	0.13 381	0.19 557	0.09 340	0.15 496	0.13 477	0.10 628	0.05 317	0.16 745	0.10 653	0.10 643	0.06 379

GOStereo-base	0.14 528	0.16 705	0.14 472	0.32 776	0.13 669	0.12 389	0.16 497	0.26 568	0.12 214	0.16 522	0.15 417	0.16 509	0.11 434	0.13 426	0.13 477	0.12 691	0.05 317	0.16 745	0.09 609	0.12 688	0.06 379

GStereo	0.10 323	0.05 44	0.11 308	0.12 9	0.13 669	0.10 266	0.09 28	0.12 121	0.09 89	0.11 350	0.12 354	0.12 404	0.09 340	0.15 496	0.14 523	0.07 419	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.07 460	0.09 602

PM Cens cmp D40	0.34 765	0.15 692	0.20 646	0.17 344	0.13 669	0.40 769	0.21 677	0.51 790	0.52 764	0.64 797	0.74 799	0.84 810	0.50 794	0.46 790	0.39 785	0.15 737	0.15 759	0.16 745	0.14 729	0.13 708	0.13 704

PM Graph cmp D40	0.32 757	0.16 705	0.27 698	0.19 547	0.13 669	0.32 739	0.21 677	0.43 766	0.58 778	0.56 789	0.73 796	0.71 804	0.47 790	0.40 777	0.38 781	0.15 737	0.15 759	0.15 733	0.14 729	0.12 688	0.13 704

PatchMatch Cens Cmp	0.34 765	0.15 692	0.21 658	0.17 344	0.13 669	0.42 774	0.21 677	0.48 783	0.53 769	0.69 802	0.81 808	0.88 811	0.52 798	0.45 789	0.37 777	0.15 737	0.15 759	0.16 745	0.15 749	0.13 708	0.13 704

PatchMatch Graph Cmp	0.33 758	0.16 705	0.27 698	0.19 547	0.13 669	0.33 743	0.21 677	0.44 774	0.63 790	0.57 792	0.84 810	0.69 798	0.46 789	0.39 768	0.38 781	0.15 737	0.15 759	0.15 733	0.14 729	0.12 688	0.13 704

FAST (zero-shot)	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.19 547	0.13 669	0.07 46	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.07 477	0.05 215	0.08 551

AANet	0.31 754	0.20 746	1.05 820	0.16 244	0.13 669	0.23 676	0.16 497	0.30 646	0.64 792	0.60 794	0.53 764	0.46 768	0.39 768	0.23 682	0.33 767	0.12 691	0.10 693	0.11 669	0.10 653	0.13 708	0.12 685

MultiAttention	0.30 748	0.08 426	0.15 510	0.19 547	0.13 669	1.56 832	1.33 843	0.36 725	0.36 681	0.20 610	0.21 530	0.24 630	0.11 434	0.39 768	0.18 617	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.11 666	0.09 602

z-mn7	0.25 718	0.15 692	0.47 764	0.19 547	0.13 669	0.28 727	0.25 742	0.35 718	0.64 792	0.27 698	0.57 775	0.29 681	0.24 692	0.32 737	0.27 723	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.10 643	0.10 635

ISRNet	0.18 640	0.08 426	0.20 646	0.19 547	0.13 669	0.15 517	0.12 153	0.30 646	0.33 649	0.21 627	0.26 606	0.27 662	0.18 627	0.17 568	0.20 642	0.20 786	0.08 628	0.14 721	0.14 729	0.14 728	0.17 762

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 373	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.13 669	0.14 491	0.16 497	0.23 502	0.18 427	0.10 306	0.13 381	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.08 551

AEACV	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 669	0.14 491	0.13 243	0.15 257	0.09 89	0.07 119	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

coex-ft	3.24 832	0.35 794	57.83 874	0.18 456	0.13 669	0.27 717	0.23 712	0.28 609	0.72 805	1.89 845	0.70 792	0.43 759	0.47 790	0.29 725	0.43 795	0.09 580	0.09 666	0.12 692	0.09 609	0.14 728	0.14 727

Wz-Net-LNSev	0.22 685	0.16 705	0.41 752	0.22 687	0.13 669	0.25 695	0.24 724	0.33 687	0.44 729	0.30 727	0.42 743	0.32 713	0.19 646	0.23 682	0.27 723	0.10 628	0.09 666	0.08 492	0.08 561	0.12 688	0.11 663

SACVNet	0.19 652	0.12 638	0.15 510	0.17 344	0.13 669	0.22 662	0.18 587	0.31 664	0.31 637	0.24 671	0.31 663	0.30 691	0.23 683	0.23 682	0.17 604	0.11 664	0.08 628	0.10 636	0.10 653	0.12 688	0.14 727

psmorigin	0.25 718	0.16 705	0.35 740	0.17 344	0.13 669	0.24 685	0.14 328	0.34 702	0.34 662	0.41 767	0.55 769	0.41 755	0.38 765	0.35 751	0.28 732	0.11 664	0.15 759	0.11 669	0.11 686	0.12 688	0.17 762

S-Stereo	0.21 677	0.12 638	0.25 686	0.21 662	0.13 669	0.21 648	0.19 635	0.33 687	0.45 733	0.23 658	0.36 702	0.28 672	0.29 730	0.20 636	0.23 681	0.09 580	0.12 724	0.10 636	0.10 653	0.13 708	0.14 727

AF-Net	0.23 699	0.17 719	0.17 580	0.27 751	0.13 669	0.26 707	0.24 724	0.33 687	0.51 758	0.25 684	0.33 680	0.39 746	0.27 716	0.28 718	0.26 717	0.11 664	0.10 693	0.16 745	0.12 710	0.11 666	0.11 663

edge stereo	0.23 699	0.14 683	0.21 658	0.21 662	0.13 669	0.24 685	0.16 497	0.32 670	0.42 715	0.32 742	0.40 724	0.39 746	0.35 758	0.25 700	0.25 702	0.13 711	0.11 708	0.14 721	0.11 686	0.12 688	0.14 727

RTSC	0.23 699	0.13 666	0.30 718	0.21 662	0.13 669	0.29 731	0.17 534	0.36 725	0.68 800	0.27 698	0.34 691	0.30 691	0.22 677	0.32 737	0.31 754	0.10 628	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.13 708	0.14 727

DANet	0.21 677	0.16 705	0.29 712	0.25 732	0.13 669	0.23 676	0.19 635	0.28 609	0.27 596	0.28 711	0.32 673	0.35 730	0.32 748	0.31 732	0.24 694	0.11 664	0.09 666	0.11 669	0.10 653	0.13 708	0.11 663
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 741	0.16 705	0.33 731	0.18 456	0.13 669	0.55 787	0.42 806	0.52 792	0.68 800	0.29 721	0.38 712	0.39 746	0.30 741	0.32 737	0.23 681	0.11 664	0.10 693	0.11 669	0.08 561	0.20 775	0.16 751

NaN_ROB	0.23 699	0.20 746	0.25 686	0.25 732	0.13 669	0.31 736	0.27 758	0.34 702	0.41 713	0.31 734	0.31 663	0.32 713	0.23 683	0.31 732	0.22 670	0.11 664	0.17 781	0.10 636	0.11 686	0.08 538	0.09 602

XPNet_ROB	0.22 685	0.12 638	0.20 646	0.22 687	0.13 669	0.22 662	0.19 635	0.35 718	0.40 706	0.30 727	0.40 724	0.38 741	0.27 716	0.26 705	0.29 741	0.15 737	0.10 693	0.10 636	0.10 653	0.13 708	0.12 685

SGM-Forest	0.20 662	0.14 683	0.18 615	0.20 619	0.13 669	0.21 648	0.22 697	0.33 687	0.31 637	0.24 671	0.29 650	0.28 672	0.20 660	0.23 682	0.18 617	0.15 737	0.16 776	0.15 733	0.14 729	0.13 708	0.12 685
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GeoMambaStereo_RVC	0.11 373	0.05 44	0.12 368	0.11 1	0.14 696	0.12 389	0.09 28	0.12 121	0.13 263	0.14 463	0.14 397	0.14 459	0.12 471	0.16 527	0.15 564	0.09 580	0.08 628	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.13 704

base	0.19 652	0.13 666	0.25 686	0.20 619	0.14 696	0.24 685	0.10 49	0.32 670	0.21 497	0.26 690	0.38 712	0.16 509	0.17 610	0.25 700	0.23 681	0.16 759	0.09 666	0.15 733	0.12 710	0.07 460	0.10 635

Selective-IGEV-i1pa	2.90 831	3.64 840	0.72 805	0.29 767	0.14 696	10.70 851	0.45 810	4.60 851	3.77 851	3.60 850	7.07 850	3.52 842	2.16 845	13.72 864	2.40 847	0.37 809	0.15 759	0.13 706	0.10 653	0.15 742	0.36 803

zh-sn7	0.26 730	0.17 719	0.55 773	0.24 721	0.14 696	0.25 695	0.25 742	0.34 702	0.49 748	0.29 721	0.55 769	0.29 681	0.32 748	0.37 761	0.33 767	0.10 628	0.10 693	0.11 669	0.11 686	0.12 688	0.12 685

zh-mn7	0.26 730	0.15 692	0.59 782	0.19 547	0.14 696	0.24 685	0.22 697	0.35 718	0.63 790	0.35 750	0.67 785	0.31 706	0.25 700	0.31 732	0.26 717	0.09 580	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.09 606	0.11 663

w-ln-seven	0.24 710	0.15 692	0.58 780	0.20 619	0.14 696	0.26 707	0.22 697	0.36 725	0.62 787	0.30 727	0.40 724	0.30 691	0.23 683	0.22 674	0.28 732	0.09 580	0.09 666	0.11 669	0.10 653	0.11 666	0.10 635

YMNet	0.20 662	0.12 638	0.20 646	0.21 662	0.14 696	0.27 717	0.23 712	0.32 670	0.34 662	0.28 711	0.35 695	0.30 691	0.18 627	0.18 591	0.22 670	0.11 664	0.13 738	0.10 636	0.10 653	0.09 606	0.09 602

YMNet_1	0.20 662	0.12 638	0.20 646	0.21 662	0.14 696	0.27 717	0.23 712	0.32 670	0.34 662	0.28 711	0.35 695	0.30 691	0.18 627	0.18 591	0.22 670	0.11 664	0.13 738	0.10 636	0.10 653	0.09 606	0.09 602

DualNet (step1)	0.17 624	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.16 527	0.16 586	0.15 737	0.06 512	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 704

test_sample9	0.18 640	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.19 617	0.18 617	0.15 737	0.30 812	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 704

test_sample8	0.20 662	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.32 670	0.21 497	0.28 711	0.22 548	0.36 732	0.26 709	0.19 617	0.18 617	0.15 737	0.30 812	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 704

Wz-Net-SNSev	0.26 730	0.17 719	0.46 761	0.25 732	0.14 696	0.26 707	0.24 724	0.38 741	0.57 775	0.30 727	0.56 771	0.39 746	0.26 709	0.24 694	0.32 759	0.10 628	0.09 666	0.10 636	0.11 686	0.11 666	0.11 663

HHNet	0.11 373	0.06 144	0.16 554	0.15 139	0.14 696	0.07 46	0.13 243	0.20 429	0.18 427	0.15 491	0.25 592	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.09 602

Anonymous3	0.16 601	0.14 683	0.34 734	0.26 743	0.14 696	0.27 717	0.18 587	0.28 609	0.28 612	0.15 491	0.17 455	0.14 459	0.11 434	0.16 527	0.12 435	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.11 663

pcwnet_v2	0.19 652	0.11 619	0.26 696	0.18 456	0.14 696	0.18 590	0.15 426	0.37 734	0.46 742	0.19 588	0.24 565	0.21 585	0.19 646	0.21 656	0.20 642	0.13 711	0.10 693	0.10 636	0.10 653	0.11 666	0.13 704

APVNet	0.23 699	0.12 638	0.20 646	0.18 456	0.14 696	0.32 739	0.31 785	0.40 750	0.33 649	0.27 698	0.40 724	0.30 691	0.29 730	0.27 709	0.25 702	0.11 664	0.12 724	0.11 669	0.14 729	0.12 688	0.13 704

ADCMid	0.26 730	0.15 692	0.42 755	0.20 619	0.14 696	0.25 695	0.26 753	0.35 718	0.40 706	0.37 757	0.45 750	0.34 724	0.42 779	0.36 755	0.36 773	0.10 628	0.09 666	0.11 669	0.11 686	0.13 708	0.13 704

GANet	0.22 685	0.13 666	0.21 658	0.25 732	0.14 696	0.23 676	0.22 697	0.42 760	0.27 596	0.31 734	0.43 746	0.37 735	0.29 730	0.23 682	0.23 681	0.10 628	0.12 724	0.10 636	0.09 609	0.10 643	0.08 551

FBW_ROB	0.25 718	0.17 719	0.23 677	0.27 751	0.14 696	0.26 707	0.22 697	0.42 760	0.43 727	0.42 769	0.41 735	0.43 759	0.27 716	0.32 737	0.24 694	0.09 580	0.15 759	0.15 733	0.12 710	0.12 688	0.10 635

ETE_ROB	0.23 699	0.17 719	0.23 677	0.25 732	0.14 696	0.26 707	0.29 775	0.32 670	0.37 689	0.28 711	0.37 705	0.45 764	0.27 716	0.28 718	0.27 723	0.11 664	0.09 666	0.12 692	0.10 653	0.14 728	0.13 704

WCMA_ROB	0.24 710	0.11 619	0.24 683	0.17 344	0.14 696	0.34 748	0.16 497	0.33 687	0.33 649	0.39 760	0.54 768	0.40 752	0.35 758	0.35 751	0.26 717	0.12 691	0.12 724	0.12 692	0.11 686	0.14 728	0.14 727

DStereoFS	0.27 738	0.22 756	0.32 725	0.23 708	0.15 717	0.23 676	0.21 677	0.52 792	0.49 748	0.28 711	0.45 750	0.34 724	0.36 761	0.53 802	0.29 741	0.13 711	0.11 708	0.15 733	0.13 723	0.17 764	0.17 762

DStereoO	0.25 718	0.18 734	0.19 641	0.20 619	0.15 717	0.22 662	0.19 635	0.33 687	0.42 715	0.30 727	0.22 548	0.33 719	0.28 725	0.42 785	0.28 732	0.47 816	0.12 724	0.31 804	0.11 686	0.17 764	0.12 685

Wz-Net-TNSev	0.29 745	0.20 746	0.69 799	0.19 547	0.15 717	0.38 764	0.27 758	0.36 725	0.56 773	0.35 750	0.42 743	0.45 764	0.39 768	0.33 741	0.31 754	0.13 711	0.13 738	0.10 636	0.12 710	0.15 742	0.15 741

Wz-Net-MNSev	0.23 699	0.13 666	0.33 731	0.20 619	0.15 717	0.36 758	0.25 742	0.34 702	0.45 733	0.29 721	0.41 735	0.39 746	0.19 646	0.25 700	0.27 723	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.12 688	0.10 635

DDUNet	0.23 699	0.18 734	0.22 669	0.22 687	0.15 717	0.25 695	0.24 724	0.30 646	0.31 637	0.31 734	0.37 705	0.34 724	0.26 709	0.25 700	0.21 656	0.18 770	0.13 738	0.17 753	0.11 686	0.16 756	0.17 762

UDG	0.21 677	0.17 719	0.20 646	0.23 708	0.15 717	0.31 736	0.20 659	0.33 687	0.35 676	0.24 671	0.28 635	0.31 706	0.29 730	0.21 656	0.23 681	0.15 737	0.12 724	0.13 706	0.09 609	0.14 728	0.15 741

Syn2CoEx	0.22 685	0.16 705	0.29 712	0.29 767	0.15 717	0.26 707	0.21 677	0.34 702	0.32 643	0.29 721	0.36 702	0.28 672	0.25 700	0.20 636	0.25 702	0.16 759	0.12 724	0.14 721	0.11 686	0.09 606	0.08 551

MFN_U_SF_RVC	0.33 758	0.22 756	0.58 780	0.31 773	0.15 717	0.36 758	0.17 534	0.54 799	0.46 742	0.47 779	0.56 771	0.58 785	0.39 768	0.36 755	0.38 781	0.15 737	0.15 759	0.18 763	0.21 782	0.16 756	0.16 751

Nwc_Net	0.23 699	0.17 719	0.22 669	0.25 732	0.15 717	0.25 695	0.27 758	0.38 741	0.39 701	0.22 643	0.41 735	0.30 691	0.29 730	0.28 718	0.25 702	0.11 664	0.10 693	0.17 753	0.20 775	0.10 643	0.11 663

RTS	0.46 787	0.19 740	3.33 833	0.25 732	0.15 717	0.72 804	0.21 677	0.37 734	0.78 816	0.42 769	0.44 748	0.31 706	0.43 783	0.55 805	0.37 777	0.10 628	0.09 666	0.13 706	0.13 723	0.15 742	0.15 741

RTSA	0.46 787	0.19 740	3.33 833	0.25 732	0.15 717	0.72 804	0.21 677	0.37 734	0.78 816	0.42 769	0.44 748	0.31 706	0.43 783	0.55 805	0.37 777	0.10 628	0.09 666	0.13 706	0.13 723	0.15 742	0.15 741

ADCPNet	0.26 730	0.17 719	0.62 787	0.21 662	0.15 717	0.36 758	0.25 742	0.33 687	0.37 689	0.31 734	0.41 735	0.36 732	0.29 730	0.29 725	0.34 771	0.12 691	0.10 693	0.11 669	0.12 710	0.14 728	0.13 704

CC-Net-ROB	0.28 741	0.31 790	0.36 744	0.30 771	0.15 717	0.25 695	0.19 635	0.45 777	0.34 662	0.39 760	0.37 705	0.39 746	0.31 746	0.27 709	0.27 723	0.24 801	0.18 783	0.30 803	0.23 789	0.19 773	0.15 741

PSMNet_ROB	0.22 685	0.12 638	0.15 510	0.27 751	0.15 717	0.25 695	0.36 797	0.43 766	0.37 689	0.27 698	0.33 680	0.32 713	0.23 683	0.21 656	0.27 723	0.12 691	0.08 628	0.13 706	0.11 686	0.10 643	0.09 602

rvit_105_1	0.19 652	0.12 638	0.25 686	0.21 662	0.16 731	0.22 662	0.28 764	0.32 670	0.42 715	0.20 610	0.21 530	0.22 603	0.18 627	0.19 617	0.18 617	0.12 691	0.12 724	0.13 706	0.15 749	0.08 538	0.07 474

rvit_stereo_0075_2	0.17 624	0.12 638	0.25 686	0.23 708	0.16 731	0.13 440	0.10 49	0.30 646	0.27 596	0.20 610	0.28 635	0.22 603	0.15 562	0.18 591	0.13 477	0.16 759	0.10 693	0.17 753	0.10 653	0.10 643	0.10 635

Anonymous_2	0.22 685	0.17 719	0.28 703	0.15 139	0.16 731	0.33 743	0.22 697	0.23 502	0.18 427	0.23 658	0.24 565	0.26 655	0.27 716	0.27 709	0.24 694	0.22 793	0.26 808	0.17 753	0.17 765	0.16 756	0.18 769

WZ-Net	0.29 745	0.17 719	0.82 812	0.23 708	0.16 731	0.35 753	0.29 775	0.40 750	0.59 781	0.24 671	0.57 775	0.37 735	0.25 700	0.34 746	0.37 777	0.09 580	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.14 728	0.16 751

FINET	0.22 685	0.18 734	0.28 703	0.19 547	0.16 731	0.24 685	0.24 724	0.33 687	0.49 748	0.26 690	0.33 680	0.22 603	0.23 683	0.23 682	0.18 617	0.18 770	0.16 776	0.11 669	0.10 653	0.15 742	0.14 727

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 748	0.24 763	0.30 718	0.36 788	0.16 731	0.36 758	0.31 785	0.34 702	0.43 727	0.41 767	0.46 753	0.38 741	0.30 741	0.35 751	0.29 741	0.19 779	0.20 789	0.26 787	0.29 801	0.18 768	0.19 775

FADNet-RVC	0.21 677	0.20 746	0.40 750	0.21 662	0.16 731	0.21 648	0.15 426	0.27 584	0.27 596	0.26 690	0.32 673	0.26 655	0.21 670	0.22 674	0.19 632	0.12 691	0.13 738	0.12 692	0.14 729	0.13 708	0.18 769

RGC	0.25 718	0.20 746	0.29 712	0.28 758	0.16 731	0.22 662	0.23 712	0.33 687	0.44 729	0.27 698	0.40 724	0.38 741	0.28 725	0.37 761	0.23 681	0.11 664	0.13 738	0.17 753	0.17 765	0.15 742	0.16 751

G-Net	0.25 718	0.17 719	0.38 746	0.23 708	0.16 731	0.51 782	0.23 712	0.29 631	0.35 676	0.36 753	0.38 712	0.31 706	0.29 730	0.28 718	0.27 723	0.11 664	0.09 666	0.12 692	0.10 653	0.16 756	0.14 727

DeepPrunerF	0.24 710	0.17 719	0.45 758	0.26 743	0.16 731	0.23 676	0.29 775	0.37 734	0.51 758	0.27 698	0.31 663	0.24 630	0.28 725	0.22 674	0.23 681	0.15 737	0.11 708	0.20 770	0.18 771	0.12 688	0.14 727

GANetREF_RVC	0.31 754	0.34 793	0.29 712	0.35 786	0.16 731	0.33 743	0.42 806	0.48 783	0.52 764	0.35 750	0.35 695	0.34 724	0.32 748	0.40 777	0.33 767	0.27 803	0.20 789	0.29 801	0.15 749	0.19 773	0.18 769
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
NVstereo2D	0.19 652	0.11 619	0.16 554	0.17 344	0.16 731	0.28 727	0.23 712	0.44 774	0.42 715	0.15 491	0.28 635	0.25 643	0.19 646	0.23 682	0.18 617	0.09 580	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.15 742	0.10 635

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 323	0.13 666	0.13 422	0.24 721	0.17 743	0.26 707	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DStereoSA	0.26 730	0.19 740	0.39 747	0.27 751	0.17 743	0.23 676	0.21 677	0.50 786	0.60 782	0.22 643	0.30 657	0.29 681	0.34 754	0.40 777	0.29 741	0.12 691	0.11 708	0.16 745	0.14 729	0.15 742	0.12 685

GASNet	0.22 685	0.24 763	0.34 734	0.26 743	0.17 743	0.27 717	0.16 497	0.45 777	0.42 715	0.27 698	0.24 565	0.30 691	0.16 584	0.27 709	0.18 617	0.12 691	0.09 666	0.12 692	0.11 686	0.16 756	0.08 551

FADNet	0.21 677	0.23 760	0.37 745	0.18 456	0.17 743	0.25 695	0.13 243	0.32 670	0.32 643	0.23 658	0.25 592	0.27 662	0.21 670	0.19 617	0.16 586	0.13 711	0.15 759	0.12 692	0.15 749	0.17 764	0.18 769

NCC-stereo	0.25 718	0.15 692	0.31 721	0.26 743	0.17 743	0.21 648	0.31 785	0.41 755	0.40 706	0.24 671	0.38 712	0.33 719	0.29 730	0.37 761	0.28 732	0.13 711	0.11 708	0.15 733	0.22 785	0.13 708	0.13 704

Abc-Net	0.25 718	0.15 692	0.31 721	0.26 743	0.17 743	0.21 648	0.31 785	0.41 755	0.40 706	0.24 671	0.38 712	0.33 719	0.29 730	0.37 761	0.28 732	0.13 711	0.11 708	0.15 733	0.22 785	0.13 708	0.13 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.37 768	0.26 772	1.41 827	0.22 687	0.17 743	0.51 782	0.28 764	0.36 725	0.40 706	0.39 760	0.75 801	0.46 768	0.39 768	0.46 790	0.50 807	0.13 711	0.13 738	0.13 706	0.14 729	0.14 728	0.16 751

AnyNet_C32	0.26 730	0.16 705	0.39 747	0.20 619	0.17 743	0.26 707	0.31 785	0.32 670	0.45 733	0.31 734	0.50 760	0.30 691	0.34 754	0.41 784	0.36 773	0.12 691	0.12 724	0.12 692	0.14 729	0.14 728	0.15 741

RYNet	0.23 699	0.12 638	0.22 669	0.19 547	0.17 743	0.47 778	0.26 753	0.39 747	0.49 748	0.24 671	0.29 650	0.34 724	0.24 692	0.20 636	0.31 754	0.10 628	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.14 728	0.15 741

DispFullNet	0.27 738	0.22 756	0.66 791	0.28 758	0.17 743	0.27 717	0.17 534	0.34 702	0.57 775	0.27 698	0.37 705	0.43 759	0.24 692	0.39 768	0.25 702	0.12 691	0.06 512	0.19 765	0.11 686	0.23 784	0.16 751

LALA_ROB	0.25 718	0.16 705	0.23 677	0.27 751	0.17 743	0.27 717	0.27 758	0.42 760	0.38 695	0.33 746	0.39 721	0.51 778	0.26 709	0.29 725	0.28 732	0.16 759	0.09 666	0.13 706	0.12 710	0.13 708	0.13 704

UHP(ZeroShot)	1.91 827	0.25 769	1.18 822	0.34 781	0.18 754	5.77 844	0.24 724	0.87 821	3.44 849	2.38 847	11.09 861	6.66 854	3.09 848	0.90 829	0.65 818	0.18 770	0.14 750	0.19 765	0.17 765	0.22 778	0.16 751

fsdfsdds	0.54 794	0.19 740	0.72 805	0.34 781	0.18 754	0.51 782	0.33 794	0.55 802	1.06 827	0.74 811	2.30 844	1.05 816	0.89 830	0.36 755	0.48 804	0.16 759	0.16 776	0.26 787	0.19 772	0.15 742	0.15 741

UHP	1.91 827	0.25 769	1.18 822	0.34 781	0.18 754	5.77 844	0.24 724	0.87 821	3.44 849	2.38 847	11.09 861	6.66 854	3.09 848	0.90 829	0.65 818	0.18 770	0.14 750	0.19 765	0.17 765	0.22 778	0.16 751

SCION-MonSter	0.22 685	0.17 719	0.17 580	0.25 732	0.18 754	0.35 753	0.17 534	0.29 631	0.48 746	0.23 658	0.46 753	0.20 575	0.19 646	0.26 705	0.27 723	0.09 580	0.08 628	0.23 782	0.20 775	0.11 666	0.11 663

TCMNet	0.19 652	0.12 638	0.20 646	0.21 662	0.18 754	0.21 648	0.24 724	0.28 609	0.36 681	0.23 658	0.26 606	0.25 643	0.20 660	0.20 636	0.23 681	0.13 711	0.11 708	0.11 669	0.12 710	0.13 708	0.12 685

SHD	0.26 730	0.15 692	0.31 721	0.24 721	0.18 754	0.23 676	0.15 426	0.39 747	0.72 805	0.32 742	0.42 743	0.36 732	0.29 730	0.33 741	0.30 748	0.13 711	0.11 708	0.14 721	0.13 723	0.16 756	0.20 778

ADCS	0.30 748	0.19 740	0.48 766	0.21 662	0.18 754	0.29 731	0.24 724	0.42 760	0.64 792	0.40 763	0.50 760	0.40 752	0.37 763	0.40 777	0.43 795	0.13 711	0.13 738	0.13 706	0.14 729	0.16 756	0.16 751

NCCL2	0.24 710	0.15 692	0.18 615	0.34 781	0.18 754	0.24 685	0.24 724	0.34 702	0.29 621	0.31 734	0.38 712	0.38 741	0.29 730	0.23 682	0.25 702	0.15 737	0.12 724	0.18 763	0.21 782	0.13 708	0.13 704

Selective-IGEV-i16pa	19.44 857	3.95 841	1.06 821	0.21 662	0.19 762	105.21 878	0.29 775	22.78 871	47.64 883	4.27 851	59.07 883	9.08 858	2.84 847	125.10 885	5.92 854	0.18 770	0.12 724	0.09 585	0.12 710	0.12 688	0.52 813

SQANet	0.24 710	0.24 763	0.31 721	0.31 773	0.19 762	0.27 717	0.13 243	0.30 646	0.33 649	0.25 684	0.37 705	0.31 706	0.22 677	0.27 709	0.23 681	0.15 737	0.10 693	0.21 773	0.16 757	0.22 778	0.16 751

XQC	0.29 745	0.23 760	0.53 769	0.29 767	0.19 762	0.36 758	0.28 764	0.37 734	0.58 778	0.31 734	0.31 663	0.37 735	0.30 741	0.39 768	0.39 785	0.13 711	0.09 666	0.15 733	0.12 710	0.18 768	0.18 769

CSAN	0.30 748	0.24 763	0.28 703	0.34 781	0.19 762	0.34 748	0.42 806	0.38 741	0.51 758	0.38 759	0.40 724	0.44 763	0.34 754	0.29 725	0.31 754	0.19 779	0.16 776	0.19 765	0.19 772	0.14 728	0.15 741

Light-Stereo-hy	0.24 710	0.14 683	0.32 725	0.23 708	0.20 766	0.31 736	0.16 497	0.34 702	0.36 681	0.25 684	0.29 650	0.43 759	0.25 700	0.26 705	0.21 656	0.13 711	0.13 738	0.24 785	0.23 789	0.16 756	0.18 769

UHP(FT)	0.42 777	0.26 772	0.45 758	0.37 790	0.20 766	0.62 792	0.45 810	0.53 796	0.75 811	0.55 786	0.78 804	0.70 800	0.58 805	0.51 797	0.40 788	0.19 779	0.22 803	0.22 779	0.20 775	0.21 776	0.17 762

TARStereo(FT)	0.37 768	0.26 772	0.32 725	0.42 796	0.20 766	0.78 809	1.22 840	0.43 766	0.42 715	0.33 746	0.53 764	0.48 775	0.38 765	0.33 741	0.32 759	0.17 766	0.14 750	0.21 773	0.15 749	0.23 784	0.12 685

2222	0.37 768	0.26 772	0.32 725	0.42 796	0.20 766	0.78 809	1.22 840	0.43 766	0.42 715	0.33 746	0.53 764	0.48 775	0.38 765	0.33 741	0.32 759	0.17 766	0.14 750	0.21 773	0.15 749	0.23 784	0.12 685

1111	0.45 785	0.24 763	0.56 774	0.33 779	0.20 766	0.88 816	0.37 798	0.52 792	0.84 819	0.64 797	0.69 789	0.70 800	0.70 817	0.79 818	0.38 781	0.17 766	0.15 759	0.19 765	0.19 772	0.22 778	0.17 762

mmmmmm	0.42 777	0.26 772	0.45 758	0.37 790	0.20 766	0.62 792	0.45 810	0.53 796	0.75 811	0.55 786	0.78 804	0.70 800	0.58 805	0.51 797	0.40 788	0.19 779	0.22 803	0.22 779	0.20 775	0.21 776	0.17 762

MonStereo1	0.49 791	0.27 779	0.61 785	0.29 767	0.20 766	0.40 769	0.19 635	0.51 790	0.66 797	0.53 783	0.91 814	1.02 814	0.59 809	0.51 797	0.58 812	0.53 820	0.32 815	0.55 817	0.40 810	0.36 808	0.38 805

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 782	0.39 797	0.56 774	0.40 793	0.20 766	0.66 798	0.33 794	0.54 799	0.72 805	0.71 807	0.72 795	0.62 787	0.55 800	0.52 800	0.47 803	0.20 786	0.19 788	0.29 801	0.30 803	0.24 792	0.19 775

PDISCO_ROB	0.28 741	0.16 705	0.28 703	0.28 758	0.20 766	0.33 743	0.27 758	0.45 777	0.58 778	0.28 711	0.41 735	0.45 764	0.30 741	0.34 746	0.35 772	0.12 691	0.09 666	0.17 753	0.16 757	0.17 764	0.13 704

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 373	0.05 44	0.14 472	0.16 244	0.21 775	0.09 194	0.17 534	0.21 452	0.16 369	0.11 350	0.15 417	0.10 342	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.09 602

BEATNet-Init1	0.54 794	0.28 781	0.68 798	0.31 773	0.21 775	0.85 814	0.31 785	0.57 803	0.69 803	0.89 824	1.00 818	2.17 837	0.66 813	0.58 809	0.44 798	0.19 779	0.18 783	0.23 782	0.22 785	0.22 778	0.21 779

MSMD_ROB	0.31 754	0.26 772	0.26 696	0.24 721	0.21 775	0.34 748	0.25 742	0.34 702	0.39 701	0.40 763	0.69 789	0.45 764	0.41 775	0.34 746	0.28 732	0.20 786	0.20 789	0.26 787	0.25 792	0.23 784	0.22 782

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 800	0.18 734	0.59 782	0.28 758	0.22 778	1.31 830	0.25 742	0.61 811	1.61 842	0.69 802	3.69 847	1.08 818	0.82 824	0.39 768	0.32 759	0.18 770	0.15 759	0.20 770	0.20 775	0.18 768	0.24 784

TestStereooo	0.66 800	0.18 734	0.59 782	0.28 758	0.22 778	1.31 830	0.25 742	0.61 811	1.61 842	0.69 802	3.69 847	1.08 818	0.82 824	0.39 768	0.32 759	0.18 770	0.15 759	0.20 770	0.20 775	0.18 768	0.24 784

PA-Net	0.24 710	0.18 734	0.34 734	0.28 758	0.22 778	0.22 662	0.39 803	0.29 631	0.39 701	0.22 643	0.33 680	0.25 643	0.26 709	0.21 656	0.25 702	0.10 628	0.23 805	0.15 733	0.22 785	0.09 606	0.13 704
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FSD					0.23 781	0.25 695	0.25 742	0.27 584	0.26 583	0.25 684	0.26 606	0.26 655	0.26 709	0.27 709	0.24 694	0.21 789	0.20 789	0.27 791	0.26 793	0.25 794

FC-DCNN v2	0.33 758	0.28 781	0.28 703	0.26 743	0.23 781	0.39 767	0.29 775	0.41 755	0.44 729	0.46 777	0.57 775	0.51 778	0.41 775	0.38 766	0.30 748	0.21 789	0.20 789	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.24 784

PVD	0.40 774	0.21 752	0.40 750	0.32 776	0.23 781	0.30 734	0.45 810	0.53 796	0.97 826	0.55 786	0.80 807	0.54 783	0.60 810	0.53 802	0.40 788	0.19 779	0.14 750	0.17 753	0.14 729	0.24 792	0.32 799

FC-DCNN	0.33 758	0.28 781	0.28 703	0.26 743	0.23 781	0.38 764	0.29 775	0.40 750	0.44 729	0.46 777	0.56 771	0.51 778	0.41 775	0.38 766	0.31 754	0.21 789	0.20 789	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.24 784

ACVNet-4b	0.39 772	0.53 803	0.56 774	0.45 800	0.24 785	0.46 777	0.18 587	0.50 786	0.64 792	0.42 769	0.45 750	0.60 786	0.27 716	0.34 746	0.24 694	0.33 806	0.14 750	0.48 811	0.42 812	0.31 805	0.27 794

DGSMNet	0.25 718	0.19 740	0.34 734	0.21 662	0.24 785	0.24 685	0.21 677	0.36 725	0.42 715	0.25 684	0.32 673	0.38 741	0.21 670	0.29 725	0.24 694	0.13 711	0.11 708	0.14 721	0.16 757	0.23 784	0.23 783

FCDSN-DC	0.33 758	0.28 781	0.28 703	0.30 771	0.24 785	0.39 767	0.28 764	0.43 766	0.42 715	0.44 774	0.53 764	0.51 778	0.42 779	0.37 761	0.30 748	0.21 789	0.20 789	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.25 788
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.47 789	0.28 781	0.28 703	0.27 751	0.24 785	0.50 780	0.32 793	0.57 803	0.62 787	0.74 811	1.20 828	1.21 823	0.64 812	0.54 804	0.39 785	0.22 793	0.20 789	0.27 791	0.31 804	0.26 798	0.25 788

ELAS_RVC	0.42 777	0.29 788	0.33 731	0.28 758	0.24 785	0.56 788	0.38 801	0.50 786	0.61 784	0.74 811	0.76 802	0.67 794	0.56 802	0.55 805	0.42 794	0.22 793	0.21 799	0.27 791	0.26 793	0.27 800	0.26 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 777	0.29 788	0.34 734	0.28 758	0.24 785	0.63 795	0.37 798	0.52 792	0.52 764	0.72 808	0.82 809	0.68 796	0.56 802	0.52 800	0.45 801	0.22 793	0.21 799	0.27 791	0.26 793	0.26 798	0.26 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 781	0.26 772	0.54 771	0.33 779	0.27 791	0.51 782	0.30 784	0.54 799	0.79 818	0.64 797	0.71 794	0.75 806	0.58 805	0.47 792	0.45 801	0.22 793	0.21 799	0.27 791	0.26 793	0.29 801	0.25 788

PASM	0.33 758	0.25 769	0.51 768	0.28 758	0.27 791	0.30 734	0.31 785	0.35 718	0.51 758	0.36 753	0.40 724	0.47 772	0.35 758	0.34 746	0.36 773	0.23 799	0.26 808	0.26 787	0.28 800	0.23 784	0.21 779

otaku	0.39 772	0.38 796	0.53 769	0.44 799	0.28 793	0.57 789	0.24 724	0.42 760	0.62 787	0.40 763	0.50 760	0.46 768	0.34 754	0.40 777	0.33 767	0.30 804	0.30 812	0.39 808	0.33 806	0.30 802	0.29 795

ACVNet_1	0.45 785	0.51 802	0.61 785	0.45 800	0.28 793	0.50 780	0.28 764	0.58 808	0.71 804	0.63 796	0.59 781	0.74 805	0.50 794	0.50 795	0.36 773	0.26 802	0.25 806	0.39 808	0.29 801	0.32 806	0.25 788

ccnet	0.30 748	0.28 781	0.24 683	0.20 619	0.28 793	0.41 772	0.22 697	0.46 780	0.33 649	0.37 757	0.46 753	0.37 735	0.30 741	0.40 777	0.43 795	0.23 799	0.14 750	0.21 773	0.17 765	0.23 784	0.19 775

NVStereoNet_ROB	0.47 789	0.37 795	0.47 764	0.42 796	0.29 796	0.35 753	0.35 796	0.50 786	0.61 784	0.73 809	0.94 815	0.70 800	0.68 814	0.48 793	0.62 815	0.22 793	0.33 816	0.34 806	0.34 809	0.30 802	0.31 798
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.41 775	0.40 798	0.54 771	0.46 803	0.30 797	0.64 796	0.24 724	0.47 781	0.68 800	0.42 769	0.49 758	0.47 772	0.42 779	0.40 777	0.32 759	0.32 805	0.28 810	0.37 807	0.31 804	0.33 807	0.29 795

PSMNet-RUCA	0.28 741	0.33 792	0.42 755	0.36 788	0.32 798	0.18 590	0.20 659	0.42 760	0.30 627	0.33 746	0.41 735	0.40 752	0.24 692	0.31 732	0.20 642	0.19 779	0.11 708	0.25 786	0.15 749	0.22 778	0.16 751

PWCK	0.72 805	0.95 826	0.99 818	0.77 815	0.32 798	0.79 811	0.38 801	0.92 823	0.90 823	0.96 830	0.76 802	0.97 813	0.62 811	0.87 825	0.68 821	0.73 830	0.46 821	0.76 827	0.49 816	0.71 829	0.44 811

GCST	0.37 768	0.42 800	0.27 698	1.03 830	0.39 800	0.18 590	0.08 9	0.21 452	0.18 427	0.28 711	0.25 592	0.15 488	0.12 471	0.16 527	0.14 523	0.64 827	0.43 820	0.75 825	0.65 825	0.64 820	0.46 812

SAMSARA	0.41 775	0.28 781	0.34 734	0.55 808	0.39 800	0.85 814	1.25 842	0.49 785	0.52 764	0.36 753	0.35 695	0.56 784	0.39 768	0.39 768	0.41 792	0.15 737	0.20 789	0.15 733	0.14 729	0.23 784	0.21 779

ACVNet_2	0.67 804	0.68 814	0.70 802	0.64 811	0.41 802	0.75 807	0.50 815	0.98 829	1.38 837	0.90 825	1.09 822	1.04 815	0.74 819	0.55 805	0.48 804	0.43 812	0.40 819	0.53 815	0.45 813	0.48 812	0.36 803

MADNet+	0.76 809	0.72 815	3.76 836	0.67 812	0.41 802	0.99 821	0.97 838	0.72 816	0.75 811	0.52 782	0.58 779	0.64 790	0.68 814	0.89 828	1.04 835	0.35 808	0.36 817	0.28 800	0.23 789	0.38 809	0.33 800

RainbowNet	0.54 794	0.61 808	0.71 804	0.57 809	0.43 804	0.66 798	0.37 798	0.60 810	0.87 822	0.51 781	0.67 785	0.63 788	0.47 790	0.50 795	0.44 798	0.47 816	0.48 826	0.53 815	0.41 811	0.53 815	0.41 808

Consistency-Raft	0.44 782	0.40 798	0.46 761	0.37 790	0.43 804	0.42 774	0.41 804	0.57 803	0.55 771	0.32 742	0.73 796	0.32 713	0.50 794	0.42 785	0.49 806	0.39 810	0.36 817	0.45 810	0.52 821	0.42 810	0.30 797

JetBlue	0.73 807	0.46 801	1.21 825	0.52 805	0.47 806	2.16 834	0.67 826	0.78 817	0.72 805	0.70 806	0.79 806	1.21 823	0.84 826	1.06 836	1.04 835	0.40 811	0.28 810	0.33 805	0.33 806	0.30 802	0.34 801

light-stereo	0.44 782	0.27 779	0.64 790	0.61 810	0.50 807	0.34 748	0.23 712	0.47 781	0.52 764	0.57 792	0.59 781	0.78 807	0.33 752	0.49 794	0.30 748	0.33 806	0.25 806	0.27 791	0.33 806	0.47 811	0.41 808

IMH-64-1	0.66 800	0.62 809	0.69 799	0.72 813	0.51 808	0.60 790	0.51 816	0.92 823	0.84 819	0.75 815	1.02 819	0.81 808	0.78 821	0.80 819	0.50 807	0.43 812	0.46 821	0.72 822	0.48 814	0.55 816	0.40 806

IMH-64	0.66 800	0.62 809	0.69 799	0.72 813	0.51 808	0.60 790	0.51 816	0.92 823	0.84 819	0.75 815	1.02 819	0.81 808	0.78 821	0.80 819	0.50 807	0.43 812	0.46 821	0.72 822	0.48 814	0.55 816	0.40 806

IMH	0.72 805	0.65 811	0.70 802	0.77 815	0.54 810	0.71 803	0.56 819	0.99 831	1.08 828	0.82 819	1.09 822	0.89 812	0.88 828	0.88 827	0.53 811	0.44 815	0.50 830	0.75 825	0.51 819	0.58 819	0.42 810

SPS-STEREO	0.58 798	0.59 807	0.66 791	0.45 800	0.55 811	0.65 797	0.44 809	0.63 813	0.51 758	0.69 802	0.65 784	0.66 791	0.58 805	0.62 811	0.62 815	0.62 826	0.47 825	0.51 813	0.49 816	0.55 816	0.58 815
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.57 797	0.58 805	0.67 795	0.41 794	0.55 811	0.68 800	0.51 816	0.57 803	0.46 742	0.67 800	0.70 792	0.69 798	0.57 804	0.64 813	0.58 812	0.59 824	0.49 827	0.50 812	0.50 818	0.52 813	0.59 818

LVE	0.84 814	0.87 824	0.86 815	0.81 818	0.56 813	1.09 826	0.66 825	1.07 834	1.45 839	0.97 831	1.23 830	1.11 821	0.86 827	0.84 822	0.72 825	0.49 818	0.56 837	0.76 827	0.60 824	0.66 822	0.60 821

UNDER WATER-64	0.97 818	0.96 827	1.48 829	0.88 824	0.57 814	1.24 829	0.90 836	0.78 817	0.96 825	1.05 833	0.85 811	1.56 835	1.26 841	0.97 834	0.99 833	0.88 837	0.57 839	1.04 837	0.88 836	0.81 833	0.75 828

Dean	0.88 815	0.88 825	0.81 811	0.82 819	0.57 814	0.91 817	0.62 823	1.17 844	1.71 844	1.15 838	1.16 826	1.31 827	1.00 834	0.82 821	0.83 831	0.57 821	0.56 837	0.78 829	0.65 825	0.67 823	0.58 815

TorneroNet-64	0.76 809	0.73 816	0.77 809	0.78 817	0.58 816	0.94 820	0.58 820	0.85 820	1.26 832	0.67 800	0.88 812	1.41 830	0.76 820	0.87 825	0.68 821	0.49 818	0.46 821	0.73 824	0.59 822	0.68 824	0.54 814

ply	1.68 826	0.65 811	0.35 740	0.53 806	0.60 817	0.49 779	0.46 814	1.83 848	0.66 797	0.31 734	2.03 836	2.58 840	3.28 850	3.71 849	5.37 850	1.25 846	0.79 845	1.94 852	1.64 843	3.83 849	1.25 837

xbf	2.24 830	0.55 804	0.35 740	0.53 806	0.60 817	5.03 842	5.37 852	1.83 848	0.66 797	2.26 846	2.03 836	2.58 840	3.28 850	3.71 849	5.37 850	1.25 846	0.79 845	1.94 852	1.64 843	3.83 849	1.25 837

anonymity	0.53 793	0.58 805	0.66 791	0.41 794	0.61 819	0.54 786	0.41 804	0.57 803	0.41 713	0.56 789	0.50 760	0.50 777	0.55 800	0.59 810	0.50 807	0.58 823	0.50 830	0.51 813	0.51 819	0.52 813	0.58 815

LSM	0.34 765	0.21 752	0.62 787	0.27 751	0.62 820	0.35 753	0.26 753	0.43 766	0.49 748	0.45 776	0.60 783	0.42 757	0.37 763	0.35 751	0.26 717	0.13 711	0.21 799	0.14 721	0.16 757	0.18 768	0.34 801

WAO-6	0.82 812	0.81 820	0.63 789	0.87 823	0.63 821	0.79 811	0.60 822	0.98 829	1.52 841	0.91 828	0.97 817	1.08 818	1.04 835	0.72 817	0.70 824	0.72 829	0.49 827	0.91 833	0.71 831	0.70 828	0.59 818

TorneroNet	0.83 813	0.75 817	0.83 814	0.85 820	0.63 821	1.03 824	0.65 824	0.96 827	1.14 830	0.80 818	1.10 824	1.36 828	0.88 828	0.95 832	0.82 830	0.57 821	0.49 827	0.79 830	0.66 829	0.74 832	0.64 824

WAO-7	0.80 811	0.78 818	0.57 777	0.85 820	0.67 823	0.76 808	0.69 829	1.07 834	1.30 834	0.90 825	1.20 828	1.05 816	0.93 831	0.71 816	0.68 821	0.60 825	0.62 841	0.67 819	0.68 830	0.64 820	0.59 818

MFMNet_re	0.65 799	0.66 813	0.66 791	0.51 804	0.69 824	0.70 802	0.58 820	0.65 814	0.75 811	0.61 795	0.73 796	0.63 788	0.68 814	0.65 814	0.60 814	0.66 828	0.58 840	0.63 818	0.59 822	0.68 824	0.69 827

WAO-8	0.92 816	0.83 821	0.67 795	0.94 827	0.70 825	0.92 818	0.68 827	1.08 836	1.80 846	1.06 835	1.42 832	1.29 825	1.08 837	0.86 823	0.80 828	0.74 832	0.54 834	0.86 831	0.75 832	0.71 829	0.63 822

Venus	0.92 816	0.83 821	0.67 795	0.94 827	0.70 825	0.92 818	0.68 827	1.08 836	1.80 846	1.06 835	1.42 832	1.29 825	1.08 837	0.86 823	0.80 828	0.74 832	0.54 834	0.86 831	0.75 832	0.71 829	0.63 822

UNDER WATER	0.99 820	1.00 828	1.47 828	1.00 829	0.71 827	1.18 828	0.86 834	0.81 819	1.09 829	1.02 832	0.90 813	1.53 834	1.26 841	1.06 836	1.02 834	0.79 835	0.54 834	1.02 835	0.88 836	0.83 834	0.75 828

relurobot		0.79 819		0.85 820	0.72 828	0.62 792	0.77 831	0.59 809	0.72 805	0.75 815	0.69 789	0.66 791	0.73 818	0.63 812	0.67 820	0.73 830		0.69 821	0.65 825	0.69 826	0.67 825

relubot	0.74 808	0.83 821	0.78 810	0.91 825	0.79 829	0.68 800	0.77 831	0.70 815	0.76 815	0.83 820	0.74 799	0.68 796	0.81 823	0.66 815	0.74 826	0.74 832	0.71 843	0.68 820	0.65 825	0.69 826	0.67 825

notaker	0.98 819	1.13 829	1.02 819	1.14 832	0.81 830	0.73 806	0.69 829	0.94 826	1.15 831	1.19 840	1.19 827	1.41 830	1.17 840	1.10 838	0.74 826	0.82 836	0.64 842	1.18 838	0.79 834	1.02 836	0.82 831

HanzoNet	1.31 824	1.29 833	1.22 826	1.13 831	0.85 831	1.05 825	0.84 833	1.06 833	1.47 840	1.66 843	1.63 834	2.48 839	1.78 844	1.63 840	1.69 837	1.27 848	0.80 847	1.32 841	1.02 839	1.07 839	0.90 832

ktn	1.02 821	1.23 831	0.82 812	1.24 834	0.86 832	1.00 823	0.86 834	0.96 827	1.37 836	1.05 833	1.12 825	1.16 822	1.06 836	0.95 832	0.62 815	1.28 849	0.71 843	1.39 842	0.83 835	1.06 838	0.77 830

DPSimNet_ROB	1.14 823	1.25 832	0.87 816	1.15 833	0.90 833	1.15 827	1.18 839	1.20 845	1.26 832	1.45 842	1.05 821	1.44 833	1.13 839	0.92 831	1.70 839	1.47 850	0.52 833	1.22 840	1.04 841	0.92 835	1.03 834

KSHMR	1.10 822	1.19 830	0.90 817	1.26 835	1.00 834	0.99 821	0.96 837	1.13 842	1.35 835	1.16 839	1.28 831	1.40 829	0.97 833	1.03 835	0.93 832	1.03 845	1.08 848	1.20 839	1.03 840	1.03 837	0.98 833

JetRed	1.66 825	1.51 835	3.09 832	0.93 826	1.21 835	5.28 843	1.61 845	1.29 846	1.42 838	1.84 844	1.77 835	1.59 836	0.95 832	1.43 839	2.51 849	0.91 839	1.61 849	0.93 834	0.91 838	1.36 840	1.03 834

tt	4.65 839	0.07 269	3.54 835	2.01 837	1.55 836	10.25 849	16.66 856	8.90 860	5.03 852	1.33 841	0.96 816	4.71 843	4.74 852	3.33 846	5.86 853	6.06 859	10.30 864	1.87 846	2.09 852	2.61 843	1.19 836

Light2-Stereo	27.33 870	1.29 833	18.08 861	9.32 845	1.62 837	1.56 832	0.22 697	1.80 847	0.91 824	26.87 880	3.25 846	5.32 846	1.68 843	105.46 884	1.69 837	12.23 865	0.50 830	161.24 885	141.86 884	21.82 880	29.88 876

MADNet++	1.97 829	1.75 836	1.66 830	1.83 836	1.69 838	2.38 835	1.45 844	2.36 850	2.11 848	2.58 849	2.37 845	2.25 838	2.21 846	2.28 841	2.36 845	1.87 851	1.67 850	1.53 843	1.34 842	1.87 841	1.78 839

LRCNet_RVC	10.76 852	13.97 863	7.97 852	19.07 860	2.04 839	0.35 753	0.31 785	5.29 852	0.48 746	13.02 864	17.65 864	8.69 857	5.73 853	4.78 851	2.22 840	23.53 880	2.69 855	27.60 882	25.75 881	17.60 874	16.54 870

xxxxx1	7.75 841	5.06 846	7.26 844	3.15 838	3.91 840	16.37 854	22.88 861	5.87 856	8.68 854	7.99 856	8.55 851	9.13 859	8.46 856	10.05 856	10.47 856	2.43 853	2.48 852	3.56 856	12.26 861	3.48 844	3.02 842

tt_ll	7.75 841	5.06 846	7.26 844	3.15 838	3.91 840	16.37 854	22.88 861	5.87 856	8.68 854	7.99 856	8.55 851	9.13 859	8.46 856	10.05 856	10.47 856	2.43 853	2.48 852	3.56 856	12.26 861	3.48 844	3.02 842

ff	7.75 841	5.06 846	7.26 844	3.15 838	3.91 840	16.37 854	22.88 861	5.87 856	8.68 854	7.99 856	8.55 851	9.13 859	8.46 856	10.05 856	10.47 856	2.43 853	2.48 852	3.56 856	12.26 861	3.48 844	3.02 842

PML	8.57 847	9.39 860	6.24 843	5.34 841	6.36 843	13.21 852	20.99 857	5.35 853	6.68 853	17.75 866	26.46 878	7.58 856	6.08 854	7.89 855	5.76 852	5.33 858	1.83 851	5.95 864	1.93 851	8.75 861	2.53 841

USTest	6.16 840	2.65 839	2.79 831	6.48 844	7.21 844	14.33 853	21.38 858	6.98 859	9.55 857	5.35 855	6.12 849	5.71 847	7.69 855	6.31 854	6.75 855	1.97 852	3.38 856	1.63 844	2.14 853	2.49 842	2.35 840

Anonymous_1	10.87 853	7.82 855	7.41 849	10.29 848	10.08 845	18.64 860	26.11 866	11.02 863	13.45 863	9.43 859	10.10 858	9.73 864	11.31 863	10.69 859	12.47 859	6.42 860	8.38 861	5.70 861	10.22 860	11.41 862	6.65 851

DGTPSM_ROB	8.06 845	4.50 842	8.69 853	5.34 841	10.73 846	8.32 847	22.71 859	5.47 854	13.38 861	5.13 853	9.98 856	5.10 844	10.47 859	5.53 852	12.77 862	3.79 856	8.00 857	3.49 854	6.95 858	3.74 847	7.09 854

DPSMNet_ROB	8.06 845	4.50 842	8.69 853	5.36 843	10.74 847	8.32 847	22.71 859	5.47 854	13.38 861	5.13 853	9.98 856	5.10 844	10.47 859	5.53 852	12.77 862	3.80 857	8.00 857	3.49 854	6.95 858	3.75 848	7.09 854

iinet-test	10.41 848	8.00 856	7.40 847	10.23 846	10.93 848	17.97 858	25.06 864	11.30 864	13.29 859	9.69 860	9.78 855	9.38 862	11.23 861	10.97 860	12.61 860	6.59 861	8.30 859	5.49 859	6.54 854	6.58 857	6.91 852

IINet	10.41 848	8.00 856	7.40 847	10.23 846	10.93 848	17.97 858	25.06 864	11.30 864	13.29 859	9.69 860	9.77 854	9.38 862	11.23 861	10.97 860	12.61 860	6.59 861	8.30 859	5.49 859	6.54 854	6.58 857	6.91 852

DPSM_ROB	11.10 854	8.47 858	7.95 850	10.84 849	11.58 850	19.10 861	26.50 869	12.02 866	14.09 864	10.38 862	10.91 859	10.39 865	11.92 864	11.67 862	13.39 864	6.99 863	8.79 862	5.82 862	6.92 856	6.97 859	7.31 856

DPSM	11.10 854	8.47 858	7.95 850	10.84 849	11.58 850	19.10 861	26.50 869	12.02 866	14.09 864	10.38 862	10.91 859	10.39 865	11.92 864	11.67 862	13.39 864	6.99 863	8.79 862	5.82 862	6.92 856	6.97 859	7.31 856

TCMNet-wrong-test	3.69 838	5.54 851	3.91 839	12.22 851	11.75 852	4.77 841	3.86 846	1.08 836	0.74 810	1.13 837	2.21 843	6.16 851	0.53 799	3.43 848	2.33 844	0.90 838	0.20 789	1.85 845	1.69 845	5.71 851	3.79 846

noway3	3.67 837	5.34 850	3.88 838	12.29 853	11.84 853	4.64 839	3.99 848	1.08 836	0.50 756	0.90 825	2.07 839	6.19 852	0.45 788	3.36 847	2.45 848	0.97 844	0.15 759	1.91 848	1.76 847	5.79 852	3.82 850

noway4	3.66 836	5.59 852	3.99 840	12.28 852	11.84 853	4.70 840	4.02 851	1.16 843	0.47 745	0.84 821	2.09 842	6.05 848	0.42 779	3.08 845	2.23 843	0.95 840	0.15 759	1.91 848	1.75 846	5.88 856	3.80 848

noway2	3.63 833	5.25 849	3.83 837	12.30 854	11.84 853	4.62 838	3.98 847	1.03 832	0.50 756	0.91 828	2.05 838	6.21 853	0.40 773	2.96 842	2.36 845	0.95 840	0.14 750	1.90 847	1.76 847	5.79 852	3.81 849

zzzz4	3.65 834	5.61 854	4.02 842	12.30 854	11.85 856	4.60 836	3.99 848	1.11 840	0.45 733	0.87 822	2.08 840	6.08 849	0.43 783	3.05 843	2.22 840	0.96 842	0.15 759	1.91 848	1.76 847	5.84 854	3.78 845

noway1	3.65 834	5.60 853	3.99 840	12.30 854	11.85 856	4.61 837	4.00 850	1.11 840	0.45 733	0.87 822	2.08 840	6.09 850	0.43 783	3.05 843	2.22 840	0.96 842	0.15 759	1.91 848	1.76 847	5.84 854	3.79 846

DLNR-FE	10.51 851	2.29 838	19.85 866	120.28 876	13.21 858	0.06 19	0.13 243	0.24 530	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.13 711	0.04 27	0.06 256	0.04 78	53.18 884	0.04 68

DLNR_Zeroshot_test	10.48 850	2.27 837	19.78 865	120.28 876	13.29 859	0.06 19	0.13 243	0.24 530	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.13 711	0.04 27	0.06 256	0.04 78	52.68 883	0.04 68

HaxPig	15.73 856	18.55 872	19.19 864	16.92 859	15.89 860	7.80 846	7.57 853	13.37 868	10.80 858	15.40 865	14.87 863	15.95 867	14.81 866	15.67 865	15.97 868	18.96 875	16.72 865	19.47 878	18.10 875	19.45 877	19.06 871

RSGM-EC	20.15 858	4.62 844	0.75 807	16.73 857	16.97 861	21.10 863	26.46 867	10.37 861	14.13 866	18.18 867	21.56 867	22.31 878	22.50 868	21.80 867	15.71 866	62.36 883	33.86 881	20.06 879	18.04 873	19.30 875	16.22 868

acva	20.15 858	4.62 844	0.75 807	16.73 857	16.97 861	21.10 863	26.46 867	10.37 861	14.13 866	18.18 867	21.56 867	22.31 878	22.50 868	21.80 867	15.71 866	62.36 883	33.86 881	20.06 879	18.04 873	19.30 875	16.22 868

MEDIAN_ROB	20.38 860	24.05 873	23.36 869	21.18 861	21.62 863	10.51 850	8.17 854	17.68 869	15.46 868	20.04 869	19.65 865	20.30 868	20.16 867	21.17 866	21.03 869	23.81 881	21.77 875	24.98 881	23.75 880	25.01 881	23.94 874

FlowAnything	22.34 864	17.13 867	15.98 858	22.00 866	23.23 864	38.39 872	53.32 873	24.19 876	28.48 874	21.00 878	21.93 874	20.83 870	23.97 871	23.44 875	26.83 871	14.04 866	17.80 874	11.63 865	14.08 871	14.00 865	14.65 858

CasAABBNet	22.33 861	17.11 864	15.84 857	21.94 863	23.28 865	38.30 865	53.40 875	24.05 874	28.44 873	20.66 872	21.86 872	21.03 875	24.04 873	23.35 872	27.03 875	14.06 867	17.69 868	11.70 866	13.94 865	14.04 867	14.76 862

Hybrid-DGEV	22.38 865	17.26 870	16.15 860	21.92 862	23.29 866	38.36 869	53.40 875	24.38 879	28.67 878	20.64 871	21.89 873	21.01 872	24.05 874	23.35 872	27.12 878	14.08 871	17.70 871	11.71 871	13.99 869	14.01 866	14.70 861

RAFT-FEzeroshot	22.33 861	17.12 865	15.83 855	21.95 864	23.32 867	38.31 866	53.41 877	23.99 872	28.43 871	20.66 872	21.84 870	21.02 873	24.05 874	23.33 870	27.09 876	14.06 867	17.69 868	11.70 866	13.95 866	14.05 868	14.76 862

RAFT-FE	22.33 861	17.12 865	15.83 855	21.95 864	23.32 867	38.31 866	53.41 877	23.99 872	28.43 871	20.66 872	21.84 870	21.02 873	24.05 874	23.33 870	27.09 876	14.06 867	17.69 868	11.70 866	13.95 866	14.05 868	14.76 862

Selective-RAFT-Error	22.39 866	17.14 868	16.01 859	22.00 866	23.34 869	38.37 870	53.36 874	24.24 878	28.53 876	20.80 875	21.94 875	20.94 871	24.02 872	23.48 876	27.33 879	14.07 870	17.70 871	11.70 866	13.93 864	14.05 868	14.83 865

fast-reg	22.77 867	17.32 871	19.13 862	22.15 869	24.31 870	38.33 868	53.16 871	24.18 875	28.58 877	20.60 870	22.12 876	20.65 869	23.90 870	23.12 869	26.84 872	14.18 874	17.47 867	14.33 873	14.96 872	15.38 873	14.67 860

AVERAGE_ROB	24.89 869	29.12 876	27.98 872	24.83 870	24.59 871	17.82 857	11.61 855	21.45 870	19.91 869	25.04 879	24.38 877	25.06 880	25.31 879	24.69 878	22.86 870	29.74 882	27.09 880	28.97 883	27.94 882	30.07 882	29.35 875

LSM0	22.80 868	17.22 869	19.17 863	22.12 868	28.90 872	38.38 871	53.27 872	24.21 877	28.36 870	20.84 877	21.11 866	21.63 876	24.25 878	23.42 874	26.98 873	14.08 871	17.39 866	11.72 872	13.98 868	14.22 872	14.66 859

zzzz2	33.77 873	25.93 874	24.41 870	33.32 871	35.10 873	58.15 875	80.98 882	36.98 884	42.68 880	31.82 883	33.40 881	31.44 883	36.00 880	34.74 879	40.15 880	21.20 878	26.75 876	17.85 876	21.11 878	21.10 878	22.26 872

noway5	33.77 873	25.93 874	24.41 870	33.32 871	35.10 873	58.15 875	80.98 882	36.98 884	42.68 880	31.82 883	33.40 881	31.44 883	36.00 880	34.74 879	40.15 880	21.20 878	26.75 876	17.85 876	21.11 878	21.10 878	22.26 872

zzzzzz3	32.40 871	13.78 861	19.88 867	39.27 873	40.27 875	57.81 873	73.58 881	33.27 882	42.65 879	31.40 881	32.97 879	30.93 881	36.54 882	37.48 881	43.96 882	20.77 876	26.80 878	16.44 874	20.72 876	13.41 863	16.16 866

zzz1	32.42 872	13.80 862	20.04 868	39.27 873	40.27 875	57.84 874	73.53 880	33.30 883	42.71 882	31.42 882	32.98 880	30.95 882	36.54 882	37.50 882	43.97 883	20.78 877	26.81 879	16.46 875	20.73 877	13.42 864	16.17 867

test_example2	97.69 875	92.93 877	45.57 873	96.02 875	109.84 877	88.44 877	93.70 884	25.54 881	94.63 884	130.46 886	126.87 884	58.93 885	75.48 884	87.99 883	77.94 884	150.16 885	221.11 883	76.29 884	98.21 883	108.42 885	95.33 877

ccccc		285.89 878		366.70 878	366.78 878	118.88 879		113.97 886		125.77 885		120.54 886		252.62 886		382.79 886	352.84 884	254.30 886	222.62 885	426.61 886

TADF							0.16 497	0.18 375	0.21 497	0.11 350	0.07 104	0.09 303	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215

RSGM							0.14 328	0.17 342	0.13 263	0.11 350	0.09 232	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215

AHVO							0.21 677	0.32 670	0.33 649	0.14 463	0.35 695	0.25 643	0.20 660	0.39 768	0.25 702	0.09 580	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.11 666

MCPF							0.19 635	0.23 502	0.28 612	0.12 393	0.14 397	0.22 603	0.15 562	0.20 636	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215

DSFM							0.21 677	0.32 670	0.33 649	0.14 463	0.35 695	0.25 643	0.20 660	0.39 768	0.25 702	0.09 580	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.11 666

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 877	24.57 880	28.49 875	20.83 876	21.79 869	21.71 877	24.18 877	24.35 877	26.98 873	14.13 873	17.72 873	11.70 866	14.00 870	14.08 871

PatchMatch		0.16 705		0.19 547		0.32 739		0.43 766		0.56 789		0.66 791		0.42 785		0.15 737		0.15 733		0.12 688

GS-Stereo							0.14 328	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.05 3	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

Low-res two-view benchmark