Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

DF_test	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.08 267	0.04 1	0.13 223	0.09 26	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.06 4	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.04 1	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.05 2	0.11 300	0.07 157	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.04 1	0.09 28	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

100	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.11 145	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

anonymous	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.05 4	0.12 139	0.11 69	0.14 265	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

derf	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.05 2	0.07 86	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

qqai	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.08 14	0.09 73	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

DispViT+	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.05 4	0.11 91	0.18 342	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.04 1	0.04 1	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 26	0.14 265	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 218

zero-FE	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 26	0.14 265	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 218

111111	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.17 323	0.06 44	0.05 4	0.10 45	0.11 69	0.10 105	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.07 427	0.06 349

dual_stereo	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.05 4	0.13 223	0.12 99	0.08 39	0.07 104	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.05 4	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

PFNet+	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.05 4	0.12 139	0.18 342	0.21 461	0.16 482	0.19 461	0.14 424	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.11 627

CR-Stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.06 16	0.12 139	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.05 1	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

small-0shot	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.07 151	0.06 16	0.13 223	0.09 26	0.08 39	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

DNS	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.06 16	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.08 169	0.08 165	0.08 224	0.05 19	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.03 1	0.14 686	0.10 600

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.06 2	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 106	0.07 244	0.18 579	0.16 233	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.06 16	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.10 246	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.12 7	0.05 3	0.06 16	0.11 91	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.04 1	0.06 16	0.12 139	0.06 2	0.05 4	0.06 41	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

DLNR-FE	10.51 810	2.29 795	19.85 824	120.28 833	13.21 815	0.06 16	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	53.18 835	0.04 63

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.08 9	0.12 99	0.07 29	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

asda	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.06 16	0.10 45	0.16 271	0.11 145	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.16 668	0.17 544	0.11 1	0.05 3	0.06 16	0.11 91	0.08 14	0.08 39	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.04 63

DLNR_Zeroshot_test	10.48 809	2.27 794	19.78 823	120.28 833	13.29 816	0.06 16	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	52.68 834	0.04 63

DisPM	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.09 396	0.06 16	0.13 223	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.12 371	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.11 627

Patchmatch Stereo++	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo_v2	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

HUI-Stereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

SST-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.18 429	0.09 396	0.06 16	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.15 452	0.18 445	0.13 403	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.07 427	0.06 349

RAFT_R40	0.11 342	0.07 244	0.15 474	0.18 429	0.09 396	0.06 16	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.18 445	0.15 452	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 218

Pruner-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.06 16	0.12 139	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.08 517

iGMRVC	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

iRAFT	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

RAFT-IKP	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

CR-RVC	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.12 7	0.04 1	0.07 42	0.11 91	0.13 142	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.05 1	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

Last	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.07 42	0.13 223	0.14 183	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

F4.4	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.15 226	0.04 2	0.05 2	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

EE1	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.09 28	0.16 271	0.12 189	0.08 169	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.14 437	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.05 218

NBS	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.13 223	0.05 1	0.07 29	0.06 41	0.09 209	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 119	0.05 53	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.04 63

test410_97500	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

test410	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

GELT-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.15 395	0.21 418	0.17 370	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.13 637	0.07 42	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.05 196	0.08 517

DNSM	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.05 19	0.19 579	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.14 686	0.12 649

VeloStereo	0.09 211	0.04 1	0.12 336	0.14 76	0.11 576	0.07 42	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

flow	0.09 211	0.04 1	0.12 336	0.14 76	0.11 576	0.07 42	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

LGCAT	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.11 1	0.06 44	0.07 42	0.13 223	0.07 8	0.08 39	0.09 226	0.07 86	0.07 157	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.10 590	0.09 627	0.04 1	0.05 227	0.04 50	0.09 568

CAR	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.08 9	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.07 42	0.08 9	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

canet-new	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.13 142	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.03 1

bcnet-new	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.09 26	0.14 265	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LMStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.11 69	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.03 1

CHEStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.07 199	0.09 71	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

ACMStereo	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.06 41	0.08 165	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.17 323	0.06 44	0.07 42	0.14 305	0.13 142	0.16 333	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.07 8	0.10 105	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

BridgeDepth	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.10 39	0.06 12	0.04 1	0.07 86	0.10 311	0.09 312	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.10 39	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.07 42	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

qwe	0.08 106	0.08 397	0.07 25	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.18 342	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 7	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

3.75w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 42	0.09 28	0.16 271	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.09 26	0.10 105	0.06 41	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.09 26	0.08 39	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 31	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.04 1	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

MLG-Stereo_test2	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.09 26	0.04 2	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 39	0.08 57	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.09 26	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.08 14	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

LGtest1	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.09 28	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.04 1	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 42	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 218

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

whm_eth	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 42	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 218

MIM_Stereo	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.12 139	0.20 395	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.09 276	0.05 19	0.12 332	0.08 40	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

CASnet	0.09 211	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.18 342	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.10 600	0.08 524	0.06 336	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.12 99	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_1	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.12 99	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

HHNet	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.14 661	0.07 42	0.13 223	0.20 395	0.18 391	0.15 452	0.25 553	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.09 568

FTStereo	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.07 42	0.15 395	0.22 445	0.18 391	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.10 600

IRAFT_RVC	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.07 42	0.14 305	0.25 516	0.23 493	0.14 427	0.15 379	0.15 452	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

GFORCE	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.09 312	0.08 31	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

LLL	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

low	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.14 76	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

300	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.14 76	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.10 105	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

DDDD	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.09 71	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

FORCE_4.7	0.07 7	0.08 397	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

FORCE_4.6	0.07 7	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.06 81	0.08 31	0.06 3	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

F8.5	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.19 516	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.13 142	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

FORCE_4.5	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.15 226	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

TT111	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.09 73	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

FORCE_5	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.12 99	0.05 4	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63

SCION-M(vits-remse)	0.08 106	0.06 127	0.13 387	0.24 687	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.08 478	0.06 475	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 534	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.28 570	0.42 672	0.05 2	0.33 640	0.14 424	0.17 571	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.06 475	0.17 711	0.16 715	0.07 427	0.08 517

LACA_dic	0.07 7	0.10 558	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.08 14	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.21 629	0.09 396	0.08 95	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.11 300	0.05 4	0.06 81	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

over v1	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.10 39	0.05 4	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

over-8	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

over-9	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

depth_test_26	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.07 86	0.08 224	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.07 440

MGA	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

monster-pro	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.13 223	0.14 183	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

LWStereo	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

CR7Stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

ARStereo-new	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.13 223	0.12 99	0.13 234	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.13 234	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

MUNStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.09 226	0.08 165	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

TOTStereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.11 91	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

RMAStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

ATMStereo	0.08 106	0.10 558	0.07 25	0.20 588	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.12 99	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 106	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.07 29	0.06 41	0.05 7	0.09 276	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.08 224	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

PSi22	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.14 183	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

DepthFocus	0.08 106	0.04 1	0.15 474	0.13 19	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.05 4	0.09 226	0.06 28	0.07 157	0.04 1	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.04 63

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.07 8	0.08 39	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

BStereo	0.08 106	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.09 28	0.15 226	0.16 333	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.07 440	0.04 50	0.05 218

GEAStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

GSStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 4	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

gasm-f	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

MonStereo	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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

GASTEREO	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

asd	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.11 69	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

2.25w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.10 39	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

4.25_new	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.18 342	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3w_stereo	0.08 106	0.09 489	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.11 91	0.20 395	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

monsterstereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.10 45	0.16 271	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

monsters	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.09 73	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

S2M2_L	0.09 211	0.08 397	0.11 280	0.13 19	0.10 515	0.08 95	0.06 1	0.10 39	0.10 105	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.09 312	0.11 232	0.11 321	0.13 670	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.10 605	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.22 654	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.04 63

AIO_rvc	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.14 305	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.04 1	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

MonSter	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 211	0.10 558	0.32 688	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.07 11	0.12 651	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.05 218

RSM	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LoS_RVC	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.08 95	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.09 209	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

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

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

GLC_STEREO	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.16 271	0.24 505	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.08 268	0.18 553	0.12 402	0.06 194	0.08 590	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

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

AAGNet	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.13 223	0.19 375	0.13 234	0.16 482	0.21 491	0.13 403	0.14 504	0.11 232	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 218

PSM-softLoss	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

KMStereo	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

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

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

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

RAFT-345	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.17 323	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.16 271	0.10 105	0.11 320	0.34 651	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.04 50	0.05 218

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

E$^{3}$Stereo	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

LLLLL	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

F5.5	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.19 516	0.06 44	0.09 175	0.11 91	0.14 183	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

AnonStereo	0.09 211	0.08 397	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.20 395	0.14 265	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

rgla	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.10 45	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.07 8	0.07 29	0.06 41	0.10 246	0.05 4	0.07 199	0.06 4	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

testmc14	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.08 14	0.08 39	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

quiztm	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.03 1

PointNet	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 69	0.08 39	0.05 2	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

ARStereo	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.12 99	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

KABStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.17 310	0.15 295	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LACA3	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.09 175	0.11 91	0.08 14	0.09 73	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.07 199	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i1b	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.07 11	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LACA1	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.11 91	0.10 39	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 10	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.15 226	0.12 189	0.06 41	0.05 7	0.04 1	0.05 19	0.08 31	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Hybrid-DGEV-2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.18 429	0.09 396	0.09 175	0.13 223	0.29 592	0.30 587	0.11 320	0.12 322	0.10 311	0.13 470	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

HiDET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LCMNet	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.10 39	0.12 189	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CSFM-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.07 29	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.09 28	0.14 183	0.12 189	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

S2M2_XL	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.09 175	0.09 28	0.07 8	0.07 29	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.06 349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.06 1	0.14 183	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.20 395	0.15 295	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 106	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.10 105	0.06 41	0.09 209	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

FLISNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

CoSv	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.09 175	0.13 223	0.06 2	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

HUF	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.09 276	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

AIO-test1	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.24 687	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.22 445	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.10 613	0.04 50	0.07 440

GIP-stereo	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.04 1	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

fffft	0.09 211	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.16 463	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.07 86	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.05 218
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.07 8	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

SMoEStereo_RVC	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.11 69	0.14 265	0.09 226	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

Occ-G	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.12 322	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 342	0.05 39	0.14 437	0.16 233	0.21 737	0.09 175	0.17 497	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.09 568

AIO-Stereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 44	0.09 175	0.11 91	0.16 271	0.09 73	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 19	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RSM++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.11 69	0.11 145	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.03 1

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

MGS-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

4D-IteraStereo	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.18 342	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.05 53	0.03 1	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.05 218

CES	0.08 106	0.04 1	0.08 57	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 69	0.09 73	0.08 169	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

RCA-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.18 342	0.14 265	0.10 277	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

CroCo-Stereo Lap2	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.06 336	0.05 218

DCANet-4	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.18 342	0.20 445	0.13 396	0.17 416	0.09 276	0.14 504	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

fff	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

ADStereo(finetuned)	0.10 293	0.06 127	0.13 387	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.12 434	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

iRaft-Stereo_5w	0.12 429	0.09 489	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.22 445	0.22 483	0.19 547	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.20 598	0.16 547	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.06 349

TransformOpticalFlow	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

OMP-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.21 418	0.21 461	0.13 396	0.14 362	0.11 345	0.12 434	0.11 232	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

PFNet	0.12 429	0.06 127	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.26 530	0.20 445	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

GrayStereo	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.09 175	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.17 416	0.17 491	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

AnonymousM	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.19 375	0.14 265	0.13 396	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.05 218

CroCo-Stereo	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.07 11	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.08 106	0.04 1	0.07 25	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.10 277	0.14 362	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.09 175	0.10 45	0.18 342	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

DCANet	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

csc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

cscssc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

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

FORCE_4	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.12 99	0.05 4	0.06 41	0.07 86	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_6	0.07 7	0.07 244	0.04 1	0.18 429	0.05 3	0.10 241	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

416test1013	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 26	0.07 29	0.08 169	0.07 86	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

416test	0.07 7	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GEAR-Net	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.19 516	0.07 151	0.10 241	0.09 28	0.12 99	0.10 105	0.09 226	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.07 427	0.05 218

over-6	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.05 3	0.10 241	0.09 28	0.17 310	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.09 312	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

Anonymus	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.06 349

PhaseNet	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.20 395	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.09 276	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

FCBStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSGStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

KMOStereo	0.09 211	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.15 226	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.14 305	0.13 142	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.06 41	0.11 300	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.16 545	0.10 141	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Foundation-i1	0.09 211	0.04 1	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.07 199	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.05 218

GeoVLM	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

gcap_with_dpt	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.11 1	0.05 3	0.10 241	0.10 45	0.14 183	0.09 73	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.04 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

DA	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GGEV	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

water-stereo	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.13 234	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.10 356	0.07 9	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63

3.25w_new	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.07 5	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.07 5	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

xyz-stereo-finetune	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.14 76	0.06 44	0.10 241	0.19 595	0.18 342	0.19 420	0.12 360	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 218

LG-Stereo	0.08 106	0.08 397	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.17 497	0.11 69	0.08 39	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

HART	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

SCV	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.04 63

IGEV-RUCA	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.14 76	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.10 39	0.12 189	0.06 41	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

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

PAM_32	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

PAM	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.09 396	0.10 241	0.16 463	0.15 226	0.16 333	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.13 396	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

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

UGAM-zero	0.10 293	0.05 39	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.20 395	0.15 295	0.11 320	0.15 379	0.07 157	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

U	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.13 223	0.12 99	0.17 370	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 218

MoCha-V2	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.20 588	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.12 99	0.08 39	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

AE-Stereo	0.10 293	0.08 397	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.20 445	0.09 226	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

MSKI-zero shot	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.14 265	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.06 81	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

MIF-Stereo (partial)	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.12 139	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.16 396	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.07 440

CAS	0.08 106	0.04 1	0.07 25	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.12 99	0.09 73	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.04 63

MC-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.10 241	0.14 305	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.12 322	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

TRStereo	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.12 611	0.10 241	0.13 223	0.18 342	0.19 420	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

STrans-v2	0.10 293	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.11 320	0.15 379	0.12 371	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

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

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

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

PSM-AAD	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.20 588	0.09 396	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.13 234	0.12 360	0.14 362	0.18 507	0.11 399	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.14 690

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

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

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

rafts_anoy	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.18 342	0.14 265	0.13 396	0.13 347	0.12 371	0.11 399	0.11 232	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.06 349

raft+_RVC	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.11 91	0.24 493	0.20 445	0.12 360	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

111	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.24 505	0.11 320	0.12 322	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 218

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

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

EAI-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.16 271	0.09 73	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.07 199	0.09 71	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

Gwc-CoAtRS	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.17 370	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.05 218

noway7	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.28 570	0.17 370	0.11 320	0.12 322	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

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

Weightmod	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.15 395	0.14 183	0.12 189	0.11 320	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.03 1

SE	0.10 293	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.16 271	0.11 145	0.10 277	0.17 416	0.09 276	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.04 63

TestStereo_HLe17	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.06 349

DF	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.11 145	0.08 169	0.11 300	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.13 347	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

VMStereo-Base	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.10 45	0.16 271	0.13 234	0.10 277	0.16 396	0.10 311	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

WQFJA1++	0.08 106	0.04 1	0.11 280	0.14 76	0.07 151	0.11 300	0.11 91	0.12 99	0.07 29	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

Anonymus123	0.09 211	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.11 300	0.09 28	0.18 342	0.16 333	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.07 440	0.04 50	0.05 218

NLSM3	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.06 41	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.07 440	0.03 1	0.04 63

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 211	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

AdaDepth	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.11 91	0.10 39	0.08 39	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

depthmonostereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.11 399	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.12 139	0.14 183	0.16 333	0.11 320	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.19 595	0.17 310	0.12 189	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.13 470	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.06 349

AIO-test2	0.10 293	0.08 397	0.10 207	0.23 675	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.23 467	0.24 505	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.09 572	0.05 196	0.05 218

castereo	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.18 391	0.08 169	0.10 246	0.11 345	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

mms	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ours_stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

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

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

WCG-NET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.14 265	0.07 104	0.09 209	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

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

GCAP-BAT	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

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

WCG-NET（raft）	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

test_for_model	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

DispNO	0.15 534	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.11 300	0.21 636	0.23 467	0.29 581	0.18 529	0.23 514	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.16 547	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.06 349

ff7	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

IGEVStereo-DCA	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

ffff	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

rrr	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

11t	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

plain	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.13 396	0.15 379	0.09 276	0.12 434	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

GCAPDPT-zeroshot	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

GCAP-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.07 5	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.07 157	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

RAFT-Test	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.13 234	0.09 226	0.10 246	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

HH	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

HanStereo	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

LL-Strereo	0.13 460	0.10 558	0.12 336	0.20 588	0.10 515	0.11 300	0.18 548	0.33 645	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.14 504	0.19 579	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.04 50	0.05 218

anonymousdsp	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

EGLCR-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.11 69	0.16 333	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

DCRE	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.11 576	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.17 370	0.11 320	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

ProNet	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

ccc-4	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

IGEV-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.20 395	0.15 295	0.13 396	0.18 445	0.07 157	0.07 199	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

IIG-Stereo	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.12 139	0.22 445	0.18 391	0.14 427	0.17 416	0.12 371	0.13 470	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

cross-raft	0.10 293	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.07 151	0.11 300	0.24 680	0.13 142	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.09 71	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test-1	0.10 293	0.07 244	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.11 300	0.24 680	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 86	0.10 311	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.05 218

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

TANstereo	0.09 211	0.04 1	0.08 57	0.13 19	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.19 420	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

test_xeample3	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.14 265	0.10 277	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

R-Stereo Train	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.05 218

RAFT-Stereo	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.05 218
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf10	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

TestStereo_HL3	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.13 19	0.07 151	0.12 359	0.11 91	0.20 395	0.09 73	0.15 452	0.31 623	0.13 403	0.12 434	0.16 490	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

GGDA	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.12 359	0.14 305	0.19 375	0.19 420	0.13 396	0.20 471	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

TS12	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.21 629	0.07 151	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.09 73	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.09 71	0.12 402	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

DN	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.17 310	0.16 333	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.11 625	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.09 568

RT-Monster	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.10 45	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

WQFJA1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

WQFJX1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.12 359	0.17 497	0.18 342	0.18 391	0.10 277	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

WQFJX	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.09 396	0.12 359	0.16 463	0.19 375	0.18 391	0.12 360	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.07 393	0.07 553	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

NLMM1	0.11 342	0.09 489	0.07 25	0.22 654	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.19 375	0.20 445	0.12 360	0.11 300	0.08 224	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

NLMM	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

NLCSM	0.11 342	0.09 489	0.09 138	0.23 675	0.11 576	0.12 359	0.19 595	0.19 375	0.19 420	0.12 360	0.11 300	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.05 218

Select-FE	0.11 342	0.06 127	0.21 622	0.15 135	0.11 576	0.12 359	0.13 223	0.22 445	0.18 391	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.09 119	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.08 524	0.06 336	0.08 517

IGEV-FE	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

Zero-FE251	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

G2L-Stereo_test	0.14 493	0.07 244	0.11 280	0.13 19	0.08 267	0.12 359	0.17 497	0.31 625	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.16 545	0.17 530	0.19 593	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

SGD-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.07 104	0.09 209	0.09 276	0.09 312	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

MM-Stereo_test3	0.10 293	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.19 595	0.24 493	0.19 420	0.06 41	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.04 63

MM-Stereo_test2	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.18 548	0.15 226	0.14 265	0.07 104	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.12 332	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.04 63

MM-Stereo_test1	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.18 548	0.21 418	0.20 445	0.09 226	0.11 300	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

Reg-Stereo(zero)	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.12 359	0.11 91	0.15 226	0.11 145	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

tt45	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.15 395	0.13 142	0.12 189	0.09 226	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

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

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

gcap-zeroshot	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

trnet	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.12 7	0.05 3	0.12 359	0.10 45	0.13 142	0.10 105	0.08 169	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.05 218

H2IRNET	0.10 293	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.10 311	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.05 218

CoDeX	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.16 463	0.23 467	0.27 557	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.12 434	0.14 437	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

IGEV_Zeroshot_test	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

testlalala	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

RAFT_CTSACE	0.12 429	0.09 489	0.10 207	0.22 654	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.18 342	0.17 370	0.21 586	0.27 585	0.13 403	0.07 199	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

SA	0.13 460	0.09 489	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.23 467	0.19 420	0.17 496	0.27 585	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.05 196	0.05 218

iRaft-Stereo_20w	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.19 375	0.11 145	0.11 320	0.08 165	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

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

IPLGR_C	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

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

GMOStereo	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

error version	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-v	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 397	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.20 618	0.30 607	0.25 530	0.14 427	0.14 362	0.18 507	0.14 504	0.13 396	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.06 349

CrosDoStereo	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

DeepStereo_LL	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

RAFT-RH_RVC	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.12 359	0.12 139	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.40 681	0.11 345	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.06 349

test-2	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

Prome-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.23 467	0.13 234	0.13 396	0.16 396	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

HITNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.06 44	0.12 359	0.10 45	0.18 342	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.06 336	0.05 218
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
zzzzzzz1	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.18 548	0.22 445	0.20 445	0.13 396	0.12 322	0.08 224	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

monster_256*512	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.17 497	0.27 545	0.19 420	0.12 360	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

S	0.12 429	0.08 397	0.10 207	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.19 595	0.17 310	0.16 333	0.13 396	0.12 322	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.09 545	0.07 553	0.13 667	0.15 707	0.06 336	0.05 218

SMOE	0.10 293	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.06 336	0.04 63

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

TestStereo_HL2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.21 491	0.12 371	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

Foundation-i1a	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.13 406	0.13 223	0.12 99	0.10 105	0.11 320	0.11 300	0.11 345	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

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

DStereoRT	0.17 588	0.07 244	0.12 336	0.19 516	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.28 570	0.23 493	0.12 360	0.20 471	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.05 283	1.02 790	0.09 572	0.05 196	0.04 63

NLSM1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.05 196	0.05 218

252Zero-FE	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.13 406	0.11 91	0.13 142	0.14 265	0.07 104	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

DFGA-Net	0.13 460	0.11 586	0.19 605	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.23 467	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.13 403	0.12 434	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.05 196	0.05 218

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

fffy	0.09 211	0.08 397	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.17 497	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 218

UGAM	0.13 460	0.10 558	0.09 138	0.22 654	0.08 267	0.13 406	0.20 618	0.18 342	0.24 505	0.22 602	0.16 396	0.13 403	0.13 470	0.19 579	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.13 667	0.11 645	0.07 427	0.05 218

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

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

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

RAStereo	0.10 293	0.09 489	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.18 548	0.16 271	0.17 370	0.10 277	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.04 63

Pointernet	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.10 45	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.05 218

CAS++	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.14 76	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.24 493	0.14 265	0.11 320	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.14 437	0.09 119	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 293	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.19 375	0.12 189	0.13 396	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo05	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.28 570	0.35 634	0.17 496	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

ACVNet-DCA	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

xx1	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.16 473	0.16 545	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

1test111	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.15 461	0.16 547	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

cc1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

tt1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.15 226	0.19 420	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

UniTT-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.11 91	0.12 99	0.11 145	0.10 277	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.05 218

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

Any-RAFT	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.10 356	0.13 396	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

anonymousdsp2	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.23 493	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

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

anonymousa	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.13 406	0.17 497	0.20 395	0.29 581	0.15 452	0.24 526	0.16 473	0.14 504	0.14 437	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.09 572	0.05 196	0.07 440

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

raft_robust	0.13 460	0.10 558	0.07 25	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.24 680	0.29 592	0.34 620	0.20 569	0.20 471	0.15 452	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.04 63

CIPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.16 333	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

IPLGR	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.24 505	0.12 360	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.04 63

ACRE	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

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

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

XX-TBD	0.09 211	0.06 127	0.07 25	0.14 76	0.07 151	0.13 406	0.16 463	0.14 183	0.14 265	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

CFNet_pseudo	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.07 440

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

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

PSMNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.25 516	0.24 505	0.17 496	0.28 596	0.23 581	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.11 625	0.06 475	0.09 550	0.12 669	0.08 503	0.07 440

PMTNet	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.06 44	0.13 406	0.14 305	0.16 271	0.11 145	0.09 226	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.10 229	0.15 695	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.07 427	0.06 349

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

DIP-Stereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.09 28	0.16 271	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.07 440
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.14 493	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

G2L-ROB	0.13 460	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.08 267	0.14 456	0.17 497	0.25 516	0.19 420	0.20 569	0.19 461	0.20 536	0.14 504	0.18 553	0.16 547	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.09 568

castereo++	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.14 456	0.11 91	0.11 69	0.15 295	0.07 104	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 342	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.13 637	0.14 456	0.16 463	0.23 467	0.18 391	0.10 277	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.08 517

MyStereo07	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo04	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.29 592	0.38 652	0.17 496	0.14 362	0.16 473	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MaDis-Stereo	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.11 91	0.16 271	0.16 333	0.09 226	0.11 300	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.04 63

PCWNet_CMD	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

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

AEACV	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.13 637	0.14 456	0.13 223	0.15 226	0.09 73	0.07 104	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

LoS	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.14 456	0.11 91	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.09 209	0.12 371	0.09 312	0.15 461	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.14 456	0.14 305	0.18 342	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.17 491	0.11 399	0.14 437	0.12 402	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.08 517

IER	0.14 493	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.16 463	0.26 530	0.27 557	0.18 529	0.26 567	0.17 491	0.20 620	0.17 530	0.14 487	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

test_5	0.14 493	0.12 605	0.08 57	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.28 720	0.21 418	0.24 505	0.19 547	0.28 596	0.11 345	0.15 524	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

THIR-Stereo	0.12 429	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.08 267	0.14 456	0.16 463	0.18 342	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.13 403	0.13 470	0.12 332	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

DRaft	0.12 429	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.21 418	0.30 587	0.18 529	0.27 585	0.10 311	0.16 545	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

RALAANet	0.11 342	0.08 397	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.10 45	0.20 395	0.16 333	0.14 427	0.13 347	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.04 63

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

CREStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.11 1	0.06 44	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.10 105	0.09 226	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.06 349
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.13 19	0.12 611	0.14 456	0.20 618	0.22 445	0.34 620	0.17 496	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.21 617	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

cf-r	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.14 456	0.19 595	0.21 418	0.25 530	0.17 496	0.26 567	0.22 564	0.17 571	0.14 437	0.15 526	0.10 590	0.05 283	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

GANet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.23 467	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.24 590	0.16 545	0.16 490	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

MSMDNet	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

iResNet	0.13 460	0.10 558	0.18 579	0.19 516	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.21 418	0.27 557	0.16 482	0.24 526	0.15 452	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

HLF11	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.12 7	0.08 267	0.15 481	0.11 91	0.22 445	0.10 105	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.12 434	0.14 437	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.08 503	0.08 517

HLf8	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.11 1	0.08 267	0.15 481	0.12 139	0.22 445	0.16 333	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.09 545	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.08 503	0.08 517

TestStereo-Hl	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.14 76	0.08 267	0.15 481	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.11 399	0.14 437	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

RT-IGEV	0.13 460	0.06 127	0.14 437	0.15 135	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.25 516	0.28 573	0.16 482	0.17 416	0.18 507	0.11 399	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.07 427	0.08 517

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

FACV-RUCA	0.13 460	0.11 586	0.13 387	0.19 516	0.12 611	0.15 481	0.16 463	0.22 445	0.21 461	0.16 482	0.16 396	0.15 452	0.16 545	0.14 437	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.08 517

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.18 342	0.19 420	0.10 277	0.09 209	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.06 349

LL-Strereo2	0.11 342	0.10 558	0.16 518	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.09 28	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.09 276	0.07 199	0.16 490	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.11 631	0.07 440	0.06 336	0.05 218

CASS	0.14 493	0.12 605	0.12 336	0.23 675	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.19 375	0.20 445	0.17 496	0.18 445	0.15 452	0.15 524	0.15 461	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.09 569	0.07 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.07 151	0.15 481	0.13 223	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.17 416	0.13 403	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

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

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

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

Sa-1000	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.22 654	0.22 445	0.19 420	0.15 452	0.20 471	0.17 491	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.09 572	0.05 196	0.05 218

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

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

RAFT	0.13 460	0.09 489	0.11 280	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.23 668	0.21 418	0.20 445	0.21 586	0.21 491	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.05 218

TestStereo	0.14 493	0.15 655	0.11 280	0.23 675	0.08 267	0.15 481	0.21 636	0.20 395	0.23 493	0.14 427	0.25 553	0.16 473	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.05 218

XX-Stereo	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.12 139	0.21 418	0.10 105	0.10 277	0.14 362	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.04 63

HCRNet	0.16 565	0.23 722	0.12 336	0.35 748	0.11 576	0.15 481	0.17 497	0.26 530	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.14 504	0.15 461	0.13 443	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.07 440

ARAFT	0.12 429	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.20 395	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.14 424	0.12 434	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.04 63

SFCPSM	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.16 463	0.28 570	0.27 557	0.14 427	0.18 445	0.12 371	0.13 470	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

FENet	0.13 460	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.23 467	0.23 493	0.17 496	0.24 526	0.16 473	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.08 517

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

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

BEATNet_4x	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.07 151	0.15 481	0.07 5	0.23 467	0.19 420	0.16 482	0.19 461	0.19 519	0.14 504	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 588	0.10 558	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.31 625	0.25 530	0.21 586	0.31 623	0.25 603	0.17 571	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.08 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Hybrid-DGEV-03	0.11 342	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.16 512	0.14 305	0.15 226	0.14 265	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.04 63

coex_refinement	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.18 529	0.21 491	0.22 564	0.17 571	0.16 490	0.19 593	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.09 569	0.08 517

test_sample7	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.14 76	0.12 611	0.16 512	0.17 497	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.12 651	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.10 600

test_sample2	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.08 267	0.16 512	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.14 427	0.21 491	0.20 536	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

StereoVision	0.14 493	0.13 632	0.10 207	0.24 687	0.10 515	0.16 512	0.21 636	0.21 418	0.20 445	0.12 360	0.25 553	0.10 311	0.10 356	0.16 490	0.10 229	0.09 545	0.10 651	0.12 653	0.12 669	0.06 336	0.05 218

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

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

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

Selective-RAFT	0.11 342	0.11 586	0.12 336	0.21 629	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.21 418	0.23 493	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

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

DEmStereo	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.14 76	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.16 271	0.24 505	0.17 496	0.23 514	0.12 371	0.14 504	0.12 332	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

s12784h	0.10 293	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.16 512	0.18 548	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

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

GMStereo	0.13 460	0.15 655	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.16 463	0.20 395	0.25 530	0.17 496	0.17 416	0.11 345	0.11 399	0.16 490	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 648	0.17 681	0.57 737	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.19 595	0.20 395	0.33 609	0.49 736	0.48 714	0.30 649	0.28 682	0.21 617	0.24 653	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.10 605	0.09 568

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

STTStereo	0.18 604	0.13 632	0.28 666	0.20 588	0.11 576	0.16 512	0.21 636	0.29 592	0.23 493	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.18 587	0.20 598	0.20 603	0.12 651	0.11 666	0.11 631	0.14 687	0.09 569	0.08 517

HSM-Net_RVC	0.14 493	0.08 397	0.12 336	0.15 135	0.08 267	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.20 569	0.21 491	0.29 639	0.14 504	0.18 553	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.26 530	0.36 639	0.21 586	0.29 611	0.24 590	0.13 470	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.04 67	0.09 569	0.08 517

MLCV	0.13 460	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.06 44	0.16 512	0.17 497	0.19 375	0.22 483	0.19 547	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.15 461	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

HSM	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.16 512	0.14 305	0.28 570	0.25 530	0.20 569	0.24 526	0.37 693	0.17 571	0.20 598	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.06 349

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

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

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.08 9	0.22 445	0.19 420	0.17 496	0.23 514	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 283	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.06 349

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

test_sample6	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.08 267	0.17 536	0.19 595	0.26 530	0.18 391	0.18 529	0.28 596	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.08 517

SMFormer	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

tta	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.06 349

qqq1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

fff1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

mmm	0.14 493	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.16 482	0.23 514	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.07 440

11t1	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.15 395	0.19 375	0.15 295	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.16 545	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

ffm	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

ff1	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

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

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

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

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

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

CCAANet	0.15 534	0.06 127	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.13 223	0.31 625	0.25 530	0.16 482	0.32 633	0.18 507	0.18 587	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

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

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

S0	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.20 588	0.07 151	0.18 554	0.22 654	0.15 226	0.15 295	0.11 320	0.10 246	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.09 545	0.10 651	0.14 682	0.14 687	0.05 196	0.04 63

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.16 463	0.23 467	0.30 587	0.17 496	0.17 416	0.17 491	0.10 356	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

z-ln-s-r	0.18 604	0.10 558	0.41 712	0.19 516	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.23 467	0.34 620	0.19 547	0.41 692	0.22 564	0.17 571	0.20 598	0.25 661	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

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

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

DualNet (step1)	0.17 588	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.15 695	0.06 475	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample9	0.18 604	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample8	0.20 625	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.32 631	0.21 461	0.28 668	0.22 509	0.36 690	0.26 666	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

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

MyStereo8	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.15 135	0.09 396	0.18 554	0.14 305	0.19 375	0.22 483	0.12 360	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.16 490	0.18 578	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.09 568

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

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

TestStereo1	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

SA-5K	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

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

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

ICVP	0.16 565	0.09 489	0.12 336	0.22 654	0.09 396	0.18 554	0.21 636	0.26 530	0.24 505	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.20 588	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.27 545	0.24 505	0.26 648	0.41 692	0.23 581	0.18 587	0.21 617	0.21 617	0.09 545	0.05 283	0.09 550	0.10 613	0.07 427	0.07 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MEA-ACV	0.16 565	0.08 397	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.19 578	0.20 618	0.30 607	0.39 658	0.21 586	0.30 617	0.14 424	0.19 606	0.17 530	0.16 547	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.07 440

IGEV_i1	0.12 429	0.08 397	0.12 336	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.15 395	0.19 375	0.23 493	0.18 529	0.18 445	0.16 473	0.12 434	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

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

test_sample1	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.19 578	0.17 497	0.20 395	0.15 295	0.14 427	0.22 509	0.18 507	0.16 545	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.08 517

x	0.13 460	0.08 397	0.15 474	0.14 76	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.22 445	0.21 461	0.15 452	0.20 471	0.20 536	0.18 587	0.18 553	0.18 578	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

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

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

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

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

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

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

sCroCo_RVC	0.12 429	0.09 489	0.24 647	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.14 305	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.13 347	0.12 371	0.07 199	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.05 196	0.07 440

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

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.16 565	0.10 558	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.27 545	0.32 603	0.22 602	0.35 655	0.21 546	0.22 635	0.22 635	0.17 565	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349

PS-NSSS	0.20 625	0.21 714	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.36 682	0.26 544	0.27 655	0.34 651	0.27 620	0.24 650	0.20 598	0.20 603	0.15 695	0.12 682	0.17 711	0.14 687	0.10 605	0.09 568

iResNet_ROB	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.15 135	0.07 151	0.19 578	0.14 305	0.26 530	0.32 603	0.23 617	0.26 567	0.23 581	0.16 545	0.15 461	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.08 503	0.08 517

MWDA-net	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.20 599	0.22 654	0.26 530	0.36 639	0.18 529	0.25 553	0.18 507	0.17 571	0.17 530	0.15 526	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

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

test_sample3	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.14 76	0.09 396	0.20 599	0.17 497	0.27 545	0.18 391	0.17 496	0.22 509	0.19 519	0.15 524	0.17 530	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.08 517

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.20 625	0.15 655	0.18 579	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.11 91	0.30 607	0.31 597	0.29 678	0.31 623	0.31 664	0.23 641	0.28 677	0.19 593	0.13 670	0.15 716	0.17 711	0.16 715	0.10 605	0.10 600
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 625	0.14 648	0.39 707	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.21 636	0.29 592	0.38 652	0.25 643	0.38 670	0.28 630	0.23 641	0.21 617	0.25 661	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.09 568

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

iinet-f	0.17 588	0.07 244	0.46 721	0.14 76	0.10 515	0.21 612	0.14 305	0.27 545	0.23 493	0.22 602	0.25 553	0.21 546	0.16 545	0.18 553	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.10 600

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 534	0.11 586	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.21 612	0.11 91	0.33 645	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.21 546	0.13 470	0.19 579	0.15 526	0.13 670	0.05 283	0.10 600	0.07 440	0.09 569	0.07 440
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-Forest	0.20 625	0.14 648	0.18 579	0.20 588	0.13 637	0.21 612	0.22 654	0.33 645	0.31 597	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.20 620	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.16 733	0.15 694	0.14 687	0.13 666	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 534	0.07 244	0.20 610	0.15 135	0.07 151	0.21 612	0.16 463	0.25 516	0.26 544	0.21 586	0.33 640	0.29 639	0.19 606	0.18 553	0.17 565	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.07 427	0.06 349

DStereoO	0.25 680	0.18 696	0.19 605	0.20 588	0.15 680	0.22 626	0.19 595	0.33 645	0.42 672	0.30 684	0.22 509	0.33 677	0.28 682	0.42 742	0.28 689	0.47 773	0.12 682	0.31 761	0.11 645	0.17 721	0.12 649

xyz-stereo	0.14 493	0.07 244	0.22 633	0.15 135	0.05 3	0.22 626	0.15 395	0.17 310	0.31 597	0.15 452	0.28 596	0.26 613	0.17 571	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

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

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

test_xeample	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.22 626	0.20 618	0.29 592	0.21 461	0.16 482	0.29 611	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.28 689	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

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

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

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

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

PA-Net	0.24 673	0.18 696	0.34 696	0.28 722	0.22 740	0.22 626	0.39 759	0.29 592	0.39 658	0.22 602	0.33 640	0.25 603	0.26 666	0.21 617	0.25 661	0.10 590	0.23 762	0.15 694	0.22 743	0.09 569	0.13 668
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 625	0.11 586	0.21 622	0.22 654	0.10 515	0.22 626	0.22 654	0.40 707	0.38 652	0.24 630	0.33 640	0.26 613	0.22 635	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.08 517

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 489	0.30 681	0.15 135	0.11 576	0.23 640	0.20 618	0.27 545	0.40 663	0.26 648	0.43 703	0.25 603	0.15 524	0.21 617	0.20 603	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.10 605	0.09 568

SHD	0.26 692	0.15 655	0.31 684	0.24 687	0.18 717	0.23 640	0.15 395	0.39 704	0.72 760	0.32 698	0.42 700	0.36 690	0.29 687	0.33 700	0.30 705	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.13 681	0.16 714	0.20 740

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

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

DANet	0.21 640	0.16 668	0.29 675	0.25 697	0.13 637	0.23 640	0.19 595	0.28 570	0.27 557	0.28 668	0.32 633	0.35 688	0.32 705	0.31 691	0.24 653	0.11 625	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.11 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 648	0.13 632	0.21 622	0.25 697	0.14 661	0.23 640	0.22 654	0.42 717	0.27 557	0.31 691	0.43 703	0.37 693	0.29 687	0.23 643	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.09 572	0.10 605	0.08 517

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

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

xxxx	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.24 649	0.18 548	0.32 631	0.20 445	0.14 427	0.28 596	0.22 564	0.14 504	0.15 461	0.29 698	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

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

psmorigin	0.25 680	0.16 668	0.35 702	0.17 323	0.13 637	0.24 649	0.14 305	0.34 660	0.34 620	0.41 723	0.55 726	0.41 713	0.38 722	0.35 710	0.28 689	0.11 625	0.15 716	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.17 725

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

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

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

DLCB_ROB	0.18 604	0.10 558	0.16 518	0.23 675	0.11 576	0.24 649	0.18 548	0.30 607	0.28 573	0.27 655	0.29 611	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.07 427	0.07 440

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

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

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

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

222	0.16 565	0.07 244	0.15 474	0.14 76	0.08 267	0.25 658	0.18 548	0.30 607	0.21 461	0.18 529	0.29 611	0.17 491	0.16 545	0.16 490	0.44 755	0.10 590	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

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

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

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

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

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

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

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

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 293	0.13 632	0.13 387	0.24 687	0.17 706	0.26 670	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASNet	0.22 648	0.24 725	0.34 696	0.26 707	0.17 706	0.27 680	0.16 463	0.45 734	0.42 672	0.27 655	0.24 526	0.30 649	0.16 545	0.27 668	0.18 578	0.12 651	0.09 627	0.12 653	0.11 645	0.16 714	0.08 517

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

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

hitnet-ft	0.18 604	0.10 558	0.17 544	0.14 76	0.09 396	0.27 680	0.20 618	0.25 516	0.26 544	0.24 630	0.32 633	0.32 671	0.23 641	0.24 655	0.21 617	0.12 651	0.07 553	0.10 600	0.08 524	0.12 647	0.11 627

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.19 616	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.16 694	0.28 690	0.23 668	0.44 731	0.42 672	0.15 452	0.28 596	0.25 603	0.19 606	0.23 643	0.18 578	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.15 700	0.10 600

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

ADCS	0.30 710	0.19 702	0.48 726	0.21 629	0.18 717	0.29 694	0.24 680	0.42 717	0.64 749	0.40 719	0.50 717	0.40 710	0.37 720	0.40 734	0.43 752	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.14 687	0.16 714	0.16 714

SANet	0.25 680	0.14 648	0.29 675	0.21 629	0.11 576	0.29 694	0.25 698	0.40 707	0.65 753	0.36 709	0.40 681	0.42 715	0.27 673	0.27 668	0.25 661	0.12 651	0.09 627	0.10 600	0.09 572	0.13 666	0.12 649

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.31 716	0.34 755	0.29 675	0.35 748	0.16 694	0.33 705	0.42 762	0.48 740	0.52 721	0.35 706	0.35 655	0.34 682	0.32 705	0.40 734	0.33 724	0.27 760	0.20 746	0.29 758	0.15 707	0.19 730	0.18 732
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.28 703	0.16 668	0.28 666	0.28 722	0.20 729	0.33 705	0.27 714	0.45 734	0.58 735	0.28 668	0.41 692	0.45 721	0.30 698	0.34 705	0.35 729	0.12 651	0.09 627	0.17 711	0.16 715	0.17 721	0.13 668

MeshStereo	0.27 700	0.13 632	0.18 579	0.15 135	0.11 576	0.33 705	0.24 680	0.41 712	0.36 639	0.53 739	0.58 736	0.67 750	0.41 732	0.36 714	0.27 680	0.14 691	0.13 696	0.13 667	0.11 645	0.11 627	0.11 627
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
light-stereo	0.44 744	0.27 741	0.64 750	0.61 770	0.50 769	0.34 710	0.23 668	0.47 738	0.52 721	0.57 748	0.59 738	0.78 762	0.33 709	0.49 751	0.30 705	0.33 763	0.25 763	0.27 748	0.33 763	0.47 768	0.41 770

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

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

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

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

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

LRCNet_RVC	10.76 811	13.97 820	7.97 811	19.07 817	2.04 796	0.35 715	0.31 741	5.29 804	0.48 703	13.02 817	17.65 816	8.69 809	5.73 805	4.78 804	2.22 794	23.53 831	2.69 808	27.60 834	25.75 833	17.60 826	16.54 828

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

NVStereoNet_ROB	0.47 751	0.37 757	0.47 724	0.42 758	0.29 758	0.35 715	0.35 752	0.50 743	0.61 741	0.73 765	0.94 770	0.70 755	0.68 771	0.48 750	0.62 772	0.22 750	0.33 773	0.34 763	0.34 766	0.30 759	0.31 760
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-MNSev	0.23 662	0.13 632	0.33 693	0.20 588	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.34 660	0.45 690	0.29 678	0.41 692	0.39 704	0.19 606	0.25 661	0.27 680	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.12 647	0.10 600

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.30 735	0.24 747	0.39 729	0.28 720	0.43 723	0.42 672	0.44 730	0.53 721	0.51 735	0.42 736	0.37 720	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.25 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PM Cens cmp D40	0.34 727	0.15 655	0.20 610	0.17 323	0.13 637	0.40 731	0.21 636	0.51 747	0.52 721	0.64 753	0.74 755	0.84 765	0.50 751	0.46 747	0.39 742	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.14 687	0.13 666	0.13 668

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.42 739	0.29 750	0.33 693	0.28 722	0.24 747	0.56 749	0.38 757	0.50 743	0.61 741	0.74 767	0.76 757	0.67 750	0.56 759	0.55 762	0.42 751	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.27 757	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 734	0.38 758	0.53 729	0.44 761	0.28 755	0.57 750	0.24 680	0.42 717	0.62 744	0.40 719	0.50 717	0.46 725	0.34 711	0.40 734	0.33 724	0.30 761	0.30 769	0.39 765	0.33 763	0.30 759	0.29 757

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

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

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

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

ELAS	0.42 739	0.29 750	0.34 696	0.28 722	0.24 747	0.63 755	0.37 754	0.52 749	0.52 721	0.72 764	0.82 764	0.68 752	0.56 759	0.52 757	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.26 755	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 737	0.40 760	0.54 731	0.46 765	0.30 759	0.64 756	0.24 680	0.47 738	0.68 755	0.42 725	0.49 715	0.47 729	0.42 736	0.40 734	0.32 716	0.32 762	0.28 767	0.37 764	0.31 761	0.33 764	0.29 757

SPS-STEREO	0.58 760	0.59 768	0.66 751	0.45 762	0.55 773	0.65 757	0.44 765	0.63 769	0.51 715	0.69 758	0.65 741	0.66 748	0.58 762	0.62 768	0.62 772	0.62 783	0.47 782	0.51 770	0.49 773	0.55 773	0.58 777
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 756	0.61 769	0.71 764	0.57 769	0.43 766	0.66 758	0.37 754	0.60 766	0.87 775	0.51 737	0.67 742	0.63 745	0.47 747	0.50 752	0.44 755	0.47 773	0.48 783	0.53 772	0.41 768	0.53 772	0.41 770

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-8	0.92 777	0.83 780	0.67 755	0.94 785	0.70 785	0.92 777	0.68 782	1.08 791	1.80 798	1.06 789	1.42 787	1.29 780	1.08 792	0.86 778	0.80 783	0.74 788	0.54 790	0.86 786	0.75 787	0.71 784	0.63 784

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	0.30 710	0.08 397	0.15 474	0.19 516	0.13 637	1.56 791	1.33 796	0.36 682	0.36 639	0.20 569	0.21 491	0.24 590	0.11 399	0.39 727	0.18 578	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.11 627	0.09 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HaxPig	15.73 815	18.55 829	19.19 822	16.92 816	15.89 817	7.80 803	7.57 805	13.37 820	10.80 810	15.40 818	14.87 815	15.95 819	14.81 818	15.67 818	15.97 820	18.96 826	16.72 818	19.47 830	18.10 827	19.45 829	19.06 829

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

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

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

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

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

PML	8.57 806	9.39 817	6.24 802	5.34 799	6.36 800	13.21 809	20.99 809	5.35 805	6.68 805	17.75 819	26.46 829	7.58 808	6.08 806	7.89 808	5.76 804	5.33 811	1.83 804	5.95 817	1.93 804	8.75 814	2.53 799

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RSGM-EC	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 829	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 834	33.86 833	20.06 831	18.04 825	19.30 827	16.22 826

acva	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 829	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 834	33.86 833	20.06 831	18.04 825	19.30 827	16.22 826

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

RAFT-FEzeroshot	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 829	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 821	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

RAFT-FE	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 829	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 821	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

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

Hybrid-DGEV	22.38 824	17.26 827	16.15 819	21.92 819	23.29 823	38.36 826	53.40 827	24.38 831	28.67 829	20.64 824	21.89 824	21.01 824	24.05 826	23.35 825	27.12 829	14.08 823	17.70 824	11.71 823	13.99 822	14.01 819	14.70 819

Selective-RAFT-Error	22.39 825	17.14 825	16.01 818	22.00 823	23.34 826	38.37 827	53.36 826	24.24 830	28.53 827	20.80 828	21.94 826	20.94 823	24.02 824	23.48 829	27.33 830	14.07 822	17.70 824	11.70 819	13.93 817	14.05 821	14.83 823

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

FlowAnything	22.34 823	17.13 824	15.98 817	22.00 823	23.23 821	38.39 829	53.32 825	24.19 828	28.48 826	21.00 830	21.93 825	20.83 822	23.97 823	23.44 828	26.83 823	14.04 818	17.80 826	11.63 818	14.08 823	14.00 818	14.65 816

zzzzzz3	32.40 829	13.78 818	19.88 825	39.27 830	40.27 832	57.81 830	73.58 832	33.27 833	42.65 830	31.40 832	32.97 830	30.93 832	36.54 833	37.48 833	43.96 833	20.77 827	26.80 830	16.44 826	20.72 828	13.41 816	16.16 824

zzz1	32.42 830	13.80 819	20.04 826	39.27 830	40.27 832	57.84 831	73.53 831	33.30 834	42.71 833	31.42 833	32.98 831	30.95 833	36.54 833	37.50 834	43.97 834	20.78 828	26.81 831	16.46 827	20.73 829	13.42 817	16.17 825

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

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

test_example2	97.69 833	92.93 834	45.57 831	96.02 832	109.84 834	88.44 834	93.70 835	25.54 832	94.63 835	130.46 837	126.87 835	58.93 836	75.48 835	87.99 835	77.94 835	150.16 836	221.11 835	76.29 836	98.21 835	108.42 836	95.33 834

Selective-IGEV-i16pa	19.44 816	3.95 798	1.06 780	0.21 629	0.19 725	105.21 835	0.29 731	22.78 823	47.64 834	4.27 804	59.07 834	9.08 810	2.84 801	125.10 836	5.92 806	0.18 727	0.12 682	0.09 550	0.12 669	0.12 647	0.52 775

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

GS-Stereo							0.14 305	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 4	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

Low-res two-view benchmark