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

ACC-I	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.02 1	0.13 237	0.09 30	0.14 280	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.07 205	0.09 74	0.08 50	0.07 407	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.05 231

ACC	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.02 1	0.14 321	0.11 78	0.14 280	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.09 74	0.08 50	0.07 407	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.05 231

DF_test	0.07 9	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.08 283	0.04 3	0.13 237	0.09 30	0.11 157	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.07 205	0.06 4	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.04 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 135	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.04 3	0.13 237	0.10 45	0.10 116	0.05 2	0.11 319	0.07 163	0.05 18	0.07 9	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.04 3	0.09 28	0.10 45	0.09 84	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.06 4	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.06 366

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.15 137	0.07 166	0.05 6	0.15 414	0.08 16	0.13 246	0.07 113	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

100	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.07 166	0.05 6	0.12 150	0.12 112	0.11 157	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

anonymous	0.08 118	0.05 41	0.12 354	0.16 243	0.08 283	0.05 6	0.12 150	0.11 78	0.14 280	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

derf	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.14 79	0.06 50	0.05 6	0.12 150	0.12 112	0.09 84	0.05 2	0.07 99	0.07 163	0.08 280	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

qqai	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.14 79	0.06 50	0.05 6	0.12 150	0.08 16	0.09 84	0.05 2	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.05 231

DispViT+	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.05 6	0.11 96	0.18 361	0.16 350	0.09 241	0.08 181	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DDF-Stereo	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.10 533	0.05 6	0.13 237	0.09 30	0.14 280	0.06 46	0.06 35	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.08 524	0.05 231

zero-FE	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.10 533	0.05 6	0.13 237	0.09 30	0.14 280	0.07 113	0.06 35	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.08 524	0.05 231

111111	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.17 336	0.06 50	0.05 6	0.10 47	0.11 78	0.10 116	0.06 46	0.06 35	0.07 163	0.05 18	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.07 447	0.06 366

dual_stereo	0.07 9	0.05 41	0.08 62	0.15 137	0.05 4	0.05 6	0.13 237	0.12 112	0.08 46	0.07 113	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.05 6	0.10 47	0.11 78	0.11 157	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

PFNet+	0.12 447	0.06 135	0.14 455	0.16 243	0.09 413	0.05 6	0.12 150	0.18 361	0.21 478	0.16 505	0.19 482	0.14 444	0.10 376	0.11 247	0.11 338	0.08 498	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.06 353	0.11 646

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.05 41	0.07 26	0.16 243	0.06 50	0.06 18	0.12 150	0.09 30	0.09 84	0.08 182	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.10 245	0.04 6	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

Cross2Single Stereo	0.09 226	0.10 575	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.06 18	0.14 321	0.10 45	0.24 525	0.12 379	0.07 99	0.08 231	0.06 82	0.08 31	0.09 133	0.11 647	0.03 1	0.05 75	0.04 73	0.09 590	0.04 64

CR-Stereo	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.13 22	0.05 4	0.06 18	0.12 150	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.06 54	0.07 205	0.05 1	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 206	0.05 231

small-0shot	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.14 79	0.07 166	0.06 18	0.13 237	0.09 30	0.08 46	0.05 2	0.10 264	0.06 54	0.06 82	0.06 4	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

DNS	0.09 226	0.06 135	0.08 62	0.14 79	0.06 50	0.06 18	0.12 150	0.12 112	0.09 84	0.08 182	0.08 181	0.08 231	0.05 18	0.17 549	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.03 1	0.14 710	0.10 618

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.06 18	0.13 237	0.13 157	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.09 328	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.06 18	0.13 237	0.06 2	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.09 328	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 118	0.07 257	0.18 597	0.16 243	0.06 50	0.06 18	0.13 237	0.13 157	0.13 246	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 118	0.06 135	0.08 62	0.16 243	0.06 50	0.06 18	0.14 321	0.14 200	0.15 312	0.07 113	0.10 264	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 148	0.12 8	0.05 4	0.06 18	0.11 96	0.06 2	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.09 133	0.07 407	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.04 1	0.06 18	0.12 150	0.06 2	0.05 4	0.06 46	0.05 8	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

DLNR-FE	10.51 830	2.29 816	19.85 845	120.28 854	13.21 836	0.06 18	0.13 237	0.24 514	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.09 290	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.13 693	0.04 26	0.06 247	0.04 73	53.18 862	0.04 64

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.06 50	0.06 18	0.08 9	0.12 112	0.07 30	0.06 46	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

asda	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.16 243	0.07 166	0.06 18	0.10 47	0.16 289	0.11 157	0.06 46	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 688	0.17 562	0.11 1	0.05 4	0.06 18	0.11 96	0.08 16	0.08 46	0.06 46	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.08 498	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.04 64

DLNR_Zeroshot_test	10.48 829	2.27 815	19.78 844	120.28 854	13.29 837	0.06 18	0.13 237	0.24 514	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.09 290	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.13 693	0.04 26	0.06 247	0.04 73	52.68 861	0.04 64

DisPM	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.16 243	0.09 413	0.06 18	0.13 237	0.18 361	0.17 387	0.14 448	0.19 482	0.12 390	0.10 376	0.12 347	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.11 646

Patchmatch Stereo++	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.11 96	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458
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	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.12 150	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

ROB_FTStereo_v2	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.12 150	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

ROB_FTStereo	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.11 96	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

HUI-Stereo	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.11 96	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

SST-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.16 536	0.18 443	0.09 413	0.06 18	0.12 150	0.18 361	0.10 116	0.15 475	0.18 466	0.13 423	0.12 454	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.09 571	0.06 353	0.07 447	0.06 366

RAFT_R40	0.11 360	0.07 257	0.15 492	0.18 443	0.09 413	0.06 18	0.13 237	0.17 328	0.15 312	0.14 448	0.18 466	0.15 472	0.12 454	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.09 571	0.06 353	0.06 353	0.05 231

Pruner-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.12 354	0.17 336	0.09 413	0.06 18	0.12 150	0.18 361	0.17 387	0.14 448	0.19 482	0.13 423	0.10 376	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.08 535

iGMRVC	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.12 150	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

iRAFT	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.11 96	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

RAFT-IKP	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.06 18	0.11 96	0.17 328	0.13 246	0.15 475	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

tt5	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.11 78	0.07 30	0.07 113	0.06 35	0.08 231	0.09 328	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 8	0.05 4	0.07 46	0.10 47	0.06 2	0.08 46	0.06 46	0.04 1	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.07 407	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 206	0.04 64

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 148	0.12 8	0.04 1	0.07 46	0.11 96	0.13 157	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.05 1	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.13 157	0.13 246	0.08 182	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

Last	0.08 118	0.04 3	0.12 354	0.13 22	0.07 166	0.07 46	0.13 237	0.14 200	0.09 84	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.09 328	0.10 153	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

F4.4	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.17 336	0.05 4	0.07 46	0.11 96	0.15 244	0.04 2	0.05 2	0.08 181	0.05 3	0.07 205	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

EE1	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.09 28	0.16 289	0.12 201	0.08 182	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.14 455	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.05 231

NBS	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.17 336	0.07 166	0.07 46	0.13 237	0.05 1	0.07 30	0.06 46	0.09 226	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 133	0.05 54	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.04 64

test410_97500	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.07 166	0.07 46	0.08 9	0.11 78	0.09 84	0.06 46	0.05 8	0.05 3	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

test410	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.07 166	0.07 46	0.08 9	0.11 78	0.09 84	0.06 46	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

GELT-Stereo	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.07 166	0.07 46	0.15 414	0.21 438	0.17 387	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.10 153	0.07 15	0.04 6	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 226	0.06 135	0.11 295	0.19 534	0.13 655	0.07 46	0.13 237	0.13 157	0.08 46	0.08 182	0.07 99	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.10 245	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.07 461	0.05 206	0.08 535

DNSM	0.09 226	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.12 112	0.11 157	0.09 241	0.09 226	0.08 231	0.05 18	0.19 598	0.15 547	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.14 710	0.12 668

VeloStereo	0.09 226	0.04 3	0.12 354	0.14 79	0.11 594	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 241	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.08 498	0.08 611	0.08 478	0.07 461	0.11 649	0.13 687

flow	0.09 226	0.04 3	0.12 354	0.14 79	0.11 594	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 241	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.12 347	0.10 245	0.08 498	0.08 611	0.08 478	0.07 461	0.11 649	0.13 687

LGCAT	0.08 118	0.04 3	0.10 222	0.11 1	0.06 50	0.07 46	0.13 237	0.07 9	0.08 46	0.09 241	0.07 99	0.07 163	0.08 280	0.12 347	0.11 338	0.10 612	0.09 648	0.04 1	0.05 245	0.04 52	0.09 586

CAR	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.14 79	0.06 50	0.07 46	0.08 9	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.06 50	0.07 46	0.08 9	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

canet-new	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.19 534	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.13 157	0.13 246	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.07 205	0.11 247	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.03 1

bcnet-new	0.08 118	0.07 257	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.09 30	0.14 280	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.07 205	0.11 247	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

LMStereo	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.19 534	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.11 78	0.13 246	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.07 15	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.03 1

CHEStereo	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.17 336	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.10 45	0.11 157	0.09 241	0.09 226	0.06 54	0.07 205	0.09 74	0.07 15	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.13 157	0.13 246	0.08 182	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

ACMStereo	0.08 118	0.09 506	0.08 62	0.19 534	0.07 166	0.07 46	0.10 47	0.14 200	0.15 312	0.06 46	0.08 181	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 118	0.06 135	0.08 62	0.17 336	0.06 50	0.07 46	0.14 321	0.13 157	0.16 350	0.05 2	0.10 264	0.06 54	0.06 82	0.08 31	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 41	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.10 45	0.11 157	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.14 321	0.07 9	0.10 116	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 8	0.04 1	0.07 46	0.12 150	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.04 64
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.07 46	0.11 96	0.10 45	0.06 13	0.04 1	0.07 99	0.10 329	0.09 328	0.08 31	0.08 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 73	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 9	0.05 41	0.07 26	0.16 243	0.06 50	0.07 46	0.11 96	0.10 45	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.09 74	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 118	0.05 41	0.09 148	0.19 534	0.08 283	0.07 46	0.12 150	0.14 200	0.11 157	0.10 293	0.09 226	0.07 163	0.04 1	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

qwe	0.08 118	0.08 412	0.07 26	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.18 361	0.12 201	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 506	0.08 62	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.10 47	0.14 200	0.11 157	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.06 82	0.08 31	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 506	0.08 62	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.10 47	0.14 200	0.11 157	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.06 82	0.08 31	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.16 243	0.07 166	0.07 46	0.08 9	0.11 78	0.09 84	0.07 113	0.07 99	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.03 1

3.75w	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.16 243	0.07 166	0.07 46	0.09 28	0.16 289	0.10 116	0.07 113	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 118	0.06 135	0.07 26	0.16 243	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.14 200	0.15 312	0.07 113	0.08 181	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.14 79	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.09 30	0.10 116	0.06 46	0.04 1	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 41	0.11 295	0.14 79	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.09 30	0.08 46	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 31	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.10 47	0.08 16	0.06 13	0.06 46	0.04 1	0.06 54	0.06 82	0.08 31	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 222	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.11 96	0.09 30	0.04 2	0.06 46	0.05 8	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.05 231

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 41	0.08 62	0.17 336	0.05 4	0.07 46	0.11 96	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.05 231

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.17 336	0.05 4	0.07 46	0.11 96	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.05 231

LGtest1	0.07 9	0.05 41	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 46	0.04 1	0.06 54	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.06 366

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.13 22	0.07 166	0.07 46	0.14 321	0.10 45	0.09 84	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 9	0.06 135	0.07 26	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.14 321	0.10 45	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 310	0.08 412	0.15 492	0.15 137	0.10 533	0.07 46	0.15 414	0.16 289	0.16 350	0.11 336	0.10 264	0.15 472	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.09 565	0.07 574	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.05 231

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 41	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.07 46	0.12 150	0.10 45	0.11 157	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

whm_eth	0.10 310	0.08 412	0.15 492	0.15 137	0.10 533	0.07 46	0.15 414	0.16 289	0.16 350	0.11 336	0.10 264	0.15 472	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.09 565	0.07 574	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.05 231

MIM_Stereo	0.10 310	0.07 257	0.11 295	0.15 137	0.07 166	0.07 46	0.12 150	0.20 415	0.14 280	0.13 417	0.14 382	0.09 290	0.05 18	0.12 347	0.08 50	0.05 54	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

CASnet	0.09 226	0.09 506	0.09 148	0.19 534	0.06 50	0.07 46	0.11 96	0.18 361	0.14 280	0.11 336	0.10 264	0.09 290	0.07 205	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.10 621	0.08 545	0.06 353	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.07 166	0.07 46	0.14 321	0.12 112	0.16 350	0.10 293	0.08 181	0.08 231	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.04 64

test_1	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.07 166	0.07 46	0.14 321	0.12 112	0.16 350	0.10 293	0.08 181	0.08 231	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.04 64

HHNet	0.11 360	0.06 135	0.16 536	0.15 137	0.14 679	0.07 46	0.13 237	0.20 415	0.18 408	0.15 475	0.25 574	0.11 364	0.09 328	0.13 413	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.09 586

FTStereo	0.12 447	0.07 257	0.14 455	0.18 443	0.09 413	0.07 46	0.15 414	0.22 465	0.18 408	0.12 379	0.24 547	0.11 364	0.13 490	0.13 413	0.14 507	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.06 353	0.10 618

IRAFT_RVC	0.12 447	0.08 412	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.07 46	0.14 321	0.25 537	0.23 513	0.14 448	0.15 400	0.15 472	0.12 454	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.09 571	0.06 353	0.06 353	0.06 366

tt3	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.09 28	0.11 78	0.05 4	0.07 113	0.06 35	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

tt4	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.16 243	0.05 4	0.08 102	0.09 28	0.14 200	0.07 30	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.07 205	0.09 74	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

tt7	0.07 9	0.08 412	0.07 26	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.11 96	0.13 157	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 231	0.07 205	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 9	0.08 412	0.06 10	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.11 78	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.08 231	0.08 280	0.08 31	0.05 1	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 64

tt9	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.11 96	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.05 8	0.08 231	0.08 280	0.09 74	0.05 1	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.04 64

TYNG	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.17 336	0.06 50	0.08 102	0.11 96	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.05 8	0.08 231	0.08 280	0.09 74	0.05 1	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GFORCE	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.20 606	0.07 166	0.08 102	0.08 9	0.13 157	0.05 4	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.09 328	0.08 31	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.03 1

LLL	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.07 166	0.08 102	0.12 150	0.13 157	0.10 116	0.07 113	0.06 35	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

low	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.14 79	0.07 166	0.08 102	0.12 150	0.13 157	0.09 84	0.06 46	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.12 347	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

300	0.08 118	0.05 41	0.12 354	0.14 79	0.07 166	0.08 102	0.13 237	0.15 244	0.10 116	0.05 2	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.08 31	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

DDDD	0.08 118	0.04 3	0.12 354	0.13 22	0.07 166	0.08 102	0.13 237	0.15 244	0.09 84	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.09 328	0.09 74	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 412	0.05 2	0.20 606	0.07 166	0.08 102	0.12 150	0.11 78	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.07 205	0.10 153	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.03 1

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 257	0.06 10	0.17 336	0.05 4	0.08 102	0.11 96	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.06 82	0.08 31	0.06 6	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

F8.5	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.12 112	0.06 13	0.05 2	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.12 112	0.06 13	0.05 2	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.19 534	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.13 157	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.09 28	0.13 157	0.06 13	0.05 2	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.05 1	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 257	0.05 2	0.17 336	0.05 4	0.08 102	0.11 96	0.15 244	0.06 13	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.07 205	0.08 31	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.03 1

TT111	0.08 118	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.14 200	0.09 84	0.05 2	0.06 35	0.06 54	0.09 328	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

FORCE_5	0.07 9	0.05 41	0.06 10	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.11 96	0.12 112	0.05 4	0.05 2	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.04 64

SCION-M(vits-remse)	0.08 118	0.06 135	0.13 405	0.24 707	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.08 498	0.06 496	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 552	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.28 591	0.42 697	0.05 2	0.33 662	0.14 444	0.17 592	0.20 618	0.20 624	0.08 498	0.06 496	0.17 735	0.16 739	0.07 447	0.08 535

LACA_dic	0.07 9	0.10 575	0.08 62	0.13 22	0.05 4	0.08 102	0.11 96	0.08 16	0.09 84	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 206	0.05 231

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 226	0.08 412	0.08 62	0.21 648	0.09 413	0.08 102	0.11 96	0.10 45	0.09 84	0.07 113	0.11 319	0.05 3	0.06 82	0.14 455	0.11 338	0.05 54	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.05 231

over v1	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 46	0.06 35	0.07 163	0.10 376	0.11 247	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

over-8	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.08 9	0.13 157	0.05 4	0.06 46	0.05 8	0.07 163	0.09 328	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

over-9	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.18 443	0.05 4	0.08 102	0.08 9	0.13 157	0.06 13	0.06 46	0.05 8	0.07 163	0.09 328	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

depth_test_26	0.08 118	0.04 3	0.12 354	0.13 22	0.07 166	0.08 102	0.10 47	0.12 112	0.11 157	0.09 241	0.07 99	0.08 231	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.08 498	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.06 353	0.07 458

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 295	0.13 22	0.06 50	0.08 102	0.09 28	0.12 112	0.08 46	0.05 2	0.06 35	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.05 231

monster-pro	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 118	0.04 3	0.12 354	0.13 22	0.08 283	0.08 102	0.13 237	0.14 200	0.09 84	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.09 328	0.11 247	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

LWStereo	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.11 78	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.10 153	0.07 15	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.17 336	0.07 166	0.08 102	0.13 237	0.10 45	0.10 116	0.07 113	0.09 226	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

ARStereo-new	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.05 4	0.08 102	0.13 237	0.12 112	0.13 246	0.09 241	0.08 181	0.07 163	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 118	0.07 257	0.08 62	0.19 534	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.11 78	0.13 246	0.07 113	0.08 181	0.05 3	0.07 205	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.04 64

MUNStereo	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.10 45	0.09 84	0.09 241	0.08 181	0.08 231	0.06 82	0.12 347	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.16 243	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.10 45	0.09 84	0.06 46	0.09 226	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

TOTStereo	0.08 118	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.06 50	0.08 102	0.11 96	0.14 200	0.12 201	0.09 241	0.09 226	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.04 6	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

RMAStereo	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.19 534	0.07 166	0.08 102	0.13 237	0.15 244	0.12 201	0.07 113	0.08 181	0.07 163	0.07 205	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

ATMStereo	0.08 118	0.10 575	0.07 26	0.20 606	0.08 283	0.08 102	0.12 150	0.12 112	0.14 280	0.08 182	0.08 181	0.05 3	0.07 205	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 118	0.06 135	0.16 536	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.13 157	0.11 157	0.07 113	0.08 181	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.06 2	0.07 30	0.06 46	0.05 8	0.09 290	0.05 18	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 206	0.05 231

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.06 2	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.08 231	0.05 18	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

PSi22	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.08 102	0.10 47	0.14 200	0.08 46	0.08 182	0.07 99	0.10 329	0.06 82	0.12 347	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.04 64

DepthFocus	0.08 118	0.04 3	0.15 492	0.13 22	0.09 413	0.08 102	0.12 150	0.10 45	0.05 4	0.09 241	0.06 35	0.07 163	0.04 1	0.08 31	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.04 64

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.13 157	0.08 46	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.04 1	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 41	0.08 62	0.15 137	0.08 283	0.08 102	0.12 150	0.07 9	0.08 46	0.06 46	0.06 35	0.05 3	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

BStereo	0.08 118	0.06 135	0.17 562	0.15 137	0.08 283	0.08 102	0.09 28	0.15 244	0.16 350	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.05 18	0.09 74	0.11 338	0.04 6	0.05 302	0.05 75	0.07 461	0.04 52	0.05 231

GEAStereo	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.13 22	0.08 283	0.08 102	0.14 321	0.10 45	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.06 54	0.04 1	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

GSStereo	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.13 22	0.08 283	0.08 102	0.14 321	0.11 78	0.12 201	0.08 182	0.10 264	0.05 3	0.04 1	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

gasm-f	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.13 22	0.08 283	0.08 102	0.14 321	0.10 45	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.05 231

MonStereo	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FlowAnything_test	0.11 360	0.08 412	0.14 455	0.15 137	0.09 413	0.08 102	0.14 321	0.20 415	0.11 157	0.10 293	0.09 226	0.12 390	0.12 454	0.13 413	0.11 338	0.09 565	0.06 496	0.09 571	0.09 593	0.06 353	0.09 586

GASTEREO	0.08 118	0.05 41	0.09 148	0.19 534	0.08 283	0.08 102	0.12 150	0.14 200	0.11 157	0.10 293	0.09 226	0.07 163	0.04 1	0.12 347	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

asd	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.16 243	0.07 166	0.08 102	0.08 9	0.11 78	0.08 46	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.09 28	0.10 45	0.15 312	0.08 182	0.10 264	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 64

4.25_new	0.07 9	0.08 412	0.09 148	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.08 9	0.14 200	0.08 46	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.12 347	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 412	0.09 148	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.08 9	0.14 200	0.08 46	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.12 347	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 412	0.09 148	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.08 9	0.14 200	0.08 46	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.12 347	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.16 243	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.10 45	0.10 116	0.07 113	0.06 35	0.09 290	0.06 82	0.08 31	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.13 22	0.06 50	0.08 102	0.08 9	0.18 361	0.13 246	0.08 182	0.08 181	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.11 338	0.04 6	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

3w_stereo	0.08 118	0.09 506	0.10 222	0.17 336	0.07 166	0.08 102	0.11 96	0.20 415	0.13 246	0.06 46	0.07 99	0.05 3	0.06 82	0.08 31	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

monsterstereo	0.08 118	0.06 135	0.07 26	0.16 243	0.06 50	0.08 102	0.10 47	0.16 289	0.12 201	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.07 205	0.08 31	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.09 28	0.13 157	0.09 84	0.09 241	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 64

S2M2_L	0.09 226	0.08 412	0.11 295	0.13 22	0.10 533	0.08 102	0.06 1	0.10 45	0.10 116	0.10 293	0.10 264	0.09 290	0.09 328	0.11 247	0.11 338	0.13 693	0.07 574	0.08 478	0.09 593	0.10 627	0.08 535
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 118	0.07 257	0.08 62	0.16 243	0.10 533	0.08 102	0.14 321	0.11 78	0.13 246	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.11 247	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.05 231

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.22 673	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.10 45	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.06 353	0.04 64

AIO_rvc	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.14 321	0.09 30	0.08 46	0.07 113	0.08 181	0.07 163	0.04 1	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.08 102	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 226	0.10 575	0.32 707	0.15 137	0.06 50	0.08 102	0.14 321	0.11 78	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.04 1	0.11 247	0.07 15	0.12 674	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.05 206	0.05 231

RSM	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.07 166	0.08 102	0.12 150	0.12 112	0.10 116	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.11 247	0.09 133	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

LoS_RVC	0.08 118	0.05 41	0.07 26	0.15 137	0.07 166	0.08 102	0.15 414	0.12 112	0.11 157	0.08 182	0.09 226	0.06 54	0.09 328	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.06 50	0.08 102	0.12 150	0.13 157	0.08 46	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.04 1	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

HBP-ISP	0.18 622	0.13 650	0.17 562	0.15 137	0.11 594	0.08 102	0.13 237	0.28 591	0.30 609	0.22 625	0.33 662	0.21 567	0.25 682	0.23 664	0.18 599	0.15 719	0.17 763	0.21 755	0.17 747	0.10 627	0.09 586

test_4	0.11 360	0.10 575	0.08 62	0.19 534	0.09 413	0.08 102	0.21 659	0.15 244	0.18 408	0.12 379	0.18 466	0.12 390	0.09 328	0.08 31	0.11 338	0.04 6	0.04 26	0.08 478	0.08 545	0.04 52	0.04 64

GLC_STEREO	0.11 360	0.07 257	0.11 295	0.18 443	0.07 166	0.08 102	0.13 237	0.16 289	0.24 525	0.12 379	0.13 366	0.12 390	0.08 280	0.18 572	0.12 420	0.06 202	0.08 611	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.05 231

LCNet	0.11 360	0.07 257	0.09 148	0.19 534	0.09 413	0.08 102	0.14 321	0.21 438	0.15 312	0.12 379	0.15 400	0.16 493	0.11 419	0.12 347	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.14 709

AAGNet	0.12 447	0.08 412	0.17 562	0.19 534	0.09 413	0.08 102	0.13 237	0.19 395	0.13 246	0.16 505	0.21 512	0.13 423	0.14 524	0.11 247	0.14 507	0.06 202	0.04 26	0.09 571	0.06 353	0.06 353	0.05 231

PSM-softLoss	0.12 447	0.07 257	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.08 102	0.12 150	0.24 514	0.17 387	0.15 475	0.19 482	0.13 423	0.11 419	0.11 247	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.12 668

KMStereo	0.12 447	0.07 257	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.08 102	0.12 150	0.24 514	0.17 387	0.15 475	0.19 482	0.13 423	0.11 419	0.11 247	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.12 668

KYRaft	0.12 447	0.07 257	0.10 222	0.19 534	0.09 413	0.08 102	0.15 414	0.23 487	0.12 201	0.13 417	0.16 417	0.20 557	0.10 376	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.08 478	0.08 545	0.06 353	0.15 723

ASMatch	0.11 360	0.06 135	0.13 405	0.17 336	0.10 533	0.08 102	0.14 321	0.18 361	0.16 350	0.12 379	0.16 417	0.16 493	0.11 419	0.13 413	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.09 586

DeepStereo_RVC	0.11 360	0.08 412	0.17 562	0.18 443	0.08 283	0.08 102	0.11 96	0.17 328	0.12 201	0.13 417	0.15 400	0.12 390	0.12 454	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.08 535

RAFT-345	0.11 360	0.07 257	0.16 536	0.17 336	0.08 283	0.08 102	0.12 150	0.16 289	0.10 116	0.11 336	0.34 673	0.09 290	0.10 376	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.04 52	0.05 231

GMM-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.10 222	0.18 443	0.09 413	0.08 102	0.14 321	0.24 514	0.16 350	0.11 336	0.15 400	0.13 423	0.11 419	0.11 247	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.09 586

WiStereo	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.15 137	0.05 4	0.09 188	0.11 96	0.10 45	0.07 30	0.07 113	0.05 8	0.09 290	0.09 328	0.09 74	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

tt6	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.15 137	0.05 4	0.09 188	0.11 96	0.10 45	0.07 30	0.07 113	0.05 8	0.09 290	0.09 328	0.09 74	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

E$^{3}$Stereo	0.08 118	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.12 112	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

LLLLL	0.08 118	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.12 112	0.10 116	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

F5.5	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.19 534	0.06 50	0.09 188	0.11 96	0.14 200	0.06 13	0.05 2	0.06 35	0.07 163	0.05 18	0.09 74	0.06 6	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.03 1

AnonStereo	0.09 226	0.08 412	0.09 148	0.17 336	0.07 166	0.09 188	0.11 96	0.20 415	0.14 280	0.09 241	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.13 413	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

rgla	0.07 9	0.06 135	0.06 10	0.17 336	0.07 166	0.09 188	0.10 47	0.09 30	0.08 46	0.07 113	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.12 8	0.07 166	0.09 188	0.15 414	0.07 9	0.07 30	0.06 46	0.10 264	0.05 3	0.07 205	0.06 4	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

testmc14	0.07 9	0.05 41	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.09 188	0.12 150	0.08 16	0.08 46	0.07 113	0.09 226	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 41	0.06 10	0.15 137	0.05 4	0.09 188	0.12 150	0.10 45	0.09 84	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.05 18	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.03 1

quiztm	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.18 443	0.07 166	0.09 188	0.14 321	0.14 200	0.13 246	0.07 113	0.07 99	0.05 3	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.03 1

PointNet	0.08 118	0.06 135	0.07 26	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.14 321	0.11 78	0.08 46	0.05 2	0.08 181	0.08 231	0.09 328	0.09 74	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

ARStereo	0.08 118	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.12 112	0.14 280	0.08 182	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

KABStereo	0.08 118	0.08 412	0.08 62	0.19 534	0.07 166	0.09 188	0.11 96	0.17 328	0.15 312	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 118	0.07 257	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.15 244	0.15 312	0.09 241	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.03 1	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 118	0.05 41	0.12 354	0.15 137	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.12 112	0.12 201	0.07 113	0.09 226	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

LACA3	0.07 9	0.08 412	0.08 62	0.13 22	0.05 4	0.09 188	0.11 96	0.08 16	0.09 84	0.08 182	0.06 35	0.07 163	0.07 205	0.08 31	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 118	0.05 41	0.07 26	0.14 79	0.05 4	0.09 188	0.12 150	0.13 157	0.10 116	0.09 241	0.10 264	0.10 329	0.07 205	0.08 31	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

Foundation-i1b	0.08 118	0.05 41	0.07 26	0.14 79	0.05 4	0.09 188	0.12 150	0.13 157	0.10 116	0.09 241	0.10 264	0.10 329	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 9	0.05 41	0.06 10	0.15 137	0.06 50	0.09 188	0.10 47	0.11 78	0.11 157	0.05 2	0.05 8	0.06 54	0.08 280	0.09 74	0.07 15	0.07 407	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.04 52	0.04 64

LACA1	0.07 9	0.07 257	0.07 26	0.14 79	0.05 4	0.09 188	0.11 96	0.10 45	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 54	0.08 280	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.04 64

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 22	0.06 50	0.09 188	0.10 47	0.15 244	0.12 201	0.06 46	0.05 8	0.04 1	0.05 18	0.08 31	0.10 245	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

Hybrid-DGEV-2	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.18 443	0.09 413	0.09 188	0.13 237	0.29 613	0.30 609	0.11 336	0.12 341	0.10 329	0.13 490	0.12 347	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

HiDET	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.09 188	0.12 150	0.12 112	0.12 201	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

LCMNet	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.10 45	0.12 201	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

CSFM-Stereo	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.15 244	0.07 30	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 41	0.09 148	0.14 79	0.06 50	0.09 188	0.09 28	0.14 200	0.12 201	0.05 2	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.08 31	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

S2M2_XL	0.08 118	0.06 135	0.12 354	0.12 8	0.08 283	0.09 188	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 182	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.09 133	0.08 498	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.06 366
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 9	0.07 257	0.07 26	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.06 1	0.14 200	0.11 157	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 118	0.08 412	0.09 148	0.16 243	0.06 50	0.09 188	0.10 47	0.20 415	0.15 312	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.06 4	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 73	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 118	0.04 3	0.09 148	0.13 22	0.06 50	0.09 188	0.12 150	0.14 200	0.10 116	0.06 46	0.09 226	0.07 163	0.05 18	0.09 74	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.09 188	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.08 50	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.09 188	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.08 50	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

FLISNet	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.13 22	0.09 413	0.09 188	0.14 321	0.22 465	0.11 157	0.20 592	0.17 437	0.14 444	0.10 376	0.16 509	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.08 545	0.07 447	0.06 366

CoSv	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.13 22	0.09 413	0.09 188	0.14 321	0.22 465	0.11 157	0.20 592	0.17 437	0.14 444	0.10 376	0.16 509	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.08 545	0.07 447	0.06 366

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 22	0.05 4	0.09 188	0.13 237	0.06 2	0.09 84	0.05 2	0.05 8	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 15	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

HUF	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.13 157	0.13 246	0.07 113	0.07 99	0.09 290	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

AIO-test1	0.10 310	0.07 257	0.11 295	0.24 707	0.07 166	0.09 188	0.13 237	0.22 465	0.15 312	0.11 336	0.12 341	0.09 290	0.07 205	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.10 636	0.04 52	0.07 458

GIP-stereo	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.13 237	0.15 244	0.11 157	0.07 113	0.08 181	0.05 3	0.04 1	0.10 153	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

fffft	0.09 226	0.06 135	0.12 354	0.16 243	0.07 166	0.09 188	0.16 483	0.12 112	0.11 157	0.09 241	0.07 99	0.09 290	0.06 82	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.05 231
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 41	0.07 26	0.14 79	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.07 9	0.13 246	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

SMoEStereo_RVC	0.08 118	0.06 135	0.12 354	0.16 243	0.07 166	0.09 188	0.13 237	0.11 78	0.14 280	0.09 241	0.07 99	0.07 163	0.07 205	0.12 347	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

Occ-G	0.08 118	0.05 41	0.07 26	0.14 79	0.07 166	0.09 188	0.14 321	0.14 200	0.15 312	0.07 113	0.12 341	0.07 163	0.05 18	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 360	0.05 41	0.14 455	0.16 243	0.21 757	0.09 188	0.17 519	0.21 438	0.16 350	0.11 336	0.15 400	0.10 329	0.07 205	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.09 586

AIO-Stereo	0.08 118	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.06 50	0.09 188	0.11 96	0.16 289	0.09 84	0.09 241	0.08 181	0.07 163	0.05 18	0.11 247	0.08 50	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

RSM++	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.17 336	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.11 78	0.11 157	0.08 182	0.06 35	0.07 163	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 226	0.06 135	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.09 188	0.14 321	0.19 395	0.16 350	0.11 336	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.04 64

MGS-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.12 354	0.16 243	0.08 283	0.09 188	0.15 414	0.12 112	0.12 201	0.07 113	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

4D-IteraStereo	0.10 310	0.07 257	0.10 222	0.18 443	0.07 166	0.09 188	0.15 414	0.18 361	0.15 312	0.10 293	0.11 319	0.10 329	0.07 205	0.12 347	0.09 133	0.05 54	0.03 1	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.05 231

CES	0.08 118	0.04 3	0.08 62	0.14 79	0.07 166	0.09 188	0.14 321	0.11 78	0.09 84	0.08 182	0.09 226	0.11 364	0.07 205	0.12 347	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.05 231

RCA-Stereo	0.09 226	0.06 135	0.09 148	0.16 243	0.06 50	0.09 188	0.13 237	0.18 361	0.14 280	0.10 293	0.11 319	0.08 231	0.07 205	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.04 64

CroCo-Stereo Lap2	0.09 226	0.09 506	0.08 62	0.22 673	0.09 413	0.09 188	0.18 570	0.16 289	0.12 201	0.09 241	0.10 264	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 50	0.06 202	0.06 496	0.07 381	0.05 245	0.06 353	0.05 231

DCANet-4	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.16 243	0.06 50	0.09 188	0.17 519	0.18 361	0.20 462	0.13 417	0.17 437	0.09 290	0.14 524	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

fff	0.10 310	0.06 135	0.12 354	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.17 519	0.16 289	0.21 478	0.13 417	0.17 437	0.10 329	0.11 419	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

ADStereo(finetuned)	0.10 310	0.06 135	0.13 405	0.16 243	0.06 50	0.09 188	0.17 519	0.16 289	0.20 462	0.13 417	0.18 466	0.10 329	0.12 454	0.12 347	0.12 420	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

iRaft-Stereo_5w	0.12 447	0.09 506	0.12 354	0.20 606	0.08 283	0.09 188	0.12 150	0.22 465	0.22 503	0.19 570	0.14 382	0.11 364	0.09 328	0.20 618	0.16 568	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.06 366

TransformOpticalFlow	0.10 310	0.08 412	0.13 405	0.18 443	0.07 166	0.09 188	0.15 414	0.19 395	0.16 350	0.12 379	0.16 417	0.11 364	0.11 419	0.11 247	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

OMP-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.14 455	0.18 443	0.08 283	0.09 188	0.12 150	0.21 438	0.21 478	0.13 417	0.14 382	0.11 364	0.12 454	0.11 247	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.04 64

PFNet	0.12 447	0.06 135	0.17 562	0.18 443	0.08 283	0.09 188	0.15 414	0.26 551	0.20 462	0.16 505	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.13 413	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.05 231

GrayStereo	0.11 360	0.06 135	0.11 295	0.19 534	0.09 413	0.09 188	0.16 483	0.18 361	0.17 387	0.14 448	0.17 437	0.17 512	0.11 419	0.12 347	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.10 618

AnonymousM	0.10 310	0.06 135	0.10 222	0.14 79	0.07 166	0.09 188	0.13 237	0.19 395	0.14 280	0.13 417	0.12 341	0.09 290	0.08 280	0.13 413	0.10 245	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.05 245	0.05 206	0.05 231

CroCo-Stereo	0.09 226	0.08 412	0.08 62	0.22 673	0.09 413	0.09 188	0.18 570	0.16 289	0.12 201	0.07 113	0.07 99	0.08 231	0.06 82	0.08 31	0.07 15	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.04 64
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	0.08 118	0.04 3	0.07 26	0.13 22	0.07 166	0.09 188	0.12 150	0.14 200	0.14 280	0.10 293	0.14 382	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.04 64
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	0.09 226	0.06 135	0.11 295	0.17 336	0.08 283	0.09 188	0.10 47	0.18 361	0.16 350	0.10 293	0.09 226	0.12 390	0.08 280	0.12 347	0.10 245	0.08 498	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

DCANet	0.10 310	0.06 135	0.12 354	0.16 243	0.06 50	0.09 188	0.17 519	0.16 289	0.20 462	0.13 417	0.18 466	0.10 329	0.11 419	0.11 247	0.12 420	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

csc	0.10 310	0.06 135	0.12 354	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.17 519	0.16 289	0.21 478	0.13 417	0.17 437	0.10 329	0.11 419	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

cscssc	0.10 310	0.06 135	0.12 354	0.15 137	0.07 166	0.09 188	0.17 519	0.16 289	0.21 478	0.13 417	0.17 437	0.10 329	0.11 419	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

CFNet-RSSM	0.09 226	0.07 257	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.09 188	0.15 414	0.17 328	0.18 408	0.08 182	0.12 341	0.11 364	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GeoAtt-L (ZS)	0.08 118	0.05 41	0.09 148	0.11 1	0.06 50	0.10 256	0.11 96	0.08 16	0.10 116	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.07 205	0.14 455	0.09 133	0.07 407	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.05 231

GIO	0.09 226	0.05 41	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.10 256	0.13 237	0.12 112	0.13 246	0.09 241	0.10 264	0.09 290	0.06 82	0.13 413	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.06 366

FORCE_4	0.07 9	0.05 41	0.07 26	0.18 443	0.06 50	0.10 256	0.11 96	0.12 112	0.05 4	0.06 46	0.07 99	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.05 1	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.03 1

FORCE_6	0.07 9	0.07 257	0.04 1	0.18 443	0.05 4	0.10 256	0.10 47	0.12 112	0.06 13	0.06 46	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.07 15	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

416test1013	0.07 9	0.06 135	0.07 26	0.17 336	0.07 166	0.10 256	0.10 47	0.09 30	0.07 30	0.08 182	0.07 99	0.05 3	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

416test	0.07 9	0.07 257	0.06 10	0.17 336	0.07 166	0.10 256	0.10 47	0.09 30	0.08 46	0.07 113	0.07 99	0.05 3	0.07 205	0.09 74	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.04 64

GEAR-Net	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.10 256	0.13 237	0.10 45	0.10 116	0.08 182	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.13 413	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 226	0.05 41	0.11 295	0.19 534	0.07 166	0.10 256	0.09 28	0.12 112	0.10 116	0.09 241	0.09 226	0.07 163	0.08 280	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.06 496	0.10 621	0.08 545	0.07 447	0.05 231

over-6	0.08 118	0.07 257	0.08 62	0.17 336	0.05 4	0.10 256	0.09 28	0.17 328	0.11 157	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.09 328	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 206	0.05 231

Anonymus	0.09 226	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.14 321	0.15 244	0.10 116	0.07 113	0.06 35	0.07 163	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.06 366

PhaseNet	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.14 321	0.20 415	0.12 201	0.07 113	0.08 181	0.09 290	0.10 376	0.13 413	0.12 420	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

FCBStereo	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.06 50	0.10 256	0.11 96	0.10 45	0.09 84	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

PSGStereo	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.06 50	0.10 256	0.11 96	0.10 45	0.09 84	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

KMOStereo	0.09 226	0.09 506	0.10 222	0.18 443	0.08 283	0.10 256	0.12 150	0.15 244	0.13 246	0.08 182	0.08 181	0.05 3	0.07 205	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.10 256	0.14 321	0.13 157	0.12 201	0.07 113	0.08 181	0.07 163	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 135	0.07 26	0.15 137	0.06 50	0.10 256	0.15 414	0.12 112	0.11 157	0.06 46	0.11 319	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.15 414	0.13 157	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.16 566	0.10 153	0.14 507	0.07 407	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.06 353	0.06 366

Foundation-i1	0.09 226	0.04 3	0.10 222	0.14 79	0.06 50	0.10 256	0.13 237	0.16 289	0.15 312	0.10 293	0.10 264	0.11 364	0.07 205	0.07 9	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.05 231

GeoVLM	0.08 118	0.04 3	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.10 256	0.13 237	0.13 157	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

gcap_with_dpt	0.08 118	0.06 135	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.12 150	0.14 200	0.14 280	0.08 182	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 148	0.11 1	0.05 4	0.10 256	0.10 47	0.14 200	0.09 84	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.07 9	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.05 206	0.04 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 118	0.04 3	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.10 256	0.13 237	0.13 157	0.08 46	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.08 280	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.04 1	0.03 1	0.04 52	0.05 231

DA	0.09 226	0.07 257	0.07 26	0.19 534	0.08 283	0.10 256	0.13 237	0.13 157	0.12 201	0.08 182	0.10 264	0.10 329	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.04 64

GGEV	0.09 226	0.07 257	0.07 26	0.19 534	0.08 283	0.10 256	0.13 237	0.13 157	0.12 201	0.08 182	0.10 264	0.10 329	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.04 64

water-stereo	0.09 226	0.06 135	0.08 62	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.13 237	0.15 244	0.13 246	0.11 336	0.12 341	0.09 290	0.10 376	0.07 9	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.04 52	0.04 64

3.25w_new	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.10 256	0.07 5	0.12 112	0.11 157	0.08 182	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

3.25w	0.07 9	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.10 256	0.07 5	0.12 112	0.11 157	0.08 182	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.10 245	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 64

xyz-stereo-finetune	0.11 360	0.08 412	0.13 405	0.14 79	0.06 50	0.10 256	0.19 617	0.18 361	0.19 437	0.12 379	0.14 382	0.15 472	0.11 419	0.13 413	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.05 231

LG-Stereo	0.08 118	0.08 412	0.10 222	0.18 443	0.07 166	0.10 256	0.17 519	0.11 78	0.08 46	0.06 46	0.08 181	0.06 54	0.07 205	0.09 74	0.09 133	0.04 6	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.04 52	0.04 64

HART	0.08 118	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.10 256	0.16 483	0.13 157	0.11 157	0.09 241	0.10 264	0.08 231	0.05 18	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.05 206	0.04 64

SCV	0.08 118	0.09 506	0.08 62	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.12 150	0.11 78	0.12 201	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.04 1	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.05 302	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.04 64

IGEV-RUCA	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.14 79	0.09 413	0.10 256	0.12 150	0.10 45	0.12 201	0.06 46	0.07 99	0.08 231	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

999	0.09 226	0.06 135	0.13 405	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.14 321	0.15 244	0.12 201	0.10 293	0.08 181	0.08 231	0.08 280	0.16 509	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.06 366

PAM_32	0.10 310	0.06 135	0.17 562	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.15 414	0.14 200	0.16 350	0.09 241	0.08 181	0.10 329	0.07 205	0.14 455	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.06 366

PAM	0.10 310	0.06 135	0.17 562	0.15 137	0.09 413	0.10 256	0.16 483	0.15 244	0.16 350	0.12 379	0.09 226	0.10 329	0.07 205	0.13 413	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.06 366

rvit_0105_6	0.14 511	0.09 506	0.18 597	0.17 336	0.10 533	0.10 256	0.17 519	0.19 395	0.26 565	0.12 379	0.18 466	0.17 512	0.13 490	0.18 572	0.13 463	0.15 719	0.11 690	0.12 676	0.10 636	0.09 590	0.06 366

UGAM-zero	0.10 310	0.05 41	0.15 492	0.15 137	0.08 283	0.10 256	0.13 237	0.20 415	0.15 312	0.11 336	0.15 400	0.07 163	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

U	0.08 118	0.07 257	0.10 222	0.19 534	0.10 533	0.10 256	0.13 237	0.12 112	0.17 387	0.07 113	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.05 231

MoCha-V2	0.08 118	0.05 41	0.11 295	0.20 606	0.07 166	0.10 256	0.14 321	0.12 112	0.08 46	0.07 113	0.08 181	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

IGEV++	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.10 256	0.13 237	0.10 45	0.10 116	0.08 182	0.08 181	0.06 54	0.05 18	0.13 413	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

AE-Stereo	0.10 310	0.08 412	0.11 295	0.19 534	0.09 413	0.10 256	0.15 414	0.14 200	0.20 462	0.09 241	0.15 400	0.12 390	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.04 64

MSKI-zero shot	0.09 226	0.05 41	0.09 148	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.13 237	0.15 244	0.14 280	0.09 241	0.09 226	0.09 290	0.06 82	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

MIF-Stereo (partial)	0.11 360	0.06 135	0.10 222	0.19 534	0.10 533	0.10 256	0.12 150	0.17 328	0.19 437	0.14 448	0.16 417	0.10 329	0.11 419	0.12 347	0.12 420	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.07 458

CAS	0.08 118	0.04 3	0.07 26	0.17 336	0.08 283	0.10 256	0.13 237	0.12 112	0.09 84	0.09 241	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.09 74	0.09 133	0.08 498	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.04 64

MC-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.09 148	0.17 336	0.06 50	0.10 256	0.14 321	0.12 112	0.11 157	0.09 241	0.12 341	0.09 290	0.06 82	0.11 247	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

TRStereo	0.10 310	0.05 41	0.12 354	0.16 243	0.12 629	0.10 256	0.13 237	0.18 361	0.19 437	0.09 241	0.09 226	0.09 290	0.07 205	0.10 153	0.08 50	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.04 52	0.04 64

STrans-v2	0.10 310	0.07 257	0.13 405	0.18 443	0.08 283	0.10 256	0.14 321	0.22 465	0.11 157	0.11 336	0.15 400	0.12 390	0.10 376	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

NF-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.10 256	0.13 237	0.23 487	0.19 437	0.12 379	0.17 437	0.12 390	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.12 668

OCTAStereo	0.11 360	0.07 257	0.14 455	0.17 336	0.09 413	0.10 256	0.13 237	0.23 487	0.19 437	0.12 379	0.17 437	0.12 390	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.11 646

NRIStereo	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.18 443	0.08 283	0.10 256	0.13 237	0.17 328	0.15 312	0.12 379	0.15 400	0.13 423	0.13 490	0.13 413	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.07 458

PSM-AAD	0.11 360	0.07 257	0.10 222	0.20 606	0.09 413	0.10 256	0.14 321	0.21 438	0.13 246	0.12 379	0.14 382	0.18 528	0.11 419	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.06 353	0.14 709

RE-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.10 256	0.13 237	0.23 487	0.19 437	0.12 379	0.17 437	0.12 390	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.11 646

TVStereo	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.10 256	0.13 237	0.23 487	0.19 437	0.12 379	0.17 437	0.12 390	0.12 454	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.11 646

CRE-IMP	0.11 360	0.09 506	0.16 536	0.19 534	0.09 413	0.10 256	0.12 150	0.18 361	0.10 116	0.14 448	0.14 382	0.14 444	0.13 490	0.12 347	0.12 420	0.07 407	0.04 26	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.08 535

rafts_anoy	0.11 360	0.06 135	0.10 222	0.17 336	0.08 283	0.10 256	0.14 321	0.18 361	0.14 280	0.13 417	0.13 366	0.12 390	0.11 419	0.11 247	0.13 463	0.07 407	0.05 302	0.09 571	0.11 668	0.07 447	0.06 366

raft+_RVC	0.11 360	0.07 257	0.09 148	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.11 96	0.24 514	0.20 462	0.12 379	0.15 400	0.12 390	0.08 280	0.12 347	0.13 463	0.07 407	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.05 231

111	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.15 137	0.07 166	0.10 256	0.14 321	0.21 438	0.24 525	0.11 336	0.12 341	0.14 444	0.12 454	0.13 413	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.06 353	0.05 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.17 336	0.07 166	0.10 256	0.15 414	0.17 328	0.15 312	0.10 293	0.10 264	0.08 231	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.03 1

AFF-stereo	0.09 226	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.07 166	0.10 256	0.15 414	0.18 361	0.10 116	0.10 293	0.11 319	0.09 290	0.10 376	0.12 347	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.07 461	0.04 52	0.04 64

EAI-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.15 414	0.16 289	0.09 84	0.08 182	0.09 226	0.08 231	0.07 205	0.09 74	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.04 64

Gwc-CoAtRS	0.09 226	0.07 257	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.10 256	0.15 414	0.18 361	0.17 387	0.08 182	0.10 264	0.12 390	0.09 328	0.12 347	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.05 231

MGW-Stereo	0.10 310	0.05 41	0.08 62	0.15 137	0.08 283	0.11 317	0.12 150	0.13 157	0.21 478	0.11 336	0.13 366	0.10 329	0.06 82	0.19 598	0.12 420	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

noway7	0.11 360	0.07 257	0.14 455	0.20 606	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.28 591	0.17 387	0.11 336	0.12 341	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

Weightmod_eth	0.09 226	0.07 257	0.08 62	0.18 443	0.07 166	0.11 317	0.16 483	0.13 157	0.11 157	0.09 241	0.09 226	0.10 329	0.07 205	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.07 574	0.06 247	0.07 461	0.04 52	0.03 1

Weightmod	0.09 226	0.06 135	0.08 62	0.18 443	0.06 50	0.11 317	0.15 414	0.14 200	0.12 201	0.11 336	0.11 319	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.08 611	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.03 1

SE	0.10 310	0.10 575	0.08 62	0.19 534	0.09 413	0.11 317	0.11 96	0.16 289	0.11 157	0.10 293	0.17 437	0.09 290	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.04 64

TestStereo_HLe17	0.10 310	0.05 41	0.12 354	0.13 22	0.07 166	0.11 317	0.14 321	0.21 438	0.15 312	0.11 336	0.14 382	0.11 364	0.09 328	0.13 413	0.13 463	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.07 447	0.06 366

DF	0.08 118	0.06 135	0.10 222	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.12 150	0.11 78	0.12 201	0.09 241	0.10 264	0.10 329	0.08 280	0.11 247	0.09 133	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 118	0.08 412	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.11 317	0.14 321	0.13 157	0.11 157	0.08 182	0.11 319	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.11 317	0.12 150	0.15 244	0.16 350	0.08 182	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.03 1	0.04 64

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 118	0.06 135	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.11 317	0.13 237	0.14 200	0.14 280	0.08 182	0.13 366	0.05 3	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.03 1	0.04 64

VMStereo-Base	0.09 226	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.07 166	0.11 317	0.10 47	0.16 289	0.13 246	0.10 293	0.16 417	0.10 329	0.09 328	0.11 247	0.10 245	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

WQFJA1++	0.08 118	0.04 3	0.11 295	0.14 79	0.07 166	0.11 317	0.11 96	0.12 112	0.07 30	0.07 113	0.07 99	0.07 163	0.06 82	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.06 366

Anonymus123	0.09 226	0.06 135	0.17 562	0.15 137	0.08 283	0.11 317	0.09 28	0.18 361	0.16 350	0.06 46	0.07 99	0.07 163	0.05 18	0.09 74	0.11 338	0.04 6	0.05 302	0.05 75	0.07 461	0.04 52	0.05 231

NLSM3	0.09 226	0.07 257	0.08 62	0.20 606	0.08 283	0.11 317	0.16 483	0.18 361	0.17 387	0.06 46	0.08 181	0.08 231	0.09 328	0.09 74	0.11 338	0.04 6	0.04 26	0.06 247	0.07 461	0.03 1	0.04 64

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 257	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.10 47	0.11 78	0.11 157	0.06 46	0.07 99	0.06 54	0.05 18	0.10 153	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 226	0.06 135	0.14 455	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.19 395	0.16 350	0.10 293	0.09 226	0.07 163	0.07 205	0.09 74	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

AdaDepth	0.07 9	0.06 135	0.07 26	0.18 443	0.06 50	0.11 317	0.11 96	0.10 45	0.08 46	0.06 46	0.05 8	0.07 163	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.04 6	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

depthmonostereo	0.09 226	0.06 135	0.09 148	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.13 237	0.14 200	0.15 312	0.10 293	0.10 264	0.09 290	0.11 419	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.03 1

DVStereo	0.09 226	0.05 41	0.08 62	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.12 150	0.14 200	0.16 350	0.11 336	0.11 319	0.09 290	0.10 376	0.11 247	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.13 22	0.07 166	0.11 317	0.19 617	0.17 328	0.12 201	0.15 475	0.15 400	0.17 512	0.13 490	0.13 413	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.06 366

AIO-test2	0.10 310	0.08 412	0.10 222	0.23 694	0.09 413	0.11 317	0.11 96	0.23 487	0.24 525	0.08 182	0.09 226	0.08 231	0.05 18	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.09 593	0.05 206	0.05 231

castereo	0.09 226	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.18 408	0.08 182	0.10 264	0.11 364	0.08 280	0.09 74	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

mms	0.09 226	0.07 257	0.08 62	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.15 414	0.12 112	0.11 157	0.09 241	0.09 226	0.08 231	0.06 82	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.04 64

ours_stereo	0.09 226	0.07 257	0.09 148	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.16 483	0.11 78	0.12 201	0.08 182	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.12 347	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

tg	0.10 310	0.06 135	0.10 222	0.18 443	0.08 283	0.11 317	0.16 483	0.20 415	0.12 201	0.08 182	0.11 319	0.11 364	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.08 545	0.04 52	0.04 64

rvit_stereo_0083	0.12 447	0.08 412	0.17 562	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.15 244	0.26 565	0.11 336	0.14 382	0.13 423	0.10 376	0.12 347	0.13 463	0.10 612	0.08 611	0.09 571	0.07 461	0.07 447	0.06 366

WCG-NET	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.14 321	0.13 157	0.14 280	0.07 113	0.09 226	0.07 163	0.06 82	0.13 413	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 360	0.08 412	0.16 536	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.24 525	0.11 336	0.13 366	0.14 444	0.09 328	0.11 247	0.12 420	0.10 612	0.07 574	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.06 366

GCAP-BAT	0.09 226	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.07 166	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.17 387	0.07 113	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.13 413	0.08 50	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.04 64

rvit_stereo_0082	0.11 360	0.08 412	0.16 536	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.24 525	0.11 336	0.13 366	0.14 444	0.09 328	0.11 247	0.12 420	0.10 612	0.07 574	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.06 366

WCG-NET（raft）	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.06 50	0.11 317	0.13 237	0.15 244	0.12 201	0.08 182	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.13 413	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

test_for_model	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.11 317	0.12 150	0.15 244	0.16 350	0.08 182	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.03 1	0.04 64

DispNO	0.15 552	0.09 506	0.18 597	0.19 534	0.12 629	0.11 317	0.21 659	0.23 487	0.29 603	0.18 552	0.23 535	0.19 540	0.17 592	0.16 509	0.16 568	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.08 545	0.07 447	0.06 366

ff7	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

IGEVStereo-DCA	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.10 533	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

ffff	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

rrr	0.09 226	0.07 257	0.13 405	0.16 243	0.10 533	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.15 312	0.10 293	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

11t	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

plain	0.11 360	0.09 506	0.10 222	0.19 534	0.09 413	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.13 246	0.13 417	0.15 400	0.09 290	0.12 454	0.13 413	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.09 571	0.06 353	0.06 353	0.06 366

GCAPDPT-zeroshot	0.09 226	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.07 166	0.11 317	0.14 321	0.14 200	0.17 387	0.07 113	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.13 413	0.08 50	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.05 206	0.04 64

GCAP-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.13 405	0.18 443	0.06 50	0.11 317	0.07 5	0.14 200	0.12 201	0.09 241	0.10 264	0.07 163	0.09 328	0.13 413	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

RAFT-Test	0.09 226	0.06 135	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.13 246	0.09 241	0.10 264	0.11 364	0.09 328	0.12 347	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

HH	0.09 226	0.06 135	0.13 405	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.16 483	0.15 244	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.04 64

HanStereo	0.09 226	0.06 135	0.13 405	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.16 483	0.15 244	0.10 116	0.08 182	0.10 264	0.08 231	0.07 205	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.04 64

LL-Strereo	0.13 478	0.10 575	0.12 354	0.20 606	0.10 533	0.11 317	0.18 570	0.33 669	0.25 551	0.16 505	0.16 417	0.14 444	0.14 524	0.19 598	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.04 52	0.05 231

anonymousdsp	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.17 336	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

EGLCR-Stereo	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.07 166	0.11 317	0.12 150	0.11 78	0.16 350	0.06 46	0.05 8	0.07 163	0.05 18	0.10 153	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

DCRE	0.11 360	0.07 257	0.13 405	0.16 243	0.11 594	0.11 317	0.17 519	0.18 361	0.17 387	0.11 336	0.18 466	0.11 364	0.10 376	0.15 480	0.11 338	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

ProNet	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.15 414	0.15 244	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.07 163	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.06 366

ccc-4	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

IGEV-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.11 295	0.17 336	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.12 201	0.10 293	0.06 35	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.14 321	0.20 415	0.15 312	0.13 417	0.18 466	0.07 163	0.07 205	0.14 455	0.14 507	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

IIG-Stereo	0.11 360	0.06 135	0.13 405	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.12 150	0.22 465	0.18 408	0.14 448	0.17 437	0.12 390	0.13 490	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

cross-raft	0.10 310	0.09 506	0.09 148	0.19 534	0.07 166	0.11 317	0.24 706	0.13 157	0.15 312	0.08 182	0.10 264	0.12 390	0.10 376	0.09 74	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

test-1	0.10 310	0.07 257	0.17 562	0.19 534	0.08 283	0.11 317	0.24 706	0.15 244	0.18 408	0.09 241	0.07 99	0.10 329	0.08 280	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.05 231

iRaftStereo_RVC	0.10 310	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.09 413	0.11 317	0.17 519	0.18 361	0.12 201	0.09 241	0.11 319	0.10 329	0.07 205	0.11 247	0.10 245	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.08 545	0.04 52	0.04 64

TANstereo	0.09 226	0.04 3	0.08 62	0.13 22	0.06 50	0.11 317	0.13 237	0.15 244	0.19 437	0.11 336	0.15 400	0.10 329	0.07 205	0.12 347	0.09 133	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.05 231

test_xeample3	0.09 226	0.07 257	0.12 354	0.16 243	0.09 413	0.11 317	0.15 414	0.16 289	0.14 280	0.10 293	0.07 99	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

R-Stereo Train	0.10 310	0.06 135	0.11 295	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.14 321	0.24 514	0.11 157	0.12 379	0.19 482	0.11 364	0.08 280	0.10 153	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.05 231

RAFT-Stereo	0.10 310	0.06 135	0.11 295	0.17 336	0.08 283	0.11 317	0.14 321	0.24 514	0.11 157	0.12 379	0.19 482	0.11 364	0.08 280	0.10 153	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.05 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.10 310	0.05 41	0.12 354	0.12 8	0.08 283	0.12 377	0.12 150	0.24 514	0.14 280	0.13 417	0.14 382	0.12 390	0.09 328	0.13 413	0.13 463	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.07 447	0.07 458

HLf10	0.10 310	0.05 41	0.12 354	0.12 8	0.08 283	0.12 377	0.12 150	0.24 514	0.14 280	0.13 417	0.14 382	0.12 390	0.09 328	0.13 413	0.13 463	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.07 447	0.07 458

TestStereo_HL3	0.11 360	0.06 135	0.16 536	0.13 22	0.07 166	0.12 377	0.11 96	0.20 415	0.09 84	0.15 475	0.31 645	0.13 423	0.12 454	0.16 509	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.07 458

GGDA	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.13 22	0.07 166	0.12 377	0.14 321	0.19 395	0.19 437	0.13 417	0.20 492	0.12 390	0.09 328	0.12 347	0.12 420	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.07 458

TS12	0.08 118	0.06 135	0.09 148	0.21 648	0.07 166	0.12 377	0.12 150	0.11 78	0.09 84	0.10 293	0.10 264	0.08 231	0.10 376	0.09 74	0.12 420	0.04 6	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.03 1	0.04 64

DN	0.10 310	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.09 413	0.12 377	0.18 570	0.17 328	0.16 350	0.08 182	0.09 226	0.08 231	0.06 82	0.08 31	0.09 133	0.11 647	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.09 586

RT-Monster	0.09 226	0.05 41	0.09 148	0.14 79	0.08 283	0.12 377	0.10 47	0.17 328	0.19 437	0.14 448	0.10 264	0.10 329	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

WQFJA1	0.10 310	0.07 257	0.08 62	0.20 606	0.09 413	0.12 377	0.18 570	0.18 361	0.18 408	0.09 241	0.10 264	0.08 231	0.10 376	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.08 611	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

WQFJX1	0.10 310	0.07 257	0.08 62	0.22 673	0.09 413	0.12 377	0.17 519	0.18 361	0.18 408	0.10 293	0.10 264	0.07 163	0.10 376	0.11 247	0.10 245	0.07 407	0.08 611	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.05 231

WQFJX	0.10 310	0.07 257	0.09 148	0.21 648	0.09 413	0.12 377	0.16 483	0.19 395	0.18 408	0.12 379	0.10 264	0.08 231	0.10 376	0.12 347	0.10 245	0.07 407	0.07 574	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

NLMM1	0.11 360	0.09 506	0.07 26	0.22 673	0.10 533	0.12 377	0.20 641	0.19 395	0.20 462	0.12 379	0.11 319	0.08 231	0.10 376	0.11 247	0.11 338	0.08 498	0.08 611	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.04 64

NLMM	0.10 310	0.07 257	0.08 62	0.20 606	0.09 413	0.12 377	0.18 570	0.18 361	0.18 408	0.09 241	0.10 264	0.08 231	0.10 376	0.12 347	0.11 338	0.06 202	0.08 611	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

NLCSM	0.11 360	0.09 506	0.09 148	0.23 694	0.11 594	0.12 377	0.19 617	0.19 395	0.19 437	0.12 379	0.11 319	0.07 163	0.09 328	0.11 247	0.10 245	0.08 498	0.08 611	0.07 381	0.07 461	0.06 353	0.05 231

Select-FE	0.11 360	0.06 135	0.21 640	0.15 137	0.11 594	0.12 377	0.13 237	0.22 465	0.18 408	0.09 241	0.11 319	0.10 329	0.06 82	0.12 347	0.09 133	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.08 545	0.06 353	0.08 535

IGEV-FE	0.09 226	0.05 41	0.13 405	0.14 79	0.08 283	0.12 377	0.13 237	0.17 328	0.11 157	0.10 293	0.06 35	0.09 290	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

Zero-FE251	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.13 22	0.06 50	0.12 377	0.12 150	0.11 78	0.10 116	0.07 113	0.08 181	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.04 64

G2L-Stereo_test	0.14 511	0.07 257	0.11 295	0.13 22	0.08 283	0.12 377	0.17 519	0.31 646	0.28 594	0.21 609	0.23 535	0.20 557	0.16 566	0.17 549	0.19 614	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.07 447	0.07 458

SGD-Stereo	0.08 118	0.05 41	0.10 222	0.14 79	0.06 50	0.12 377	0.12 150	0.11 78	0.12 201	0.07 113	0.09 226	0.09 290	0.09 328	0.08 31	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

MM-Stereo_test3	0.10 310	0.07 257	0.07 26	0.18 443	0.07 166	0.12 377	0.19 617	0.24 514	0.19 437	0.06 46	0.10 264	0.08 231	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.06 496	0.07 381	0.05 245	0.05 206	0.04 64

MM-Stereo_test2	0.09 226	0.07 257	0.09 148	0.19 534	0.08 283	0.12 377	0.18 570	0.15 244	0.14 280	0.07 113	0.10 264	0.07 163	0.06 82	0.12 347	0.09 133	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.04 64

MM-Stereo_test1	0.10 310	0.07 257	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.12 377	0.18 570	0.21 438	0.20 462	0.09 241	0.11 319	0.08 231	0.06 82	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.04 64

Reg-Stereo(zero)	0.09 226	0.05 41	0.08 62	0.16 243	0.06 50	0.12 377	0.11 96	0.15 244	0.11 157	0.12 379	0.09 226	0.10 329	0.08 280	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.05 231

tt45	0.09 226	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.07 166	0.12 377	0.15 414	0.13 157	0.12 201	0.09 241	0.06 35	0.08 231	0.06 82	0.13 413	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.06 366

rvit_0105_4	0.15 552	0.09 506	0.17 562	0.17 336	0.10 533	0.12 377	0.20 641	0.23 487	0.27 578	0.14 448	0.20 492	0.17 512	0.14 524	0.17 549	0.13 463	0.15 719	0.11 690	0.11 654	0.10 636	0.09 590	0.06 366

rvit_stereo_ft	0.12 447	0.07 257	0.13 405	0.19 534	0.10 533	0.12 377	0.17 519	0.16 289	0.16 350	0.13 417	0.13 366	0.15 472	0.10 376	0.14 455	0.13 463	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.06 366

gcap-zeroshot	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.07 166	0.12 377	0.13 237	0.15 244	0.16 350	0.08 182	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.03 1	0.04 64

trnet	0.08 118	0.05 41	0.07 26	0.12 8	0.05 4	0.12 377	0.10 47	0.13 157	0.10 116	0.08 182	0.13 366	0.09 290	0.08 280	0.11 247	0.10 245	0.08 498	0.05 302	0.05 75	0.03 1	0.06 353	0.05 231

H2IRNET	0.10 310	0.09 506	0.10 222	0.18 443	0.09 413	0.12 377	0.15 414	0.14 200	0.21 478	0.10 293	0.10 264	0.10 329	0.11 419	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.08 478	0.08 545	0.06 353	0.05 231

CoDeX	0.12 447	0.07 257	0.13 405	0.17 336	0.08 283	0.12 377	0.16 483	0.23 487	0.27 578	0.13 417	0.17 437	0.15 472	0.12 454	0.14 455	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.05 231

IGEV_Zeroshot_test	0.09 226	0.05 41	0.13 405	0.14 79	0.08 283	0.12 377	0.13 237	0.17 328	0.11 157	0.10 293	0.06 35	0.09 290	0.06 82	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.05 231

testlalala	0.08 118	0.06 135	0.11 295	0.15 137	0.07 166	0.12 377	0.13 237	0.15 244	0.16 350	0.08 182	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.03 1	0.04 64

RAFT_CTSACE	0.12 447	0.09 506	0.10 222	0.22 673	0.08 283	0.12 377	0.24 706	0.18 361	0.17 387	0.21 609	0.27 606	0.13 423	0.07 205	0.13 413	0.09 133	0.05 54	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.04 52	0.04 64

SA	0.13 478	0.09 506	0.09 148	0.18 443	0.08 283	0.12 377	0.24 706	0.23 487	0.19 437	0.17 519	0.27 606	0.15 472	0.11 419	0.11 247	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.05 206	0.05 231

iRaft-Stereo_20w	0.09 226	0.05 41	0.13 405	0.14 79	0.09 413	0.12 377	0.15 414	0.19 395	0.11 157	0.11 336	0.08 181	0.08 231	0.05 18	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

UDGNet	0.14 511	0.13 650	0.17 562	0.18 443	0.10 533	0.12 377	0.16 483	0.21 438	0.27 578	0.20 592	0.20 492	0.17 512	0.13 490	0.16 509	0.14 507	0.10 612	0.06 496	0.09 571	0.07 461	0.07 447	0.07 458

IPLGR_C	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.08 283	0.12 377	0.15 414	0.17 328	0.15 312	0.14 448	0.11 319	0.16 493	0.10 376	0.16 509	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.06 366

MIPNet	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.12 377	0.14 321	0.21 438	0.25 551	0.12 379	0.10 264	0.09 290	0.07 205	0.13 413	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

GMOStereo	0.11 360	0.09 506	0.08 62	0.19 534	0.08 283	0.12 377	0.28 746	0.13 157	0.18 408	0.11 336	0.17 437	0.14 444	0.12 454	0.07 9	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.07 461	0.04 52	0.04 64

error version	0.11 360	0.09 506	0.08 62	0.19 534	0.08 283	0.12 377	0.28 746	0.13 157	0.18 408	0.11 336	0.17 437	0.14 444	0.12 454	0.07 9	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.07 461	0.04 52	0.04 64

test-v	0.11 360	0.09 506	0.08 62	0.19 534	0.08 283	0.12 377	0.28 746	0.13 157	0.18 408	0.11 336	0.17 437	0.14 444	0.12 454	0.07 9	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.07 461	0.04 52	0.04 64

GwcNet-ADL	0.13 478	0.08 412	0.14 455	0.20 606	0.09 413	0.12 377	0.20 641	0.30 628	0.25 551	0.14 448	0.14 382	0.18 528	0.14 524	0.13 413	0.15 547	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.07 447	0.06 366

CrosDoStereo	0.12 447	0.07 257	0.12 354	0.14 79	0.09 413	0.12 377	0.15 414	0.17 328	0.22 503	0.19 570	0.24 547	0.15 472	0.11 419	0.11 247	0.12 420	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

DeepStereo_LL	0.12 447	0.07 257	0.12 354	0.14 79	0.09 413	0.12 377	0.15 414	0.17 328	0.22 503	0.19 570	0.24 547	0.15 472	0.11 419	0.11 247	0.12 420	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

RAFT-RH_RVC	0.12 447	0.06 135	0.14 455	0.16 243	0.09 413	0.12 377	0.12 150	0.17 328	0.12 201	0.13 417	0.40 706	0.11 364	0.10 376	0.13 413	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.05 245	0.05 206	0.06 366

test-2	0.11 360	0.09 506	0.08 62	0.19 534	0.08 283	0.12 377	0.28 746	0.13 157	0.18 408	0.11 336	0.17 437	0.14 444	0.12 454	0.07 9	0.07 15	0.05 54	0.05 302	0.09 571	0.07 461	0.04 52	0.04 64

Prome-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.11 295	0.18 443	0.09 413	0.12 377	0.14 321	0.23 487	0.13 246	0.13 417	0.16 417	0.13 423	0.08 280	0.12 347	0.10 245	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.10 618

HITNet	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.14 79	0.06 50	0.12 377	0.10 47	0.18 361	0.18 408	0.13 417	0.17 437	0.15 472	0.11 419	0.15 480	0.14 507	0.06 202	0.04 26	0.04 1	0.04 73	0.06 353	0.05 231
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	0.11 360	0.07 257	0.14 455	0.21 648	0.10 533	0.13 424	0.18 570	0.22 465	0.20 462	0.13 417	0.12 341	0.08 231	0.08 280	0.13 413	0.10 245	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

monster_256*512	0.11 360	0.07 257	0.09 148	0.21 648	0.10 533	0.13 424	0.17 519	0.27 566	0.19 437	0.12 379	0.12 341	0.09 290	0.07 205	0.10 153	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

S	0.12 447	0.08 412	0.10 222	0.20 606	0.08 283	0.13 424	0.19 617	0.17 328	0.16 350	0.13 417	0.12 341	0.14 444	0.10 376	0.12 347	0.13 463	0.09 565	0.07 574	0.13 690	0.15 731	0.06 353	0.05 231

SMOE	0.10 310	0.08 412	0.09 148	0.18 443	0.07 166	0.13 424	0.14 321	0.19 395	0.13 246	0.12 379	0.13 366	0.12 390	0.09 328	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.06 353	0.04 64

PStereo	0.20 644	0.22 738	0.20 628	0.18 443	0.10 533	0.13 424	0.19 617	0.28 591	0.38 677	0.20 592	0.14 382	0.28 654	0.32 730	0.24 676	0.32 741	0.18 752	0.13 720	0.16 729	0.11 668	0.13 690	0.12 668

TestStereo_HL2	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.12 8	0.08 283	0.13 424	0.14 321	0.20 415	0.18 408	0.13 417	0.21 512	0.12 390	0.11 419	0.13 413	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.07 447	0.07 458

Foundation-i1a	0.08 118	0.05 41	0.08 62	0.13 22	0.05 4	0.13 424	0.13 237	0.12 112	0.10 116	0.11 336	0.11 319	0.11 364	0.06 82	0.08 31	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.04 52	0.04 64

Lsterematch	0.11 360	0.06 135	0.11 295	0.16 243	0.07 166	0.13 424	0.15 414	0.14 200	0.18 408	0.16 505	0.18 466	0.15 472	0.16 566	0.13 413	0.14 507	0.07 407	0.04 26	0.06 247	0.06 353	0.06 353	0.06 366

DStereoRT	0.17 606	0.07 257	0.12 354	0.19 534	0.09 413	0.13 424	0.12 150	0.28 591	0.23 513	0.12 379	0.20 492	0.11 364	0.10 376	0.15 480	0.14 507	0.06 202	0.05 302	1.02 815	0.09 593	0.05 206	0.04 64

NLSM1	0.10 310	0.07 257	0.08 62	0.19 534	0.08 283	0.13 424	0.16 483	0.21 438	0.16 350	0.11 336	0.10 264	0.07 163	0.10 376	0.10 153	0.11 338	0.07 407	0.08 611	0.08 478	0.07 461	0.05 206	0.05 231

252Zero-FE	0.08 118	0.04 3	0.10 222	0.13 22	0.07 166	0.13 424	0.11 96	0.13 157	0.14 280	0.07 113	0.05 8	0.06 54	0.05 18	0.09 74	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.06 366

DFGA-Net	0.13 478	0.11 604	0.19 623	0.18 443	0.10 533	0.13 424	0.13 237	0.23 487	0.25 551	0.16 505	0.16 417	0.13 423	0.12 454	0.17 549	0.15 547	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.05 206	0.05 231

G2L-Stereo	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.12 150	0.27 566	0.22 503	0.17 519	0.27 606	0.21 567	0.13 490	0.18 572	0.18 599	0.09 565	0.08 611	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.07 458

fffy	0.09 226	0.08 412	0.10 222	0.16 243	0.07 166	0.13 424	0.17 519	0.13 157	0.12 201	0.08 182	0.09 226	0.08 231	0.09 328	0.13 413	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.05 245	0.04 52	0.05 231

UGAM	0.13 478	0.10 575	0.09 148	0.22 673	0.08 283	0.13 424	0.20 641	0.18 361	0.24 525	0.22 625	0.16 417	0.13 423	0.13 490	0.19 598	0.13 463	0.07 407	0.05 302	0.13 690	0.11 668	0.07 447	0.05 231

model_zeroshot	0.10 310	0.05 41	0.12 354	0.15 137	0.09 413	0.13 424	0.14 321	0.20 415	0.14 280	0.11 336	0.10 264	0.12 390	0.07 205	0.12 347	0.11 338	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.06 366

ITSA-stereo	0.16 583	0.11 604	0.14 455	0.19 534	0.08 283	0.13 424	0.14 321	0.30 628	0.49 730	0.17 519	0.18 466	0.22 585	0.15 544	0.17 549	0.16 568	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.08 545	0.08 524	0.09 586

rvit_stereo_0075_2	0.17 606	0.12 623	0.25 668	0.23 694	0.16 713	0.13 424	0.10 47	0.30 628	0.27 578	0.20 592	0.28 617	0.22 585	0.15 544	0.18 572	0.13 463	0.16 741	0.10 675	0.17 735	0.10 636	0.10 627	0.10 618

RAStereo	0.10 310	0.09 506	0.08 62	0.20 606	0.08 283	0.13 424	0.18 570	0.16 289	0.17 387	0.10 293	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.08 50	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.05 245	0.05 206	0.04 64

Pointernet	0.09 226	0.05 41	0.10 222	0.16 243	0.08 283	0.13 424	0.10 47	0.15 244	0.18 408	0.09 241	0.07 99	0.06 54	0.06 82	0.11 247	0.10 245	0.08 498	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.06 353	0.05 231

CAS++	0.11 360	0.07 257	0.11 295	0.14 79	0.10 533	0.13 424	0.14 321	0.24 514	0.14 280	0.11 336	0.09 226	0.11 364	0.07 205	0.14 455	0.09 133	0.11 647	0.09 648	0.09 571	0.07 461	0.07 447	0.08 535
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 310	0.07 257	0.12 354	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.18 570	0.19 395	0.12 201	0.13 417	0.08 181	0.07 163	0.07 205	0.11 247	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.06 366

MyStereo05	0.13 478	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.18 570	0.28 591	0.35 658	0.17 519	0.14 382	0.15 472	0.11 419	0.15 480	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.06 366

ACVNet-DCA	0.10 310	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.24 514	0.16 350	0.09 241	0.09 226	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.07 447	0.07 458

xx1	0.11 360	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.16 289	0.18 408	0.09 241	0.09 226	0.16 493	0.16 566	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.08 545	0.07 447	0.07 458

1test111	0.11 360	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.24 514	0.16 350	0.09 241	0.09 226	0.06 54	0.06 82	0.15 480	0.16 568	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.07 447	0.07 458

cc1	0.10 310	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.16 289	0.18 408	0.09 241	0.09 226	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.07 15	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.06 366

tt1	0.10 310	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.15 244	0.19 437	0.09 241	0.08 181	0.06 54	0.06 82	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.06 366

UniTT-Stereo	0.09 226	0.07 257	0.08 62	0.18 443	0.08 283	0.13 424	0.11 96	0.12 112	0.11 157	0.10 293	0.12 341	0.05 3	0.06 82	0.09 74	0.10 245	0.07 407	0.06 496	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.05 231

EKT-Stereo	0.11 360	0.07 257	0.14 455	0.16 243	0.10 533	0.13 424	0.14 321	0.19 395	0.21 478	0.11 336	0.08 181	0.13 423	0.10 376	0.11 247	0.12 420	0.08 498	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.07 458

Any-RAFT	0.10 310	0.05 41	0.10 222	0.15 137	0.07 166	0.13 424	0.14 321	0.21 438	0.15 312	0.11 336	0.12 341	0.13 423	0.10 376	0.13 413	0.10 245	0.07 407	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.05 231

anonymousdsp2	0.11 360	0.07 257	0.11 295	0.16 243	0.09 413	0.13 424	0.14 321	0.19 395	0.23 513	0.13 417	0.14 382	0.12 390	0.09 328	0.14 455	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.06 366

CBFPSM	0.15 552	0.07 257	0.27 680	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.15 414	0.22 465	0.23 513	0.20 592	0.27 606	0.23 603	0.16 566	0.16 509	0.19 614	0.06 202	0.06 496	0.06 247	0.07 461	0.07 447	0.07 458

anonymousa	0.13 478	0.07 257	0.14 455	0.18 443	0.09 413	0.13 424	0.17 519	0.20 415	0.29 603	0.15 475	0.24 547	0.16 493	0.14 524	0.14 455	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.09 593	0.05 206	0.07 458

qqq	0.13 478	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.08 283	0.13 424	0.15 414	0.24 514	0.16 350	0.15 475	0.19 482	0.16 493	0.16 566	0.15 480	0.16 568	0.07 407	0.06 496	0.08 478	0.08 545	0.07 447	0.07 458

raft_robust	0.13 478	0.10 575	0.07 26	0.18 443	0.08 283	0.13 424	0.24 706	0.29 613	0.34 644	0.20 592	0.20 492	0.15 472	0.10 376	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.04 64

CIPLG	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.08 283	0.13 424	0.15 414	0.17 328	0.16 350	0.14 448	0.11 319	0.16 493	0.10 376	0.17 549	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.06 366

IPLGR	0.11 360	0.09 506	0.17 562	0.18 443	0.08 283	0.13 424	0.16 483	0.21 438	0.24 525	0.12 379	0.12 341	0.11 364	0.09 328	0.13 413	0.12 420	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.04 64

ACRE	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.08 283	0.13 424	0.15 414	0.17 328	0.14 280	0.14 448	0.11 319	0.16 493	0.10 376	0.16 509	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.05 206	0.06 366

test_3	0.11 360	0.09 506	0.10 222	0.21 648	0.08 283	0.13 424	0.25 724	0.14 200	0.21 478	0.10 293	0.10 264	0.09 290	0.10 376	0.08 31	0.11 338	0.05 54	0.04 26	0.08 478	0.07 461	0.04 52	0.04 64

PSMNet-ADL	0.15 552	0.12 623	0.13 405	0.22 673	0.09 413	0.13 424	0.20 641	0.26 551	0.23 513	0.18 552	0.20 492	0.23 603	0.17 592	0.18 572	0.18 599	0.09 565	0.08 611	0.08 478	0.11 668	0.08 524	0.07 458

XX-TBD	0.09 226	0.06 135	0.07 26	0.14 79	0.07 166	0.13 424	0.16 483	0.14 200	0.14 280	0.11 336	0.12 341	0.09 290	0.08 280	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.06 353	0.05 231

CFNet_pseudo	0.14 511	0.08 412	0.16 536	0.16 243	0.09 413	0.13 424	0.14 321	0.27 566	0.34 644	0.15 475	0.21 512	0.22 585	0.13 490	0.18 572	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.07 447	0.07 458

RALCasStereoNet	0.11 360	0.07 257	0.09 148	0.16 243	0.08 283	0.13 424	0.14 321	0.17 328	0.11 157	0.12 379	0.17 437	0.14 444	0.10 376	0.12 347	0.11 338	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.05 245	0.08 524	0.07 458

GES	0.14 511	0.08 412	0.16 536	0.15 137	0.10 533	0.13 424	0.13 237	0.28 591	0.26 565	0.17 519	0.24 547	0.19 540	0.14 524	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.08 611	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.09 586

PSMNet-RSSM	0.14 511	0.07 257	0.14 455	0.15 137	0.08 283	0.13 424	0.16 483	0.25 537	0.24 525	0.17 519	0.28 617	0.23 603	0.14 524	0.16 509	0.14 507	0.11 647	0.06 496	0.09 571	0.12 692	0.08 524	0.07 458

PMTNet	0.09 226	0.05 41	0.09 148	0.12 8	0.06 50	0.13 424	0.14 321	0.16 289	0.11 157	0.09 241	0.13 366	0.10 329	0.07 205	0.14 455	0.10 245	0.15 719	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.07 447	0.06 366

FADNet_RVC	0.17 606	0.14 667	0.41 732	0.20 606	0.11 594	0.13 424	0.13 237	0.27 566	0.22 503	0.21 609	0.23 535	0.20 557	0.18 609	0.15 480	0.17 586	0.08 498	0.08 611	0.12 676	0.09 593	0.11 649	0.10 618

DIP-Stereo	0.11 360	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.13 424	0.09 28	0.16 289	0.16 350	0.12 379	0.16 417	0.14 444	0.12 454	0.16 509	0.14 507	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.07 458
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	0.14 511	0.09 506	0.16 536	0.16 243	0.09 413	0.13 424	0.14 321	0.27 566	0.34 644	0.15 475	0.21 512	0.22 585	0.13 490	0.18 572	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.07 458

G2L-ROB	0.13 478	0.07 257	0.13 405	0.13 22	0.08 283	0.14 474	0.17 519	0.25 537	0.19 437	0.20 592	0.19 482	0.20 557	0.14 524	0.18 572	0.16 568	0.08 498	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.08 524	0.09 586

castereo++	0.08 118	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.05 4	0.14 474	0.11 96	0.11 78	0.15 312	0.07 113	0.07 99	0.08 231	0.06 82	0.08 31	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.04 52	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 511	0.10 575	0.14 455	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.23 694	0.24 514	0.27 578	0.14 448	0.15 400	0.18 528	0.13 490	0.17 549	0.14 507	0.14 715	0.11 690	0.10 621	0.11 668	0.08 524	0.07 458

rvit_stereo_0081_aga	0.12 447	0.09 506	0.15 492	0.18 443	0.10 533	0.14 474	0.14 321	0.14 200	0.19 437	0.10 293	0.18 466	0.16 493	0.09 328	0.12 347	0.10 245	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.06 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 360	0.05 41	0.12 354	0.15 137	0.13 655	0.14 474	0.16 483	0.23 487	0.18 408	0.10 293	0.13 366	0.10 329	0.07 205	0.12 347	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.08 535

MyStereo07	0.10 310	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.17 519	0.15 244	0.15 312	0.09 241	0.06 35	0.06 54	0.07 205	0.12 347	0.09 133	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.06 366

MyStereo04	0.13 478	0.07 257	0.10 222	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.17 519	0.29 613	0.38 677	0.17 519	0.14 382	0.16 493	0.11 419	0.15 480	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.06 366

MaDis-Stereo	0.09 226	0.09 506	0.08 62	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.11 96	0.16 289	0.16 350	0.09 241	0.11 319	0.06 54	0.06 82	0.09 74	0.13 463	0.07 407	0.06 496	0.08 478	0.05 245	0.05 206	0.04 64

PCWNet_CMD	0.14 511	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.14 321	0.29 613	0.36 663	0.14 448	0.20 492	0.21 567	0.13 490	0.17 549	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.07 458

CFNet_ucs	0.15 552	0.09 506	0.17 562	0.16 243	0.11 594	0.14 474	0.14 321	0.30 628	0.34 644	0.16 505	0.24 547	0.23 603	0.14 524	0.18 572	0.15 547	0.09 565	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.09 590	0.09 586

AEACV	0.09 226	0.05 41	0.08 62	0.14 79	0.13 655	0.14 474	0.13 237	0.15 244	0.09 84	0.07 113	0.09 226	0.07 163	0.08 280	0.10 153	0.09 133	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206	0.04 64

LoS	0.09 226	0.05 41	0.11 295	0.13 22	0.07 166	0.14 474	0.11 96	0.15 244	0.15 312	0.09 241	0.09 226	0.12 390	0.09 328	0.15 480	0.10 245	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.03 1	0.05 206	0.05 231
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 360	0.06 135	0.13 405	0.14 79	0.08 283	0.14 474	0.14 321	0.18 361	0.15 312	0.12 379	0.15 400	0.17 512	0.11 419	0.14 455	0.12 420	0.09 565	0.05 302	0.07 381	0.05 245	0.08 524	0.08 535

IER	0.14 511	0.08 412	0.13 405	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.16 483	0.26 551	0.27 578	0.18 552	0.26 588	0.17 512	0.20 642	0.17 549	0.14 507	0.08 498	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.07 458

test_5	0.14 511	0.12 623	0.08 62	0.20 606	0.10 533	0.14 474	0.28 746	0.21 438	0.24 525	0.19 570	0.28 617	0.11 364	0.15 544	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.08 545	0.08 524	0.07 458

THIR-Stereo	0.12 447	0.07 257	0.11 295	0.15 137	0.08 283	0.14 474	0.16 483	0.18 361	0.25 551	0.17 519	0.24 547	0.13 423	0.13 490	0.12 347	0.14 507	0.06 202	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

DRaft	0.12 447	0.06 135	0.12 354	0.14 79	0.09 413	0.14 474	0.17 519	0.21 438	0.30 609	0.18 552	0.27 606	0.10 329	0.16 566	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.07 461	0.05 206	0.05 231

RALAANet	0.11 360	0.08 412	0.10 222	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.10 47	0.20 415	0.16 350	0.14 448	0.13 366	0.16 493	0.09 328	0.12 347	0.12 420	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.06 353	0.04 64

RAFT + AFF	0.13 478	0.08 412	0.21 640	0.20 606	0.10 533	0.14 474	0.23 694	0.27 566	0.21 478	0.12 379	0.10 264	0.12 390	0.10 376	0.16 509	0.12 420	0.08 498	0.07 574	0.09 571	0.09 593	0.06 353	0.09 586

CREStereo	0.09 226	0.05 41	0.08 62	0.11 1	0.06 50	0.14 474	0.14 321	0.14 200	0.10 116	0.09 241	0.13 366	0.09 290	0.08 280	0.12 347	0.10 245	0.08 498	0.04 26	0.05 75	0.03 1	0.06 353	0.06 366
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	0.15 552	0.09 506	0.15 492	0.13 22	0.12 629	0.14 474	0.20 641	0.22 465	0.34 644	0.17 519	0.26 588	0.21 567	0.17 592	0.18 572	0.21 638	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.08 524	0.06 366

cf-r	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.16 243	0.08 283	0.14 474	0.19 617	0.21 438	0.25 551	0.17 519	0.26 588	0.22 585	0.17 592	0.14 455	0.15 547	0.10 612	0.05 302	0.06 247	0.08 545	0.06 353	0.06 366

GANet-RSSM	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.13 22	0.08 283	0.14 474	0.18 570	0.23 487	0.21 478	0.17 519	0.25 574	0.24 612	0.16 566	0.16 509	0.16 568	0.10 612	0.06 496	0.07 381	0.08 545	0.08 524	0.07 458

MSMDNet	0.14 511	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.14 474	0.14 321	0.29 613	0.36 663	0.14 448	0.20 492	0.21 567	0.13 490	0.18 572	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.07 458

iResNet	0.13 478	0.10 575	0.18 597	0.19 534	0.08 283	0.14 474	0.18 570	0.21 438	0.27 578	0.16 505	0.24 547	0.15 472	0.13 490	0.14 455	0.15 547	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

HLF11	0.11 360	0.05 41	0.13 405	0.12 8	0.08 283	0.15 499	0.11 96	0.22 465	0.10 116	0.12 379	0.24 547	0.11 364	0.12 454	0.14 455	0.13 463	0.08 498	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.08 524	0.08 535

HLf8	0.11 360	0.05 41	0.13 405	0.11 1	0.08 283	0.15 499	0.12 150	0.22 465	0.16 350	0.13 417	0.17 437	0.12 390	0.10 376	0.14 455	0.13 463	0.09 565	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.08 524	0.08 535

TestStereo-Hl	0.11 360	0.06 135	0.11 295	0.14 79	0.08 283	0.15 499	0.14 321	0.20 415	0.18 408	0.13 417	0.17 437	0.12 390	0.11 419	0.14 455	0.13 463	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.06 366

RT-IGEV	0.13 478	0.06 135	0.14 455	0.15 137	0.10 533	0.15 499	0.18 570	0.25 537	0.28 594	0.16 505	0.17 437	0.18 528	0.11 419	0.14 455	0.11 338	0.08 498	0.05 302	0.07 381	0.05 245	0.07 447	0.08 535

ISRNet	0.18 622	0.08 412	0.20 628	0.19 534	0.13 655	0.15 499	0.12 150	0.30 628	0.33 631	0.21 609	0.26 588	0.27 644	0.18 609	0.17 549	0.20 624	0.20 768	0.08 611	0.14 705	0.14 711	0.14 710	0.17 744

FACV-RUCA	0.13 478	0.11 604	0.13 405	0.19 534	0.12 629	0.15 499	0.16 483	0.22 465	0.21 478	0.16 505	0.16 417	0.15 472	0.16 566	0.14 455	0.13 463	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.10 627	0.08 535

DDVS	0.16 583	0.10 575	0.22 651	0.16 243	0.12 629	0.15 499	0.14 321	0.25 537	0.19 437	0.18 552	0.30 639	0.27 644	0.13 490	0.20 618	0.16 568	0.09 565	0.06 496	0.09 571	0.07 461	0.11 649	0.11 646

rvit_0105_3	0.16 583	0.10 575	0.15 492	0.20 606	0.12 629	0.15 499	0.26 735	0.25 537	0.30 609	0.15 475	0.17 437	0.21 567	0.14 524	0.18 572	0.14 507	0.14 715	0.11 690	0.12 676	0.14 711	0.07 447	0.07 458

DCVSM-stereo	0.15 552	0.09 506	0.16 536	0.16 243	0.10 533	0.15 499	0.09 28	0.20 415	0.24 525	0.20 592	0.24 547	0.26 637	0.15 544	0.19 598	0.14 507	0.09 565	0.07 574	0.09 571	0.08 545	0.10 627	0.12 668

ACV-stereo	0.15 552	0.10 575	0.29 694	0.18 443	0.12 629	0.15 499	0.13 237	0.23 487	0.21 478	0.19 570	0.23 535	0.22 585	0.15 544	0.23 664	0.17 586	0.08 498	0.07 574	0.07 381	0.07 461	0.08 524	0.07 458

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 360	0.08 412	0.13 405	0.16 243	0.08 283	0.15 499	0.16 483	0.18 361	0.19 437	0.10 293	0.09 226	0.09 290	0.08 280	0.11 247	0.12 420	0.07 407	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.07 447	0.06 366

LL-Strereo2	0.11 360	0.10 575	0.16 536	0.18 443	0.08 283	0.15 499	0.09 28	0.17 328	0.14 280	0.14 448	0.11 319	0.09 290	0.07 205	0.16 509	0.10 245	0.05 54	0.05 302	0.11 654	0.07 461	0.06 353	0.05 231

CASS	0.14 511	0.12 623	0.12 354	0.23 694	0.09 413	0.15 499	0.17 519	0.19 395	0.20 462	0.17 519	0.18 466	0.15 472	0.15 544	0.15 480	0.14 507	0.09 565	0.06 496	0.10 621	0.08 545	0.09 590	0.07 458
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 360	0.06 135	0.12 354	0.14 79	0.07 166	0.15 499	0.13 237	0.20 415	0.14 280	0.11 336	0.17 437	0.13 423	0.09 328	0.14 455	0.11 338	0.09 565	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.07 447	0.07 458

RAFT+CT+SA	0.13 478	0.11 604	0.09 148	0.19 534	0.09 413	0.15 499	0.28 746	0.22 465	0.22 503	0.15 475	0.26 588	0.10 329	0.10 376	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.08 545	0.07 447	0.06 366

BSDual-CNN	0.15 552	0.09 506	0.14 455	0.22 673	0.10 533	0.15 499	0.15 414	0.34 684	0.20 462	0.17 519	0.23 535	0.25 625	0.16 566	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.06 496	0.10 621	0.09 593	0.07 447	0.07 458

hknet	0.15 552	0.11 604	0.14 455	0.22 673	0.11 594	0.15 499	0.15 414	0.34 684	0.26 565	0.17 519	0.23 535	0.22 585	0.18 609	0.17 549	0.13 463	0.07 407	0.06 496	0.10 621	0.09 593	0.07 447	0.07 458

Sa-1000	0.12 447	0.08 412	0.09 148	0.18 443	0.08 283	0.15 499	0.22 679	0.22 465	0.19 437	0.15 475	0.20 492	0.17 512	0.11 419	0.10 153	0.10 245	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.09 593	0.05 206	0.05 231

psmg	0.14 511	0.09 506	0.14 455	0.17 336	0.10 533	0.15 499	0.17 519	0.29 613	0.20 462	0.17 519	0.21 512	0.25 625	0.16 566	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.07 574	0.08 478	0.08 545	0.07 447	0.07 458

dd	0.15 552	0.17 701	0.17 562	0.19 534	0.09 413	0.15 499	0.18 570	0.22 465	0.26 565	0.23 640	0.20 492	0.21 567	0.10 376	0.21 638	0.17 586	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.08 524	0.07 458

RAFT	0.13 478	0.09 506	0.11 295	0.18 443	0.08 283	0.15 499	0.23 694	0.21 438	0.20 462	0.21 609	0.21 512	0.18 528	0.13 490	0.17 549	0.10 245	0.06 202	0.07 574	0.10 621	0.09 593	0.06 353	0.05 231

TestStereo	0.14 511	0.15 675	0.11 295	0.23 694	0.08 283	0.15 499	0.21 659	0.20 415	0.23 513	0.14 448	0.25 574	0.16 493	0.13 490	0.16 509	0.14 507	0.06 202	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.09 590	0.05 231

XX-Stereo	0.09 226	0.05 41	0.09 148	0.17 336	0.09 413	0.15 499	0.12 150	0.21 438	0.10 116	0.10 293	0.14 382	0.07 163	0.06 82	0.13 413	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.04 52	0.04 64

HCRNet	0.16 583	0.23 742	0.12 354	0.35 768	0.11 594	0.15 499	0.17 519	0.26 551	0.22 503	0.19 570	0.24 547	0.21 567	0.14 524	0.15 480	0.13 463	0.11 647	0.07 574	0.11 654	0.10 636	0.09 590	0.07 458

ARAFT	0.12 447	0.08 412	0.18 597	0.19 534	0.09 413	0.15 499	0.17 519	0.20 415	0.13 246	0.12 379	0.13 366	0.14 444	0.12 454	0.15 480	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.10 621	0.09 593	0.06 353	0.04 64

SFCPSM	0.13 478	0.07 257	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.15 499	0.16 483	0.28 591	0.27 578	0.14 448	0.18 466	0.12 390	0.13 490	0.14 455	0.11 338	0.08 498	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.06 366

FENet	0.13 478	0.08 412	0.13 405	0.16 243	0.08 283	0.15 499	0.16 483	0.23 487	0.23 513	0.17 519	0.24 547	0.16 493	0.13 490	0.14 455	0.15 547	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.08 545	0.08 524	0.08 535

GwcNet-RSSM	0.14 511	0.07 257	0.12 354	0.16 243	0.08 283	0.15 499	0.20 641	0.22 465	0.28 594	0.18 552	0.28 617	0.23 603	0.17 592	0.15 480	0.16 568	0.10 612	0.06 496	0.07 381	0.09 593	0.07 447	0.07 458

DMCA	0.14 511	0.09 506	0.17 562	0.19 534	0.09 413	0.15 499	0.17 519	0.23 487	0.28 594	0.14 448	0.20 492	0.17 512	0.18 609	0.15 480	0.17 586	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.09 590	0.10 618

BEATNet_4x	0.12 447	0.09 506	0.15 492	0.18 443	0.07 166	0.15 499	0.07 5	0.23 487	0.19 437	0.16 505	0.19 482	0.19 540	0.14 524	0.17 549	0.15 547	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.07 458

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 606	0.10 575	0.23 659	0.20 606	0.10 533	0.15 499	0.18 570	0.31 646	0.25 551	0.21 609	0.31 645	0.25 625	0.17 592	0.21 638	0.20 624	0.09 565	0.06 496	0.08 478	0.09 593	0.07 447	0.08 535
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	0.11 360	0.06 135	0.09 148	0.18 443	0.08 283	0.16 530	0.14 321	0.15 244	0.14 280	0.13 417	0.17 437	0.12 390	0.09 328	0.13 413	0.11 338	0.06 202	0.04 26	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.04 64

coex_refinement	0.14 511	0.07 257	0.12 354	0.17 336	0.10 533	0.16 530	0.15 414	0.27 566	0.29 603	0.18 552	0.21 512	0.22 585	0.17 592	0.16 509	0.19 614	0.08 498	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.09 590	0.08 535

test_sample7	0.16 583	0.10 575	0.16 536	0.14 79	0.12 629	0.16 530	0.17 519	0.28 591	0.24 525	0.21 609	0.21 512	0.24 612	0.20 642	0.16 509	0.16 568	0.12 674	0.06 496	0.10 621	0.09 593	0.11 649	0.10 618

test_sample2	0.13 478	0.07 257	0.12 354	0.14 79	0.08 283	0.16 530	0.18 570	0.21 438	0.16 350	0.14 448	0.21 512	0.20 557	0.15 544	0.15 480	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.08 535

StereoVision	0.14 511	0.13 650	0.10 222	0.24 707	0.10 533	0.16 530	0.21 659	0.21 438	0.20 462	0.12 379	0.25 574	0.10 329	0.10 376	0.16 509	0.10 245	0.09 565	0.10 675	0.12 676	0.12 692	0.06 353	0.05 231

gwcnet-sp	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.18 443	0.09 413	0.16 530	0.18 570	0.24 514	0.24 525	0.19 570	0.24 547	0.15 472	0.16 566	0.16 509	0.15 547	0.08 498	0.07 574	0.07 381	0.08 545	0.08 524	0.07 458

scenet	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.18 443	0.09 413	0.16 530	0.18 570	0.24 514	0.24 525	0.19 570	0.24 547	0.15 472	0.16 566	0.16 509	0.15 547	0.08 498	0.07 574	0.07 381	0.08 545	0.08 524	0.07 458

ToySt	0.17 606	0.11 604	0.19 623	0.17 336	0.11 594	0.16 530	0.26 735	0.24 514	0.33 631	0.19 570	0.24 547	0.26 637	0.24 674	0.19 598	0.21 638	0.07 407	0.08 611	0.09 571	0.10 636	0.09 590	0.08 535

Selective-RAFT	0.11 360	0.11 604	0.12 354	0.21 648	0.08 283	0.16 530	0.13 237	0.21 438	0.23 513	0.10 293	0.10 264	0.11 364	0.10 376	0.15 480	0.11 338	0.05 54	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.05 231

ssnet	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.18 443	0.09 413	0.16 530	0.18 570	0.24 514	0.24 525	0.19 570	0.24 547	0.15 472	0.16 566	0.16 509	0.15 547	0.08 498	0.07 574	0.07 381	0.08 545	0.08 524	0.07 458

DEmStereo	0.12 447	0.06 135	0.14 455	0.14 79	0.10 533	0.16 530	0.15 414	0.16 289	0.24 525	0.17 519	0.23 535	0.12 390	0.14 524	0.12 347	0.14 507	0.05 54	0.04 26	0.07 381	0.06 353	0.05 206	0.05 231

s12784h	0.10 310	0.06 135	0.08 62	0.15 137	0.05 4	0.16 530	0.18 570	0.16 289	0.15 312	0.10 293	0.11 319	0.11 364	0.11 419	0.11 247	0.12 420	0.05 54	0.04 26	0.06 247	0.04 73	0.04 52	0.04 64

ADLNet	0.16 583	0.08 412	0.15 492	0.16 243	0.10 533	0.16 530	0.17 519	0.33 669	0.27 578	0.23 640	0.27 606	0.24 612	0.16 566	0.18 572	0.21 638	0.10 612	0.06 496	0.10 621	0.10 636	0.08 524	0.09 586

GMStereo	0.13 478	0.15 675	0.14 455	0.18 443	0.09 413	0.16 530	0.16 483	0.20 415	0.25 551	0.17 519	0.17 437	0.11 364	0.11 419	0.16 509	0.13 463	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.06 366
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 667	0.17 701	0.57 757	0.18 443	0.10 533	0.16 530	0.19 617	0.20 415	0.33 631	0.49 761	0.48 739	0.30 673	0.28 707	0.21 638	0.24 676	0.08 498	0.07 574	0.08 478	0.07 461	0.10 627	0.09 586

acv_ft	0.15 552	0.09 506	0.16 536	0.19 534	0.10 533	0.16 530	0.17 519	0.25 537	0.34 644	0.19 570	0.26 588	0.21 567	0.17 592	0.18 572	0.19 614	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.08 524	0.06 366

STTStereo	0.18 622	0.13 650	0.28 685	0.20 606	0.11 594	0.16 530	0.21 659	0.29 613	0.23 513	0.22 625	0.30 639	0.29 663	0.18 609	0.20 618	0.20 624	0.12 674	0.11 690	0.11 654	0.14 711	0.09 590	0.08 535

HSM-Net_RVC	0.14 511	0.08 412	0.12 354	0.15 137	0.08 283	0.16 530	0.15 414	0.27 566	0.29 603	0.20 592	0.21 512	0.29 663	0.14 524	0.18 572	0.13 463	0.06 202	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.06 366
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 552	0.08 412	0.16 536	0.16 243	0.08 283	0.16 530	0.13 237	0.26 551	0.36 663	0.21 609	0.29 632	0.24 612	0.13 490	0.14 455	0.14 507	0.06 202	0.06 496	0.06 247	0.04 73	0.09 590	0.08 535

MLCV	0.13 478	0.08 412	0.17 562	0.18 443	0.06 50	0.16 530	0.17 519	0.19 395	0.22 503	0.19 570	0.25 574	0.17 512	0.13 490	0.15 480	0.14 507	0.05 54	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.04 64

HSM	0.15 552	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.09 413	0.16 530	0.14 321	0.28 591	0.25 551	0.20 592	0.24 547	0.37 717	0.17 592	0.20 618	0.15 547	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.07 447	0.06 366

CBMV_ROB	0.19 634	0.13 650	0.18 597	0.16 243	0.11 594	0.16 530	0.12 150	0.27 566	0.29 603	0.27 680	0.31 645	0.27 644	0.24 674	0.24 676	0.16 568	0.15 719	0.18 765	0.22 761	0.20 757	0.10 627	0.12 668

NOSS_ROB	0.19 634	0.13 650	0.18 597	0.16 243	0.12 629	0.16 530	0.12 150	0.30 628	0.33 631	0.20 592	0.22 530	0.27 644	0.24 674	0.21 638	0.16 568	0.16 741	0.18 765	0.23 764	0.21 764	0.13 690	0.13 687

DN-CSS_ROB	0.13 478	0.13 650	0.17 562	0.18 443	0.10 533	0.16 530	0.08 9	0.22 465	0.19 437	0.17 519	0.23 535	0.13 423	0.13 490	0.13 413	0.14 507	0.05 54	0.05 302	0.10 621	0.10 636	0.08 524	0.06 366

MWSP-net	0.15 552	0.08 412	0.18 597	0.17 336	0.10 533	0.17 554	0.23 694	0.29 613	0.32 625	0.18 552	0.20 492	0.17 512	0.13 490	0.18 572	0.14 507	0.08 498	0.06 496	0.07 381	0.08 545	0.07 447	0.08 535

test_sample6	0.14 511	0.09 506	0.14 455	0.17 336	0.08 283	0.17 554	0.19 617	0.26 551	0.18 408	0.18 552	0.28 617	0.19 540	0.15 544	0.15 480	0.13 463	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.08 524	0.08 535

SMFormer	0.14 511	0.07 257	0.18 597	0.14 79	0.08 283	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.27 578	0.19 570	0.20 492	0.19 540	0.15 544	0.15 480	0.17 586	0.08 498	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.07 458

tta	0.14 511	0.07 257	0.18 597	0.14 79	0.08 283	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.27 578	0.19 570	0.20 492	0.19 540	0.15 544	0.15 480	0.17 586	0.08 498	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.06 353	0.06 366

qqq1	0.14 511	0.07 257	0.18 597	0.14 79	0.08 283	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.27 578	0.19 570	0.20 492	0.19 540	0.15 544	0.15 480	0.12 420	0.08 498	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.06 366

fff1	0.14 511	0.07 257	0.18 597	0.14 79	0.08 283	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.27 578	0.19 570	0.20 492	0.19 540	0.15 544	0.15 480	0.12 420	0.08 498	0.05 302	0.05 75	0.05 245	0.06 353	0.06 366

mmm	0.14 511	0.08 412	0.18 597	0.17 336	0.09 413	0.17 554	0.18 570	0.21 438	0.16 350	0.16 505	0.23 535	0.21 567	0.16 566	0.16 509	0.17 586	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.08 545	0.08 524	0.07 458

11t1	0.12 447	0.07 257	0.14 455	0.14 79	0.08 283	0.17 554	0.15 414	0.19 395	0.15 312	0.15 475	0.15 400	0.17 512	0.16 566	0.15 480	0.13 463	0.08 498	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.08 524	0.07 458

ffm	0.12 447	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.09 413	0.17 554	0.17 519	0.15 244	0.19 437	0.15 475	0.26 588	0.19 540	0.13 490	0.10 153	0.08 50	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.06 353	0.06 366

ff1	0.13 478	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.09 413	0.17 554	0.17 519	0.15 244	0.19 437	0.15 475	0.26 588	0.19 540	0.13 490	0.15 480	0.22 652	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.08 545	0.06 353	0.06 366

mmx	0.15 552	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.09 413	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.26 565	0.15 475	0.26 588	0.19 540	0.13 490	0.15 480	0.22 652	0.08 498	0.06 496	0.09 571	0.08 545	0.08 524	0.08 535

xxx	0.15 552	0.09 506	0.15 492	0.16 243	0.09 413	0.17 554	0.17 519	0.27 566	0.26 565	0.15 475	0.26 588	0.19 540	0.13 490	0.15 480	0.22 652	0.08 498	0.06 496	0.09 571	0.08 545	0.08 524	0.08 535

GMStereo_Zeroshot	0.16 583	0.13 650	0.25 668	0.20 606	0.10 533	0.17 554	0.13 237	0.30 628	0.25 551	0.23 640	0.32 655	0.25 625	0.11 419	0.19 598	0.14 507	0.09 565	0.06 496	0.11 654	0.06 353	0.12 671	0.08 535

psm_up	0.19 634	0.10 575	0.18 597	0.21 648	0.11 594	0.17 554	0.19 617	0.38 723	0.34 644	0.22 625	0.28 617	0.29 663	0.25 682	0.20 618	0.22 652	0.09 565	0.10 675	0.11 654	0.11 668	0.08 524	0.08 535

CFNet-ft	0.14 511	0.07 257	0.15 492	0.12 8	0.09 413	0.17 554	0.18 570	0.22 465	0.24 525	0.17 519	0.26 588	0.24 612	0.14 524	0.16 509	0.15 547	0.11 647	0.06 496	0.08 478	0.09 593	0.09 590	0.08 535

CCAANet	0.15 552	0.06 135	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.17 554	0.13 237	0.31 646	0.25 551	0.16 505	0.32 655	0.18 528	0.18 609	0.17 549	0.14 507	0.06 202	0.05 302	0.09 571	0.09 593	0.06 353	0.09 586

CFNet_RVC	0.14 511	0.07 257	0.15 492	0.12 8	0.09 413	0.17 554	0.18 570	0.22 465	0.24 525	0.17 519	0.26 588	0.24 612	0.14 524	0.16 509	0.15 547	0.11 647	0.06 496	0.08 478	0.09 593	0.09 590	0.08 535

DeepPruner_ROB	0.16 583	0.11 604	0.16 536	0.17 336	0.10 533	0.17 554	0.15 414	0.32 652	0.21 478	0.19 570	0.21 512	0.22 585	0.19 628	0.21 638	0.16 568	0.13 693	0.09 648	0.09 571	0.10 636	0.11 649	0.11 646

S0	0.12 447	0.08 412	0.09 148	0.20 606	0.07 166	0.18 572	0.22 679	0.15 244	0.15 312	0.11 336	0.10 264	0.13 423	0.08 280	0.12 347	0.11 338	0.09 565	0.10 675	0.14 705	0.14 711	0.05 206	0.04 64

Selective-IGEV-i1	0.13 478	0.07 257	0.12 354	0.20 606	0.08 283	0.18 572	0.16 483	0.23 487	0.30 609	0.17 519	0.17 437	0.17 512	0.10 376	0.15 480	0.13 463	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.06 366

z-ln-s-r	0.18 622	0.10 575	0.41 732	0.19 534	0.08 283	0.18 572	0.18 570	0.23 487	0.34 644	0.19 570	0.41 717	0.22 585	0.17 592	0.20 618	0.25 684	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.06 366

PSMNet-RUCA	0.28 723	0.33 774	0.42 735	0.36 770	0.32 780	0.18 572	0.20 641	0.42 742	0.30 609	0.33 727	0.41 717	0.40 734	0.24 674	0.31 714	0.20 624	0.19 761	0.11 690	0.25 768	0.15 731	0.22 760	0.16 733

GCST	0.37 750	0.42 782	0.27 680	1.03 808	0.39 782	0.18 572	0.08 9	0.21 438	0.18 408	0.28 693	0.25 574	0.15 472	0.12 454	0.16 509	0.14 507	0.64 809	0.43 802	0.75 805	0.65 807	0.64 802	0.46 794

DualNet (step1)	0.17 606	0.12 623	0.21 640	0.13 22	0.14 679	0.18 572	0.14 321	0.28 591	0.24 525	0.21 609	0.21 512	0.24 612	0.20 642	0.16 509	0.16 568	0.15 719	0.06 496	0.14 705	0.14 711	0.15 724	0.13 687

test_sample9	0.18 622	0.12 623	0.21 640	0.13 22	0.14 679	0.18 572	0.14 321	0.28 591	0.24 525	0.21 609	0.21 512	0.24 612	0.20 642	0.19 598	0.18 599	0.15 719	0.30 794	0.14 705	0.14 711	0.15 724	0.13 687

test_sample8	0.20 644	0.12 623	0.21 640	0.13 22	0.14 679	0.18 572	0.14 321	0.32 652	0.21 478	0.28 693	0.22 530	0.36 714	0.26 691	0.19 598	0.18 599	0.15 719	0.30 794	0.14 705	0.14 711	0.15 724	0.13 687

test_sample5	0.14 511	0.08 412	0.14 455	0.16 243	0.08 283	0.18 572	0.18 570	0.25 537	0.17 387	0.17 519	0.28 617	0.18 528	0.15 544	0.16 509	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.09 590	0.08 535

MyStereo8	0.12 447	0.07 257	0.15 492	0.15 137	0.09 413	0.18 572	0.14 321	0.19 395	0.22 503	0.12 379	0.18 466	0.11 364	0.10 376	0.16 509	0.18 599	0.07 407	0.05 302	0.07 381	0.05 245	0.08 524	0.09 586

DualNet	0.14 511	0.08 412	0.14 455	0.16 243	0.08 283	0.18 572	0.18 570	0.25 537	0.17 387	0.18 552	0.28 617	0.18 528	0.15 544	0.16 509	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.09 590	0.08 535

1111x	0.16 583	0.09 506	0.13 405	0.18 443	0.08 283	0.18 572	0.25 724	0.32 652	0.25 551	0.17 519	0.24 547	0.27 644	0.15 544	0.14 455	0.24 676	0.07 407	0.07 574	0.08 478	0.09 593	0.07 447	0.07 458

TestStereo1	0.13 478	0.08 412	0.08 62	0.20 606	0.08 283	0.18 572	0.29 757	0.23 487	0.17 387	0.17 519	0.20 492	0.16 493	0.11 419	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.05 231

SA-5K	0.13 478	0.08 412	0.08 62	0.20 606	0.08 283	0.18 572	0.29 757	0.23 487	0.17 387	0.17 519	0.20 492	0.16 493	0.11 419	0.12 347	0.13 463	0.06 202	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.05 206	0.05 231

AACVNet	0.16 583	0.08 412	0.15 492	0.15 137	0.10 533	0.18 572	0.15 414	0.24 514	0.25 551	0.27 680	0.27 606	0.28 654	0.18 609	0.19 598	0.17 586	0.09 565	0.07 574	0.09 571	0.07 461	0.10 627	0.09 586

LMCR-Stereo	0.15 552	0.08 412	0.14 455	0.21 648	0.09 413	0.18 572	0.19 617	0.28 591	0.19 437	0.24 653	0.24 547	0.23 603	0.17 592	0.20 618	0.17 586	0.07 407	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.10 627	0.09 586

ICVP	0.16 583	0.09 506	0.12 354	0.22 673	0.09 413	0.18 572	0.21 659	0.26 551	0.24 525	0.18 552	0.30 639	0.27 644	0.18 609	0.18 572	0.15 547	0.10 612	0.07 574	0.08 478	0.07 461	0.07 447	0.08 535
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 478	0.12 623	0.25 668	0.20 606	0.12 629	0.18 572	0.14 321	0.27 566	0.21 478	0.11 336	0.12 341	0.13 423	0.08 280	0.11 247	0.11 338	0.09 565	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.15 724	0.10 618

CroCo_RVC	0.13 478	0.12 623	0.25 668	0.20 606	0.12 629	0.18 572	0.14 321	0.27 566	0.21 478	0.11 336	0.12 341	0.13 423	0.08 280	0.11 247	0.11 338	0.09 565	0.05 302	0.08 478	0.06 353	0.15 724	0.10 618

pcwnet_v2	0.19 634	0.11 604	0.26 678	0.18 443	0.14 679	0.18 572	0.15 414	0.37 716	0.46 724	0.19 570	0.24 547	0.21 567	0.19 628	0.21 638	0.20 624	0.13 693	0.10 675	0.10 621	0.10 636	0.11 649	0.13 687

HGLStereo	0.17 606	0.09 506	0.19 623	0.17 336	0.12 629	0.18 572	0.18 570	0.31 646	0.33 631	0.22 625	0.33 662	0.24 612	0.18 609	0.20 618	0.21 638	0.10 612	0.09 648	0.07 381	0.07 461	0.09 590	0.10 618

FAT-Stereo	0.21 659	0.13 650	0.22 651	0.21 648	0.12 629	0.18 572	0.18 570	0.35 700	0.40 688	0.28 693	0.37 687	0.33 701	0.33 734	0.21 638	0.20 624	0.09 565	0.11 690	0.10 621	0.09 593	0.11 649	0.14 709

TDLM	0.18 622	0.12 623	0.14 455	0.24 707	0.10 533	0.18 572	0.18 570	0.37 716	0.30 609	0.22 625	0.28 617	0.28 654	0.18 609	0.23 664	0.19 614	0.11 647	0.07 574	0.10 621	0.10 636	0.08 524	0.08 535

StereoDRNet-Refined	0.17 606	0.12 623	0.16 536	0.20 606	0.10 533	0.18 572	0.18 570	0.27 566	0.24 525	0.26 672	0.41 717	0.23 603	0.18 609	0.21 638	0.21 638	0.09 565	0.05 302	0.09 571	0.10 636	0.07 447	0.07 458
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MEA-ACV	0.16 583	0.08 412	0.18 597	0.16 243	0.11 594	0.19 596	0.20 641	0.30 628	0.39 683	0.21 609	0.30 639	0.14 444	0.19 628	0.17 549	0.16 568	0.08 498	0.07 574	0.09 571	0.11 668	0.07 447	0.07 458

IGEV_i1	0.12 447	0.08 412	0.12 354	0.17 336	0.08 283	0.19 596	0.15 414	0.19 395	0.23 513	0.18 552	0.18 466	0.16 493	0.12 454	0.17 549	0.14 507	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.06 353	0.06 366

test_sample4	0.14 511	0.08 412	0.15 492	0.15 137	0.08 283	0.19 596	0.18 570	0.26 551	0.18 408	0.17 519	0.26 588	0.18 528	0.15 544	0.17 549	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.08 478	0.06 353	0.09 590	0.08 535

test_sample1	0.13 478	0.07 257	0.14 455	0.14 79	0.08 283	0.19 596	0.17 519	0.20 415	0.15 312	0.14 448	0.22 530	0.18 528	0.16 566	0.17 549	0.15 547	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.08 524	0.08 535

x	0.13 478	0.08 412	0.15 492	0.14 79	0.08 283	0.19 596	0.14 321	0.22 465	0.21 478	0.15 475	0.20 492	0.20 557	0.18 609	0.18 572	0.18 599	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.07 458

CSP-Net	0.16 583	0.09 506	0.14 455	0.17 336	0.09 413	0.19 596	0.18 570	0.25 537	0.33 631	0.26 672	0.31 645	0.25 625	0.16 566	0.21 638	0.19 614	0.09 565	0.06 496	0.07 381	0.07 461	0.08 524	0.08 535

DAS	0.15 552	0.08 412	0.18 597	0.19 534	0.10 533	0.19 596	0.17 519	0.28 591	0.30 609	0.18 552	0.26 588	0.21 567	0.16 566	0.16 509	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.07 458

SepStereo	0.15 552	0.08 412	0.18 597	0.19 534	0.10 533	0.19 596	0.17 519	0.28 591	0.30 609	0.18 552	0.26 588	0.21 567	0.16 566	0.26 687	0.13 463	0.08 498	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.07 458

AASNet	0.16 583	0.08 412	0.13 405	0.19 534	0.09 413	0.19 596	0.15 414	0.38 723	0.37 671	0.20 592	0.24 547	0.20 557	0.17 592	0.17 549	0.21 638	0.10 612	0.08 611	0.08 478	0.07 461	0.09 590	0.09 586

GANet-ADL	0.13 478	0.07 257	0.15 492	0.17 336	0.10 533	0.19 596	0.15 414	0.30 628	0.21 478	0.13 417	0.18 466	0.19 540	0.13 490	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.06 496	0.06 247	0.05 245	0.07 447	0.08 535

GEStereo_RVC	0.17 606	0.12 623	0.16 536	0.22 673	0.11 594	0.19 596	0.18 570	0.32 652	0.49 730	0.20 592	0.25 574	0.17 512	0.13 490	0.21 638	0.16 568	0.10 612	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.09 590	0.08 535

sCroCo_RVC	0.12 447	0.09 506	0.24 665	0.24 707	0.11 594	0.19 596	0.14 321	0.17 328	0.15 312	0.10 293	0.13 366	0.12 390	0.07 205	0.14 455	0.11 338	0.08 498	0.08 611	0.08 478	0.08 545	0.05 206	0.07 458

DMCA-RVC	0.17 606	0.10 575	0.16 536	0.24 707	0.11 594	0.19 596	0.18 570	0.26 551	0.24 525	0.21 609	0.27 606	0.25 625	0.27 698	0.18 572	0.21 638	0.12 674	0.08 611	0.13 690	0.10 636	0.10 627	0.08 535

FADNet-RVC-Resample	0.17 606	0.12 623	0.32 707	0.22 673	0.12 629	0.19 596	0.14 321	0.25 537	0.24 525	0.24 653	0.27 606	0.20 557	0.15 544	0.17 549	0.16 568	0.07 407	0.08 611	0.12 676	0.10 636	0.09 590	0.11 646

SuperB	0.20 644	0.10 575	0.57 757	0.16 243	0.09 413	0.19 596	0.18 570	0.25 537	0.51 740	0.27 680	0.39 703	0.17 512	0.22 659	0.22 656	0.21 638	0.08 498	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.12 671	0.11 646

RASNet	0.15 552	0.07 257	0.15 492	0.16 243	0.08 283	0.19 596	0.14 321	0.30 628	0.21 478	0.17 519	0.25 574	0.21 567	0.19 628	0.20 618	0.20 624	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.08 545	0.06 353	0.06 366

CFNet	0.15 552	0.11 604	0.17 562	0.17 336	0.08 283	0.19 596	0.10 47	0.29 613	0.26 565	0.19 570	0.24 547	0.24 612	0.18 609	0.18 572	0.15 547	0.08 498	0.06 496	0.09 571	0.10 636	0.08 524	0.07 458

CVANet_RVC	0.18 622	0.11 604	0.14 455	0.21 648	0.11 594	0.19 596	0.18 570	0.34 684	0.34 644	0.22 625	0.31 645	0.28 654	0.18 609	0.24 676	0.18 599	0.12 674	0.08 611	0.12 676	0.12 692	0.09 590	0.08 535

AANet_RVC	0.16 583	0.10 575	0.11 295	0.18 443	0.09 413	0.19 596	0.18 570	0.27 566	0.32 625	0.22 625	0.35 677	0.21 567	0.22 659	0.22 656	0.17 586	0.06 202	0.05 302	0.06 247	0.06 353	0.07 447	0.06 366

PS-NSSS	0.20 644	0.21 734	0.23 659	0.20 606	0.10 533	0.19 596	0.17 519	0.36 707	0.26 565	0.27 680	0.34 673	0.27 644	0.24 674	0.20 618	0.20 624	0.15 719	0.12 706	0.17 735	0.14 711	0.10 627	0.09 586

iResNet_ROB	0.14 511	0.07 257	0.13 405	0.15 137	0.07 166	0.19 596	0.14 321	0.26 551	0.32 625	0.23 640	0.26 588	0.23 603	0.16 566	0.15 480	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.08 524	0.08 535

MWDA-net	0.15 552	0.08 412	0.16 536	0.16 243	0.10 533	0.20 617	0.22 679	0.26 551	0.36 663	0.18 552	0.25 574	0.18 528	0.17 592	0.17 549	0.15 547	0.08 498	0.05 302	0.08 478	0.07 461	0.08 524	0.07 458

SME	0.12 447	0.09 506	0.11 295	0.17 336	0.07 166	0.20 617	0.13 237	0.21 438	0.17 387	0.12 379	0.13 366	0.10 329	0.12 454	0.13 413	0.13 463	0.07 407	0.07 574	0.08 478	0.09 593	0.06 353	0.06 366

test_sample3	0.14 511	0.08 412	0.15 492	0.14 79	0.09 413	0.20 617	0.17 519	0.27 566	0.18 408	0.17 519	0.22 530	0.19 540	0.15 544	0.17 549	0.14 507	0.09 565	0.06 496	0.07 381	0.06 353	0.09 590	0.08 535

BUS	0.15 552	0.09 506	0.14 455	0.22 673	0.10 533	0.20 617	0.14 321	0.34 684	0.20 462	0.17 519	0.23 535	0.16 493	0.14 524	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.06 496	0.10 621	0.09 593	0.07 447	0.07 458

CRFU-Net	0.16 583	0.08 412	0.15 492	0.17 336	0.09 413	0.20 617	0.14 321	0.27 566	0.21 478	0.28 693	0.28 617	0.29 663	0.18 609	0.19 598	0.18 599	0.09 565	0.09 648	0.07 381	0.07 461	0.08 524	0.09 586

NINENet	0.16 583	0.10 575	0.16 536	0.17 336	0.11 594	0.20 617	0.14 321	0.41 737	0.37 671	0.18 552	0.21 512	0.16 493	0.14 524	0.16 509	0.14 507	0.08 498	0.08 611	0.10 621	0.07 461	0.10 627	0.09 586

dad	0.18 622	0.20 728	0.21 640	0.17 336	0.11 594	0.20 617	0.19 617	0.21 438	0.28 594	0.30 709	0.24 547	0.30 673	0.13 490	0.19 598	0.17 586	0.18 752	0.09 648	0.11 654	0.09 593	0.11 649	0.07 458

ADLNet2	0.16 583	0.09 506	0.14 455	0.17 336	0.09 413	0.20 617	0.16 483	0.32 652	0.39 683	0.17 519	0.20 492	0.20 557	0.19 628	0.21 638	0.23 663	0.08 498	0.07 574	0.07 381	0.07 461	0.09 590	0.07 458

UPFNet	0.16 583	0.08 412	0.12 354	0.20 606	0.12 629	0.20 617	0.23 694	0.28 591	0.26 565	0.18 552	0.24 547	0.22 585	0.20 642	0.19 598	0.22 652	0.09 565	0.07 574	0.08 478	0.09 593	0.08 524	0.06 366

EDNetEfficient	0.30 730	0.24 745	1.18 801	0.18 443	0.10 533	0.20 617	0.20 641	0.21 438	0.61 766	0.74 792	0.56 753	0.30 673	0.40 755	0.23 664	0.32 741	0.09 565	0.07 574	0.08 478	0.07 461	0.11 649	0.10 618

UCFNet_RVC	0.15 552	0.08 412	0.13 405	0.11 1	0.10 533	0.20 617	0.10 47	0.24 514	0.23 513	0.17 519	0.21 512	0.24 612	0.15 544	0.18 572	0.15 547	0.12 674	0.07 574	0.11 654	0.13 705	0.11 649	0.10 618

PWCDC_ROB	0.21 659	0.13 650	0.23 659	0.25 717	0.12 629	0.20 617	0.15 414	0.34 684	0.55 753	0.29 703	0.49 740	0.21 567	0.15 544	0.28 700	0.20 624	0.11 647	0.09 648	0.10 621	0.08 545	0.11 649	0.09 586

CBMV	0.20 644	0.15 675	0.18 597	0.18 443	0.10 533	0.20 617	0.11 96	0.30 628	0.31 619	0.29 703	0.31 645	0.31 688	0.23 665	0.28 700	0.19 614	0.13 693	0.15 741	0.17 735	0.16 739	0.10 627	0.10 618
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	0.20 644	0.14 667	0.39 727	0.23 694	0.12 629	0.21 630	0.21 659	0.29 613	0.38 677	0.25 666	0.38 694	0.28 654	0.23 665	0.21 638	0.25 684	0.08 498	0.08 611	0.09 571	0.09 593	0.10 627	0.09 586

TCMNet	0.19 634	0.12 623	0.20 628	0.21 648	0.18 736	0.21 630	0.24 706	0.28 591	0.36 663	0.23 640	0.26 588	0.25 625	0.20 642	0.20 618	0.23 663	0.13 693	0.11 690	0.11 654	0.12 692	0.13 690	0.12 668

iinet-f	0.17 606	0.07 257	0.46 741	0.14 79	0.10 533	0.21 630	0.14 321	0.27 566	0.23 513	0.22 625	0.25 574	0.21 567	0.16 566	0.18 572	0.22 652	0.09 565	0.07 574	0.07 381	0.06 353	0.09 590	0.10 618

ssnet_v2	0.17 606	0.10 575	0.18 597	0.17 336	0.11 594	0.21 630	0.22 679	0.34 684	0.25 551	0.23 640	0.23 535	0.27 644	0.19 628	0.22 656	0.21 638	0.11 647	0.10 675	0.09 571	0.09 593	0.08 524	0.08 535

delet	0.17 606	0.09 506	0.18 597	0.19 534	0.11 594	0.21 630	0.22 679	0.30 628	0.38 677	0.17 519	0.27 606	0.19 540	0.19 628	0.19 598	0.21 638	0.08 498	0.08 611	0.09 571	0.11 668	0.06 353	0.07 458

DSFCA	0.16 583	0.09 506	0.14 455	0.16 243	0.10 533	0.21 630	0.19 617	0.28 591	0.31 619	0.23 640	0.25 574	0.22 585	0.16 566	0.20 618	0.20 624	0.10 612	0.07 574	0.09 571	0.09 593	0.08 524	0.08 535

FADNet-RVC	0.21 659	0.20 728	0.40 730	0.21 648	0.16 713	0.21 630	0.15 414	0.27 566	0.27 578	0.26 672	0.32 655	0.26 637	0.21 652	0.22 656	0.19 614	0.12 674	0.13 720	0.12 676	0.14 711	0.13 690	0.18 751

S-Stereo	0.21 659	0.12 623	0.25 668	0.21 648	0.13 655	0.21 630	0.19 617	0.33 669	0.45 715	0.23 640	0.36 684	0.28 654	0.29 712	0.20 618	0.23 663	0.09 565	0.12 706	0.10 621	0.10 636	0.13 690	0.14 709

RP	0.22 667	0.13 650	0.22 651	0.23 694	0.12 629	0.21 630	0.20 641	0.26 551	0.45 715	0.22 625	0.38 694	0.37 717	0.25 682	0.28 700	0.25 684	0.11 647	0.12 706	0.13 690	0.12 692	0.13 690	0.14 709

NCC-stereo	0.25 700	0.15 675	0.31 703	0.26 727	0.17 725	0.21 630	0.31 767	0.41 737	0.40 688	0.24 653	0.38 694	0.33 701	0.29 712	0.37 743	0.28 714	0.13 693	0.11 690	0.15 717	0.22 767	0.13 690	0.13 687

Abc-Net	0.25 700	0.15 675	0.31 703	0.26 727	0.17 725	0.21 630	0.31 767	0.41 737	0.40 688	0.24 653	0.38 694	0.33 701	0.29 712	0.37 743	0.28 714	0.13 693	0.11 690	0.15 717	0.22 767	0.13 690	0.13 687
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 552	0.11 604	0.16 536	0.19 534	0.09 413	0.21 630	0.11 96	0.33 669	0.28 594	0.21 609	0.23 535	0.21 567	0.13 490	0.19 598	0.15 547	0.13 693	0.05 302	0.10 621	0.07 461	0.09 590	0.07 458
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	0.20 644	0.14 667	0.18 597	0.20 606	0.13 655	0.21 630	0.22 679	0.33 669	0.31 619	0.24 653	0.29 632	0.28 654	0.20 642	0.23 664	0.18 599	0.15 719	0.16 758	0.15 717	0.14 711	0.13 690	0.12 668
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 552	0.07 257	0.20 628	0.15 137	0.07 166	0.21 630	0.16 483	0.25 537	0.26 565	0.21 609	0.33 662	0.29 663	0.19 628	0.18 572	0.17 586	0.07 407	0.05 302	0.05 75	0.04 73	0.07 447	0.06 366

DStereoO	0.25 700	0.18 716	0.19 623	0.20 606	0.15 699	0.22 644	0.19 617	0.33 669	0.42 697	0.30 709	0.22 530	0.33 701	0.28 707	0.42 767	0.28 714	0.47 798	0.12 706	0.31 786	0.11 668	0.17 746	0.12 668

xyz-stereo	0.14 511	0.07 257	0.22 651	0.15 137	0.05 4	0.22 644	0.15 414	0.17 328	0.31 619	0.15 475	0.28 617	0.26 637	0.17 592	0.13 413	0.12 420	0.05 54	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.04 52	0.04 64

rvit_105_1	0.19 634	0.12 623	0.25 668	0.21 648	0.16 713	0.22 644	0.28 746	0.32 652	0.42 697	0.20 592	0.21 512	0.22 585	0.18 609	0.19 598	0.18 599	0.12 674	0.12 706	0.13 690	0.15 731	0.08 524	0.07 458

SACVNet	0.19 634	0.12 623	0.15 492	0.17 336	0.13 655	0.22 644	0.18 570	0.31 646	0.31 619	0.24 653	0.31 645	0.30 673	0.23 665	0.23 664	0.17 586	0.11 647	0.08 611	0.10 621	0.10 636	0.12 671	0.14 709

test_xeample	0.15 552	0.07 257	0.14 455	0.15 137	0.08 283	0.22 644	0.20 641	0.29 613	0.21 478	0.16 505	0.29 632	0.19 540	0.17 592	0.16 509	0.28 714	0.09 565	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.07 447	0.07 458

EDNetEfficientorigin	7.92 823	0.32 773	152.98 854	0.20 606	0.10 533	0.22 644	0.17 519	0.23 487	0.60 764	0.73 790	0.67 767	0.41 737	0.51 779	0.24 676	0.41 774	0.08 498	0.07 574	0.09 571	0.07 461	0.12 671	0.11 646

ac_64	0.16 583	0.09 506	0.15 492	0.18 443	0.10 533	0.22 644	0.17 519	0.24 514	0.22 503	0.19 570	0.24 547	0.29 663	0.18 609	0.19 598	0.22 652	0.09 565	0.08 611	0.08 478	0.09 593	0.07 447	0.06 366

RGC	0.25 700	0.20 728	0.29 694	0.28 742	0.16 713	0.22 644	0.23 694	0.33 669	0.44 711	0.27 680	0.40 706	0.38 723	0.28 707	0.37 743	0.23 663	0.11 647	0.13 720	0.17 735	0.17 747	0.15 724	0.16 733

ADCP+	0.20 644	0.10 575	0.35 722	0.21 648	0.12 629	0.22 644	0.27 740	0.31 646	0.35 658	0.26 672	0.37 687	0.22 585	0.22 659	0.27 691	0.28 714	0.09 565	0.06 496	0.08 478	0.08 545	0.10 627	0.10 618

PA-Net	0.24 692	0.18 716	0.34 716	0.28 742	0.22 760	0.22 644	0.39 785	0.29 613	0.39 683	0.22 625	0.33 662	0.25 625	0.26 691	0.21 638	0.25 684	0.10 612	0.23 787	0.15 717	0.22 767	0.09 590	0.13 687
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 644	0.11 604	0.21 640	0.22 673	0.10 533	0.22 644	0.22 679	0.40 732	0.38 677	0.24 653	0.33 662	0.26 637	0.22 659	0.22 656	0.25 684	0.11 647	0.07 574	0.11 654	0.10 636	0.09 590	0.08 535

StereoDRNet	0.19 634	0.11 604	0.18 597	0.22 673	0.11 594	0.22 644	0.22 679	0.37 716	0.34 644	0.24 653	0.28 617	0.30 673	0.19 628	0.20 618	0.21 638	0.10 612	0.08 611	0.11 654	0.09 593	0.09 590	0.07 458

XPNet_ROB	0.22 667	0.12 623	0.20 628	0.22 673	0.13 655	0.22 644	0.19 617	0.35 700	0.40 688	0.30 709	0.40 706	0.38 723	0.27 698	0.26 687	0.29 723	0.15 719	0.10 675	0.10 621	0.10 636	0.13 690	0.12 668

PWC_ROB	0.21 659	0.16 688	0.27 680	0.18 443	0.11 594	0.22 644	0.13 237	0.33 669	0.49 730	0.30 709	0.40 706	0.32 695	0.25 682	0.31 714	0.23 663	0.10 612	0.07 574	0.11 654	0.08 545	0.11 649	0.10 618

AANet	0.31 736	0.20 728	1.05 799	0.16 243	0.13 655	0.23 658	0.16 483	0.30 628	0.64 774	0.60 775	0.53 746	0.46 750	0.39 750	0.23 664	0.33 749	0.12 674	0.10 675	0.11 654	0.10 636	0.13 690	0.12 668

DStereoFS	0.27 720	0.22 738	0.32 707	0.23 694	0.15 699	0.23 658	0.21 659	0.52 774	0.49 730	0.28 693	0.45 732	0.34 706	0.36 743	0.53 784	0.29 723	0.13 693	0.11 690	0.15 717	0.13 705	0.17 746	0.17 744

DStereoSA	0.26 712	0.19 722	0.39 727	0.27 735	0.17 725	0.23 658	0.21 659	0.50 768	0.60 764	0.22 625	0.30 639	0.29 663	0.34 736	0.40 759	0.29 723	0.12 674	0.11 690	0.16 729	0.14 711	0.15 724	0.12 668

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 622	0.09 506	0.30 700	0.15 137	0.11 594	0.23 658	0.20 641	0.27 566	0.40 688	0.26 672	0.43 728	0.25 625	0.15 544	0.21 638	0.20 624	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.10 627	0.09 586

SHD	0.26 712	0.15 675	0.31 703	0.24 707	0.18 736	0.23 658	0.15 414	0.39 729	0.72 785	0.32 723	0.42 725	0.36 714	0.29 712	0.33 723	0.30 730	0.13 693	0.11 690	0.14 705	0.13 705	0.16 738	0.20 760

ADCRef	0.20 644	0.12 623	0.43 737	0.20 606	0.12 629	0.23 658	0.18 570	0.32 652	0.37 671	0.26 672	0.33 662	0.18 528	0.23 665	0.25 682	0.26 699	0.07 407	0.06 496	0.09 571	0.09 593	0.08 524	0.09 586

DeepPrunerF	0.24 692	0.17 701	0.45 738	0.26 727	0.16 713	0.23 658	0.29 757	0.37 716	0.51 740	0.27 680	0.31 645	0.24 612	0.28 707	0.22 656	0.23 663	0.15 719	0.11 690	0.20 752	0.18 753	0.12 671	0.14 709

DANet	0.21 659	0.16 688	0.29 694	0.25 717	0.13 655	0.23 658	0.19 617	0.28 591	0.27 578	0.28 693	0.32 655	0.35 712	0.32 730	0.31 714	0.24 676	0.11 647	0.09 648	0.11 654	0.10 636	0.13 690	0.11 646
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 667	0.13 650	0.21 640	0.25 717	0.14 679	0.23 658	0.22 679	0.42 742	0.27 578	0.31 716	0.43 728	0.37 717	0.29 712	0.23 664	0.23 663	0.10 612	0.12 706	0.10 621	0.09 593	0.10 627	0.08 535

base	0.19 634	0.13 650	0.25 668	0.20 606	0.14 679	0.24 667	0.10 47	0.32 652	0.21 478	0.26 672	0.38 694	0.16 493	0.17 592	0.25 682	0.23 663	0.16 741	0.09 648	0.15 717	0.12 692	0.07 447	0.10 618

zh-mn7	0.26 712	0.15 675	0.59 762	0.19 534	0.14 679	0.24 667	0.22 679	0.35 700	0.63 772	0.35 731	0.67 767	0.31 688	0.25 682	0.31 714	0.26 699	0.09 565	0.08 611	0.09 571	0.09 593	0.09 590	0.11 646

DGSMNet	0.25 700	0.19 722	0.34 716	0.21 648	0.24 767	0.24 667	0.21 659	0.36 707	0.42 697	0.25 666	0.32 655	0.38 723	0.21 652	0.29 707	0.24 676	0.13 693	0.11 690	0.14 705	0.16 739	0.23 766	0.23 765

xxxx	0.15 552	0.07 257	0.14 455	0.14 79	0.08 283	0.24 667	0.18 570	0.32 652	0.20 462	0.14 448	0.28 617	0.22 585	0.14 524	0.15 480	0.29 723	0.09 565	0.05 302	0.07 381	0.07 461	0.08 524	0.08 535

FINET	0.22 667	0.18 716	0.28 685	0.19 534	0.16 713	0.24 667	0.24 706	0.33 669	0.49 730	0.26 672	0.33 662	0.22 585	0.23 665	0.23 664	0.18 599	0.18 752	0.16 758	0.11 654	0.10 636	0.15 724	0.14 709

psmorigin	0.25 700	0.16 688	0.35 722	0.17 336	0.13 655	0.24 667	0.14 321	0.34 684	0.34 644	0.41 748	0.55 751	0.41 737	0.38 747	0.35 733	0.28 714	0.11 647	0.15 741	0.11 654	0.11 668	0.12 671	0.17 744

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 667	0.21 734	0.25 668	0.26 727	0.11 594	0.24 667	0.14 321	0.39 729	0.24 525	0.32 723	0.36 684	0.30 673	0.21 652	0.19 598	0.22 652	0.17 748	0.14 732	0.21 755	0.16 739	0.13 690	0.12 668

edge stereo	0.23 681	0.14 667	0.21 640	0.21 648	0.13 655	0.24 667	0.16 483	0.32 652	0.42 697	0.32 723	0.40 706	0.39 728	0.35 740	0.25 682	0.25 684	0.13 693	0.11 690	0.14 705	0.11 668	0.12 671	0.14 709

NCCL2	0.24 692	0.15 675	0.18 597	0.34 763	0.18 736	0.24 667	0.24 706	0.34 684	0.29 603	0.31 716	0.38 694	0.38 723	0.29 712	0.23 664	0.25 684	0.15 719	0.12 706	0.18 745	0.21 764	0.13 690	0.13 687

DLCB_ROB	0.18 622	0.10 575	0.16 536	0.23 694	0.11 594	0.24 667	0.18 570	0.30 628	0.28 594	0.27 680	0.29 632	0.28 654	0.25 682	0.20 618	0.20 624	0.08 498	0.08 611	0.09 571	0.09 593	0.07 447	0.07 458

FSD					0.23 763	0.25 677	0.25 724	0.27 566	0.26 565	0.25 666	0.26 588	0.26 637	0.26 691	0.27 691	0.24 676	0.21 771	0.20 771	0.27 773	0.26 775	0.25 776

zh-sn7	0.26 712	0.17 701	0.55 753	0.24 707	0.14 679	0.25 677	0.25 724	0.34 684	0.49 730	0.29 703	0.55 751	0.29 663	0.32 730	0.37 743	0.33 749	0.10 612	0.10 675	0.11 654	0.11 668	0.12 671	0.12 668

Wz-Net-LNSev	0.22 667	0.16 688	0.41 732	0.22 673	0.13 655	0.25 677	0.24 706	0.33 669	0.44 711	0.30 709	0.42 725	0.32 695	0.19 628	0.23 664	0.27 705	0.10 612	0.09 648	0.08 478	0.08 545	0.12 671	0.11 646

DDUNet	0.23 681	0.18 716	0.22 651	0.22 673	0.15 699	0.25 677	0.24 706	0.30 628	0.31 619	0.31 716	0.37 687	0.34 706	0.26 691	0.25 682	0.21 638	0.18 752	0.13 720	0.17 735	0.11 668	0.16 738	0.17 744

222	0.16 583	0.07 257	0.15 492	0.14 79	0.08 283	0.25 677	0.18 570	0.30 628	0.21 478	0.18 552	0.29 632	0.17 512	0.16 566	0.16 509	0.44 780	0.10 612	0.05 302	0.07 381	0.06 353	0.08 524	0.08 535

GwcNet	0.20 644	0.14 667	0.20 628	0.18 443	0.12 629	0.25 677	0.20 641	0.36 707	0.45 715	0.20 592	0.33 662	0.33 701	0.21 652	0.22 656	0.25 684	0.11 647	0.09 648	0.09 571	0.09 593	0.09 590	0.10 618

FADNet	0.21 659	0.23 742	0.37 725	0.18 443	0.17 725	0.25 677	0.13 237	0.32 652	0.32 625	0.23 640	0.25 574	0.27 644	0.21 652	0.19 598	0.16 568	0.13 693	0.15 741	0.12 676	0.15 731	0.17 746	0.18 751

Nwc_Net	0.23 681	0.17 701	0.22 651	0.25 717	0.15 699	0.25 677	0.27 740	0.38 723	0.39 683	0.22 625	0.41 717	0.30 673	0.29 712	0.28 700	0.25 684	0.11 647	0.10 675	0.17 735	0.20 757	0.10 627	0.11 646

ADCMid	0.26 712	0.15 675	0.42 735	0.20 606	0.14 679	0.25 677	0.26 735	0.35 700	0.40 688	0.37 738	0.45 732	0.34 706	0.42 761	0.36 737	0.36 755	0.10 612	0.09 648	0.11 654	0.11 668	0.13 690	0.13 687

CC-Net-ROB	0.28 723	0.31 772	0.36 724	0.30 755	0.15 699	0.25 677	0.19 617	0.45 759	0.34 644	0.39 741	0.37 687	0.39 728	0.31 728	0.27 691	0.27 705	0.24 783	0.18 765	0.30 785	0.23 771	0.19 755	0.15 723

DISCO	0.20 644	0.09 506	0.22 651	0.17 336	0.10 533	0.25 677	0.18 570	0.28 591	0.45 715	0.23 640	0.32 655	0.34 706	0.26 691	0.29 707	0.29 723	0.08 498	0.06 496	0.07 381	0.07 461	0.09 590	0.10 618

PSMNet_ROB	0.22 667	0.12 623	0.15 492	0.27 735	0.15 699	0.25 677	0.36 779	0.43 748	0.37 671	0.27 680	0.33 662	0.32 695	0.23 665	0.21 638	0.27 705	0.12 674	0.08 611	0.13 690	0.11 668	0.10 627	0.09 586

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 310	0.13 650	0.13 405	0.24 707	0.17 725	0.26 689	0.10 47	0.15 244	0.15 312	0.05 2	0.06 35	0.05 3	0.06 82	0.07 9	0.09 133	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

w-ln-seven	0.24 692	0.15 675	0.58 760	0.20 606	0.14 679	0.26 689	0.22 679	0.36 707	0.62 769	0.30 709	0.40 706	0.30 673	0.23 665	0.22 656	0.28 714	0.09 565	0.09 648	0.11 654	0.10 636	0.11 649	0.10 618

fast-acv-ft	0.18 622	0.11 604	0.20 628	0.19 534	0.12 629	0.26 689	0.21 659	0.26 551	0.35 658	0.22 625	0.34 673	0.27 644	0.21 652	0.21 638	0.23 663	0.09 565	0.09 648	0.08 478	0.10 636	0.08 524	0.07 458

Wz-Net-SNSev	0.26 712	0.17 701	0.46 741	0.25 717	0.14 679	0.26 689	0.24 706	0.38 723	0.57 757	0.30 709	0.56 753	0.39 728	0.26 691	0.24 676	0.32 741	0.10 612	0.09 648	0.10 621	0.11 668	0.11 649	0.11 646

Syn2CoEx	0.22 667	0.16 688	0.29 694	0.29 751	0.15 699	0.26 689	0.21 659	0.34 684	0.32 625	0.29 703	0.36 684	0.28 654	0.25 682	0.20 618	0.25 684	0.16 741	0.12 706	0.14 705	0.11 668	0.09 590	0.08 535

AF-Net	0.23 681	0.17 701	0.17 562	0.27 735	0.13 655	0.26 689	0.24 706	0.33 669	0.51 740	0.25 666	0.33 662	0.39 728	0.27 698	0.28 700	0.26 699	0.11 647	0.10 675	0.16 729	0.12 692	0.11 649	0.11 646

AnyNet_C32	0.26 712	0.16 688	0.39 727	0.20 606	0.17 725	0.26 689	0.31 767	0.32 652	0.45 715	0.31 716	0.50 742	0.30 673	0.34 736	0.41 766	0.36 755	0.12 674	0.12 706	0.12 676	0.14 711	0.14 710	0.15 723

FBW_ROB	0.25 700	0.17 701	0.23 659	0.27 735	0.14 679	0.26 689	0.22 679	0.42 742	0.43 709	0.42 750	0.41 717	0.43 741	0.27 698	0.32 719	0.24 676	0.09 565	0.15 741	0.15 717	0.12 692	0.12 671	0.10 618

LE_ROB	0.50 774	0.07 257	0.14 455	0.15 137	0.08 283	0.26 689	0.17 519	0.23 487	1.71 822	4.68 830	0.67 767	0.46 750	0.47 772	0.21 638	0.30 730	0.07 407	0.06 496	0.06 247	0.06 353	0.08 524	0.06 366

ETE_ROB	0.23 681	0.17 701	0.23 659	0.25 717	0.14 679	0.26 689	0.29 757	0.32 652	0.37 671	0.28 693	0.37 687	0.45 746	0.27 698	0.28 700	0.27 705	0.11 647	0.09 648	0.12 676	0.10 636	0.14 710	0.13 687

YMNet	0.20 644	0.12 623	0.20 628	0.21 648	0.14 679	0.27 699	0.23 694	0.32 652	0.34 644	0.28 693	0.35 677	0.30 673	0.18 609	0.18 572	0.22 652	0.11 647	0.13 720	0.10 621	0.10 636	0.09 590	0.09 586

YMNet_1	0.20 644	0.12 623	0.20 628	0.21 648	0.14 679	0.27 699	0.23 694	0.32 652	0.34 644	0.28 693	0.35 677	0.30 673	0.18 609	0.18 572	0.22 652	0.11 647	0.13 720	0.10 621	0.10 636	0.09 590	0.09 586

SQANet	0.24 692	0.24 745	0.31 703	0.31 757	0.19 744	0.27 699	0.13 237	0.30 628	0.33 631	0.25 666	0.37 687	0.31 688	0.22 659	0.27 691	0.23 663	0.15 719	0.10 675	0.21 755	0.16 739	0.22 760	0.16 733

coex-ft	3.24 811	0.35 776	57.83 853	0.18 443	0.13 655	0.27 699	0.23 694	0.28 591	0.72 785	1.89 824	0.70 773	0.43 741	0.47 772	0.29 707	0.43 777	0.09 565	0.09 648	0.12 676	0.09 593	0.14 710	0.14 709

GASNet	0.22 667	0.24 745	0.34 716	0.26 727	0.17 725	0.27 699	0.16 483	0.45 759	0.42 697	0.27 680	0.24 547	0.30 673	0.16 566	0.27 691	0.18 599	0.12 674	0.09 648	0.12 676	0.11 668	0.16 738	0.08 535

Anonymous3	0.16 583	0.14 667	0.34 716	0.26 727	0.14 679	0.27 699	0.18 570	0.28 591	0.28 594	0.15 475	0.17 437	0.14 444	0.11 419	0.16 509	0.12 420	0.08 498	0.08 611	0.08 478	0.08 545	0.08 524	0.11 646

MMNet	0.17 606	0.10 575	0.17 562	0.20 606	0.11 594	0.27 699	0.20 641	0.26 551	0.42 697	0.22 625	0.30 639	0.22 585	0.20 642	0.18 572	0.20 624	0.06 202	0.06 496	0.07 381	0.07 461	0.08 524	0.07 458

hitnet-ft	0.18 622	0.10 575	0.17 562	0.14 79	0.09 413	0.27 699	0.20 641	0.25 537	0.26 565	0.24 653	0.32 655	0.32 695	0.23 665	0.24 676	0.21 638	0.12 674	0.07 574	0.10 621	0.08 545	0.12 671	0.11 646

DispFullNet	0.27 720	0.22 738	0.66 771	0.28 742	0.17 725	0.27 699	0.17 519	0.34 684	0.57 757	0.27 680	0.37 687	0.43 741	0.24 674	0.39 750	0.25 684	0.12 674	0.06 496	0.19 747	0.11 668	0.23 766	0.16 733

LALA_ROB	0.25 700	0.16 688	0.23 659	0.27 735	0.17 725	0.27 699	0.27 740	0.42 742	0.38 677	0.33 727	0.39 703	0.51 760	0.26 691	0.29 707	0.28 714	0.16 741	0.09 648	0.13 690	0.12 692	0.13 690	0.13 687

MSAF-DinoV2	0.23 681	0.11 604	0.25 668	0.17 336	0.10 533	0.28 709	0.17 519	0.38 723	0.56 755	0.21 609	0.27 606	0.47 754	0.28 707	0.36 737	0.40 770	0.09 565	0.06 496	0.07 381	0.09 593	0.12 671	0.11 646

z-mn7	0.25 700	0.15 675	0.47 744	0.19 534	0.13 655	0.28 709	0.25 724	0.35 700	0.64 774	0.27 680	0.57 757	0.29 663	0.24 674	0.32 719	0.27 705	0.08 498	0.08 611	0.08 478	0.08 545	0.10 627	0.10 618

UNet	0.17 606	0.09 506	0.18 597	0.19 534	0.12 629	0.28 709	0.19 617	0.33 669	0.30 609	0.21 609	0.25 574	0.23 603	0.19 628	0.20 618	0.19 614	0.07 407	0.06 496	0.08 478	0.07 461	0.08 524	0.07 458

NVstereo2D	0.19 634	0.11 604	0.16 536	0.17 336	0.16 713	0.28 709	0.23 694	0.44 756	0.42 697	0.15 475	0.28 617	0.25 625	0.19 628	0.23 664	0.18 599	0.09 565	0.06 496	0.10 621	0.08 545	0.15 724	0.10 618

RTSC	0.23 681	0.13 650	0.30 700	0.21 648	0.13 655	0.29 713	0.17 519	0.36 707	0.68 780	0.27 680	0.34 673	0.30 673	0.22 659	0.32 719	0.31 736	0.10 612	0.08 611	0.09 571	0.10 636	0.13 690	0.14 709

ADCS	0.30 730	0.19 722	0.48 746	0.21 648	0.18 736	0.29 713	0.24 706	0.42 742	0.64 774	0.40 744	0.50 742	0.40 734	0.37 745	0.40 759	0.43 777	0.13 693	0.13 720	0.13 690	0.14 711	0.16 738	0.16 733

SANet	0.25 700	0.14 667	0.29 694	0.21 648	0.11 594	0.29 713	0.25 724	0.40 732	0.65 778	0.36 734	0.40 706	0.42 739	0.27 698	0.27 691	0.25 684	0.12 674	0.09 648	0.10 621	0.09 593	0.13 690	0.12 668

PVD	0.40 756	0.21 734	0.40 730	0.32 760	0.23 763	0.30 716	0.45 792	0.53 778	0.97 804	0.55 767	0.80 787	0.54 765	0.60 792	0.53 784	0.40 770	0.19 761	0.14 732	0.17 735	0.14 711	0.24 774	0.32 781

PASM	0.33 740	0.25 751	0.51 748	0.28 742	0.27 773	0.30 716	0.31 767	0.35 700	0.51 740	0.36 734	0.40 706	0.47 754	0.35 740	0.34 728	0.36 755	0.23 781	0.26 790	0.26 769	0.28 782	0.23 766	0.21 761

Light-Stereo-hy	0.24 692	0.14 667	0.32 707	0.23 694	0.20 748	0.31 718	0.16 483	0.34 684	0.36 663	0.25 666	0.29 632	0.43 741	0.25 682	0.26 687	0.21 638	0.13 693	0.13 720	0.24 767	0.23 771	0.16 738	0.18 751

UDG	0.21 659	0.17 701	0.20 628	0.23 694	0.15 699	0.31 718	0.20 641	0.33 669	0.35 658	0.24 653	0.28 617	0.31 688	0.29 712	0.21 638	0.23 663	0.15 719	0.12 706	0.13 690	0.09 593	0.14 710	0.15 723

NaN_ROB	0.23 681	0.20 728	0.25 668	0.25 717	0.13 655	0.31 718	0.27 740	0.34 684	0.41 695	0.31 716	0.31 645	0.32 695	0.23 665	0.31 714	0.22 652	0.11 647	0.17 763	0.10 621	0.11 668	0.08 524	0.09 586

PM Graph cmp D40	0.32 739	0.16 688	0.27 680	0.19 534	0.13 655	0.32 721	0.21 659	0.43 748	0.58 760	0.56 770	0.73 777	0.71 784	0.47 772	0.40 759	0.38 763	0.15 719	0.15 741	0.15 717	0.14 711	0.12 671	0.13 687

PatchMatch		0.16 688		0.19 534		0.32 721		0.43 748		0.56 770		0.66 773		0.42 767		0.15 719		0.15 717		0.12 671

APVNet	0.23 681	0.12 623	0.20 628	0.18 443	0.14 679	0.32 721	0.31 767	0.40 732	0.33 631	0.27 680	0.40 706	0.30 673	0.29 712	0.27 691	0.25 684	0.11 647	0.12 706	0.11 654	0.14 711	0.12 671	0.13 687

stereogan	0.22 667	0.11 604	0.21 640	0.20 606	0.12 629	0.32 721	0.19 617	0.36 707	0.45 715	0.23 640	0.39 703	0.35 712	0.27 698	0.33 723	0.23 663	0.10 612	0.12 706	0.10 621	0.10 636	0.14 710	0.14 709

PatchMatch Graph Cmp	0.33 740	0.16 688	0.27 680	0.19 534	0.13 655	0.33 725	0.21 659	0.44 756	0.63 772	0.57 773	0.84 790	0.69 778	0.46 771	0.39 750	0.38 763	0.15 719	0.15 741	0.15 717	0.14 711	0.12 671	0.13 687

Anonymous_2	0.22 667	0.17 701	0.28 685	0.15 137	0.16 713	0.33 725	0.22 679	0.23 487	0.18 408	0.23 640	0.24 547	0.26 637	0.27 698	0.27 691	0.24 676	0.22 775	0.26 790	0.17 735	0.17 747	0.16 738	0.18 751

GANetREF_RVC	0.31 736	0.34 775	0.29 694	0.35 768	0.16 713	0.33 725	0.42 788	0.48 765	0.52 746	0.35 731	0.35 677	0.34 706	0.32 730	0.40 759	0.33 749	0.27 785	0.20 771	0.29 783	0.15 731	0.19 755	0.18 751
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	0.28 723	0.16 688	0.28 685	0.28 742	0.20 748	0.33 725	0.27 740	0.45 759	0.58 760	0.28 693	0.41 717	0.45 746	0.30 723	0.34 728	0.35 754	0.12 674	0.09 648	0.17 735	0.16 739	0.17 746	0.13 687

MeshStereo	0.27 720	0.13 650	0.18 597	0.15 137	0.11 594	0.33 725	0.24 706	0.41 737	0.36 663	0.53 764	0.58 761	0.67 775	0.41 757	0.36 737	0.27 705	0.14 715	0.13 720	0.13 690	0.11 668	0.11 649	0.11 646
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	0.44 764	0.27 761	0.64 770	0.61 790	0.50 789	0.34 730	0.23 694	0.47 763	0.52 746	0.57 773	0.59 763	0.78 787	0.33 734	0.49 776	0.30 730	0.33 788	0.25 788	0.27 773	0.33 788	0.47 793	0.41 790

CSAN	0.30 730	0.24 745	0.28 685	0.34 763	0.19 744	0.34 730	0.42 788	0.38 723	0.51 740	0.38 740	0.40 706	0.44 745	0.34 736	0.29 707	0.31 736	0.19 761	0.16 758	0.19 747	0.19 754	0.14 710	0.15 723

MSMD_ROB	0.31 736	0.26 754	0.26 678	0.24 707	0.21 757	0.34 730	0.25 724	0.34 684	0.39 683	0.40 744	0.69 771	0.45 746	0.41 757	0.34 728	0.28 714	0.20 768	0.20 771	0.26 769	0.25 774	0.23 766	0.22 764

WCMA_ROB	0.24 692	0.11 604	0.24 665	0.17 336	0.14 679	0.34 730	0.16 483	0.33 669	0.33 631	0.39 741	0.54 750	0.40 734	0.35 740	0.35 733	0.26 699	0.12 674	0.12 706	0.12 676	0.11 668	0.14 710	0.14 709

SGM_RVC	0.24 692	0.12 623	0.16 536	0.15 137	0.09 413	0.34 730	0.19 617	0.35 700	0.32 625	0.44 755	0.38 694	0.53 764	0.36 743	0.36 737	0.26 699	0.13 693	0.13 720	0.13 690	0.13 705	0.11 649	0.11 646
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 667	0.17 701	0.17 562	0.25 717	0.18 736	0.35 735	0.17 519	0.29 613	0.48 728	0.23 640	0.46 735	0.20 557	0.19 628	0.26 687	0.27 705	0.09 565	0.08 611	0.23 764	0.20 757	0.11 649	0.11 646

WZ-Net	0.29 727	0.17 701	0.82 791	0.23 694	0.16 713	0.35 735	0.29 757	0.40 732	0.59 763	0.24 653	0.57 757	0.37 717	0.25 682	0.34 728	0.37 759	0.09 565	0.08 611	0.09 571	0.10 636	0.14 710	0.16 733

LRCNet_RVC	10.76 831	13.97 841	7.97 831	19.07 838	2.04 817	0.35 735	0.31 767	5.29 830	0.48 728	13.02 842	17.65 842	8.69 835	5.73 831	4.78 829	2.22 820	23.53 858	2.69 834	27.60 860	25.75 859	17.60 852	16.54 848

LSM	0.34 747	0.21 734	0.62 767	0.27 735	0.62 800	0.35 735	0.26 735	0.43 748	0.49 730	0.45 757	0.60 765	0.42 739	0.37 745	0.35 733	0.26 699	0.13 693	0.21 781	0.14 705	0.16 739	0.18 750	0.34 783

NVStereoNet_ROB	0.47 771	0.37 777	0.47 744	0.42 778	0.29 778	0.35 735	0.35 778	0.50 768	0.61 766	0.73 790	0.94 795	0.70 780	0.68 796	0.48 775	0.62 797	0.22 775	0.33 798	0.34 788	0.34 791	0.30 784	0.31 780
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	0.23 681	0.13 650	0.33 713	0.20 606	0.15 699	0.36 740	0.25 724	0.34 684	0.45 715	0.29 703	0.41 717	0.39 728	0.19 628	0.25 682	0.27 705	0.09 565	0.07 574	0.09 571	0.09 593	0.12 671	0.10 618

MFN_U_SF_RVC	0.33 740	0.22 738	0.58 760	0.31 757	0.15 699	0.36 740	0.17 519	0.54 781	0.46 724	0.47 760	0.56 753	0.58 767	0.39 750	0.36 737	0.38 763	0.15 719	0.15 741	0.18 745	0.21 764	0.16 738	0.16 733

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 730	0.24 745	0.30 700	0.36 770	0.16 713	0.36 740	0.31 767	0.34 684	0.43 709	0.41 748	0.46 735	0.38 723	0.30 723	0.35 733	0.29 723	0.19 761	0.20 771	0.26 769	0.29 783	0.18 750	0.19 757

XQC	0.29 727	0.23 742	0.53 749	0.29 751	0.19 744	0.36 740	0.28 746	0.37 716	0.58 760	0.31 716	0.31 645	0.37 717	0.30 723	0.39 750	0.39 767	0.13 693	0.09 648	0.15 717	0.12 692	0.18 750	0.18 751

ADCL	0.25 700	0.12 623	0.49 747	0.22 673	0.12 629	0.36 740	0.29 757	0.30 628	0.57 757	0.24 653	0.47 738	0.30 673	0.31 728	0.30 713	0.30 730	0.09 565	0.07 574	0.09 571	0.09 593	0.10 627	0.10 618

ADCPNet	0.26 712	0.17 701	0.62 767	0.21 648	0.15 699	0.36 740	0.25 724	0.33 669	0.37 671	0.31 716	0.41 717	0.36 714	0.29 712	0.29 707	0.34 753	0.12 674	0.10 675	0.11 654	0.12 692	0.14 710	0.13 687

Selective-IGEV-i16pc	0.13 478	0.06 135	0.13 405	0.15 137	0.11 594	0.38 746	0.16 483	0.23 487	0.17 387	0.11 336	0.15 400	0.09 290	0.07 205	0.13 413	0.10 245	0.10 612	0.08 611	0.06 247	0.07 461	0.09 590	0.10 618

Wz-Net-TNSev	0.29 727	0.20 728	0.69 779	0.19 534	0.15 699	0.38 746	0.27 740	0.36 707	0.56 755	0.35 731	0.42 725	0.45 746	0.39 750	0.33 723	0.31 736	0.13 693	0.13 720	0.10 621	0.12 692	0.15 724	0.15 723

FC-DCNN	0.33 740	0.28 763	0.28 685	0.26 727	0.23 763	0.38 746	0.29 757	0.40 732	0.44 711	0.46 758	0.56 753	0.51 760	0.41 757	0.38 748	0.31 736	0.21 771	0.20 771	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.24 766

FC-DCNN v2	0.33 740	0.28 763	0.28 685	0.26 727	0.23 763	0.39 749	0.29 757	0.41 737	0.44 711	0.46 758	0.57 757	0.51 760	0.41 757	0.38 748	0.30 730	0.21 771	0.20 771	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.24 766

FCDSN-DC	0.33 740	0.28 763	0.28 685	0.30 755	0.24 767	0.39 749	0.28 746	0.43 748	0.42 697	0.44 755	0.53 746	0.51 760	0.42 761	0.37 743	0.30 730	0.21 771	0.20 771	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.25 770
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	0.34 747	0.15 675	0.20 628	0.17 336	0.13 655	0.40 751	0.21 659	0.51 772	0.52 746	0.64 778	0.74 780	0.84 790	0.50 776	0.46 772	0.39 767	0.15 719	0.15 741	0.16 729	0.14 711	0.13 690	0.13 687

MonStereo1	0.49 773	0.27 761	0.61 765	0.29 751	0.20 748	0.40 751	0.19 617	0.51 772	0.66 779	0.53 764	0.91 794	1.02 794	0.59 791	0.51 779	0.58 794	0.53 802	0.32 797	0.55 799	0.40 792	0.36 790	0.38 787

MDST_ROB	0.22 667	0.10 575	0.18 597	0.18 443	0.11 594	0.40 751	0.19 617	0.44 756	0.42 697	0.40 744	0.40 706	0.29 663	0.21 652	0.27 691	0.19 614	0.11 647	0.10 675	0.14 705	0.11 668	0.10 627	0.08 535

Selective-IGEV-i16pb	0.14 511	0.08 412	0.17 562	0.15 137	0.11 594	0.41 754	0.16 483	0.29 613	0.24 525	0.11 336	0.21 512	0.10 329	0.07 205	0.17 549	0.12 420	0.10 612	0.07 574	0.06 247	0.08 545	0.09 590	0.10 618

ccnet	0.30 730	0.28 763	0.24 665	0.20 606	0.28 775	0.41 754	0.22 679	0.46 762	0.33 631	0.37 738	0.46 735	0.37 717	0.30 723	0.40 759	0.43 777	0.23 781	0.14 732	0.21 755	0.17 747	0.23 766	0.19 757

PatchMatch Cens Cmp	0.34 747	0.15 675	0.21 640	0.17 336	0.13 655	0.42 756	0.21 659	0.48 765	0.53 751	0.69 783	0.81 788	0.88 791	0.52 780	0.45 771	0.37 759	0.15 719	0.15 741	0.16 729	0.15 731	0.13 690	0.13 687

Consistency-Raft	0.44 764	0.40 780	0.46 741	0.37 772	0.43 786	0.42 756	0.41 786	0.57 785	0.55 753	0.32 723	0.73 777	0.32 695	0.50 776	0.42 767	0.49 788	0.39 792	0.36 799	0.45 792	0.52 803	0.42 792	0.30 779

SGM-ForestM	0.33 740	0.12 623	0.17 562	0.16 243	0.11 594	0.42 756	0.20 641	0.43 748	0.53 751	0.53 764	0.57 757	1.41 810	0.44 769	0.42 767	0.29 723	0.14 715	0.16 758	0.16 729	0.16 739	0.12 671	0.13 687

ACVNet-4b	0.39 754	0.53 785	0.56 754	0.45 782	0.24 767	0.46 759	0.18 570	0.50 768	0.64 774	0.42 750	0.45 732	0.60 768	0.27 698	0.34 728	0.24 676	0.33 788	0.14 732	0.48 793	0.42 794	0.31 787	0.27 776

RYNet	0.23 681	0.12 623	0.22 651	0.19 534	0.17 725	0.47 760	0.26 735	0.39 729	0.49 730	0.24 653	0.29 632	0.34 706	0.24 674	0.20 618	0.31 736	0.10 612	0.06 496	0.09 571	0.09 593	0.14 710	0.15 723

ACVNet_1	0.45 767	0.51 784	0.61 765	0.45 782	0.28 775	0.50 761	0.28 746	0.58 790	0.71 784	0.63 777	0.59 763	0.74 785	0.50 776	0.50 777	0.36 755	0.26 784	0.25 788	0.39 790	0.29 783	0.32 788	0.25 770

MANE	0.47 771	0.28 763	0.28 685	0.27 735	0.24 767	0.50 761	0.32 775	0.57 785	0.62 769	0.74 792	1.20 808	1.21 803	0.64 794	0.54 786	0.39 767	0.22 775	0.20 771	0.27 773	0.31 786	0.26 780	0.25 770

fsdfsdds	0.54 776	0.19 722	0.72 785	0.34 763	0.18 736	0.51 763	0.33 776	0.55 784	1.06 805	0.74 792	2.30 822	1.05 796	0.89 810	0.36 737	0.48 786	0.16 741	0.16 758	0.26 769	0.19 754	0.15 724	0.15 723

nnnnnnn	0.43 763	0.26 754	0.54 751	0.33 761	0.27 773	0.51 763	0.30 766	0.54 781	0.79 796	0.64 778	0.71 775	0.75 786	0.58 787	0.47 774	0.45 783	0.22 775	0.21 781	0.27 773	0.26 775	0.29 783	0.25 770

G-Net	0.25 700	0.17 701	0.38 726	0.23 694	0.16 713	0.51 763	0.23 694	0.29 613	0.35 658	0.36 734	0.38 694	0.31 688	0.29 712	0.28 700	0.27 705	0.11 647	0.09 648	0.12 676	0.10 636	0.16 738	0.14 709

AnyNet_C01	0.37 750	0.26 754	1.41 806	0.22 673	0.17 725	0.51 763	0.28 746	0.36 707	0.40 688	0.39 741	0.75 781	0.46 750	0.39 750	0.46 772	0.50 789	0.13 693	0.13 720	0.13 690	0.14 711	0.14 710	0.16 733

anonymity	0.53 775	0.58 786	0.66 771	0.41 776	0.61 799	0.54 767	0.41 786	0.57 785	0.41 695	0.56 770	0.50 742	0.50 759	0.55 782	0.59 792	0.50 789	0.58 805	0.50 812	0.51 795	0.51 801	0.52 795	0.58 797

DPSNet	0.28 723	0.16 688	0.33 713	0.18 443	0.13 655	0.55 768	0.42 788	0.52 774	0.68 780	0.29 703	0.38 694	0.39 728	0.30 723	0.32 719	0.23 663	0.11 647	0.10 675	0.11 654	0.08 545	0.20 757	0.16 733

ELAS_RVC	0.42 759	0.29 770	0.33 713	0.28 742	0.24 767	0.56 769	0.38 783	0.50 768	0.61 766	0.74 792	0.76 782	0.67 775	0.56 784	0.55 787	0.42 776	0.22 775	0.21 781	0.27 773	0.26 775	0.27 782	0.26 774
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 754	0.38 778	0.53 749	0.44 781	0.28 775	0.57 770	0.24 706	0.42 742	0.62 769	0.40 744	0.50 742	0.46 750	0.34 736	0.40 759	0.33 749	0.30 786	0.30 794	0.39 790	0.33 788	0.30 784	0.29 777

IMH-64-1	0.66 782	0.62 790	0.69 779	0.72 793	0.51 790	0.60 771	0.51 797	0.92 803	0.84 797	0.75 796	1.02 799	0.81 788	0.78 802	0.80 799	0.50 789	0.43 794	0.46 803	0.72 802	0.48 796	0.55 798	0.40 788

IMH-64	0.66 782	0.62 790	0.69 779	0.72 793	0.51 790	0.60 771	0.51 797	0.92 803	0.84 797	0.75 796	1.02 799	0.81 788	0.78 802	0.80 799	0.50 789	0.43 794	0.46 803	0.72 802	0.48 796	0.55 798	0.40 788

UHP(FT)	0.42 759	0.26 754	0.45 738	0.37 772	0.20 748	0.62 773	0.45 792	0.53 778	0.75 790	0.55 767	0.78 784	0.70 780	0.58 787	0.51 779	0.40 770	0.19 761	0.22 785	0.22 761	0.20 757	0.21 758	0.17 744

mmmmmm	0.42 759	0.26 754	0.45 738	0.37 772	0.20 748	0.62 773	0.45 792	0.53 778	0.75 790	0.55 767	0.78 784	0.70 780	0.58 787	0.51 779	0.40 770	0.19 761	0.22 785	0.22 761	0.20 757	0.21 758	0.17 744

ELAS	0.42 759	0.29 770	0.34 716	0.28 742	0.24 767	0.63 775	0.37 780	0.52 774	0.52 746	0.72 789	0.82 789	0.68 777	0.56 784	0.52 782	0.45 783	0.22 775	0.21 781	0.27 773	0.26 775	0.26 780	0.26 774
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 757	0.40 780	0.54 751	0.46 785	0.30 779	0.64 776	0.24 706	0.47 763	0.68 780	0.42 750	0.49 740	0.47 754	0.42 761	0.40 759	0.32 741	0.32 787	0.28 792	0.37 789	0.31 786	0.33 789	0.29 777

SPS-STEREO	0.58 780	0.59 788	0.66 771	0.45 782	0.55 793	0.65 777	0.44 791	0.63 794	0.51 740	0.69 783	0.65 766	0.66 773	0.58 787	0.62 793	0.62 797	0.62 808	0.47 807	0.51 795	0.49 798	0.55 798	0.58 797
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 776	0.61 789	0.71 784	0.57 789	0.43 786	0.66 778	0.37 780	0.60 791	0.87 800	0.51 762	0.67 767	0.63 770	0.47 772	0.50 777	0.44 780	0.47 798	0.48 808	0.53 797	0.41 793	0.53 797	0.41 790

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 764	0.39 779	0.56 754	0.40 775	0.20 748	0.66 778	0.33 776	0.54 781	0.72 785	0.71 788	0.72 776	0.62 769	0.55 782	0.52 782	0.47 785	0.20 768	0.19 770	0.29 783	0.30 785	0.24 774	0.19 757

SGM+DAISY	0.57 779	0.58 786	0.67 775	0.41 776	0.55 793	0.68 780	0.51 797	0.57 785	0.46 724	0.67 781	0.70 773	0.69 778	0.57 786	0.64 794	0.58 794	0.59 806	0.49 809	0.50 794	0.50 800	0.52 795	0.59 800

MFMNet_re	0.65 781	0.66 793	0.66 771	0.51 786	0.69 804	0.70 781	0.58 801	0.65 795	0.75 790	0.61 776	0.73 777	0.63 770	0.68 796	0.65 795	0.60 796	0.66 810	0.58 822	0.63 800	0.59 804	0.68 806	0.69 807

IMH	0.72 787	0.65 792	0.70 782	0.77 795	0.54 792	0.71 782	0.56 800	0.99 811	1.08 806	0.82 799	1.09 802	0.89 792	0.88 808	0.88 807	0.53 793	0.44 797	0.50 812	0.75 805	0.51 801	0.58 801	0.42 792

RTS	0.46 769	0.19 722	3.33 812	0.25 717	0.15 699	0.72 783	0.21 659	0.37 716	0.78 794	0.42 750	0.44 730	0.31 688	0.43 765	0.55 787	0.37 759	0.10 612	0.09 648	0.13 690	0.13 705	0.15 724	0.15 723

RTSA	0.46 769	0.19 722	3.33 812	0.25 717	0.15 699	0.72 783	0.21 659	0.37 716	0.78 794	0.42 750	0.44 730	0.31 688	0.43 765	0.55 787	0.37 759	0.10 612	0.09 648	0.13 690	0.13 705	0.15 724	0.15 723

notaker	0.98 800	1.13 807	1.02 798	1.14 810	0.81 808	0.73 785	0.69 810	0.94 806	1.15 809	1.19 819	1.19 807	1.41 810	1.17 820	1.10 818	0.74 807	0.82 816	0.64 824	1.18 818	0.79 814	1.02 816	0.82 811

ACVNet_2	0.67 786	0.68 794	0.70 782	0.64 791	0.41 784	0.75 786	0.50 796	0.98 809	1.38 815	0.90 804	1.09 802	1.04 795	0.74 800	0.55 787	0.48 786	0.43 794	0.40 801	0.53 797	0.45 795	0.48 794	0.36 785

WAO-7	0.80 792	0.78 798	0.57 757	0.85 800	0.67 803	0.76 787	0.69 810	1.07 814	1.30 812	0.90 804	1.20 808	1.05 796	0.93 811	0.71 796	0.68 802	0.60 807	0.62 823	0.67 801	0.68 810	0.64 802	0.59 800

TARStereo(FT)	0.37 750	0.26 754	0.32 707	0.42 778	0.20 748	0.78 788	1.22 819	0.43 748	0.42 697	0.33 727	0.53 746	0.48 757	0.38 747	0.33 723	0.32 741	0.17 748	0.14 732	0.21 755	0.15 731	0.23 766	0.12 668

2222	0.37 750	0.26 754	0.32 707	0.42 778	0.20 748	0.78 788	1.22 819	0.43 748	0.42 697	0.33 727	0.53 746	0.48 757	0.38 747	0.33 723	0.32 741	0.17 748	0.14 732	0.21 755	0.15 731	0.23 766	0.12 668

WAO-6	0.82 793	0.81 799	0.63 769	0.87 802	0.63 801	0.79 790	0.60 803	0.98 809	1.52 819	0.91 807	0.97 797	1.08 798	1.04 815	0.72 797	0.70 805	0.72 811	0.49 809	0.91 813	0.71 811	0.70 808	0.59 800

SDNR	0.20 644	0.09 506	0.19 623	0.16 243	0.12 629	0.79 790	0.13 237	0.26 551	0.33 631	0.19 570	0.25 574	0.19 540	0.12 454	0.19 598	0.15 547	0.16 741	0.18 765	0.14 705	0.11 668	0.08 524	0.12 668

PWCK	0.72 787	0.95 804	0.99 797	0.77 795	0.32 780	0.79 790	0.38 783	0.92 803	0.90 801	0.96 809	0.76 782	0.97 793	0.62 793	0.87 805	0.68 802	0.73 812	0.46 803	0.76 807	0.49 798	0.71 809	0.44 793

BEATNet-Init1	0.54 776	0.28 763	0.68 778	0.31 757	0.21 757	0.85 793	0.31 767	0.57 785	0.69 783	0.89 803	1.00 798	2.17 817	0.66 795	0.58 791	0.44 780	0.19 761	0.18 765	0.23 764	0.22 767	0.22 760	0.21 761

SAMSARA	0.41 757	0.28 763	0.34 716	0.55 788	0.39 782	0.85 793	1.25 821	0.49 767	0.52 746	0.36 734	0.35 677	0.56 766	0.39 750	0.39 750	0.41 774	0.15 719	0.20 771	0.15 717	0.14 711	0.23 766	0.21 761

1111	0.45 767	0.24 745	0.56 754	0.33 761	0.20 748	0.88 795	0.37 780	0.52 774	0.84 797	0.64 778	0.69 771	0.70 780	0.70 799	0.79 798	0.38 763	0.17 748	0.15 741	0.19 747	0.19 754	0.22 760	0.17 744

Dean	0.88 796	0.88 803	0.81 790	0.82 799	0.57 796	0.91 796	0.62 804	1.17 824	1.71 822	1.15 817	1.16 806	1.31 807	1.00 814	0.82 801	0.83 811	0.57 803	0.56 819	0.78 809	0.65 807	0.67 805	0.58 797

WAO-8	0.92 797	0.83 800	0.67 775	0.94 805	0.70 805	0.92 797	0.68 808	1.08 816	1.80 824	1.06 814	1.42 812	1.29 805	1.08 817	0.86 803	0.80 808	0.74 813	0.54 816	0.86 811	0.75 812	0.71 809	0.63 804

Venus	0.92 797	0.83 800	0.67 775	0.94 805	0.70 805	0.92 797	0.68 808	1.08 816	1.80 824	1.06 814	1.42 812	1.29 805	1.08 817	0.86 803	0.80 808	0.74 813	0.54 816	0.86 811	0.75 812	0.71 809	0.63 804

TorneroNet-64	0.76 790	0.73 796	0.77 789	0.78 797	0.58 798	0.94 799	0.58 801	0.85 800	1.26 810	0.67 781	0.88 792	1.41 810	0.76 801	0.87 805	0.68 802	0.49 800	0.46 803	0.73 804	0.59 804	0.68 806	0.54 796

KSHMR	1.10 803	1.19 808	0.90 796	1.26 813	1.00 812	0.99 800	0.96 816	1.13 822	1.35 813	1.16 818	1.28 811	1.40 809	0.97 813	1.03 815	0.93 812	1.03 825	1.08 827	1.20 819	1.03 820	1.03 817	0.98 813

MADNet+	0.76 790	0.72 795	3.76 815	0.67 792	0.41 784	0.99 800	0.97 817	0.72 796	0.75 790	0.52 763	0.58 761	0.64 772	0.68 796	0.89 808	1.04 815	0.35 790	0.36 799	0.28 782	0.23 771	0.38 791	0.33 782

ktn	1.02 802	1.23 809	0.82 791	1.24 812	0.86 810	1.00 802	0.86 813	0.96 807	1.37 814	1.05 812	1.12 805	1.16 802	1.06 816	0.95 812	0.62 797	1.28 827	0.71 825	1.39 822	0.83 815	1.06 818	0.77 810

TorneroNet	0.83 794	0.75 797	0.83 793	0.85 800	0.63 801	1.03 803	0.65 805	0.96 807	1.14 808	0.80 798	1.10 804	1.36 808	0.88 808	0.95 812	0.82 810	0.57 803	0.49 809	0.79 810	0.66 809	0.74 812	0.64 806

HanzoNet	1.31 805	1.29 811	1.22 805	1.13 809	0.85 809	1.05 804	0.84 812	1.06 813	1.47 818	1.66 822	1.63 814	2.48 819	1.78 824	1.63 820	1.69 817	1.27 826	0.80 826	1.32 821	1.02 819	1.07 819	0.90 812

LVE	0.84 795	0.87 802	0.86 794	0.81 798	0.56 795	1.09 805	0.66 806	1.07 814	1.45 817	0.97 810	1.23 810	1.11 801	0.86 807	0.84 802	0.72 806	0.49 800	0.56 819	0.76 807	0.60 806	0.66 804	0.60 803

DPSimNet_ROB	1.14 804	1.25 810	0.87 795	1.15 811	0.90 811	1.15 806	1.18 818	1.20 825	1.26 810	1.45 821	1.05 801	1.44 813	1.13 819	0.92 811	1.70 819	1.47 828	0.52 815	1.22 820	1.04 821	0.92 815	1.03 814

UNDER WATER	0.99 801	1.00 806	1.47 807	1.00 807	0.71 807	1.18 807	0.86 813	0.81 799	1.09 807	1.02 811	0.90 793	1.53 814	1.26 821	1.06 816	1.02 814	0.79 815	0.54 816	1.02 815	0.88 816	0.83 814	0.75 808

UNDER WATER-64	0.97 799	0.96 805	1.48 808	0.88 803	0.57 796	1.24 808	0.90 815	0.78 797	0.96 803	1.05 812	0.85 791	1.56 815	1.26 821	0.97 814	0.99 813	0.88 817	0.57 821	1.04 817	0.88 816	0.81 813	0.75 808

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 782	0.18 716	0.59 762	0.28 742	0.22 760	1.31 809	0.25 724	0.61 792	1.61 820	0.69 783	3.69 825	1.08 798	0.82 804	0.39 750	0.32 741	0.18 752	0.15 741	0.20 752	0.20 757	0.18 750	0.24 766

TestStereooo	0.66 782	0.18 716	0.59 762	0.28 742	0.22 760	1.31 809	0.25 724	0.61 792	1.61 820	0.69 783	3.69 825	1.08 798	0.82 804	0.39 750	0.32 741	0.18 752	0.15 741	0.20 752	0.20 757	0.18 750	0.24 766

Light2-Stereo	27.33 849	1.29 811	18.08 840	9.32 823	1.62 815	1.56 811	0.22 679	1.80 827	0.91 802	26.87 858	3.25 824	5.32 824	1.68 823	105.46 862	1.69 817	12.23 843	0.50 812	161.24 863	141.86 862	21.82 858	29.88 854

MultiAttention	0.30 730	0.08 412	0.15 492	0.19 534	0.13 655	1.56 811	1.33 822	0.36 707	0.36 663	0.20 592	0.21 512	0.24 612	0.11 419	0.39 750	0.18 599	0.06 202	0.05 302	0.08 478	0.08 545	0.11 649	0.09 586

JetBlue	0.73 789	0.46 783	1.21 804	0.52 787	0.47 788	2.16 813	0.67 807	0.78 797	0.72 785	0.70 787	0.79 786	1.21 803	0.84 806	1.06 816	1.04 815	0.40 793	0.28 792	0.33 787	0.33 788	0.30 784	0.34 783

MADNet++	1.97 809	1.75 814	1.66 809	1.83 814	1.69 816	2.38 814	1.45 823	2.36 828	2.11 826	2.58 827	2.37 823	2.25 818	2.21 826	2.28 821	2.36 825	1.87 829	1.67 829	1.53 823	1.34 822	1.87 821	1.78 817

zzzz4	3.65 813	5.61 832	4.02 821	12.30 832	11.85 834	4.60 815	3.99 827	1.11 820	0.45 715	0.87 801	2.08 818	6.08 827	0.43 765	3.05 823	2.22 820	0.96 822	0.15 741	1.91 828	1.76 825	5.84 832	3.78 823

noway1	3.65 813	5.60 831	3.99 819	12.30 832	11.85 834	4.61 816	4.00 829	1.11 820	0.45 715	0.87 801	2.08 818	6.09 828	0.43 765	3.05 823	2.22 820	0.96 822	0.15 741	1.91 828	1.76 825	5.84 832	3.79 824

noway2	3.63 812	5.25 827	3.83 816	12.30 832	11.84 831	4.62 817	3.98 826	1.03 812	0.50 738	0.91 807	2.05 816	6.21 831	0.40 755	2.96 822	2.36 825	0.95 820	0.14 732	1.90 827	1.76 825	5.79 830	3.81 827

noway3	3.67 816	5.34 828	3.88 817	12.29 831	11.84 831	4.64 818	3.99 827	1.08 816	0.50 738	0.90 804	2.07 817	6.19 830	0.45 770	3.36 827	2.45 828	0.97 824	0.15 741	1.91 828	1.76 825	5.79 830	3.82 828

noway4	3.66 815	5.59 830	3.99 819	12.28 830	11.84 831	4.70 819	4.02 830	1.16 823	0.47 727	0.84 800	2.09 820	6.05 826	0.42 761	3.08 825	2.23 823	0.95 820	0.15 741	1.91 828	1.75 824	5.88 834	3.80 826

TCMNet-wrong-test	3.69 817	5.54 829	3.91 818	12.22 829	11.75 830	4.77 820	3.86 825	1.08 816	0.74 789	1.13 816	2.21 821	6.16 829	0.53 781	3.43 828	2.33 824	0.90 818	0.20 771	1.85 825	1.69 823	5.71 829	3.79 824

JetRed	1.66 806	1.51 813	3.09 811	0.93 804	1.21 813	5.28 821	1.61 824	1.29 826	1.42 816	1.84 823	1.77 815	1.59 816	0.95 812	1.43 819	2.51 829	0.91 819	1.61 828	0.93 814	0.91 818	1.36 820	1.03 814

UHP(ZeroShot)	1.91 807	0.25 751	1.18 801	0.34 763	0.18 736	5.77 822	0.24 706	0.87 801	3.44 827	2.38 825	11.09 839	6.66 832	3.09 828	0.90 809	0.65 800	0.18 752	0.14 732	0.19 747	0.17 747	0.22 760	0.16 733

UHP	1.91 807	0.25 751	1.18 801	0.34 763	0.18 736	5.77 822	0.24 706	0.87 801	3.44 827	2.38 825	11.09 839	6.66 832	3.09 828	0.90 809	0.65 800	0.18 752	0.14 732	0.19 747	0.17 747	0.22 760	0.16 733

HaxPig	15.73 835	18.55 850	19.19 843	16.92 837	15.89 838	7.80 824	7.57 831	13.37 846	10.80 836	15.40 843	14.87 841	15.95 845	14.81 844	15.67 843	15.97 846	18.96 853	16.72 844	19.47 856	18.10 853	19.45 855	19.06 849

DPSMNet_ROB	8.06 824	4.50 820	8.69 832	5.36 821	10.74 825	8.32 825	22.71 837	5.47 832	13.38 839	5.13 831	9.98 834	5.10 822	10.47 837	5.53 830	12.77 840	3.80 835	8.00 836	3.49 832	6.95 836	3.75 828	7.09 832

DGTPSM_ROB	8.06 824	4.50 820	8.69 832	5.34 819	10.73 824	8.32 825	22.71 837	5.47 832	13.38 839	5.13 831	9.98 834	5.10 822	10.47 837	5.53 830	12.77 840	3.79 834	8.00 836	3.49 832	6.95 836	3.74 827	7.09 832

tt	4.65 818	0.07 257	3.54 814	2.01 815	1.55 814	10.25 827	16.66 834	8.90 838	5.03 830	1.33 820	0.96 796	4.71 821	4.74 830	3.33 826	5.86 831	6.06 837	10.30 843	1.87 826	2.09 830	2.61 823	1.19 816

MEDIAN_ROB	20.38 839	24.05 851	23.36 848	21.18 839	21.62 841	10.51 828	8.17 832	17.68 847	15.46 846	20.04 847	19.65 843	20.30 846	20.16 845	21.17 844	21.03 847	23.81 859	21.77 854	24.98 859	23.75 858	25.01 859	23.94 852

Selective-IGEV-i1pa	2.90 810	3.64 818	0.72 785	0.29 751	0.14 679	10.70 829	0.45 792	4.60 829	3.77 829	3.60 828	7.07 828	3.52 820	2.16 825	13.72 842	2.40 827	0.37 791	0.15 741	0.13 690	0.10 636	0.15 724	0.36 785

PML	8.57 826	9.39 838	6.24 822	5.34 819	6.36 821	13.21 830	20.99 835	5.35 831	6.68 831	17.75 844	26.46 856	7.58 834	6.08 832	7.89 833	5.76 830	5.33 836	1.83 830	5.95 842	1.93 829	8.75 839	2.53 819

USTest	6.16 819	2.65 817	2.79 810	6.48 822	7.21 822	14.33 831	21.38 836	6.98 837	9.55 835	5.35 833	6.12 827	5.71 825	7.69 833	6.31 832	6.75 833	1.97 830	3.38 835	1.63 824	2.14 831	2.49 822	2.35 818

xxxxx1	7.75 820	5.06 824	7.26 823	3.15 816	3.91 818	16.37 832	22.88 839	5.87 834	8.68 832	7.99 834	8.55 829	9.13 837	8.46 834	10.05 834	10.47 834	2.43 831	2.48 831	3.56 834	12.26 839	3.48 824	3.02 820

tt_ll	7.75 820	5.06 824	7.26 823	3.15 816	3.91 818	16.37 832	22.88 839	5.87 834	8.68 832	7.99 834	8.55 829	9.13 837	8.46 834	10.05 834	10.47 834	2.43 831	2.48 831	3.56 834	12.26 839	3.48 824	3.02 820

ff	7.75 820	5.06 824	7.26 823	3.15 816	3.91 818	16.37 832	22.88 839	5.87 834	8.68 832	7.99 834	8.55 829	9.13 837	8.46 834	10.05 834	10.47 834	2.43 831	2.48 831	3.56 834	12.26 839	3.48 824	3.02 820

AVERAGE_ROB	24.89 848	29.12 854	27.98 851	24.83 848	24.59 849	17.82 835	11.61 833	21.45 848	19.91 847	25.04 857	24.38 855	25.06 858	25.31 857	24.69 856	22.86 848	29.74 860	27.09 859	28.97 861	27.94 860	30.07 860	29.35 853

iinet-test	10.41 827	8.00 834	7.40 826	10.23 824	10.93 826	17.97 836	25.06 842	11.30 842	13.29 837	9.69 838	9.78 833	9.38 840	11.23 839	10.97 838	12.61 838	6.59 839	8.30 838	5.49 837	6.54 832	6.58 835	6.91 830

IINet	10.41 827	8.00 834	7.40 826	10.23 824	10.93 826	17.97 836	25.06 842	11.30 842	13.29 837	9.69 838	9.77 832	9.38 840	11.23 839	10.97 838	12.61 838	6.59 839	8.30 838	5.49 837	6.54 832	6.58 835	6.91 830

Anonymous_1	10.87 832	7.82 833	7.41 828	10.29 826	10.08 823	18.64 838	26.11 844	11.02 841	13.45 841	9.43 837	10.10 836	9.73 842	11.31 841	10.69 837	12.47 837	6.42 838	8.38 840	5.70 839	10.22 838	11.41 840	6.65 829

DPSM_ROB	11.10 833	8.47 836	7.95 829	10.84 827	11.58 828	19.10 839	26.50 847	12.02 844	14.09 842	10.38 840	10.91 837	10.39 843	11.92 842	11.67 840	13.39 842	6.99 841	8.79 841	5.82 840	6.92 834	6.97 837	7.31 834

DPSM	11.10 833	8.47 836	7.95 829	10.84 827	11.58 828	19.10 839	26.50 847	12.02 844	14.09 842	10.38 840	10.91 837	10.39 843	11.92 842	11.67 840	13.39 842	6.99 841	8.79 841	5.82 840	6.92 834	6.97 837	7.31 834

RSGM-EC	20.15 837	4.62 822	0.75 787	16.73 835	16.97 839	21.10 841	26.46 845	10.37 839	14.13 844	18.18 845	21.56 845	22.31 856	22.50 846	21.80 845	15.71 844	62.36 861	33.86 860	20.06 857	18.04 851	19.30 853	16.22 846

acva	20.15 837	4.62 822	0.75 787	16.73 835	16.97 839	21.10 841	26.46 845	10.37 839	14.13 844	18.18 845	21.56 845	22.31 856	22.50 846	21.80 845	15.71 844	62.36 861	33.86 860	20.06 857	18.04 851	19.30 853	16.22 846

CasAABBNet	22.33 840	17.11 842	15.84 836	21.94 841	23.28 843	38.30 843	53.40 853	24.05 852	28.44 851	20.66 850	21.86 850	21.03 853	24.04 851	23.35 850	27.03 853	14.06 845	17.69 847	11.70 844	13.94 843	14.04 845	14.76 840

RAFT-FEzeroshot	22.33 840	17.12 843	15.83 834	21.95 842	23.32 845	38.31 844	53.41 855	23.99 850	28.43 849	20.66 850	21.84 848	21.02 851	24.05 852	23.33 848	27.09 854	14.06 845	17.69 847	11.70 844	13.95 844	14.05 846	14.76 840

RAFT-FE	22.33 840	17.12 843	15.83 834	21.95 842	23.32 845	38.31 844	53.41 855	23.99 850	28.43 849	20.66 850	21.84 848	21.02 851	24.05 852	23.33 848	27.09 854	14.06 845	17.69 847	11.70 844	13.95 844	14.05 846	14.76 840

fast-reg	22.77 846	17.32 849	19.13 841	22.15 847	24.31 848	38.33 846	53.16 849	24.18 853	28.58 855	20.60 848	22.12 854	20.65 847	23.90 848	23.12 847	26.84 850	14.18 852	17.47 846	14.33 851	14.96 850	15.38 851	14.67 838

Hybrid-DGEV	22.38 844	17.26 848	16.15 839	21.92 840	23.29 844	38.36 847	53.40 853	24.38 857	28.67 856	20.64 849	21.89 851	21.01 850	24.05 852	23.35 850	27.12 856	14.08 849	17.70 850	11.71 849	13.99 847	14.01 844	14.70 839

Selective-RAFT-Error	22.39 845	17.14 846	16.01 838	22.00 844	23.34 847	38.37 848	53.36 852	24.24 856	28.53 854	20.80 853	21.94 853	20.94 849	24.02 850	23.48 854	27.33 857	14.07 848	17.70 850	11.70 844	13.93 842	14.05 846	14.83 843

LSM0	22.80 847	17.22 847	19.17 842	22.12 846	28.90 850	38.38 849	53.27 850	24.21 855	28.36 848	20.84 855	21.11 844	21.63 854	24.25 856	23.42 852	26.98 851	14.08 849	17.39 845	11.72 850	13.98 846	14.22 850	14.66 837

FlowAnything	22.34 843	17.13 845	15.98 837	22.00 844	23.23 842	38.39 850	53.32 851	24.19 854	28.48 852	21.00 856	21.93 852	20.83 848	23.97 849	23.44 853	26.83 849	14.04 844	17.80 853	11.63 843	14.08 849	14.00 843	14.65 836

zzzzzz3	32.40 850	13.78 839	19.88 846	39.27 851	40.27 853	57.81 851	73.58 859	33.27 860	42.65 857	31.40 859	32.97 857	30.93 859	36.54 860	37.48 859	43.96 860	20.77 854	26.80 857	16.44 852	20.72 854	13.41 841	16.16 844

zzz1	32.42 851	13.80 840	20.04 847	39.27 851	40.27 853	57.84 852	73.53 858	33.30 861	42.71 860	31.42 860	32.98 858	30.95 860	36.54 860	37.50 860	43.97 861	20.78 855	26.81 858	16.46 853	20.73 855	13.42 842	16.17 845

zzzz2	33.77 852	25.93 852	24.41 849	33.32 849	35.10 851	58.15 853	80.98 860	36.98 862	42.68 858	31.82 861	33.40 859	31.44 861	36.00 858	34.74 857	40.15 858	21.20 856	26.75 855	17.85 854	21.11 856	21.10 856	22.26 850

noway5	33.77 852	25.93 852	24.41 849	33.32 849	35.10 851	58.15 853	80.98 860	36.98 862	42.68 858	31.82 861	33.40 859	31.44 861	36.00 858	34.74 857	40.15 858	21.20 856	26.75 855	17.85 854	21.11 856	21.10 856	22.26 850

test_example2	97.69 854	92.93 855	45.57 852	96.02 853	109.84 855	88.44 855	93.70 862	25.54 859	94.63 862	130.46 864	126.87 862	58.93 863	75.48 862	87.99 861	77.94 862	150.16 863	221.11 862	76.29 862	98.21 861	108.42 863	95.33 855

Selective-IGEV-i16pa	19.44 836	3.95 819	1.06 800	0.21 648	0.19 744	105.21 856	0.29 757	22.78 849	47.64 861	4.27 829	59.07 861	9.08 836	2.84 827	125.10 863	5.92 832	0.18 752	0.12 706	0.09 571	0.12 692	0.12 671	0.52 795

ccccc		285.89 856		366.70 856	366.78 856	118.88 857		113.97 864		125.77 863		120.54 864		252.62 864		382.79 864	352.84 863	254.30 864	222.62 863	426.61 864

TADF							0.16 483	0.18 361	0.21 478	0.11 336	0.07 99	0.09 290	0.09 328	0.12 347	0.12 420	0.06 202	0.04 26	0.06 247	0.05 245	0.05 206

RSGM							0.14 321	0.17 328	0.13 246	0.11 336	0.09 226	0.12 390	0.08 280	0.12 347	0.11 338	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.04 73	0.05 206

AHVO							0.21 659	0.32 652	0.33 631	0.14 448	0.35 677	0.25 625	0.20 642	0.39 750	0.25 684	0.09 565	0.09 648	0.10 621	0.09 593	0.11 649

MCPF							0.19 617	0.23 487	0.28 594	0.12 379	0.14 382	0.22 585	0.15 544	0.20 618	0.14 507	0.07 407	0.05 302	0.06 247	0.05 245	0.05 206

DSFM							0.21 659	0.32 652	0.33 631	0.14 448	0.35 677	0.25 625	0.20 642	0.39 750	0.25 684	0.09 565	0.09 648	0.10 621	0.09 593	0.11 649

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 855	24.57 858	28.49 853	20.83 854	21.79 847	21.71 855	24.18 855	24.35 855	26.98 851	14.13 851	17.72 852	11.70 844	14.00 848	14.08 849

GS-Stereo							0.14 321	0.11 78	0.12 201	0.08 182	0.10 264	0.05 3	0.04 1	0.11 247	0.08 50	0.06 202	0.04 26	0.05 75	0.04 73	0.05 206	0.05 231

Low-res two-view benchmark