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

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.04 1	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.05 2	0.11 248	0.07 124	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.06 1	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

derf	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.12 83	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.07 124	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

qqai	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

DispViT+	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.05 3	0.11 68	0.18 292	0.16 282	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.12 83	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.04 1	0.04 1	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.10 465	0.05 3	0.13 179	0.09 22	0.14 218	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.08 449	0.05 191

zero-FE	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.10 465	0.05 3	0.13 179	0.09 22	0.14 218	0.07 71	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.08 449	0.05 191

111111	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.17 301	0.06 27	0.05 3	0.10 33	0.11 57	0.10 70	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.07 377	0.06 299

dual_stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.05 3	0.13 179	0.12 83	0.08 19	0.07 71	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.05 3	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

PFNet+	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.05 3	0.12 106	0.18 292	0.21 406	0.16 426	0.19 406	0.14 369	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.11 571

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.06 1	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 76	0.07 215	0.18 521	0.16 214	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.13 113	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.06 13	0.14 253	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.10 195	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.04 1	0.06 13	0.12 106	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

DLNR-FE	10.51 730	2.29 719	19.85 744	120.28 748	13.21 735	0.06 13	0.13 179	0.24 440	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.13 610	0.04 24	0.06 197	0.04 55	53.18 750	0.04 51

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.08 7	0.12 83	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 191

asda	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.06 13	0.10 33	0.16 222	0.11 105	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 607	0.17 487	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.04 51

DLNR_Zeroshot_test	10.48 729	2.27 718	19.78 743	120.28 748	13.29 736	0.06 13	0.13 179	0.24 440	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.13 610	0.04 24	0.06 197	0.04 55	52.68 749	0.04 51

DisPM	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.09 348	0.06 13	0.13 179	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.19 406	0.12 316	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.11 571

Patchmatch Stereo++	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390
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	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

ROB_FTStereo_v2	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

ROB_FTStereo	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

HUI-Stereo	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

SST-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.16 462	0.18 393	0.09 348	0.06 13	0.12 106	0.18 292	0.10 70	0.15 396	0.18 390	0.13 348	0.12 379	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.07 377	0.06 299

RAFT_R40	0.11 290	0.07 215	0.15 418	0.18 393	0.09 348	0.06 13	0.13 179	0.17 260	0.15 246	0.14 371	0.18 390	0.15 395	0.12 379	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.05 191

Pruner-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.09 348	0.06 13	0.12 106	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.19 406	0.13 348	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.08 465

iGMRVC	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

iRAFT	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

RAFT-IKP	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

LGCAT	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.11 1	0.06 27	0.07 36	0.13 179	0.07 7	0.08 19	0.09 179	0.07 58	0.07 124	0.08 228	0.12 286	0.11 274	0.10 530	0.09 567	0.04 1	0.05 194	0.04 46	0.09 513

CAR	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.08 7	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.07 36	0.08 7	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-90k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.13 113	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 76	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.09 22	0.14 218	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.11 57	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.03 1

aanet-new-24k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.17 301	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.07 173	0.09 57	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-16k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.13 113	0.13 188	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-14k	0.08 76	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.15 246	0.06 23	0.08 123	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.17 301	0.06 27	0.07 36	0.14 253	0.13 113	0.16 282	0.05 2	0.10 195	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.07 7	0.10 70	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

BridgeDepth	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.10 30	0.06 6	0.04 1	0.07 58	0.10 257	0.09 265	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	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 6	0.05 33	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.10 30	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 76	0.05 33	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.07 36	0.12 106	0.14 143	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

qwe	0.08 76	0.08 348	0.07 10	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.18 292	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.11 105	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.11 105	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.07 36	0.08 7	0.11 57	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.07 36	0.09 20	0.16 222	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.09 22	0.10 70	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.09 22	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 23	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.09 22	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 33	0.08 37	0.17 301	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 22	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.17 301	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

LGtest1	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51
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 6	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 242	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.07 36	0.15 343	0.16 222	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.15 395	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.05 191

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

whm_eth	0.10 242	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.07 36	0.15 343	0.16 222	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.15 395	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.05 191

MIM_Stereo	0.10 242	0.07 215	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.12 106	0.20 345	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.09 223	0.05 17	0.12 286	0.08 25	0.05 48	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

CASnet	0.09 169	0.09 432	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.18 292	0.14 218	0.11 267	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.10 543	0.08 469	0.06 287	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.12 83	0.16 282	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

test_1	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.12 83	0.16 282	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

HHNet	0.11 290	0.06 106	0.16 462	0.15 117	0.14 599	0.07 36	0.13 179	0.20 345	0.18 338	0.15 396	0.25 497	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.09 513

FTStereo	0.12 374	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.07 36	0.15 343	0.22 393	0.18 338	0.12 306	0.24 470	0.11 290	0.13 415	0.13 348	0.14 433	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.06 287	0.10 545

IRAFT_RVC	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.07 36	0.14 253	0.25 463	0.23 438	0.14 371	0.15 324	0.15 395	0.12 379	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.06 299

depth_test_26	0.08 76	0.04 1	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.08 76	0.10 33	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.07 58	0.08 180	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.07 390

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.13 17	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

monster-pro	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 76	0.04 1	0.12 289	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.13 179	0.14 143	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-34k	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.05 2	0.08 76	0.13 179	0.12 83	0.13 188	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 76	0.07 215	0.08 37	0.19 467	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.11 57	0.13 188	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

aanet-new-28k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.09 179	0.08 123	0.08 180	0.06 68	0.12 286	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-22k	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.06 27	0.08 76	0.11 68	0.14 143	0.12 144	0.09 179	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-10k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.15 183	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-12k	0.08 76	0.10 501	0.07 10	0.20 532	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.12 83	0.14 218	0.08 128	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 76	0.06 106	0.16 462	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 223	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 191

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 180	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

PSi22	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.08 76	0.10 33	0.14 143	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.10 257	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.04 51

DepthFocus	0.08 76	0.04 1	0.15 418	0.13 17	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.05 3	0.09 179	0.06 19	0.07 124	0.04 1	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.04 51

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.07 7	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

BStereo	0.08 76	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.08 76	0.09 20	0.15 183	0.16 282	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.07 392	0.04 46	0.05 191

GEAStereo	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.06 41	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

GSStereo	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.05 4	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

gasm-f	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

MonStereo	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FlowAnything_test	0.11 290	0.08 348	0.14 383	0.15 117	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.20 345	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.12 316	0.12 379	0.13 348	0.11 274	0.09 486	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

GASTEREO	0.08 76	0.05 33	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.14 143	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.04 1	0.12 286	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

asd	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.08 76	0.08 7	0.11 57	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.10 30	0.15 246	0.08 128	0.10 195	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

4.25_new	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.13 17	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.18 292	0.13 188	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

3w_stereo	0.08 76	0.09 432	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.11 68	0.20 345	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

monsterstereo	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.10 33	0.16 222	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.13 113	0.09 46	0.09 179	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

S2M2_L	0.09 169	0.08 348	0.11 238	0.13 17	0.10 465	0.08 76	0.06 1	0.10 30	0.10 70	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.09 265	0.11 193	0.11 274	0.13 610	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.10 550	0.08 465
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 76	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.10 465	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.13 188	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.22 592	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.04 51

AIO_rvc	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.14 253	0.09 22	0.08 19	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

MonSter	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 169	0.10 501	0.32 624	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.11 193	0.07 1	0.12 591	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.05 191

RSM	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.12 106	0.12 83	0.10 70	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

LoS_RVC	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.08 76	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.09 162	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

HBP-ISP	0.18 545	0.13 574	0.17 487	0.15 117	0.11 522	0.08 76	0.13 179	0.28 515	0.30 532	0.22 543	0.33 582	0.21 486	0.25 598	0.23 584	0.18 520	0.15 635	0.17 661	0.21 662	0.17 658	0.10 550	0.09 513

test_4	0.11 290	0.10 501	0.08 37	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.21 578	0.15 183	0.18 338	0.12 306	0.18 390	0.12 316	0.09 265	0.08 23	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

GLC_STEREO	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.18 393	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.16 222	0.24 450	0.12 306	0.13 292	0.12 316	0.08 228	0.18 497	0.12 349	0.06 163	0.08 533	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

LCNet	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.14 624

AAGNet	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.13 179	0.19 325	0.13 188	0.16 426	0.21 435	0.13 348	0.14 448	0.11 193	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.05 191

PSM-softLoss	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.24 440	0.17 319	0.15 396	0.19 406	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.12 592

KMStereo	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.24 440	0.17 319	0.15 396	0.19 406	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.12 592

KYRaft	0.12 374	0.07 215	0.10 168	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.15 343	0.23 414	0.12 144	0.13 341	0.16 341	0.20 477	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.06 287	0.15 638

ASMatch	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.10 465	0.08 76	0.14 253	0.18 292	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.16 416	0.11 344	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.09 513

DeepStereo_RVC	0.11 290	0.08 348	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.08 76	0.11 68	0.17 260	0.12 144	0.13 341	0.15 324	0.12 316	0.12 379	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.08 465

RAFT-345	0.11 290	0.07 215	0.16 462	0.17 301	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.16 222	0.10 70	0.11 267	0.34 592	0.09 223	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.04 46	0.05 191

GMM-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.10 168	0.18 393	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.24 440	0.16 282	0.11 267	0.15 324	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.09 513

0shot-warping	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.16 408	0.08 12	0.09 46	0.06 23	0.10 195	0.05 4	0.07 173	0.07 3	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

testmc14	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.08 12	0.08 19	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.07 3	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

quiztm	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.14 143	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.03 1

PointNet	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.11 57	0.08 19	0.05 2	0.08 123	0.08 180	0.09 265	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-36k	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.12 83	0.14 218	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

aanet-new-8k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.09 135	0.11 68	0.17 260	0.15 246	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 76	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

LACA3	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 128	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.08 23	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.13 113	0.10 70	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.07 173	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

Foundation-i1b	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.13 113	0.10 70	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 228	0.09 57	0.07 1	0.07 344	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.04 51

LACA1	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.10 30	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 228	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.15 183	0.12 144	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 23	0.10 193	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Hybrid-DGEV-2	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.18 393	0.09 348	0.09 135	0.13 179	0.29 535	0.30 532	0.11 267	0.12 269	0.10 257	0.13 415	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

HiDET	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.12 106	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

LCMNet	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.10 30	0.12 144	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

CSFM-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.15 183	0.07 13	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.09 20	0.14 143	0.12 144	0.05 2	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

S2M2_XL	0.08 76	0.06 106	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.09 135	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.06 299
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 6	0.07 215	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.06 1	0.14 143	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 76	0.08 348	0.09 108	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.20 345	0.15 246	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.06 1	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 76	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.12 106	0.14 143	0.10 70	0.06 23	0.09 162	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

fast-iter	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.09 348	0.09 135	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.20 511	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.16 437	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

CoSv	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.09 348	0.09 135	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.20 511	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.16 437	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.09 135	0.13 179	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

HUF	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.13 113	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.09 223	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

AIO-test1	0.10 242	0.07 215	0.11 238	0.24 625	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.22 393	0.15 246	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.07 173	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.10 556	0.04 46	0.07 390

GIP-stereo	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.15 183	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.04 1	0.10 117	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

fffft	0.09 169	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.16 408	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.07 58	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.05 191
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.07 7	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

SMoEStereo_RVC	0.08 76	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.11 57	0.14 218	0.09 179	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

Occ-G	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.12 269	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 290	0.05 33	0.14 383	0.16 214	0.21 665	0.09 135	0.17 443	0.21 367	0.16 282	0.11 267	0.15 324	0.10 257	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.09 513

AIO-Stereo	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.06 27	0.09 135	0.11 68	0.16 222	0.09 46	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.05 17	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

RSM++	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.11 57	0.11 105	0.08 128	0.06 19	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.19 325	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

MGS-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.08 220	0.09 135	0.15 343	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

4D-IteraStereo	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.18 292	0.15 246	0.10 224	0.11 248	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.05 48	0.03 1	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.05 191

CES	0.08 76	0.04 1	0.08 37	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.11 57	0.09 46	0.08 128	0.09 162	0.11 290	0.07 173	0.12 286	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

RCA-Stereo	0.09 169	0.06 106	0.09 108	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.18 292	0.14 218	0.10 224	0.11 248	0.08 180	0.07 173	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

CroCo-Stereo Lap2	0.09 169	0.09 432	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.09 135	0.18 492	0.16 222	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.05 4	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.05 194	0.06 287	0.05 191

DCANet-4	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.18 292	0.20 391	0.13 341	0.17 361	0.09 223	0.14 448	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

fff	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

ADStereo(finetuned)	0.10 242	0.06 106	0.13 335	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.20 391	0.13 341	0.18 390	0.10 257	0.12 379	0.12 286	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

iRaft-Stereo_5w	0.12 374	0.09 432	0.12 289	0.20 532	0.08 220	0.09 135	0.12 106	0.22 393	0.22 428	0.19 489	0.14 307	0.11 290	0.09 265	0.20 540	0.16 490	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.06 299

TransformOpticalFlow	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.19 325	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.11 290	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

OMP-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.08 220	0.09 135	0.12 106	0.21 367	0.21 406	0.13 341	0.14 307	0.11 290	0.12 379	0.11 193	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

PFNet	0.12 374	0.06 106	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.09 135	0.15 343	0.26 477	0.20 391	0.16 426	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.13 348	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

GrayStereo	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.19 467	0.09 348	0.09 135	0.16 408	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.17 361	0.17 434	0.11 344	0.12 286	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.10 545

AnonymousM	0.10 242	0.06 106	0.10 168	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.19 325	0.14 218	0.13 341	0.12 269	0.09 223	0.08 228	0.13 348	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.05 191

CroCo-Stereo	0.09 169	0.08 348	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.09 135	0.18 492	0.16 222	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.07 1	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51
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 76	0.04 1	0.07 10	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.14 143	0.14 218	0.10 224	0.14 307	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.04 46	0.04 51
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	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.09 135	0.10 33	0.18 292	0.16 282	0.10 224	0.09 162	0.12 316	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

DCANet	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.20 391	0.13 341	0.18 390	0.10 257	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

csc	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

cscssc	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

CFNet-RSSM	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.17 260	0.18 338	0.08 128	0.12 269	0.11 290	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Anonymus	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.15 183	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.07 124	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.06 299

PhaseNet	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.20 345	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.09 223	0.10 302	0.13 348	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

DNS	0.09 169	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.16 408	0.17 260	0.10 70	0.08 128	0.12 269	0.08 180	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.05 191

aanet-new-32k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.10 196	0.11 68	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-30k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.10 196	0.11 68	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new	0.09 169	0.09 432	0.10 168	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.12 106	0.15 183	0.13 188	0.08 128	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.14 253	0.13 113	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.06 23	0.11 248	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.16 489	0.10 117	0.14 433	0.07 344	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.06 299

Foundation-i1	0.09 169	0.04 1	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.11 290	0.07 173	0.07 3	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.05 191

GeoVLM	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

gcap_with_dpt	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.12 106	0.14 143	0.14 218	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.11 1	0.05 2	0.10 196	0.10 33	0.14 143	0.09 46	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.07 3	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.05 163	0.04 51
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

DA	0.09 169	0.07 215	0.07 10	0.19 467	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

GGEV	0.09 169	0.07 215	0.07 10	0.19 467	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

water-stereo	0.09 169	0.06 106	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.15 183	0.13 188	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.10 302	0.07 3	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.04 46	0.04 51

3.25w_new	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

3.25w	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

xyz-stereo-finetune	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.14 66	0.06 27	0.10 196	0.19 538	0.18 292	0.19 367	0.12 306	0.14 307	0.15 395	0.11 344	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.05 191

LG-Stereo	0.08 76	0.08 348	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.17 443	0.11 57	0.08 19	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

HART	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.16 408	0.13 113	0.11 105	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

SCV	0.08 76	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.04 51

IGEV-RUCA	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.14 66	0.09 348	0.10 196	0.12 106	0.10 30	0.12 144	0.06 23	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

999	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.15 183	0.12 144	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.16 437	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.06 299

PAM_32	0.10 242	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.15 343	0.14 143	0.16 282	0.09 179	0.08 123	0.10 257	0.07 173	0.14 386	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

PAM	0.10 242	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.09 348	0.10 196	0.16 408	0.15 183	0.16 282	0.12 306	0.09 162	0.10 257	0.07 173	0.13 348	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

rvit_0105_6	0.14 438	0.09 432	0.18 521	0.17 301	0.10 465	0.10 196	0.17 443	0.19 325	0.26 489	0.12 306	0.18 390	0.17 434	0.13 415	0.18 497	0.13 389	0.15 635	0.11 606	0.12 595	0.10 556	0.09 514	0.06 299

UGAM-zero	0.10 242	0.05 33	0.15 418	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.20 345	0.15 246	0.11 267	0.15 324	0.07 124	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

U	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.19 467	0.10 465	0.10 196	0.13 179	0.12 83	0.17 319	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.05 191

MoCha-V2	0.08 76	0.05 33	0.11 238	0.20 532	0.07 127	0.10 196	0.14 253	0.12 83	0.08 19	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

IGEV++	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.13 348	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

AE-Stereo	0.10 242	0.08 348	0.11 238	0.19 467	0.09 348	0.10 196	0.15 343	0.14 143	0.20 391	0.09 179	0.15 324	0.12 316	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

MSKI-zero shot	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.15 183	0.14 218	0.09 179	0.09 162	0.09 223	0.06 68	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

MIF-Stereo (partial)	0.11 290	0.06 106	0.10 168	0.19 467	0.10 465	0.10 196	0.12 106	0.17 260	0.19 367	0.14 371	0.16 341	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.07 390

CAS	0.08 76	0.04 1	0.07 10	0.17 301	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.12 83	0.09 46	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.04 51

MC-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.10 196	0.14 253	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.12 269	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

TRStereo	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.16 214	0.12 554	0.10 196	0.13 179	0.18 292	0.19 367	0.09 179	0.09 162	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

STrans-v2	0.10 242	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.11 267	0.15 324	0.12 316	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

NF-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.12 592

OCTAStereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

NRIStereo	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.17 260	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.13 348	0.13 415	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.07 390

PSM-AAD	0.11 290	0.07 215	0.10 168	0.20 532	0.09 348	0.10 196	0.14 253	0.21 367	0.13 188	0.12 306	0.14 307	0.18 449	0.11 344	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.14 624

RE-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

TVStereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

CRE-IMP	0.11 290	0.09 432	0.16 462	0.19 467	0.09 348	0.10 196	0.12 106	0.18 292	0.10 70	0.14 371	0.14 307	0.14 369	0.13 415	0.12 286	0.12 349	0.07 344	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.08 465

rafts_anoy	0.11 290	0.06 106	0.10 168	0.17 301	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.18 292	0.14 218	0.13 341	0.13 292	0.12 316	0.11 344	0.11 193	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.09 494	0.11 588	0.07 377	0.06 299

raft+_RVC	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.11 68	0.24 440	0.20 391	0.12 306	0.15 324	0.12 316	0.08 228	0.12 286	0.13 389	0.07 344	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

111	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.10 196	0.14 253	0.21 367	0.24 450	0.11 267	0.12 269	0.14 369	0.12 379	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.05 191

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.17 260	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.08 180	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.03 1

AFF-stereo	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.18 292	0.10 70	0.10 224	0.11 248	0.09 223	0.10 302	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

EAI-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.16 222	0.09 46	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.07 173	0.09 57	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

Gwc-CoAtRS	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.18 292	0.17 319	0.08 128	0.10 195	0.12 316	0.09 265	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.05 191

Weightmod	0.09 169	0.06 106	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.15 343	0.14 143	0.12 144	0.11 267	0.11 248	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.03 1

SE	0.10 242	0.10 501	0.08 37	0.19 467	0.09 348	0.11 249	0.11 68	0.16 222	0.11 105	0.10 224	0.17 361	0.09 223	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.04 51

TestStereo_HLe17	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.11 267	0.14 307	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.06 299

DF	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 76	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.13 113	0.11 105	0.08 128	0.11 248	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.13 179	0.14 143	0.14 218	0.08 128	0.13 292	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.03 1	0.04 51

VMStereo-Base	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.10 33	0.16 222	0.13 188	0.10 224	0.16 341	0.10 257	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

WQFJA1++	0.08 76	0.04 1	0.11 238	0.14 66	0.07 127	0.11 249	0.11 68	0.12 83	0.07 13	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

Anonymus123	0.09 169	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.11 249	0.09 20	0.18 292	0.16 282	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.07 392	0.04 46	0.05 191

NLSM3	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.18 292	0.17 319	0.06 23	0.08 123	0.08 180	0.09 265	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.06 197	0.07 392	0.03 1	0.04 51

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 169	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.19 325	0.16 282	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

AdaDepth	0.07 6	0.06 106	0.07 10	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.11 68	0.10 30	0.08 19	0.06 23	0.05 7	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

depthmonostereo	0.09 169	0.06 106	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.14 143	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.11 344	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.12 106	0.14 143	0.16 282	0.11 267	0.11 248	0.09 223	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.19 538	0.17 260	0.12 144	0.15 396	0.15 324	0.17 434	0.13 415	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.06 299

AIO-test2	0.10 242	0.08 348	0.10 168	0.23 613	0.09 348	0.11 249	0.11 68	0.23 414	0.24 450	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.09 515	0.05 163	0.05 191

castereo	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.18 338	0.08 128	0.10 195	0.11 290	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

mms	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

ours_stereo	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.12 286	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

tg	0.10 242	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.20 345	0.12 144	0.08 128	0.11 248	0.11 290	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

rvit_stereo_0083	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.15 183	0.26 489	0.11 267	0.14 307	0.13 348	0.10 302	0.12 286	0.13 389	0.10 530	0.08 533	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.06 299

WCG-NET	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.14 253	0.13 113	0.14 218	0.07 71	0.09 162	0.07 124	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 290	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.24 450	0.11 267	0.13 292	0.14 369	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

GCAP-BAT	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.17 319	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

rvit_stereo_0082	0.11 290	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.24 450	0.11 267	0.13 292	0.14 369	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

WCG-NET（raft）	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.15 183	0.12 144	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

test_for_model	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

DispNO	0.15 479	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.12 554	0.11 249	0.21 578	0.23 414	0.29 526	0.18 473	0.23 458	0.19 460	0.17 515	0.16 437	0.16 490	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.06 299

ff7	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

IGEVStereo-DCA	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.10 465	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

ffff	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

rrr	0.09 169	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.10 465	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

11t	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

plain	0.11 290	0.09 432	0.10 168	0.19 467	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.13 188	0.13 341	0.15 324	0.09 223	0.12 379	0.13 348	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.06 299

GCAPDPT-zeroshot	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.17 319	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

GCAP-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.07 3	0.14 143	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.07 124	0.09 265	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

RAFT-Test	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.13 188	0.09 179	0.10 195	0.11 290	0.09 265	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

HH	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.15 183	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

HanStereo	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.15 183	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

LL-Strereo	0.13 405	0.10 501	0.12 289	0.20 532	0.10 465	0.11 249	0.18 492	0.33 585	0.25 475	0.16 426	0.16 341	0.14 369	0.14 448	0.19 522	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.04 46	0.05 191

anonymousdsp	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

EGLCR-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.11 57	0.16 282	0.06 23	0.05 7	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

DCRE	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.11 522	0.11 249	0.17 443	0.18 292	0.17 319	0.11 267	0.18 390	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

ProNet	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.15 343	0.15 183	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.06 299

ccc-4	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

IGEV-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.20 345	0.15 246	0.13 341	0.18 390	0.07 124	0.07 173	0.14 386	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

IIG-Stereo	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.12 106	0.22 393	0.18 338	0.14 371	0.17 361	0.12 316	0.13 415	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

cross-raft	0.10 242	0.09 432	0.09 108	0.19 467	0.07 127	0.11 249	0.24 616	0.13 113	0.15 246	0.08 128	0.10 195	0.12 316	0.10 302	0.09 57	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

test-1	0.10 242	0.07 215	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.11 249	0.24 616	0.15 183	0.18 338	0.09 179	0.07 58	0.10 257	0.08 228	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.05 191

iRaftStereo_RVC	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.17 443	0.18 292	0.12 144	0.09 179	0.11 248	0.10 257	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

TANstereo	0.09 169	0.04 1	0.08 37	0.13 17	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.15 183	0.19 367	0.11 267	0.15 324	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

test_xeample3	0.09 169	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.14 218	0.10 224	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

R-Stereo Train	0.10 242	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.24 440	0.11 105	0.12 306	0.19 406	0.11 290	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.05 191

RAFT-Stereo	0.10 242	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.24 440	0.11 105	0.12 306	0.19 406	0.11 290	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.05 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.12 306	0.12 106	0.24 440	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

HLf10	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.12 306	0.12 106	0.24 440	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

TestStereo_HL3	0.11 290	0.06 106	0.16 462	0.13 17	0.07 127	0.12 306	0.11 68	0.20 345	0.09 46	0.15 396	0.31 565	0.13 348	0.12 379	0.16 437	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

GGDA	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.12 306	0.14 253	0.19 325	0.19 367	0.13 341	0.20 416	0.12 316	0.09 265	0.12 286	0.12 349	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

TS12	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.21 570	0.07 127	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.09 46	0.10 224	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.09 57	0.12 349	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

DN	0.10 242	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.17 260	0.16 282	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.11 565	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.09 513

RT-Monster	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.10 33	0.17 260	0.19 367	0.14 371	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

WQFJA1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.18 292	0.18 338	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

WQFJX1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.12 306	0.17 443	0.18 292	0.18 338	0.10 224	0.10 195	0.07 124	0.10 302	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

WQFJX	0.10 242	0.07 215	0.09 108	0.21 570	0.09 348	0.12 306	0.16 408	0.19 325	0.18 338	0.12 306	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.10 193	0.07 344	0.07 498	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

NLMM1	0.11 290	0.09 432	0.07 10	0.22 592	0.10 465	0.12 306	0.20 561	0.19 325	0.20 391	0.12 306	0.11 248	0.08 180	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

NLMM	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.18 292	0.18 338	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

NLCSM	0.11 290	0.09 432	0.09 108	0.23 613	0.11 522	0.12 306	0.19 538	0.19 325	0.19 367	0.12 306	0.11 248	0.07 124	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.07 392	0.06 287	0.05 191

Select-FE	0.11 290	0.06 106	0.21 561	0.15 117	0.11 522	0.12 306	0.13 179	0.22 393	0.18 338	0.09 179	0.11 248	0.10 257	0.06 68	0.12 286	0.09 94	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.08 469	0.06 287	0.08 465

IGEV-FE	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.13 179	0.17 260	0.11 105	0.10 224	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

Zero-FE251	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

G2L-Stereo_test	0.14 438	0.07 215	0.11 238	0.13 17	0.08 220	0.12 306	0.17 443	0.31 565	0.28 518	0.21 528	0.23 458	0.20 477	0.16 489	0.17 477	0.19 535	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

SGD-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.07 71	0.09 162	0.09 223	0.09 265	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

MM-Stereo_test3	0.10 242	0.07 215	0.07 10	0.18 393	0.07 127	0.12 306	0.19 538	0.24 440	0.19 367	0.06 23	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.04 51

MM-Stereo_test2	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.18 492	0.15 183	0.14 218	0.07 71	0.10 195	0.07 124	0.06 68	0.12 286	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.04 51

MM-Stereo_test1	0.10 242	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.12 306	0.18 492	0.21 367	0.20 391	0.09 179	0.11 248	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

Reg-Stereo(zero)	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.12 306	0.11 68	0.15 183	0.11 105	0.12 306	0.09 162	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

tt45	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.15 343	0.13 113	0.12 144	0.09 179	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

rvit_0105_4	0.15 479	0.09 432	0.17 487	0.17 301	0.10 465	0.12 306	0.20 561	0.23 414	0.27 502	0.14 371	0.20 416	0.17 434	0.14 448	0.17 477	0.13 389	0.15 635	0.11 606	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.06 299

rvit_stereo_ft	0.12 374	0.07 215	0.13 335	0.19 467	0.10 465	0.12 306	0.17 443	0.16 222	0.16 282	0.13 341	0.13 292	0.15 395	0.10 302	0.14 386	0.13 389	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

gcap-zeroshot	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.13 179	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

trnet	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.12 7	0.05 2	0.12 306	0.10 33	0.13 113	0.10 70	0.08 128	0.13 292	0.09 223	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.05 191

H2IRNET	0.10 242	0.09 432	0.10 168	0.18 393	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.14 143	0.21 406	0.10 224	0.10 195	0.10 257	0.11 344	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.06 287	0.05 191

CoDeX	0.12 374	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.12 306	0.16 408	0.23 414	0.27 502	0.13 341	0.17 361	0.15 395	0.12 379	0.14 386	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

IGEV_Zeroshot_test	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.13 179	0.17 260	0.11 105	0.10 224	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

testlalala	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.13 179	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

RAFT_CTSACE	0.12 374	0.09 432	0.10 168	0.22 592	0.08 220	0.12 306	0.24 616	0.18 292	0.17 319	0.21 528	0.27 528	0.13 348	0.07 173	0.13 348	0.09 94	0.05 48	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.04 46	0.04 51

SA	0.13 405	0.09 432	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.12 306	0.24 616	0.23 414	0.19 367	0.17 440	0.27 528	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.05 163	0.05 191

iRaft-Stereo_20w	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.19 325	0.11 105	0.11 267	0.08 123	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

UDGNet	0.14 438	0.13 574	0.17 487	0.18 393	0.10 465	0.12 306	0.16 408	0.21 367	0.27 502	0.20 511	0.20 416	0.17 434	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.10 530	0.06 426	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.07 390

IPLGR_C	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.15 246	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

MIPNet	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.12 306	0.14 253	0.21 367	0.25 475	0.12 306	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.13 348	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

GMOStereo	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

error version	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

test-v	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

GwcNet-ADL	0.13 405	0.08 348	0.14 383	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.20 561	0.30 548	0.25 475	0.14 371	0.14 307	0.18 449	0.14 448	0.13 348	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.06 299

CrosDoStereo	0.12 374	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

DeepStereo_LL	0.12 374	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

RAFT-RH_RVC	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.12 306	0.12 106	0.17 260	0.12 144	0.13 341	0.40 622	0.11 290	0.10 302	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.06 299

test-2	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

Prome-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.18 393	0.09 348	0.12 306	0.14 253	0.23 414	0.13 188	0.13 341	0.16 341	0.13 348	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.10 545

HITNet	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.06 27	0.12 306	0.10 33	0.18 292	0.18 338	0.13 341	0.17 361	0.15 395	0.11 344	0.15 408	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.06 287	0.05 191
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
S	0.12 374	0.08 348	0.10 168	0.20 532	0.08 220	0.13 353	0.19 538	0.17 260	0.16 282	0.13 341	0.12 269	0.14 369	0.10 302	0.12 286	0.13 389	0.09 486	0.07 498	0.13 609	0.15 646	0.06 287	0.05 191

SMOE	0.10 242	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.13 188	0.12 306	0.13 292	0.12 316	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.06 287	0.04 51

PStereo	0.20 566	0.22 650	0.20 550	0.18 393	0.10 465	0.13 353	0.19 538	0.28 515	0.38 595	0.20 511	0.14 307	0.28 570	0.32 645	0.24 596	0.32 656	0.18 658	0.13 636	0.16 644	0.11 588	0.13 605	0.12 592

TestStereo_HL2	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.20 345	0.18 338	0.13 341	0.21 435	0.12 316	0.11 344	0.13 348	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

Foundation-i1a	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.13 353	0.13 179	0.12 83	0.10 70	0.11 267	0.11 248	0.11 290	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

Lsterematch	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.13 353	0.15 343	0.14 143	0.18 338	0.16 426	0.18 390	0.15 395	0.16 489	0.13 348	0.14 433	0.07 344	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.06 299

DStereoRT	0.17 529	0.07 215	0.12 289	0.19 467	0.09 348	0.13 353	0.12 106	0.28 515	0.23 438	0.12 306	0.20 416	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.14 433	0.06 163	0.05 245	1.02 714	0.09 515	0.05 163	0.04 51

NLSM1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.21 367	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.07 124	0.10 302	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.05 163	0.05 191

252Zero-FE	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.13 353	0.11 68	0.13 113	0.14 218	0.07 71	0.05 7	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

DFGA-Net	0.13 405	0.11 528	0.19 545	0.18 393	0.10 465	0.13 353	0.13 179	0.23 414	0.25 475	0.16 426	0.16 341	0.13 348	0.12 379	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.05 163	0.05 191

G2L-Stereo	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.12 106	0.27 491	0.22 428	0.17 440	0.27 528	0.21 486	0.13 415	0.18 497	0.18 520	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.07 390

fffy	0.09 169	0.08 348	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.13 353	0.17 443	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.09 265	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.05 191

UGAM	0.13 405	0.10 501	0.09 108	0.22 592	0.08 220	0.13 353	0.20 561	0.18 292	0.24 450	0.22 543	0.16 341	0.13 348	0.13 415	0.19 522	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.13 609	0.11 588	0.07 377	0.05 191

model_zeroshot	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.20 345	0.14 218	0.11 267	0.10 195	0.12 316	0.07 173	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

ITSA-stereo	0.16 507	0.11 528	0.14 383	0.19 467	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.30 548	0.49 640	0.17 440	0.18 390	0.22 504	0.15 468	0.17 477	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.09 513

rvit_stereo_0075_2	0.17 529	0.12 547	0.25 588	0.23 613	0.16 632	0.13 353	0.10 33	0.30 548	0.27 502	0.20 511	0.28 539	0.22 504	0.15 468	0.18 497	0.13 389	0.16 652	0.10 591	0.17 648	0.10 556	0.10 550	0.10 545

RAStereo	0.10 242	0.09 432	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.13 353	0.18 492	0.16 222	0.17 319	0.10 224	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.04 51

Pointernet	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.10 33	0.15 183	0.18 338	0.09 179	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.05 191

CAS++	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.14 66	0.10 465	0.13 353	0.14 253	0.24 440	0.14 218	0.11 267	0.09 162	0.11 290	0.07 173	0.14 386	0.09 94	0.11 565	0.09 567	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.08 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 242	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.18 492	0.19 325	0.12 144	0.13 341	0.08 123	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MyStereo05	0.13 405	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.18 492	0.28 515	0.35 578	0.17 440	0.14 307	0.15 395	0.11 344	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

ACVNet-DCA	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

xx1	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.16 222	0.18 338	0.09 179	0.09 162	0.16 416	0.16 489	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

1test111	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.15 408	0.16 490	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

cc1	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.16 222	0.18 338	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

tt1	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.15 183	0.19 367	0.09 179	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

UniTT-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.11 68	0.12 83	0.11 105	0.10 224	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.07 344	0.06 426	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.05 191

EKT-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.16 214	0.10 465	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.21 406	0.11 267	0.08 123	0.13 348	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

Any-RAFT	0.10 242	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.07 127	0.13 353	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.10 302	0.13 348	0.10 193	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

anonymousdsp2	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.23 438	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.14 386	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

CBFPSM	0.15 479	0.07 215	0.27 599	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.22 393	0.23 438	0.20 511	0.27 528	0.23 521	0.16 489	0.16 437	0.19 535	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.07 392	0.07 377	0.07 390

anonymousa	0.13 405	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.13 353	0.17 443	0.20 345	0.29 526	0.15 396	0.24 470	0.16 416	0.14 448	0.14 386	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.09 515	0.05 163	0.07 390

qqq	0.13 405	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.15 396	0.19 406	0.16 416	0.16 489	0.15 408	0.16 490	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

raft_robust	0.13 405	0.10 501	0.07 10	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.24 616	0.29 535	0.34 564	0.20 511	0.20 416	0.15 395	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.04 51

CIPLG	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.17 260	0.16 282	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.17 477	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

IPLGR	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.21 367	0.24 450	0.12 306	0.12 269	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.04 51

ACRE	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.17 260	0.14 218	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

test_3	0.11 290	0.09 432	0.10 168	0.21 570	0.08 220	0.13 353	0.25 632	0.14 143	0.21 406	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.10 302	0.08 23	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.04 46	0.04 51

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 547	0.13 335	0.22 592	0.09 348	0.13 353	0.20 561	0.26 477	0.23 438	0.18 473	0.20 416	0.23 521	0.17 515	0.18 497	0.18 520	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.11 588	0.08 449	0.07 390

XX-TBD	0.09 169	0.06 106	0.07 10	0.14 66	0.07 127	0.13 353	0.16 408	0.14 143	0.14 218	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.08 228	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

CFNet_pseudo	0.14 438	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.27 491	0.34 564	0.15 396	0.21 435	0.22 504	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.07 377	0.07 390

RALCasStereoNet	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.17 260	0.11 105	0.12 306	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.07 390

GES	0.14 438	0.08 348	0.16 462	0.15 117	0.10 465	0.13 353	0.13 179	0.28 515	0.26 489	0.17 440	0.24 470	0.19 460	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.09 513

PSMNet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.25 463	0.24 450	0.17 440	0.28 539	0.23 521	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.11 565	0.06 426	0.09 494	0.12 611	0.08 449	0.07 390

PMTNet	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.12 7	0.06 27	0.13 353	0.14 253	0.16 222	0.11 105	0.09 179	0.13 292	0.10 257	0.07 173	0.14 386	0.10 193	0.15 635	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.07 377	0.06 299

FADNet_RVC	0.17 529	0.14 589	0.41 646	0.20 532	0.11 522	0.13 353	0.13 179	0.27 491	0.22 428	0.21 528	0.23 458	0.20 477	0.18 529	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.08 533	0.12 595	0.09 515	0.11 572	0.10 545

DIP-Stereo	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.09 20	0.16 222	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.16 437	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.07 390
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	0.14 438	0.09 432	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.27 491	0.34 564	0.15 396	0.21 435	0.22 504	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.07 390

G2L-ROB	0.13 405	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.08 220	0.14 401	0.17 443	0.25 463	0.19 367	0.20 511	0.19 406	0.20 477	0.14 448	0.18 497	0.16 490	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.09 513

castereo++	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.14 401	0.11 68	0.11 57	0.15 246	0.07 71	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 438	0.10 501	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.23 605	0.24 440	0.27 502	0.14 371	0.15 324	0.18 449	0.13 415	0.17 477	0.14 433	0.14 631	0.11 606	0.10 543	0.11 588	0.08 449	0.07 390

rvit_stereo_0081_aga	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.10 465	0.14 401	0.14 253	0.14 143	0.19 367	0.10 224	0.18 390	0.16 416	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 290	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.13 580	0.14 401	0.16 408	0.23 414	0.18 338	0.10 224	0.13 292	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.08 465

MyStereo07	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.06 19	0.06 41	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MyStereo04	0.13 405	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.29 535	0.38 595	0.17 440	0.14 307	0.16 416	0.11 344	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MaDis-Stereo	0.09 169	0.09 432	0.08 37	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.11 68	0.16 222	0.16 282	0.09 179	0.11 248	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.04 51

PCWNet_CMD	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.14 253	0.29 535	0.36 583	0.14 371	0.20 416	0.21 486	0.13 415	0.17 477	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

CFNet_ucs	0.15 479	0.09 432	0.17 487	0.16 214	0.11 522	0.14 401	0.14 253	0.30 548	0.34 564	0.16 426	0.24 470	0.23 521	0.14 448	0.18 497	0.15 471	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.09 513

AEACV	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.13 580	0.14 401	0.13 179	0.15 183	0.09 46	0.07 71	0.09 162	0.07 124	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

LoS	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.14 401	0.11 68	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.09 162	0.12 316	0.09 265	0.15 408	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.14 401	0.14 253	0.18 292	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.17 434	0.11 344	0.14 386	0.12 349	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.08 449	0.08 465

IER	0.14 438	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.16 408	0.26 477	0.27 502	0.18 473	0.26 510	0.17 434	0.20 560	0.17 477	0.14 433	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

test_5	0.14 438	0.12 547	0.08 37	0.20 532	0.10 465	0.14 401	0.28 652	0.21 367	0.24 450	0.19 489	0.28 539	0.11 290	0.15 468	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

THIR-Stereo	0.12 374	0.07 215	0.11 238	0.15 117	0.08 220	0.14 401	0.16 408	0.18 292	0.25 475	0.17 440	0.24 470	0.13 348	0.13 415	0.12 286	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

DRaft	0.12 374	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.21 367	0.30 532	0.18 473	0.27 528	0.10 257	0.16 489	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

RALAANet	0.11 290	0.08 348	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.10 33	0.20 345	0.16 282	0.14 371	0.13 292	0.16 416	0.09 265	0.12 286	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.04 51

RAFT + AFF	0.13 405	0.08 348	0.21 561	0.20 532	0.10 465	0.14 401	0.23 605	0.27 491	0.21 406	0.12 306	0.10 195	0.12 316	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.08 426	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

CREStereo	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.11 1	0.06 27	0.14 401	0.14 253	0.14 143	0.10 70	0.09 179	0.13 292	0.09 223	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.06 299
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	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.13 17	0.12 554	0.14 401	0.20 561	0.22 393	0.34 564	0.17 440	0.26 510	0.21 486	0.17 515	0.18 497	0.21 558	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

cf-r	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.14 401	0.19 538	0.21 367	0.25 475	0.17 440	0.26 510	0.22 504	0.17 515	0.14 386	0.15 471	0.10 530	0.05 245	0.06 197	0.08 469	0.06 287	0.06 299

GANet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.08 220	0.14 401	0.18 492	0.23 414	0.21 406	0.17 440	0.25 497	0.24 530	0.16 489	0.16 437	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

MSMDNet	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.14 253	0.29 535	0.36 583	0.14 371	0.20 416	0.21 486	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

iResNet	0.13 405	0.10 501	0.18 521	0.19 467	0.08 220	0.14 401	0.18 492	0.21 367	0.27 502	0.16 426	0.24 470	0.15 395	0.13 415	0.14 386	0.15 471	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

HLF11	0.11 290	0.05 33	0.13 335	0.12 7	0.08 220	0.15 426	0.11 68	0.22 393	0.10 70	0.12 306	0.24 470	0.11 290	0.12 379	0.14 386	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.08 449	0.08 465

HLf8	0.11 290	0.05 33	0.13 335	0.11 1	0.08 220	0.15 426	0.12 106	0.22 393	0.16 282	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.10 302	0.14 386	0.13 389	0.09 486	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.08 449	0.08 465

TestStereo-Hl	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.14 66	0.08 220	0.15 426	0.14 253	0.20 345	0.18 338	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.11 344	0.14 386	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

RT-IGEV	0.13 405	0.06 106	0.14 383	0.15 117	0.10 465	0.15 426	0.18 492	0.25 463	0.28 518	0.16 426	0.17 361	0.18 449	0.11 344	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.07 377	0.08 465

ISRNet	0.18 545	0.08 348	0.20 550	0.19 467	0.13 580	0.15 426	0.12 106	0.30 548	0.33 553	0.21 528	0.26 510	0.27 560	0.18 529	0.17 477	0.20 545	0.20 668	0.08 533	0.14 624	0.14 629	0.14 623	0.17 656

FACV-RUCA	0.13 405	0.11 528	0.13 335	0.19 467	0.12 554	0.15 426	0.16 408	0.22 393	0.21 406	0.16 426	0.16 341	0.15 395	0.16 489	0.14 386	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.10 550	0.08 465

DDVS	0.16 507	0.10 501	0.22 571	0.16 214	0.12 554	0.15 426	0.14 253	0.25 463	0.19 367	0.18 473	0.30 560	0.27 560	0.13 415	0.20 540	0.16 490	0.09 486	0.06 426	0.09 494	0.07 392	0.11 572	0.11 571

rvit_0105_3	0.16 507	0.10 501	0.15 418	0.20 532	0.12 554	0.15 426	0.26 641	0.25 463	0.30 532	0.15 396	0.17 361	0.21 486	0.14 448	0.18 497	0.14 433	0.14 631	0.11 606	0.12 595	0.14 629	0.07 377	0.07 390

DCVSM-stereo	0.15 479	0.09 432	0.16 462	0.16 214	0.10 465	0.15 426	0.09 20	0.20 345	0.24 450	0.20 511	0.24 470	0.26 553	0.15 468	0.19 522	0.14 433	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.08 469	0.10 550	0.12 592

ACV-stereo	0.15 479	0.10 501	0.29 611	0.18 393	0.12 554	0.15 426	0.13 179	0.23 414	0.21 406	0.19 489	0.23 458	0.22 504	0.15 468	0.23 584	0.17 507	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.07 390

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.16 408	0.18 292	0.19 367	0.10 224	0.09 162	0.09 223	0.08 228	0.11 193	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.07 377	0.06 299

LL-Strereo2	0.11 290	0.10 501	0.16 462	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.09 20	0.17 260	0.14 218	0.14 371	0.11 248	0.09 223	0.07 173	0.16 437	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.11 573	0.07 392	0.06 287	0.05 191

CASS	0.14 438	0.12 547	0.12 289	0.23 613	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.19 325	0.20 391	0.17 440	0.18 390	0.15 395	0.15 468	0.15 408	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.10 543	0.08 469	0.09 514	0.07 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.07 127	0.15 426	0.13 179	0.20 345	0.14 218	0.11 267	0.17 361	0.13 348	0.09 265	0.14 386	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

RAFT+CT+SA	0.13 405	0.11 528	0.09 108	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.28 652	0.22 393	0.22 428	0.15 396	0.26 510	0.10 257	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 432	0.14 383	0.22 592	0.10 465	0.15 426	0.15 343	0.34 600	0.20 391	0.17 440	0.23 458	0.25 543	0.16 489	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

hknet	0.15 479	0.11 528	0.14 383	0.22 592	0.11 522	0.15 426	0.15 343	0.34 600	0.26 489	0.17 440	0.23 458	0.22 504	0.18 529	0.17 477	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

Sa-1000	0.12 374	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.22 592	0.22 393	0.19 367	0.15 396	0.20 416	0.17 434	0.11 344	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.09 515	0.05 163	0.05 191

psmg	0.14 438	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.10 465	0.15 426	0.17 443	0.29 535	0.20 391	0.17 440	0.21 435	0.25 543	0.16 489	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.07 498	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

dd	0.15 479	0.17 617	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.18 492	0.22 393	0.26 489	0.23 558	0.20 416	0.21 486	0.10 302	0.21 558	0.17 507	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

RAFT	0.13 405	0.09 432	0.11 238	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.23 605	0.21 367	0.20 391	0.21 528	0.21 435	0.18 449	0.13 415	0.17 477	0.10 193	0.06 163	0.07 498	0.10 543	0.09 515	0.06 287	0.05 191

TestStereo	0.14 438	0.15 596	0.11 238	0.23 613	0.08 220	0.15 426	0.21 578	0.20 345	0.23 438	0.14 371	0.25 497	0.16 416	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.05 191

XX-Stereo	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.17 301	0.09 348	0.15 426	0.12 106	0.21 367	0.10 70	0.10 224	0.14 307	0.07 124	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.04 51

HCRNet	0.16 507	0.23 654	0.12 289	0.35 676	0.11 522	0.15 426	0.17 443	0.26 477	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.21 486	0.14 448	0.15 408	0.13 389	0.11 565	0.07 498	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.07 390

ARAFT	0.12 374	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.20 345	0.13 188	0.12 306	0.13 292	0.14 369	0.12 379	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.10 543	0.09 515	0.06 287	0.04 51

SFCPSM	0.13 405	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.15 426	0.16 408	0.28 515	0.27 502	0.14 371	0.18 390	0.12 316	0.13 415	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.06 299

FENet	0.13 405	0.08 348	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.16 408	0.23 414	0.23 438	0.17 440	0.24 470	0.16 416	0.13 415	0.14 386	0.15 471	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.08 465

GwcNet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.20 561	0.22 393	0.28 518	0.18 473	0.28 539	0.23 521	0.17 515	0.15 408	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.07 314	0.09 515	0.07 377	0.07 390

DMCA	0.14 438	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.23 414	0.28 518	0.14 371	0.20 416	0.17 434	0.18 529	0.15 408	0.17 507	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.10 545

BEATNet_4x	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.07 127	0.15 426	0.07 3	0.23 414	0.19 367	0.16 426	0.19 406	0.19 460	0.14 448	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 529	0.10 501	0.23 579	0.20 532	0.10 465	0.15 426	0.18 492	0.31 565	0.25 475	0.21 528	0.31 565	0.25 543	0.17 515	0.21 558	0.20 545	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.08 465
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	0.11 290	0.06 106	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.16 457	0.14 253	0.15 183	0.14 218	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.04 51

coex_refinement	0.14 438	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.10 465	0.16 457	0.15 343	0.27 491	0.29 526	0.18 473	0.21 435	0.22 504	0.17 515	0.16 437	0.19 535	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.09 514	0.08 465

test_sample7	0.16 507	0.10 501	0.16 462	0.14 66	0.12 554	0.16 457	0.17 443	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.16 437	0.16 490	0.12 591	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.11 572	0.10 545

test_sample2	0.13 405	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.08 220	0.16 457	0.18 492	0.21 367	0.16 282	0.14 371	0.21 435	0.20 477	0.15 468	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.08 465

StereoVision	0.14 438	0.13 574	0.10 168	0.24 625	0.10 465	0.16 457	0.21 578	0.21 367	0.20 391	0.12 306	0.25 497	0.10 257	0.10 302	0.16 437	0.10 193	0.09 486	0.10 591	0.12 595	0.12 611	0.06 287	0.05 191

gwcnet-sp	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

scenet	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

ToySt	0.17 529	0.11 528	0.19 545	0.17 301	0.11 522	0.16 457	0.26 641	0.24 440	0.33 553	0.19 489	0.24 470	0.26 553	0.24 590	0.19 522	0.21 558	0.07 344	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.09 514	0.08 465

Selective-RAFT	0.11 290	0.11 528	0.12 289	0.21 570	0.08 220	0.16 457	0.13 179	0.21 367	0.23 438	0.10 224	0.10 195	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

ssnet	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

DEmStereo	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.14 66	0.10 465	0.16 457	0.15 343	0.16 222	0.24 450	0.17 440	0.23 458	0.12 316	0.14 448	0.12 286	0.14 433	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

s12784h	0.10 242	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.16 457	0.18 492	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.11 248	0.11 290	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

ADLNet	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.16 214	0.10 465	0.16 457	0.17 443	0.33 585	0.27 502	0.23 558	0.27 528	0.24 530	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 530	0.06 426	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.09 513

GMStereo	0.13 405	0.15 596	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.16 408	0.20 345	0.25 475	0.17 440	0.17 361	0.11 290	0.11 344	0.16 437	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 589	0.17 617	0.57 667	0.18 393	0.10 465	0.16 457	0.19 538	0.20 345	0.33 553	0.49 674	0.48 654	0.30 589	0.28 622	0.21 558	0.24 594	0.08 426	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.10 550	0.09 513

acv_ft	0.15 479	0.09 432	0.16 462	0.19 467	0.10 465	0.16 457	0.17 443	0.25 463	0.34 564	0.19 489	0.26 510	0.21 486	0.17 515	0.18 497	0.19 535	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

STTStereo	0.18 545	0.13 574	0.28 602	0.20 532	0.11 522	0.16 457	0.21 578	0.29 535	0.23 438	0.22 543	0.30 560	0.29 579	0.18 529	0.20 540	0.20 545	0.12 591	0.11 606	0.11 573	0.14 629	0.09 514	0.08 465

HSM-Net_RVC	0.14 438	0.08 348	0.12 289	0.15 117	0.08 220	0.16 457	0.15 343	0.27 491	0.29 526	0.20 511	0.21 435	0.29 579	0.14 448	0.18 497	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 479	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.08 220	0.16 457	0.13 179	0.26 477	0.36 583	0.21 528	0.29 554	0.24 530	0.13 415	0.14 386	0.14 433	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.04 55	0.09 514	0.08 465

MLCV	0.13 405	0.08 348	0.17 487	0.18 393	0.06 27	0.16 457	0.17 443	0.19 325	0.22 428	0.19 489	0.25 497	0.17 434	0.13 415	0.15 408	0.14 433	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

HSM	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.16 457	0.14 253	0.28 515	0.25 475	0.20 511	0.24 470	0.37 633	0.17 515	0.20 540	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.06 299

CBMV_ROB	0.19 557	0.13 574	0.18 521	0.16 214	0.11 522	0.16 457	0.12 106	0.27 491	0.29 526	0.27 595	0.31 565	0.27 560	0.24 590	0.24 596	0.16 490	0.15 635	0.18 663	0.22 666	0.20 664	0.10 550	0.12 592

NOSS_ROB	0.19 557	0.13 574	0.18 521	0.16 214	0.12 554	0.16 457	0.12 106	0.30 548	0.33 553	0.20 511	0.22 453	0.27 560	0.24 590	0.21 558	0.16 490	0.16 652	0.18 663	0.23 667	0.21 666	0.13 605	0.13 608

DN-CSS_ROB	0.13 405	0.13 574	0.17 487	0.18 393	0.10 465	0.16 457	0.08 7	0.22 393	0.19 367	0.17 440	0.23 458	0.13 348	0.13 415	0.13 348	0.14 433	0.05 48	0.05 245	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.06 299

test_sample6	0.14 438	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.08 220	0.17 481	0.19 538	0.26 477	0.18 338	0.18 473	0.28 539	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.08 449	0.08 465

SMFormer	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

tta	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.06 299

qqq1	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

fff1	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

mmm	0.14 438	0.08 348	0.18 521	0.17 301	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.21 367	0.16 282	0.16 426	0.23 458	0.21 486	0.16 489	0.16 437	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.07 390

11t1	0.12 374	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.15 343	0.19 325	0.15 246	0.15 396	0.15 324	0.17 434	0.16 489	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.07 390

ffm	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.15 183	0.19 367	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.06 299

ff1	0.13 405	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.15 183	0.19 367	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.06 299

mmx	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.26 489	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.08 469	0.08 449	0.08 465

xxx	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.26 489	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.08 469	0.08 449	0.08 465

GMStereo_Zeroshot	0.16 507	0.13 574	0.25 588	0.20 532	0.10 465	0.17 481	0.13 179	0.30 548	0.25 475	0.23 558	0.32 575	0.25 543	0.11 344	0.19 522	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.11 573	0.06 289	0.12 589	0.08 465

psm_up	0.19 557	0.10 501	0.18 521	0.21 570	0.11 522	0.17 481	0.19 538	0.38 638	0.34 564	0.22 543	0.28 539	0.29 579	0.25 598	0.20 540	0.22 571	0.09 486	0.10 591	0.11 573	0.11 588	0.08 449	0.08 465

CFNet-ft	0.14 438	0.07 215	0.15 418	0.12 7	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.22 393	0.24 450	0.17 440	0.26 510	0.24 530	0.14 448	0.16 437	0.15 471	0.11 565	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.09 514	0.08 465

CCAANet	0.15 479	0.06 106	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.17 481	0.13 179	0.31 565	0.25 475	0.16 426	0.32 575	0.18 449	0.18 529	0.17 477	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

CFNet_RVC	0.14 438	0.07 215	0.15 418	0.12 7	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.22 393	0.24 450	0.17 440	0.26 510	0.24 530	0.14 448	0.16 437	0.15 471	0.11 565	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.09 514	0.08 465

DeepPruner_ROB	0.16 507	0.11 528	0.16 462	0.17 301	0.10 465	0.17 481	0.15 343	0.32 571	0.21 406	0.19 489	0.21 435	0.22 504	0.19 548	0.21 558	0.16 490	0.13 610	0.09 567	0.09 494	0.10 556	0.11 572	0.11 571

S0	0.12 374	0.08 348	0.09 108	0.20 532	0.07 127	0.18 498	0.22 592	0.15 183	0.15 246	0.11 267	0.10 195	0.13 348	0.08 228	0.12 286	0.11 274	0.09 486	0.10 591	0.14 624	0.14 629	0.05 163	0.04 51

Selective-IGEV-i1	0.13 405	0.07 215	0.12 289	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.16 408	0.23 414	0.30 532	0.17 440	0.17 361	0.17 434	0.10 302	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

z-ln-s-r	0.18 545	0.10 501	0.41 646	0.19 467	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.23 414	0.34 564	0.19 489	0.41 633	0.22 504	0.17 515	0.20 540	0.25 602	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.06 299

PSMNet-RUCA	0.28 643	0.33 678	0.42 649	0.36 678	0.32 685	0.18 498	0.20 561	0.42 657	0.30 532	0.33 642	0.41 633	0.40 650	0.24 590	0.31 631	0.20 545	0.19 663	0.11 606	0.25 669	0.15 646	0.22 665	0.16 647

GCST	0.37 666	0.42 686	0.27 599	1.03 712	0.39 687	0.18 498	0.08 7	0.21 367	0.18 338	0.28 608	0.25 497	0.15 395	0.12 379	0.16 437	0.14 433	0.64 708	0.43 697	0.75 704	0.65 707	0.64 701	0.46 699

DualNet (step1)	0.17 529	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.16 437	0.16 490	0.15 635	0.06 426	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

test_sample9	0.18 545	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.19 522	0.18 520	0.15 635	0.30 689	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

test_sample8	0.20 566	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.32 571	0.21 406	0.28 608	0.22 453	0.36 630	0.26 606	0.19 522	0.18 520	0.15 635	0.30 689	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

test_sample5	0.14 438	0.08 348	0.14 383	0.16 214	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.25 463	0.17 319	0.17 440	0.28 539	0.18 449	0.15 468	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

MyStereo8	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.15 117	0.09 348	0.18 498	0.14 253	0.19 325	0.22 428	0.12 306	0.18 390	0.11 290	0.10 302	0.16 437	0.18 520	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.08 449	0.09 513

DualNet	0.14 438	0.08 348	0.14 383	0.16 214	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.25 463	0.17 319	0.18 473	0.28 539	0.18 449	0.15 468	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

1111x	0.16 507	0.09 432	0.13 335	0.18 393	0.08 220	0.18 498	0.25 632	0.32 571	0.25 475	0.17 440	0.24 470	0.27 560	0.15 468	0.14 386	0.24 594	0.07 344	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.07 390

TestStereo1	0.13 405	0.08 348	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.29 663	0.23 414	0.17 319	0.17 440	0.20 416	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

SA-5K	0.13 405	0.08 348	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.29 663	0.23 414	0.17 319	0.17 440	0.20 416	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

AACVNet	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.18 498	0.15 343	0.24 440	0.25 475	0.27 595	0.27 528	0.28 570	0.18 529	0.19 522	0.17 507	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.07 392	0.10 550	0.09 513

LMCR-Stereo	0.15 479	0.08 348	0.14 383	0.21 570	0.09 348	0.18 498	0.19 538	0.28 515	0.19 367	0.24 570	0.24 470	0.23 521	0.17 515	0.20 540	0.17 507	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.10 550	0.09 513

ICVP	0.16 507	0.09 432	0.12 289	0.22 592	0.09 348	0.18 498	0.21 578	0.26 477	0.24 450	0.18 473	0.30 560	0.27 560	0.18 529	0.18 497	0.15 471	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.08 465
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 405	0.12 547	0.25 588	0.20 532	0.12 554	0.18 498	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.08 228	0.11 193	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.15 635	0.10 545

CroCo_RVC	0.13 405	0.12 547	0.25 588	0.20 532	0.12 554	0.18 498	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.08 228	0.11 193	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.15 635	0.10 545

pcwnet_v2	0.19 557	0.11 528	0.26 597	0.18 393	0.14 599	0.18 498	0.15 343	0.37 631	0.46 636	0.19 489	0.24 470	0.21 486	0.19 548	0.21 558	0.20 545	0.13 610	0.10 591	0.10 543	0.10 556	0.11 572	0.13 608

HGLStereo	0.17 529	0.09 432	0.19 545	0.17 301	0.12 554	0.18 498	0.18 492	0.31 565	0.33 553	0.22 543	0.33 582	0.24 530	0.18 529	0.20 540	0.21 558	0.10 530	0.09 567	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.10 545

FAT-Stereo	0.21 581	0.13 574	0.22 571	0.21 570	0.12 554	0.18 498	0.18 492	0.35 615	0.40 605	0.28 608	0.37 604	0.33 617	0.33 649	0.21 558	0.20 545	0.09 486	0.11 606	0.10 543	0.09 515	0.11 572	0.14 624

TDLM	0.18 545	0.12 547	0.14 383	0.24 625	0.10 465	0.18 498	0.18 492	0.37 631	0.30 532	0.22 543	0.28 539	0.28 570	0.18 529	0.23 584	0.19 535	0.11 565	0.07 498	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.08 465

StereoDRNet-Refined	0.17 529	0.12 547	0.16 462	0.20 532	0.10 465	0.18 498	0.18 492	0.27 491	0.24 450	0.26 588	0.41 633	0.23 521	0.18 529	0.21 558	0.21 558	0.09 486	0.05 245	0.09 494	0.10 556	0.07 377	0.07 390
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.12 374	0.08 348	0.12 289	0.17 301	0.08 220	0.19 522	0.15 343	0.19 325	0.23 438	0.18 473	0.18 390	0.16 416	0.12 379	0.17 477	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

test_sample4	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.08 220	0.19 522	0.18 492	0.26 477	0.18 338	0.17 440	0.26 510	0.18 449	0.15 468	0.17 477	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.08 465

test_sample1	0.13 405	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.19 522	0.17 443	0.20 345	0.15 246	0.14 371	0.22 453	0.18 449	0.16 489	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.08 465

x	0.13 405	0.08 348	0.15 418	0.14 66	0.08 220	0.19 522	0.14 253	0.22 393	0.21 406	0.15 396	0.20 416	0.20 477	0.18 529	0.18 497	0.18 520	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

CSP-Net	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.25 463	0.33 553	0.26 588	0.31 565	0.25 543	0.16 489	0.21 558	0.19 535	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.08 465

DAS	0.15 479	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.28 515	0.30 532	0.18 473	0.26 510	0.21 486	0.16 489	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

SepStereo	0.15 479	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.28 515	0.30 532	0.18 473	0.26 510	0.21 486	0.16 489	0.26 606	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

AASNet	0.16 507	0.08 348	0.13 335	0.19 467	0.09 348	0.19 522	0.15 343	0.38 638	0.37 589	0.20 511	0.24 470	0.20 477	0.17 515	0.17 477	0.21 558	0.10 530	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.09 513

GANet-ADL	0.13 405	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.10 465	0.19 522	0.15 343	0.30 548	0.21 406	0.13 341	0.18 390	0.19 460	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.08 465

GEStereo_RVC	0.17 529	0.12 547	0.16 462	0.22 592	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.32 571	0.49 640	0.20 511	0.25 497	0.17 434	0.13 415	0.21 558	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

sCroCo_RVC	0.12 374	0.09 432	0.24 585	0.24 625	0.11 522	0.19 522	0.14 253	0.17 260	0.15 246	0.10 224	0.13 292	0.12 316	0.07 173	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.05 163	0.07 390

DMCA-RVC	0.17 529	0.10 501	0.16 462	0.24 625	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.26 477	0.24 450	0.21 528	0.27 528	0.25 543	0.27 613	0.18 497	0.21 558	0.12 591	0.08 533	0.13 609	0.10 556	0.10 550	0.08 465

FADNet-RVC-Resample	0.17 529	0.12 547	0.32 624	0.22 592	0.12 554	0.19 522	0.14 253	0.25 463	0.24 450	0.24 570	0.27 528	0.20 477	0.15 468	0.17 477	0.16 490	0.07 344	0.08 533	0.12 595	0.10 556	0.09 514	0.11 571

SuperB	0.20 566	0.10 501	0.57 667	0.16 214	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.25 463	0.51 648	0.27 595	0.39 619	0.17 434	0.22 575	0.22 576	0.21 558	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.12 589	0.11 571

RASNet	0.15 479	0.07 215	0.15 418	0.16 214	0.08 220	0.19 522	0.14 253	0.30 548	0.21 406	0.17 440	0.25 497	0.21 486	0.19 548	0.20 540	0.20 545	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.08 469	0.06 287	0.06 299

CFNet	0.15 479	0.11 528	0.17 487	0.17 301	0.08 220	0.19 522	0.10 33	0.29 535	0.26 489	0.19 489	0.24 470	0.24 530	0.18 529	0.18 497	0.15 471	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.10 556	0.08 449	0.07 390

CVANet_RVC	0.18 545	0.11 528	0.14 383	0.21 570	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.34 600	0.34 564	0.22 543	0.31 565	0.28 570	0.18 529	0.24 596	0.18 520	0.12 591	0.08 533	0.12 595	0.12 611	0.09 514	0.08 465

AANet_RVC	0.16 507	0.10 501	0.11 238	0.18 393	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.27 491	0.32 548	0.22 543	0.35 596	0.21 486	0.22 575	0.22 576	0.17 507	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299

PS-NSSS	0.20 566	0.21 646	0.23 579	0.20 532	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.36 622	0.26 489	0.27 595	0.34 592	0.27 560	0.24 590	0.20 540	0.20 545	0.15 635	0.12 622	0.17 648	0.14 629	0.10 550	0.09 513

iResNet_ROB	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.15 117	0.07 127	0.19 522	0.14 253	0.26 477	0.32 548	0.23 558	0.26 510	0.23 521	0.16 489	0.15 408	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.08 449	0.08 465

SME	0.12 374	0.09 432	0.11 238	0.17 301	0.07 127	0.20 542	0.13 179	0.21 367	0.17 319	0.12 306	0.13 292	0.10 257	0.12 379	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.06 287	0.06 299

test_sample3	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.14 66	0.09 348	0.20 542	0.17 443	0.27 491	0.18 338	0.17 440	0.22 453	0.19 460	0.15 468	0.17 477	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.09 514	0.08 465

BUS	0.15 479	0.09 432	0.14 383	0.22 592	0.10 465	0.20 542	0.14 253	0.34 600	0.20 391	0.17 440	0.23 458	0.16 416	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

CRFU-Net	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.20 542	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.28 608	0.28 539	0.29 579	0.18 529	0.19 522	0.18 520	0.09 486	0.09 567	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.09 513

NINENet	0.16 507	0.10 501	0.16 462	0.17 301	0.11 522	0.20 542	0.14 253	0.41 652	0.37 589	0.18 473	0.21 435	0.16 416	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.08 533	0.10 543	0.07 392	0.10 550	0.09 513

dad	0.18 545	0.20 640	0.21 561	0.17 301	0.11 522	0.20 542	0.19 538	0.21 367	0.28 518	0.30 624	0.24 470	0.30 589	0.13 415	0.19 522	0.17 507	0.18 658	0.09 567	0.11 573	0.09 515	0.11 572	0.07 390

ADLNet2	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.20 542	0.16 408	0.32 571	0.39 601	0.17 440	0.20 416	0.20 477	0.19 548	0.21 558	0.23 582	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.07 390

UPFNet	0.16 507	0.08 348	0.12 289	0.20 532	0.12 554	0.20 542	0.23 605	0.28 515	0.26 489	0.18 473	0.24 470	0.22 504	0.20 560	0.19 522	0.22 571	0.09 486	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.08 449	0.06 299

EDNetEfficient	0.30 650	0.24 657	1.18 708	0.18 393	0.10 465	0.20 542	0.20 561	0.21 367	0.61 671	0.74 694	0.56 666	0.30 589	0.40 668	0.23 584	0.32 656	0.09 486	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.11 572	0.10 545

UCFNet_RVC	0.15 479	0.08 348	0.13 335	0.11 1	0.10 465	0.20 542	0.10 33	0.24 440	0.23 438	0.17 440	0.21 435	0.24 530	0.15 468	0.18 497	0.15 471	0.12 591	0.07 498	0.11 573	0.13 623	0.11 572	0.10 545

PWCDC_ROB	0.21 581	0.13 574	0.23 579	0.25 633	0.12 554	0.20 542	0.15 343	0.34 600	0.55 659	0.29 618	0.49 655	0.21 486	0.15 468	0.28 617	0.20 545	0.11 565	0.09 567	0.10 543	0.08 469	0.11 572	0.09 513

CBMV	0.20 566	0.15 596	0.18 521	0.18 393	0.10 465	0.20 542	0.11 68	0.30 548	0.31 542	0.29 618	0.31 565	0.31 604	0.23 581	0.28 617	0.19 535	0.13 610	0.15 651	0.17 648	0.16 651	0.10 550	0.10 545
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	0.20 566	0.14 589	0.39 641	0.23 613	0.12 554	0.21 554	0.21 578	0.29 535	0.38 595	0.25 583	0.38 611	0.28 570	0.23 581	0.21 558	0.25 602	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.10 550	0.09 513

TCMNet	0.19 557	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.18 654	0.21 554	0.24 616	0.28 515	0.36 583	0.23 558	0.26 510	0.25 543	0.20 560	0.20 540	0.23 582	0.13 610	0.11 606	0.11 573	0.12 611	0.13 605	0.12 592

iinet-f	0.17 529	0.07 215	0.46 653	0.14 66	0.10 465	0.21 554	0.14 253	0.27 491	0.23 438	0.22 543	0.25 497	0.21 486	0.16 489	0.18 497	0.22 571	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.09 514	0.10 545

ssnet_v2	0.17 529	0.10 501	0.18 521	0.17 301	0.11 522	0.21 554	0.22 592	0.34 600	0.25 475	0.23 558	0.23 458	0.27 560	0.19 548	0.22 576	0.21 558	0.11 565	0.10 591	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.08 465

delet	0.17 529	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.11 522	0.21 554	0.22 592	0.30 548	0.38 595	0.17 440	0.27 528	0.19 460	0.19 548	0.19 522	0.21 558	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.11 588	0.06 287	0.07 390

DSFCA	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.16 214	0.10 465	0.21 554	0.19 538	0.28 515	0.31 542	0.23 558	0.25 497	0.22 504	0.16 489	0.20 540	0.20 545	0.10 530	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.08 465

FADNet-RVC	0.21 581	0.20 640	0.40 644	0.21 570	0.16 632	0.21 554	0.15 343	0.27 491	0.27 502	0.26 588	0.32 575	0.26 553	0.21 568	0.22 576	0.19 535	0.12 591	0.13 636	0.12 595	0.14 629	0.13 605	0.18 660

S-Stereo	0.21 581	0.12 547	0.25 588	0.21 570	0.13 580	0.21 554	0.19 538	0.33 585	0.45 629	0.23 558	0.36 601	0.28 570	0.29 627	0.20 540	0.23 582	0.09 486	0.12 622	0.10 543	0.10 556	0.13 605	0.14 624

RP	0.22 589	0.13 574	0.22 571	0.23 613	0.12 554	0.21 554	0.20 561	0.26 477	0.45 629	0.22 543	0.38 611	0.37 633	0.25 598	0.28 617	0.25 602	0.11 565	0.12 622	0.13 609	0.12 611	0.13 605	0.14 624

NCC-stereo	0.25 620	0.15 596	0.31 620	0.26 642	0.17 644	0.21 554	0.31 672	0.41 652	0.40 605	0.24 570	0.38 611	0.33 617	0.29 627	0.37 657	0.28 629	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.22 669	0.13 605	0.13 608

Abc-Net	0.25 620	0.15 596	0.31 620	0.26 642	0.17 644	0.21 554	0.31 672	0.41 652	0.40 605	0.24 570	0.38 611	0.33 617	0.29 627	0.37 657	0.28 629	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.22 669	0.13 605	0.13 608
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 479	0.11 528	0.16 462	0.19 467	0.09 348	0.21 554	0.11 68	0.33 585	0.28 518	0.21 528	0.23 458	0.21 486	0.13 415	0.19 522	0.15 471	0.13 610	0.05 245	0.10 543	0.07 392	0.09 514	0.07 390
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	0.20 566	0.14 589	0.18 521	0.20 532	0.13 580	0.21 554	0.22 592	0.33 585	0.31 542	0.24 570	0.29 554	0.28 570	0.20 560	0.23 584	0.18 520	0.15 635	0.16 657	0.15 636	0.14 629	0.13 605	0.12 592
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 479	0.07 215	0.20 550	0.15 117	0.07 127	0.21 554	0.16 408	0.25 463	0.26 489	0.21 528	0.33 582	0.29 579	0.19 548	0.18 497	0.17 507	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.07 377	0.06 299

DStereoO	0.25 620	0.18 631	0.19 545	0.20 532	0.15 618	0.22 568	0.19 538	0.33 585	0.42 614	0.30 624	0.22 453	0.33 617	0.28 622	0.42 675	0.28 629	0.47 697	0.12 622	0.31 685	0.11 588	0.17 655	0.12 592

xyz-stereo	0.14 438	0.07 215	0.22 571	0.15 117	0.05 2	0.22 568	0.15 343	0.17 260	0.31 542	0.15 396	0.28 539	0.26 553	0.17 515	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

rvit_105_1	0.19 557	0.12 547	0.25 588	0.21 570	0.16 632	0.22 568	0.28 652	0.32 571	0.42 614	0.20 511	0.21 435	0.22 504	0.18 529	0.19 522	0.18 520	0.12 591	0.12 622	0.13 609	0.15 646	0.08 449	0.07 390

SACVNet	0.19 557	0.12 547	0.15 418	0.17 301	0.13 580	0.22 568	0.18 492	0.31 565	0.31 542	0.24 570	0.31 565	0.30 589	0.23 581	0.23 584	0.17 507	0.11 565	0.08 533	0.10 543	0.10 556	0.12 589	0.14 624

test_xeample	0.15 479	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.22 568	0.20 561	0.29 535	0.21 406	0.16 426	0.29 554	0.19 460	0.17 515	0.16 437	0.28 629	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

EDNetEfficientorigin	7.92 723	0.32 677	152.98 749	0.20 532	0.10 465	0.22 568	0.17 443	0.23 414	0.60 669	0.73 692	0.67 680	0.41 653	0.51 684	0.24 596	0.41 678	0.08 426	0.07 498	0.09 494	0.07 392	0.12 589	0.11 571

ac_64	0.16 507	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.10 465	0.22 568	0.17 443	0.24 440	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.29 579	0.18 529	0.19 522	0.22 571	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.06 299

RGC	0.25 620	0.20 640	0.29 611	0.28 657	0.16 632	0.22 568	0.23 605	0.33 585	0.44 625	0.27 595	0.40 622	0.38 639	0.28 622	0.37 657	0.23 582	0.11 565	0.13 636	0.17 648	0.17 658	0.15 635	0.16 647

ADCP+	0.20 566	0.10 501	0.35 636	0.21 570	0.12 554	0.22 568	0.27 646	0.31 565	0.35 578	0.26 588	0.37 604	0.22 504	0.22 575	0.27 608	0.28 629	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.10 550	0.10 545

PA-Net	0.24 613	0.18 631	0.34 630	0.28 657	0.22 668	0.22 568	0.39 688	0.29 535	0.39 601	0.22 543	0.33 582	0.25 543	0.26 606	0.21 558	0.25 602	0.10 530	0.23 682	0.15 636	0.22 669	0.09 514	0.13 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 566	0.11 528	0.21 561	0.22 592	0.10 465	0.22 568	0.22 592	0.40 647	0.38 595	0.24 570	0.33 582	0.26 553	0.22 575	0.22 576	0.25 602	0.11 565	0.07 498	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.08 465

StereoDRNet	0.19 557	0.11 528	0.18 521	0.22 592	0.11 522	0.22 568	0.22 592	0.37 631	0.34 564	0.24 570	0.28 539	0.30 589	0.19 548	0.20 540	0.21 558	0.10 530	0.08 533	0.11 573	0.09 515	0.09 514	0.07 390

XPNet_ROB	0.22 589	0.12 547	0.20 550	0.22 592	0.13 580	0.22 568	0.19 538	0.35 615	0.40 605	0.30 624	0.40 622	0.38 639	0.27 613	0.26 606	0.29 638	0.15 635	0.10 591	0.10 543	0.10 556	0.13 605	0.12 592

PWC_ROB	0.21 581	0.16 607	0.27 599	0.18 393	0.11 522	0.22 568	0.13 179	0.33 585	0.49 640	0.30 624	0.40 622	0.32 611	0.25 598	0.31 631	0.23 582	0.10 530	0.07 498	0.11 573	0.08 469	0.11 572	0.10 545

AANet	0.31 656	0.20 640	1.05 706	0.16 214	0.13 580	0.23 582	0.16 408	0.30 548	0.64 678	0.60 683	0.53 661	0.46 665	0.39 663	0.23 584	0.33 660	0.12 591	0.10 591	0.11 573	0.10 556	0.13 605	0.12 592

DStereoFS	0.27 640	0.22 650	0.32 624	0.23 613	0.15 618	0.23 582	0.21 578	0.52 682	0.49 640	0.28 608	0.45 648	0.34 622	0.36 658	0.53 686	0.29 638	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.13 623	0.17 655	0.17 656

DStereoSA	0.26 632	0.19 635	0.39 641	0.27 650	0.17 644	0.23 582	0.21 578	0.50 677	0.60 669	0.22 543	0.30 560	0.29 579	0.34 651	0.40 668	0.29 638	0.12 591	0.11 606	0.16 644	0.14 629	0.15 635	0.12 592

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 545	0.09 432	0.30 617	0.15 117	0.11 522	0.23 582	0.20 561	0.27 491	0.40 605	0.26 588	0.43 644	0.25 543	0.15 468	0.21 558	0.20 545	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.10 550	0.09 513

SHD	0.26 632	0.15 596	0.31 620	0.24 625	0.18 654	0.23 582	0.15 343	0.39 644	0.72 689	0.32 638	0.42 641	0.36 630	0.29 627	0.33 640	0.30 645	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.13 623	0.16 648	0.20 668

ADCRef	0.20 566	0.12 547	0.43 651	0.20 532	0.12 554	0.23 582	0.18 492	0.32 571	0.37 589	0.26 588	0.33 582	0.18 449	0.23 581	0.25 602	0.26 615	0.07 344	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.09 513

DeepPrunerF	0.24 613	0.17 617	0.45 652	0.26 642	0.16 632	0.23 582	0.29 663	0.37 631	0.51 648	0.27 595	0.31 565	0.24 530	0.28 622	0.22 576	0.23 582	0.15 635	0.11 606	0.20 661	0.18 662	0.12 589	0.14 624

DANet	0.21 581	0.16 607	0.29 611	0.25 633	0.13 580	0.23 582	0.19 538	0.28 515	0.27 502	0.28 608	0.32 575	0.35 628	0.32 645	0.31 631	0.24 594	0.11 565	0.09 567	0.11 573	0.10 556	0.13 605	0.11 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 589	0.13 574	0.21 561	0.25 633	0.14 599	0.23 582	0.22 592	0.42 657	0.27 502	0.31 631	0.43 644	0.37 633	0.29 627	0.23 584	0.23 582	0.10 530	0.12 622	0.10 543	0.09 515	0.10 550	0.08 465

zh-mn7	0.26 632	0.15 596	0.59 672	0.19 467	0.14 599	0.24 591	0.22 592	0.35 615	0.63 677	0.35 644	0.67 680	0.31 604	0.25 598	0.31 631	0.26 615	0.09 486	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.09 514	0.11 571

DGSMNet	0.25 620	0.19 635	0.34 630	0.21 570	0.24 673	0.24 591	0.21 578	0.36 622	0.42 614	0.25 583	0.32 575	0.38 639	0.21 568	0.29 624	0.24 594	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.16 651	0.23 668	0.23 673

xxxx	0.15 479	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.24 591	0.18 492	0.32 571	0.20 391	0.14 371	0.28 539	0.22 504	0.14 448	0.15 408	0.29 638	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.08 465

FINET	0.22 589	0.18 631	0.28 602	0.19 467	0.16 632	0.24 591	0.24 616	0.33 585	0.49 640	0.26 588	0.33 582	0.22 504	0.23 581	0.23 584	0.18 520	0.18 658	0.16 657	0.11 573	0.10 556	0.15 635	0.14 624

psmorigin	0.25 620	0.16 607	0.35 636	0.17 301	0.13 580	0.24 591	0.14 253	0.34 600	0.34 564	0.41 661	0.55 664	0.41 653	0.38 662	0.35 648	0.28 629	0.11 565	0.15 651	0.11 573	0.11 588	0.12 589	0.17 656

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 589	0.21 646	0.25 588	0.26 642	0.11 522	0.24 591	0.14 253	0.39 644	0.24 450	0.32 638	0.36 601	0.30 589	0.21 568	0.19 522	0.22 571	0.17 657	0.14 647	0.21 662	0.16 651	0.13 605	0.12 592

edge stereo	0.23 602	0.14 589	0.21 561	0.21 570	0.13 580	0.24 591	0.16 408	0.32 571	0.42 614	0.32 638	0.40 622	0.39 644	0.35 655	0.25 602	0.25 602	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.11 588	0.12 589	0.14 624

NCCL2	0.24 613	0.15 596	0.18 521	0.34 674	0.18 654	0.24 591	0.24 616	0.34 600	0.29 526	0.31 631	0.38 611	0.38 639	0.29 627	0.23 584	0.25 602	0.15 635	0.12 622	0.18 657	0.21 666	0.13 605	0.13 608

DLCB_ROB	0.18 545	0.10 501	0.16 462	0.23 613	0.11 522	0.24 591	0.18 492	0.30 548	0.28 518	0.27 595	0.29 554	0.28 570	0.25 598	0.20 540	0.20 545	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.07 377	0.07 390

FSD					0.23 669	0.25 600	0.25 632	0.27 491	0.26 489	0.25 583	0.26 510	0.26 553	0.26 606	0.27 608	0.24 594	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676

zh-sn7	0.26 632	0.17 617	0.55 664	0.24 625	0.14 599	0.25 600	0.25 632	0.34 600	0.49 640	0.29 618	0.55 664	0.29 579	0.32 645	0.37 657	0.33 660	0.10 530	0.10 591	0.11 573	0.11 588	0.12 589	0.12 592

Wz-Net-LNSev	0.22 589	0.16 607	0.41 646	0.22 592	0.13 580	0.25 600	0.24 616	0.33 585	0.44 625	0.30 624	0.42 641	0.32 611	0.19 548	0.23 584	0.27 621	0.10 530	0.09 567	0.08 405	0.08 469	0.12 589	0.11 571

DDUNet	0.23 602	0.18 631	0.22 571	0.22 592	0.15 618	0.25 600	0.24 616	0.30 548	0.31 542	0.31 631	0.37 604	0.34 622	0.26 606	0.25 602	0.21 558	0.18 658	0.13 636	0.17 648	0.11 588	0.16 648	0.17 656

222	0.16 507	0.07 215	0.15 418	0.14 66	0.08 220	0.25 600	0.18 492	0.30 548	0.21 406	0.18 473	0.29 554	0.17 434	0.16 489	0.16 437	0.44 684	0.10 530	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.08 465

GwcNet	0.20 566	0.14 589	0.20 550	0.18 393	0.12 554	0.25 600	0.20 561	0.36 622	0.45 629	0.20 511	0.33 582	0.33 617	0.21 568	0.22 576	0.25 602	0.11 565	0.09 567	0.09 494	0.09 515	0.09 514	0.10 545

FADNet	0.21 581	0.23 654	0.37 639	0.18 393	0.17 644	0.25 600	0.13 179	0.32 571	0.32 548	0.23 558	0.25 497	0.27 560	0.21 568	0.19 522	0.16 490	0.13 610	0.15 651	0.12 595	0.15 646	0.17 655	0.18 660

Nwc_Net	0.23 602	0.17 617	0.22 571	0.25 633	0.15 618	0.25 600	0.27 646	0.38 638	0.39 601	0.22 543	0.41 633	0.30 589	0.29 627	0.28 617	0.25 602	0.11 565	0.10 591	0.17 648	0.20 664	0.10 550	0.11 571

ADCMid	0.26 632	0.15 596	0.42 649	0.20 532	0.14 599	0.25 600	0.26 641	0.35 615	0.40 605	0.37 651	0.45 648	0.34 622	0.42 673	0.36 652	0.36 666	0.10 530	0.09 567	0.11 573	0.11 588	0.13 605	0.13 608

CC-Net-ROB	0.28 643	0.31 676	0.36 638	0.30 668	0.15 618	0.25 600	0.19 538	0.45 669	0.34 564	0.39 654	0.37 604	0.39 644	0.31 643	0.27 608	0.27 621	0.24 682	0.18 663	0.30 684	0.23 673	0.19 662	0.15 638

DISCO	0.20 566	0.09 432	0.22 571	0.17 301	0.10 465	0.25 600	0.18 492	0.28 515	0.45 629	0.23 558	0.32 575	0.34 622	0.26 606	0.29 624	0.29 638	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.10 545

PSMNet_ROB	0.22 589	0.12 547	0.15 418	0.27 650	0.15 618	0.25 600	0.36 683	0.43 663	0.37 589	0.27 595	0.33 582	0.32 611	0.23 581	0.21 558	0.27 621	0.12 591	0.08 533	0.13 609	0.11 588	0.10 550	0.09 513

w-ln-seven	0.24 613	0.15 596	0.58 670	0.20 532	0.14 599	0.26 612	0.22 592	0.36 622	0.62 674	0.30 624	0.40 622	0.30 589	0.23 581	0.22 576	0.28 629	0.09 486	0.09 567	0.11 573	0.10 556	0.11 572	0.10 545

fast-acv-ft	0.18 545	0.11 528	0.20 550	0.19 467	0.12 554	0.26 612	0.21 578	0.26 477	0.35 578	0.22 543	0.34 592	0.27 560	0.21 568	0.21 558	0.23 582	0.09 486	0.09 567	0.08 405	0.10 556	0.08 449	0.07 390

Wz-Net-SNSev	0.26 632	0.17 617	0.46 653	0.25 633	0.14 599	0.26 612	0.24 616	0.38 638	0.57 663	0.30 624	0.56 666	0.39 644	0.26 606	0.24 596	0.32 656	0.10 530	0.09 567	0.10 543	0.11 588	0.11 572	0.11 571

Syn2CoEx	0.22 589	0.16 607	0.29 611	0.29 664	0.15 618	0.26 612	0.21 578	0.34 600	0.32 548	0.29 618	0.36 601	0.28 570	0.25 598	0.20 540	0.25 602	0.16 652	0.12 622	0.14 624	0.11 588	0.09 514	0.08 465

AF-Net	0.23 602	0.17 617	0.17 487	0.27 650	0.13 580	0.26 612	0.24 616	0.33 585	0.51 648	0.25 583	0.33 582	0.39 644	0.27 613	0.28 617	0.26 615	0.11 565	0.10 591	0.16 644	0.12 611	0.11 572	0.11 571

AnyNet_C32	0.26 632	0.16 607	0.39 641	0.20 532	0.17 644	0.26 612	0.31 672	0.32 571	0.45 629	0.31 631	0.50 657	0.30 589	0.34 651	0.41 674	0.36 666	0.12 591	0.12 622	0.12 595	0.14 629	0.14 623	0.15 638

FBW_ROB	0.25 620	0.17 617	0.23 579	0.27 650	0.14 599	0.26 612	0.22 592	0.42 657	0.43 623	0.42 663	0.41 633	0.43 657	0.27 613	0.32 636	0.24 594	0.09 486	0.15 651	0.15 636	0.12 611	0.12 589	0.10 545

LE_ROB	0.50 684	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.26 612	0.17 443	0.23 414	1.71 718	4.68 724	0.67 680	0.46 665	0.47 679	0.21 558	0.30 645	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

ETE_ROB	0.23 602	0.17 617	0.23 579	0.25 633	0.14 599	0.26 612	0.29 663	0.32 571	0.37 589	0.28 608	0.37 604	0.45 661	0.27 613	0.28 617	0.27 621	0.11 565	0.09 567	0.12 595	0.10 556	0.14 623	0.13 608

YMNet	0.20 566	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.14 599	0.27 621	0.23 605	0.32 571	0.34 564	0.28 608	0.35 596	0.30 589	0.18 529	0.18 497	0.22 571	0.11 565	0.13 636	0.10 543	0.10 556	0.09 514	0.09 513

YMNet_1	0.20 566	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.14 599	0.27 621	0.23 605	0.32 571	0.34 564	0.28 608	0.35 596	0.30 589	0.18 529	0.18 497	0.22 571	0.11 565	0.13 636	0.10 543	0.10 556	0.09 514	0.09 513

SQANet	0.24 613	0.24 657	0.31 620	0.31 670	0.19 658	0.27 621	0.13 179	0.30 548	0.33 553	0.25 583	0.37 604	0.31 604	0.22 575	0.27 608	0.23 582	0.15 635	0.10 591	0.21 662	0.16 651	0.22 665	0.16 647

coex-ft	3.24 716	0.35 680	57.83 748	0.18 393	0.13 580	0.27 621	0.23 605	0.28 515	0.72 689	1.89 720	0.70 685	0.43 657	0.47 679	0.29 624	0.43 681	0.09 486	0.09 567	0.12 595	0.09 515	0.14 623	0.14 624

GASNet	0.22 589	0.24 657	0.34 630	0.26 642	0.17 644	0.27 621	0.16 408	0.45 669	0.42 614	0.27 595	0.24 470	0.30 589	0.16 489	0.27 608	0.18 520	0.12 591	0.09 567	0.12 595	0.11 588	0.16 648	0.08 465

Anonymous3	0.16 507	0.14 589	0.34 630	0.26 642	0.14 599	0.27 621	0.18 492	0.28 515	0.28 518	0.15 396	0.17 361	0.14 369	0.11 344	0.16 437	0.12 349	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.11 571

MMNet	0.17 529	0.10 501	0.17 487	0.20 532	0.11 522	0.27 621	0.20 561	0.26 477	0.42 614	0.22 543	0.30 560	0.22 504	0.20 560	0.18 497	0.20 545	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.07 390

hitnet-ft	0.18 545	0.10 501	0.17 487	0.14 66	0.09 348	0.27 621	0.20 561	0.25 463	0.26 489	0.24 570	0.32 575	0.32 611	0.23 581	0.24 596	0.21 558	0.12 591	0.07 498	0.10 543	0.08 469	0.12 589	0.11 571

DispFullNet	0.27 640	0.22 650	0.66 679	0.28 657	0.17 644	0.27 621	0.17 443	0.34 600	0.57 663	0.27 595	0.37 604	0.43 657	0.24 590	0.39 664	0.25 602	0.12 591	0.06 426	0.19 659	0.11 588	0.23 668	0.16 647

LALA_ROB	0.25 620	0.16 607	0.23 579	0.27 650	0.17 644	0.27 621	0.27 646	0.42 657	0.38 595	0.33 642	0.39 619	0.51 673	0.26 606	0.29 624	0.28 629	0.16 652	0.09 567	0.13 609	0.12 611	0.13 605	0.13 608

MSAF-DinoV2	0.23 602	0.11 528	0.25 588	0.17 301	0.10 465	0.28 631	0.17 443	0.38 638	0.56 661	0.21 528	0.27 528	0.47 669	0.28 622	0.36 652	0.40 676	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.09 515	0.12 589	0.11 571

z-mn7	0.25 620	0.15 596	0.47 656	0.19 467	0.13 580	0.28 631	0.25 632	0.35 615	0.64 678	0.27 595	0.57 670	0.29 579	0.24 590	0.32 636	0.27 621	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.10 550	0.10 545

UNet	0.17 529	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.12 554	0.28 631	0.19 538	0.33 585	0.30 532	0.21 528	0.25 497	0.23 521	0.19 548	0.20 540	0.19 535	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.08 449	0.07 390

NVstereo2D	0.19 557	0.11 528	0.16 462	0.17 301	0.16 632	0.28 631	0.23 605	0.44 667	0.42 614	0.15 396	0.28 539	0.25 543	0.19 548	0.23 584	0.18 520	0.09 486	0.06 426	0.10 543	0.08 469	0.15 635	0.10 545

RTSC	0.23 602	0.13 574	0.30 617	0.21 570	0.13 580	0.29 635	0.17 443	0.36 622	0.68 684	0.27 595	0.34 592	0.30 589	0.22 575	0.32 636	0.31 651	0.10 530	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.13 605	0.14 624

ADCS	0.30 650	0.19 635	0.48 658	0.21 570	0.18 654	0.29 635	0.24 616	0.42 657	0.64 678	0.40 657	0.50 657	0.40 650	0.37 660	0.40 668	0.43 681	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.14 629	0.16 648	0.16 647

SANet	0.25 620	0.14 589	0.29 611	0.21 570	0.11 522	0.29 635	0.25 632	0.40 647	0.65 682	0.36 647	0.40 622	0.42 655	0.27 613	0.27 608	0.25 602	0.12 591	0.09 567	0.10 543	0.09 515	0.13 605	0.12 592

PVD	0.40 670	0.21 646	0.40 644	0.32 673	0.23 669	0.30 638	0.45 695	0.53 685	0.97 703	0.55 680	0.80 694	0.54 678	0.60 693	0.53 686	0.40 676	0.19 663	0.14 647	0.17 648	0.14 629	0.24 674	0.32 686

PASM	0.33 659	0.25 662	0.51 660	0.28 657	0.27 679	0.30 638	0.31 672	0.35 615	0.51 648	0.36 647	0.40 622	0.47 669	0.35 655	0.34 643	0.36 666	0.23 680	0.26 685	0.26 670	0.28 682	0.23 668	0.21 669

UDG	0.21 581	0.17 617	0.20 550	0.23 613	0.15 618	0.31 640	0.20 561	0.33 585	0.35 578	0.24 570	0.28 539	0.31 604	0.29 627	0.21 558	0.23 582	0.15 635	0.12 622	0.13 609	0.09 515	0.14 623	0.15 638

NaN_ROB	0.23 602	0.20 640	0.25 588	0.25 633	0.13 580	0.31 640	0.27 646	0.34 600	0.41 612	0.31 631	0.31 565	0.32 611	0.23 581	0.31 631	0.22 571	0.11 565	0.17 661	0.10 543	0.11 588	0.08 449	0.09 513

APVNet	0.23 602	0.12 547	0.20 550	0.18 393	0.14 599	0.32 642	0.31 672	0.40 647	0.33 553	0.27 595	0.40 622	0.30 589	0.29 627	0.27 608	0.25 602	0.11 565	0.12 622	0.11 573	0.14 629	0.12 589	0.13 608

stereogan	0.22 589	0.11 528	0.21 561	0.20 532	0.12 554	0.32 642	0.19 538	0.36 622	0.45 629	0.23 558	0.39 619	0.35 628	0.27 613	0.33 640	0.23 582	0.10 530	0.12 622	0.10 543	0.10 556	0.14 623	0.14 624

Anonymous_2	0.22 589	0.17 617	0.28 602	0.15 117	0.16 632	0.33 644	0.22 592	0.23 414	0.18 338	0.23 558	0.24 470	0.26 553	0.27 613	0.27 608	0.24 594	0.22 675	0.26 685	0.17 648	0.17 658	0.16 648	0.18 660

GANetREF_RVC	0.31 656	0.34 679	0.29 611	0.35 676	0.16 632	0.33 644	0.42 691	0.48 675	0.52 654	0.35 644	0.35 596	0.34 622	0.32 645	0.40 668	0.33 660	0.27 684	0.20 669	0.29 682	0.15 646	0.19 662	0.18 660
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	0.28 643	0.16 607	0.28 602	0.28 657	0.20 662	0.33 644	0.27 646	0.45 669	0.58 666	0.28 608	0.41 633	0.45 661	0.30 638	0.34 643	0.35 665	0.12 591	0.09 567	0.17 648	0.16 651	0.17 655	0.13 608

MeshStereo	0.27 640	0.13 574	0.18 521	0.15 117	0.11 522	0.33 644	0.24 616	0.41 652	0.36 583	0.53 677	0.58 674	0.67 687	0.41 669	0.36 652	0.27 621	0.14 631	0.13 636	0.13 609	0.11 588	0.11 572	0.11 571
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	0.44 675	0.27 665	0.64 678	0.61 694	0.50 694	0.34 648	0.23 605	0.47 673	0.52 654	0.57 682	0.59 676	0.78 693	0.33 649	0.49 680	0.30 645	0.33 687	0.25 683	0.27 673	0.33 688	0.47 692	0.41 695

CSAN	0.30 650	0.24 657	0.28 602	0.34 674	0.19 658	0.34 648	0.42 691	0.38 638	0.51 648	0.38 653	0.40 622	0.44 660	0.34 651	0.29 624	0.31 651	0.19 663	0.16 657	0.19 659	0.19 663	0.14 623	0.15 638

MSMD_ROB	0.31 656	0.26 663	0.26 597	0.24 625	0.21 665	0.34 648	0.25 632	0.34 600	0.39 601	0.40 657	0.69 684	0.45 661	0.41 669	0.34 643	0.28 629	0.20 668	0.20 669	0.26 670	0.25 675	0.23 668	0.22 672

WCMA_ROB	0.24 613	0.11 528	0.24 585	0.17 301	0.14 599	0.34 648	0.16 408	0.33 585	0.33 553	0.39 654	0.54 663	0.40 650	0.35 655	0.35 648	0.26 615	0.12 591	0.12 622	0.12 595	0.11 588	0.14 623	0.14 624

SGM_RVC	0.24 613	0.12 547	0.16 462	0.15 117	0.09 348	0.34 648	0.19 538	0.35 615	0.32 548	0.44 668	0.38 611	0.53 677	0.36 658	0.36 652	0.26 615	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.13 623	0.11 572	0.11 571
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.29 647	0.17 617	0.82 698	0.23 613	0.16 632	0.35 653	0.29 663	0.40 647	0.59 668	0.24 570	0.57 670	0.37 633	0.25 598	0.34 643	0.37 670	0.09 486	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.14 623	0.16 647

LRCNet_RVC	10.76 731	13.97 737	7.97 731	19.07 736	2.04 721	0.35 653	0.31 672	5.29 723	0.48 639	13.02 736	17.65 736	8.69 728	5.73 725	4.78 723	2.22 719	23.53 746	2.69 728	27.60 749	25.75 749	17.60 743	16.54 746

LSM	0.34 665	0.21 646	0.62 675	0.27 650	0.62 705	0.35 653	0.26 641	0.43 663	0.49 640	0.45 670	0.60 678	0.42 655	0.37 660	0.35 648	0.26 615	0.13 610	0.21 679	0.14 624	0.16 651	0.18 659	0.34 688

NVStereoNet_ROB	0.47 681	0.37 681	0.47 656	0.42 684	0.29 683	0.35 653	0.35 682	0.50 677	0.61 671	0.73 692	0.94 700	0.70 691	0.68 697	0.48 679	0.62 699	0.22 675	0.33 693	0.34 687	0.34 691	0.30 683	0.31 685
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	0.23 602	0.13 574	0.33 627	0.20 532	0.15 618	0.36 657	0.25 632	0.34 600	0.45 629	0.29 618	0.41 633	0.39 644	0.19 548	0.25 602	0.27 621	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.12 589	0.10 545

MFN_U_SF_RVC	0.33 659	0.22 650	0.58 670	0.31 670	0.15 618	0.36 657	0.17 443	0.54 686	0.46 636	0.47 673	0.56 666	0.58 680	0.39 663	0.36 652	0.38 673	0.15 635	0.15 651	0.18 657	0.21 666	0.16 648	0.16 647

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 650	0.24 657	0.30 617	0.36 678	0.16 632	0.36 657	0.31 672	0.34 600	0.43 623	0.41 661	0.46 651	0.38 639	0.30 638	0.35 648	0.29 638	0.19 663	0.20 669	0.26 670	0.29 683	0.18 659	0.19 665

XQC	0.29 647	0.23 654	0.53 661	0.29 664	0.19 658	0.36 657	0.28 652	0.37 631	0.58 666	0.31 631	0.31 565	0.37 633	0.30 638	0.39 664	0.39 674	0.13 610	0.09 567	0.15 636	0.12 611	0.18 659	0.18 660

ADCL	0.25 620	0.12 547	0.49 659	0.22 592	0.12 554	0.36 657	0.29 663	0.30 548	0.57 663	0.24 570	0.47 653	0.30 589	0.31 643	0.30 630	0.30 645	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.10 550	0.10 545

ADCPNet	0.26 632	0.17 617	0.62 675	0.21 570	0.15 618	0.36 657	0.25 632	0.33 585	0.37 589	0.31 631	0.41 633	0.36 630	0.29 627	0.29 624	0.34 664	0.12 591	0.10 591	0.11 573	0.12 611	0.14 623	0.13 608

Selective-IGEV-i16pc	0.13 405	0.06 106	0.13 335	0.15 117	0.11 522	0.38 663	0.16 408	0.23 414	0.17 319	0.11 267	0.15 324	0.09 223	0.07 173	0.13 348	0.10 193	0.10 530	0.08 533	0.06 197	0.07 392	0.09 514	0.10 545

Wz-Net-TNSev	0.29 647	0.20 640	0.69 687	0.19 467	0.15 618	0.38 663	0.27 646	0.36 622	0.56 661	0.35 644	0.42 641	0.45 661	0.39 663	0.33 640	0.31 651	0.13 610	0.13 636	0.10 543	0.12 611	0.15 635	0.15 638

FC-DCNN	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.26 642	0.23 669	0.38 663	0.29 663	0.40 647	0.44 625	0.46 671	0.56 666	0.51 673	0.41 669	0.38 662	0.31 651	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.24 674

FC-DCNN v2	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.26 642	0.23 669	0.39 666	0.29 663	0.41 652	0.44 625	0.46 671	0.57 670	0.51 673	0.41 669	0.38 662	0.30 645	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.24 674

FCDSN-DC	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.30 668	0.24 673	0.39 666	0.28 652	0.43 663	0.42 614	0.44 668	0.53 661	0.51 673	0.42 673	0.37 657	0.30 645	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.25 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	0.49 683	0.27 665	0.61 673	0.29 664	0.20 662	0.40 668	0.19 538	0.51 681	0.66 683	0.53 677	0.91 699	1.02 698	0.59 692	0.51 683	0.58 696	0.53 701	0.32 692	0.55 698	0.40 692	0.36 689	0.38 692

MDST_ROB	0.22 589	0.10 501	0.18 521	0.18 393	0.11 522	0.40 668	0.19 538	0.44 667	0.42 614	0.40 657	0.40 622	0.29 579	0.21 568	0.27 608	0.19 535	0.11 565	0.10 591	0.14 624	0.11 588	0.10 550	0.08 465

Selective-IGEV-i16pb	0.14 438	0.08 348	0.17 487	0.15 117	0.11 522	0.41 670	0.16 408	0.29 535	0.24 450	0.11 267	0.21 435	0.10 257	0.07 173	0.17 477	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.06 197	0.08 469	0.09 514	0.10 545

ccnet	0.30 650	0.28 667	0.24 585	0.20 532	0.28 680	0.41 670	0.22 592	0.46 672	0.33 553	0.37 651	0.46 651	0.37 633	0.30 638	0.40 668	0.43 681	0.23 680	0.14 647	0.21 662	0.17 658	0.23 668	0.19 665

Consistency-Raft	0.44 675	0.40 684	0.46 653	0.37 680	0.43 691	0.42 672	0.41 689	0.57 688	0.55 659	0.32 638	0.73 688	0.32 611	0.50 682	0.42 675	0.49 690	0.39 691	0.36 694	0.45 691	0.52 703	0.42 691	0.30 684

SGM-ForestM	0.33 659	0.12 547	0.17 487	0.16 214	0.11 522	0.42 672	0.20 561	0.43 663	0.53 658	0.53 677	0.57 670	1.41 711	0.44 678	0.42 675	0.29 638	0.14 631	0.16 657	0.16 644	0.16 651	0.12 589	0.13 608

ACVNet-4b	0.39 668	0.53 689	0.56 665	0.45 686	0.24 673	0.46 674	0.18 492	0.50 677	0.64 678	0.42 663	0.45 648	0.60 681	0.27 613	0.34 643	0.24 594	0.33 687	0.14 647	0.48 692	0.42 694	0.31 686	0.27 681

RYNet	0.23 602	0.12 547	0.22 571	0.19 467	0.17 644	0.47 675	0.26 641	0.39 644	0.49 640	0.24 570	0.29 554	0.34 622	0.24 590	0.20 540	0.31 651	0.10 530	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.14 623	0.15 638

ACVNet_1	0.45 678	0.51 688	0.61 673	0.45 686	0.28 680	0.50 676	0.28 652	0.58 693	0.71 688	0.63 685	0.59 676	0.74 692	0.50 682	0.50 681	0.36 666	0.26 683	0.25 683	0.39 689	0.29 683	0.32 687	0.25 676

MANE	0.47 681	0.28 667	0.28 602	0.27 650	0.24 673	0.50 676	0.32 680	0.57 688	0.62 674	0.74 694	1.20 713	1.21 704	0.64 695	0.54 688	0.39 674	0.22 675	0.20 669	0.27 673	0.31 686	0.26 680	0.25 676

G-Net	0.25 620	0.17 617	0.38 640	0.23 613	0.16 632	0.51 678	0.23 605	0.29 535	0.35 578	0.36 647	0.38 611	0.31 604	0.29 627	0.28 617	0.27 621	0.11 565	0.09 567	0.12 595	0.10 556	0.16 648	0.14 624

AnyNet_C01	0.37 666	0.26 663	1.41 711	0.22 592	0.17 644	0.51 678	0.28 652	0.36 622	0.40 605	0.39 654	0.75 690	0.46 665	0.39 663	0.46 678	0.50 691	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.14 629	0.14 623	0.16 647

anonymity	0.53 685	0.58 690	0.66 679	0.41 682	0.61 704	0.54 680	0.41 689	0.57 688	0.41 612	0.56 681	0.50 657	0.50 672	0.55 686	0.59 694	0.50 691	0.58 704	0.50 707	0.51 694	0.51 701	0.52 694	0.58 702

DPSNet	0.28 643	0.16 607	0.33 627	0.18 393	0.13 580	0.55 681	0.42 691	0.52 682	0.68 684	0.29 618	0.38 611	0.39 644	0.30 638	0.32 636	0.23 582	0.11 565	0.10 591	0.11 573	0.08 469	0.20 664	0.16 647

ELAS_RVC	0.42 673	0.29 674	0.33 627	0.28 657	0.24 673	0.56 682	0.38 686	0.50 677	0.61 671	0.74 694	0.76 691	0.67 687	0.56 688	0.55 689	0.42 680	0.22 675	0.21 679	0.27 673	0.26 676	0.27 682	0.26 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 668	0.38 682	0.53 661	0.44 685	0.28 680	0.57 683	0.24 616	0.42 657	0.62 674	0.40 657	0.50 657	0.46 665	0.34 651	0.40 668	0.33 660	0.30 685	0.30 689	0.39 689	0.33 688	0.30 683	0.29 682

IMH-64-1	0.66 691	0.62 694	0.69 687	0.72 697	0.51 695	0.60 684	0.51 698	0.92 702	0.84 698	0.75 697	1.02 704	0.81 694	0.78 702	0.80 700	0.50 691	0.43 693	0.46 698	0.72 701	0.48 696	0.55 697	0.40 693

IMH-64	0.66 691	0.62 694	0.69 687	0.72 697	0.51 695	0.60 684	0.51 698	0.92 702	0.84 698	0.75 697	1.02 704	0.81 694	0.78 702	0.80 700	0.50 691	0.43 693	0.46 698	0.72 701	0.48 696	0.55 697	0.40 693

ELAS	0.42 673	0.29 674	0.34 630	0.28 657	0.24 673	0.63 686	0.37 684	0.52 682	0.52 654	0.72 691	0.82 695	0.68 689	0.56 688	0.52 684	0.45 687	0.22 675	0.21 679	0.27 673	0.26 676	0.26 680	0.26 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 671	0.40 684	0.54 663	0.46 689	0.30 684	0.64 687	0.24 616	0.47 673	0.68 684	0.42 663	0.49 655	0.47 669	0.42 673	0.40 668	0.32 656	0.32 686	0.28 687	0.37 688	0.31 686	0.33 688	0.29 682

SPS-STEREO	0.58 689	0.59 692	0.66 679	0.45 686	0.55 698	0.65 688	0.44 694	0.63 695	0.51 648	0.69 688	0.65 679	0.66 686	0.58 691	0.62 695	0.62 699	0.62 707	0.47 702	0.51 694	0.49 698	0.55 697	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 686	0.61 693	0.71 692	0.57 693	0.43 691	0.66 689	0.37 684	0.60 694	0.87 700	0.51 675	0.67 680	0.63 683	0.47 679	0.50 681	0.44 684	0.47 697	0.48 703	0.53 696	0.41 693	0.53 696	0.41 695

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 675	0.39 683	0.56 665	0.40 681	0.20 662	0.66 689	0.33 681	0.54 686	0.72 689	0.71 690	0.72 687	0.62 682	0.55 686	0.52 684	0.47 688	0.20 668	0.19 668	0.29 682	0.30 685	0.24 674	0.19 665

SGM+DAISY	0.57 688	0.58 690	0.67 683	0.41 682	0.55 698	0.68 691	0.51 698	0.57 688	0.46 636	0.67 686	0.70 685	0.69 690	0.57 690	0.64 696	0.58 696	0.59 705	0.49 704	0.50 693	0.50 700	0.52 694	0.59 705

MFMNet_re	0.65 690	0.66 697	0.66 679	0.51 690	0.69 709	0.70 692	0.58 702	0.65 696	0.75 694	0.61 684	0.73 688	0.63 683	0.68 697	0.65 697	0.60 698	0.66 709	0.58 716	0.63 699	0.59 704	0.68 705	0.69 712

IMH	0.72 694	0.65 696	0.70 690	0.77 699	0.54 697	0.71 693	0.56 701	0.99 710	1.08 704	0.82 700	1.09 707	0.89 696	0.88 706	0.88 708	0.53 695	0.44 696	0.50 707	0.75 704	0.51 701	0.58 700	0.42 697

RTS	0.46 679	0.19 635	3.33 717	0.25 633	0.15 618	0.72 694	0.21 578	0.37 631	0.78 696	0.42 663	0.44 646	0.31 604	0.43 676	0.55 689	0.37 670	0.10 530	0.09 567	0.13 609	0.13 623	0.15 635	0.15 638

RTSA	0.46 679	0.19 635	3.33 717	0.25 633	0.15 618	0.72 694	0.21 578	0.37 631	0.78 696	0.42 663	0.44 646	0.31 604	0.43 676	0.55 689	0.37 670	0.10 530	0.09 567	0.13 609	0.13 623	0.15 635	0.15 638

notaker	0.98 707	1.13 711	1.02 705	1.14 714	0.81 713	0.73 696	0.69 711	0.94 705	1.15 707	1.19 715	1.19 712	1.41 711	1.17 717	1.10 717	0.74 707	0.82 715	0.64 718	1.18 717	0.79 714	1.02 715	0.82 716

ACVNet_2	0.67 693	0.68 698	0.70 690	0.64 695	0.41 689	0.75 697	0.50 697	0.98 708	1.38 713	0.90 702	1.09 707	1.04 699	0.74 700	0.55 689	0.48 689	0.43 693	0.40 696	0.53 696	0.45 695	0.48 693	0.36 690

WAO-7	0.80 699	0.78 702	0.57 667	0.85 704	0.67 708	0.76 698	0.69 711	1.07 712	1.30 710	0.90 702	1.20 713	1.05 700	0.93 708	0.71 698	0.68 702	0.60 706	0.62 717	0.67 700	0.68 710	0.64 701	0.59 705

WAO-6	0.82 700	0.81 703	0.63 677	0.87 706	0.63 706	0.79 699	0.60 704	0.98 708	1.52 717	0.91 704	0.97 702	1.08 701	1.04 712	0.72 699	0.70 705	0.72 710	0.49 704	0.91 712	0.71 711	0.70 707	0.59 705

SDNR	0.20 566	0.09 432	0.19 545	0.16 214	0.12 554	0.79 699	0.13 179	0.26 477	0.33 553	0.19 489	0.25 497	0.19 460	0.12 379	0.19 522	0.15 471	0.16 652	0.18 663	0.14 624	0.11 588	0.08 449	0.12 592

PWCK	0.72 694	0.95 708	0.99 704	0.77 699	0.32 685	0.79 699	0.38 686	0.92 702	0.90 701	0.96 705	0.76 691	0.97 697	0.62 694	0.87 706	0.68 702	0.73 711	0.46 698	0.76 706	0.49 698	0.71 708	0.44 698

BEATNet-Init1	0.54 686	0.28 667	0.68 686	0.31 670	0.21 665	0.85 702	0.31 672	0.57 688	0.69 687	0.89 701	1.00 703	2.17 718	0.66 696	0.58 693	0.44 684	0.19 663	0.18 663	0.23 667	0.22 669	0.22 665	0.21 669

SAMSARA	0.41 671	0.28 667	0.34 630	0.55 692	0.39 687	0.85 702	1.25 720	0.49 676	0.52 654	0.36 647	0.35 596	0.56 679	0.39 663	0.39 664	0.41 678	0.15 635	0.20 669	0.15 636	0.14 629	0.23 668	0.21 669

Dean	0.88 703	0.88 707	0.81 697	0.82 703	0.57 701	0.91 704	0.62 705	1.17 718	1.71 718	1.15 713	1.16 711	1.31 708	1.00 711	0.82 702	0.83 711	0.57 702	0.56 713	0.78 708	0.65 707	0.67 704	0.58 702

WAO-8	0.92 704	0.83 704	0.67 683	0.94 709	0.70 710	0.92 705	0.68 709	1.08 714	1.80 720	1.06 710	1.42 717	1.29 706	1.08 714	0.86 704	0.80 708	0.74 712	0.54 710	0.86 710	0.75 712	0.71 708	0.63 709

Venus	0.92 704	0.83 704	0.67 683	0.94 709	0.70 710	0.92 705	0.68 709	1.08 714	1.80 720	1.06 710	1.42 717	1.29 706	1.08 714	0.86 704	0.80 708	0.74 712	0.54 710	0.86 710	0.75 712	0.71 708	0.63 709

TorneroNet-64	0.76 697	0.73 700	0.77 696	0.78 701	0.58 703	0.94 707	0.58 702	0.85 701	1.26 708	0.67 686	0.88 697	1.41 711	0.76 701	0.87 706	0.68 702	0.49 699	0.46 698	0.73 703	0.59 704	0.68 705	0.54 701

KSHMR	1.10 710	1.19 712	0.90 703	1.26 717	1.00 717	0.99 708	0.96 717	1.13 717	1.35 711	1.16 714	1.28 716	1.40 710	0.97 710	1.03 714	0.93 712	1.03 719	1.08 721	1.20 718	1.03 720	1.03 716	0.98 718

MADNet+	0.76 697	0.72 699	3.76 720	0.67 696	0.41 689	0.99 708	0.97 718	0.72 697	0.75 694	0.52 676	0.58 674	0.64 685	0.68 697	0.89 709	1.04 715	0.35 689	0.36 694	0.28 681	0.23 673	0.38 690	0.33 687

ktn	1.02 709	1.23 713	0.82 698	1.24 716	0.86 715	1.00 710	0.86 714	0.96 706	1.37 712	1.05 708	1.12 710	1.16 703	1.06 713	0.95 711	0.62 699	1.28 721	0.71 719	1.39 721	0.83 715	1.06 717	0.77 715

TorneroNet	0.83 701	0.75 701	0.83 700	0.85 704	0.63 706	1.03 711	0.65 706	0.96 706	1.14 706	0.80 699	1.10 709	1.36 709	0.88 706	0.95 711	0.82 710	0.57 702	0.49 704	0.79 709	0.66 709	0.74 711	0.64 711

HanzoNet	1.31 712	1.29 715	1.22 710	1.13 713	0.85 714	1.05 712	0.84 713	1.06 711	1.47 716	1.66 718	1.63 719	2.48 720	1.78 720	1.63 719	1.69 717	1.27 720	0.80 720	1.32 720	1.02 719	1.07 718	0.90 717

LVE	0.84 702	0.87 706	0.86 701	0.81 702	0.56 700	1.09 713	0.66 707	1.07 712	1.45 715	0.97 706	1.23 715	1.11 702	0.86 705	0.84 703	0.72 706	0.49 699	0.56 713	0.76 706	0.60 706	0.66 703	0.60 708

DPSimNet_ROB	1.14 711	1.25 714	0.87 702	1.15 715	0.90 716	1.15 714	1.18 719	1.20 719	1.26 708	1.45 717	1.05 706	1.44 714	1.13 716	0.92 710	1.70 718	1.47 722	0.52 709	1.22 719	1.04 721	0.92 714	1.03 719

UNDER WATER	0.99 708	1.00 710	1.47 712	1.00 711	0.71 712	1.18 715	0.86 714	0.81 700	1.09 705	1.02 707	0.90 698	1.53 715	1.26 718	1.06 715	1.02 714	0.79 714	0.54 710	1.02 714	0.88 716	0.83 713	0.75 713

UNDER WATER-64	0.97 706	0.96 709	1.48 713	0.88 707	0.57 701	1.24 716	0.90 716	0.78 698	0.96 702	1.05 708	0.85 696	1.56 716	1.26 718	0.97 713	0.99 713	0.88 716	0.57 715	1.04 716	0.88 716	0.81 712	0.75 713

MultiAttention	0.30 650	0.08 348	0.15 418	0.19 467	0.13 580	1.56 717	1.33 721	0.36 622	0.36 583	0.20 511	0.21 435	0.24 530	0.11 344	0.39 664	0.18 520	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.11 572	0.09 513

JetBlue	0.73 696	0.46 687	1.21 709	0.52 691	0.47 693	2.16 718	0.67 708	0.78 698	0.72 689	0.70 689	0.79 693	1.21 704	0.84 704	1.06 715	1.04 715	0.40 692	0.28 687	0.33 686	0.33 688	0.30 683	0.34 688

MADNet++	1.97 714	1.75 717	1.66 714	1.83 718	1.69 720	2.38 719	1.45 722	2.36 721	2.11 722	2.58 721	2.37 722	2.25 719	2.21 722	2.28 720	2.36 721	1.87 723	1.67 723	1.53 722	1.34 722	1.87 720	1.78 722

TCMNet-wrong-test	3.69 717	5.54 730	3.91 721	12.22 732	11.75 734	4.77 720	3.86 724	1.08 714	0.74 693	1.13 712	2.21 721	6.16 726	0.53 685	3.43 722	2.33 720	0.90 717	0.20 669	1.85 724	1.69 723	5.71 728	3.79 728

JetRed	1.66 713	1.51 716	3.09 716	0.93 708	1.21 718	5.28 721	1.61 723	1.29 720	1.42 714	1.84 719	1.77 720	1.59 717	0.95 709	1.43 718	2.51 723	0.91 718	1.61 722	0.93 713	0.91 718	1.36 719	1.03 719

HaxPig	15.73 735	18.55 746	19.19 742	16.92 735	15.89 737	7.80 722	7.57 725	13.37 739	10.80 730	15.40 737	14.87 735	15.95 738	14.81 738	15.67 737	15.97 740	18.96 745	16.72 738	19.47 745	18.10 747	19.45 746	19.06 747

DPSMNet_ROB	8.06 724	4.50 723	8.69 732	5.36 725	10.74 729	8.32 723	22.71 731	5.47 725	13.38 733	5.13 725	9.98 730	5.10 723	10.47 731	5.53 724	12.77 734	3.80 729	8.00 730	3.49 726	6.95 731	3.75 727	7.09 732

DGTPSM_ROB	8.06 724	4.50 723	8.69 732	5.34 723	10.73 728	8.32 723	22.71 731	5.47 725	13.38 733	5.13 725	9.98 730	5.10 723	10.47 731	5.53 724	12.77 734	3.79 728	8.00 730	3.49 726	6.95 731	3.74 726	7.09 732

tt	4.65 718	0.07 215	3.54 719	2.01 719	1.55 719	10.25 725	16.66 728	8.90 731	5.03 724	1.33 716	0.96 701	4.71 722	4.74 724	3.33 721	5.86 725	6.06 731	10.30 737	1.87 725	2.09 725	2.61 722	1.19 721

MEDIAN_ROB	20.38 739	24.05 747	23.36 745	21.18 737	21.62 740	10.51 726	8.17 726	17.68 740	15.46 740	20.04 741	19.65 737	20.30 739	20.16 739	21.17 738	21.03 741	23.81 747	21.77 747	24.98 748	23.75 748	25.01 747	23.94 748

Selective-IGEV-i1pa	2.90 715	3.64 721	0.72 693	0.29 664	0.14 599	10.70 727	0.45 695	4.60 722	3.77 723	3.60 722	7.07 724	3.52 721	2.16 721	13.72 736	2.40 722	0.37 690	0.15 651	0.13 609	0.10 556	0.15 635	0.36 690

PML	8.57 726	9.39 736	6.24 722	5.34 723	6.36 725	13.21 728	20.99 729	5.35 724	6.68 725	17.75 738	26.46 749	7.58 727	6.08 726	7.89 727	5.76 724	5.33 730	1.83 724	5.95 736	1.93 724	8.75 733	2.53 724

USTest	6.16 719	2.65 720	2.79 715	6.48 726	7.21 726	14.33 729	21.38 730	6.98 730	9.55 729	5.35 727	6.12 723	5.71 725	7.69 727	6.31 726	6.75 727	1.97 724	3.38 729	1.63 723	2.14 726	2.49 721	2.35 723

xxxxx1	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

tt_ll	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

ff	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

AVERAGE_ROB	24.89 748	29.12 748	27.98 746	24.83 746	24.59 748	17.82 733	11.61 727	21.45 741	19.91 741	25.04 750	24.38 748	25.06 750	25.31 750	24.69 749	22.86 742	29.74 748	27.09 748	28.97 750	27.94 750	30.07 748	29.35 749

iinet-test	10.41 727	8.00 732	7.40 726	10.23 727	10.93 730	17.97 734	25.06 736	11.30 735	13.29 731	9.69 732	9.78 729	9.38 733	11.23 733	10.97 732	12.61 732	6.59 733	8.30 732	5.49 731	6.54 727	6.58 729	6.91 730

IINet	10.41 727	8.00 732	7.40 726	10.23 727	10.93 730	17.97 734	25.06 736	11.30 735	13.29 731	9.69 732	9.77 728	9.38 733	11.23 733	10.97 732	12.61 732	6.59 733	8.30 732	5.49 731	6.54 727	6.58 729	6.91 730

Anonymous_1	10.87 732	7.82 731	7.41 728	10.29 729	10.08 727	18.64 736	26.11 738	11.02 734	13.45 735	9.43 731	10.10 732	9.73 735	11.31 735	10.69 731	12.47 731	6.42 732	8.38 734	5.70 733	10.22 733	11.41 734	6.65 729

DPSM_ROB	11.10 733	8.47 734	7.95 729	10.84 730	11.58 732	19.10 737	26.50 741	12.02 737	14.09 736	10.38 734	10.91 733	10.39 736	11.92 736	11.67 734	13.39 736	6.99 735	8.79 735	5.82 734	6.92 729	6.97 731	7.31 734

DPSM	11.10 733	8.47 734	7.95 729	10.84 730	11.58 732	19.10 737	26.50 741	12.02 737	14.09 736	10.38 734	10.91 733	10.39 736	11.92 736	11.67 734	13.39 736	6.99 735	8.79 735	5.82 734	6.92 729	6.97 731	7.31 734

RSGM-EC	20.15 737	4.62 725	0.75 694	16.73 733	16.97 738	21.10 739	26.46 739	10.37 732	14.13 738	18.18 739	21.56 739	22.31 748	22.50 740	21.80 739	15.71 738	62.36 749	33.86 749	20.06 746	18.04 745	19.30 744	16.22 744

acva	20.15 737	4.62 725	0.75 694	16.73 733	16.97 738	21.10 739	26.46 739	10.37 732	14.13 738	18.18 739	21.56 739	22.31 748	22.50 740	21.80 739	15.71 738	62.36 749	33.86 749	20.06 746	18.04 745	19.30 744	16.22 744

CasAABBNet	22.33 740	17.11 738	15.84 736	21.94 739	23.28 742	38.30 741	53.40 747	24.05 745	28.44 745	20.66 744	21.86 743	21.03 746	24.04 745	23.35 744	27.03 746	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.94 738	14.04 737	14.76 740

RAFT-FEzeroshot	22.33 740	17.12 739	15.83 734	21.95 740	23.32 744	38.31 742	53.41 749	23.99 743	28.43 743	20.66 744	21.84 741	21.02 744	24.05 746	23.33 742	27.09 747	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.95 739	14.05 738	14.76 740

RAFT-FE	22.33 740	17.12 739	15.83 734	21.95 740	23.32 744	38.31 742	53.41 749	23.99 743	28.43 743	20.66 744	21.84 741	21.02 744	24.05 746	23.33 742	27.09 747	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.95 739	14.05 738	14.76 740

fast-reg	22.77 746	17.32 745	19.13 740	22.15 745	24.31 747	38.33 744	53.16 743	24.18 746	28.58 748	20.60 742	22.12 747	20.65 740	23.90 742	23.12 741	26.84 744	14.18 744	17.47 740	14.33 744	14.96 744	15.38 742	14.67 738

Hybrid-DGEV	22.38 744	17.26 744	16.15 739	21.92 738	23.29 743	38.36 745	53.40 747	24.38 750	28.67 749	20.64 743	21.89 744	21.01 743	24.05 746	23.35 744	27.12 749	14.08 742	17.70 744	11.71 742	13.99 742	14.01 736	14.70 739

Selective-RAFT-Error	22.39 745	17.14 742	16.01 738	22.00 742	23.34 746	38.37 746	53.36 746	24.24 749	28.53 747	20.80 747	21.94 746	20.94 742	24.02 744	23.48 748	27.33 750	14.07 741	17.70 744	11.70 738	13.93 737	14.05 738	14.83 743

LSM0	22.80 747	17.22 743	19.17 741	22.12 744	28.90 749	38.38 747	53.27 744	24.21 748	28.36 742	20.84 748	21.11 738	21.63 747	24.25 749	23.42 746	26.98 745	14.08 742	17.39 739	11.72 743	13.98 741	14.22 741	14.66 737

FlowAnything	22.34 743	17.13 741	15.98 737	22.00 742	23.23 741	38.39 748	53.32 745	24.19 747	28.48 746	21.00 749	21.93 745	20.83 741	23.97 743	23.44 747	26.83 743	14.04 737	17.80 746	11.63 737	14.08 743	14.00 735	14.65 736

test_example2	97.69 749	92.93 749	45.57 747	96.02 747	109.84 750	88.44 749	93.70 751	25.54 751	94.63 751	130.46 752	126.87 751	58.93 751	75.48 751	87.99 750	77.94 751	150.16 751	221.11 751	76.29 751	98.21 751	108.42 751	95.33 750

Selective-IGEV-i16pa	19.44 736	3.95 722	1.06 707	0.21 570	0.19 658	105.21 750	0.29 663	22.78 742	47.64 750	4.27 723	59.07 750	9.08 729	2.84 723	125.10 751	5.92 726	0.18 658	0.12 622	0.09 494	0.12 611	0.12 589	0.52 700

ccccc		285.89 750		366.70 750	366.78 751	118.88 751		113.97 752		125.77 751		120.54 752		252.62 752		382.79 752	352.84 752	254.30 752	222.62 752	426.61 752

GS-Stereo							0.14 253	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.05 4	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

Low-res two-view benchmark