Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ACC-I	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.13 244	0.09 30	0.14 300	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.07 420	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.14 329	0.11 87	0.14 300	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.07 420	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 295	0.04 3	0.13 244	0.09 30	0.11 169	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 145	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.04 3	0.13 244	0.10 51	0.10 127	0.05 2	0.11 333	0.07 170	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 90	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 380

MGE	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.20 620	0.05 5	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 169	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 140	0.07 177	0.05 6	0.15 427	0.08 16	0.13 264	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

100	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.07 177	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.11 169	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

anonymous	0.08 128	0.05 44	0.12 369	0.16 245	0.08 295	0.05 6	0.12 154	0.11 87	0.14 300	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.09 90	0.05 2	0.07 105	0.07 170	0.08 288	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.08 16	0.09 90	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

DispViT+	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.05 6	0.11 98	0.18 376	0.16 370	0.09 251	0.08 187	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DDF-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.10 546	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 300	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 539	0.05 244

zero-FE	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.10 546	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 300	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 539	0.05 244

111111	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.17 345	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 127	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.07 461	0.06 380

dual_stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.05 6	0.13 244	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 169	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

PFNet+	0.12 463	0.06 145	0.14 473	0.16 245	0.09 426	0.05 6	0.12 154	0.18 376	0.21 498	0.16 523	0.19 501	0.14 460	0.10 392	0.11 257	0.11 354	0.08 513	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.06 367	0.11 664

test_c	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.05 244

Cross2Single Stereo	0.09 240	0.10 591	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.10 51	0.24 544	0.12 394	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 665	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.09 607	0.04 68

CR-Stereo	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.07 209	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.06 19	0.13 244	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 276	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DNS	0.09 240	0.06 145	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.09 90	0.08 191	0.08 187	0.08 243	0.05 19	0.17 569	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.03 1	0.14 729	0.10 636

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 341	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 341	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 128	0.07 270	0.18 616	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.13 264	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 128	0.06 145	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.14 214	0.15 332	0.07 120	0.10 276	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.07 420	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 154	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DLNR-FE	10.51 852	2.29 839	19.85 867	120.28 877	13.21 859	0.06 19	0.13 244	0.24 531	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.09 304	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.13 712	0.04 27	0.06 257	0.04 78	53.18 885	0.04 68

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.08 9	0.12 121	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

asda	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.06 19	0.10 49	0.16 303	0.11 169	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.10 259	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 706	0.17 581	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 513	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

DLNR_Zeroshot_test	10.48 851	2.27 838	19.78 866	120.28 877	13.29 860	0.06 19	0.13 244	0.24 531	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.09 304	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.13 712	0.04 27	0.06 257	0.04 78	52.68 884	0.04 68

DisPM	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.16 245	0.09 426	0.06 19	0.13 244	0.18 376	0.17 407	0.14 464	0.19 501	0.12 405	0.10 392	0.12 361	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.11 664

Patchmatch Stereo++	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475
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	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

ROB_FTStereo_v2	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

ROB_FTStereo	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

HUI-Stereo	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

SST-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.16 555	0.18 457	0.09 426	0.06 19	0.12 154	0.18 376	0.10 127	0.15 492	0.18 485	0.13 439	0.12 472	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.09 586	0.06 368	0.07 461	0.06 380

RAFT_R40	0.11 374	0.07 270	0.15 511	0.18 457	0.09 426	0.06 19	0.13 244	0.17 343	0.15 332	0.14 464	0.18 485	0.15 489	0.12 472	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.09 586	0.06 368	0.06 367	0.05 244

Pruner-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.12 369	0.17 345	0.09 426	0.06 19	0.12 154	0.18 376	0.17 407	0.14 464	0.19 501	0.13 439	0.10 392	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.08 552

iGMRVC	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

iRAFT	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

RAFT-IKP	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 343	0.13 264	0.15 492	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.05 5	0.07 47	0.12 154	0.09 30	0.09 90	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 47	0.12 154	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

HNOStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.07 47	0.15 427	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.09 233	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

tt5	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.09 341	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.05 5	0.07 47	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 420	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 47	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.13 169	0.13 264	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

Last	0.08 128	0.04 3	0.12 369	0.13 24	0.07 177	0.07 47	0.13 244	0.14 214	0.09 90	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 341	0.10 162	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

F4.4	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.07 47	0.11 98	0.15 258	0.04 2	0.05 2	0.08 187	0.05 4	0.07 209	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

EE1	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.09 28	0.16 303	0.12 215	0.08 191	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.14 471	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.05 244

NBS	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.07 47	0.13 244	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 233	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 144	0.05 64	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.04 68

test410_97500	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 47	0.08 9	0.11 87	0.09 90	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 47	0.08 9	0.11 87	0.09 90	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

GELT-Stereo	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.07 177	0.07 47	0.15 427	0.21 453	0.17 407	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 240	0.06 145	0.11 309	0.19 548	0.13 670	0.07 47	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.10 259	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.07 478	0.05 216	0.08 552

DNSM	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.12 121	0.11 169	0.09 251	0.09 233	0.08 243	0.05 19	0.19 618	0.15 565	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.14 729	0.12 686

VeloStereo	0.09 240	0.04 3	0.12 369	0.14 81	0.11 608	0.07 47	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.08 513	0.08 629	0.08 493	0.07 478	0.11 667	0.13 705

flow	0.09 240	0.04 3	0.12 369	0.14 81	0.11 608	0.07 47	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.12 361	0.10 259	0.08 513	0.08 629	0.08 493	0.07 478	0.11 667	0.13 705

LGCAT	0.08 128	0.04 3	0.10 235	0.11 1	0.06 57	0.07 47	0.13 244	0.07 9	0.08 48	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.08 288	0.12 361	0.11 354	0.10 629	0.09 667	0.04 1	0.05 255	0.04 58	0.09 603

CAR	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.07 47	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.07 47	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

canet-new	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.19 548	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.13 169	0.13 264	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.07 209	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

bcnet-new	0.08 128	0.07 270	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.09 30	0.14 300	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.07 209	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LMStereo	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.19 548	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.11 87	0.13 264	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

CHEStereo	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.10 51	0.11 169	0.09 251	0.09 233	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.13 169	0.13 264	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ACMStereo	0.08 128	0.09 521	0.08 62	0.19 548	0.07 177	0.07 47	0.10 49	0.14 214	0.15 332	0.06 48	0.08 187	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 128	0.06 145	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 47	0.14 329	0.13 169	0.16 370	0.05 2	0.10 276	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.10 51	0.11 169	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.14 329	0.07 9	0.10 127	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 47	0.12 154	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.04 68
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.07 47	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 105	0.10 343	0.09 341	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 47	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 548	0.08 295	0.07 47	0.12 154	0.14 214	0.11 169	0.10 307	0.09 233	0.07 170	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

qwe	0.08 128	0.08 427	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.18 376	0.12 215	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 521	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.10 49	0.14 214	0.11 169	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 259	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 521	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.10 49	0.14 214	0.11 169	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 259	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 47	0.08 9	0.11 87	0.09 90	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

3.75w	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 47	0.09 28	0.16 303	0.10 127	0.07 120	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 128	0.06 145	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.14 214	0.15 332	0.07 120	0.08 187	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.14 81	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.09 30	0.10 127	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 309	0.14 81	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 235	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 44	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 47	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.07 47	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 380

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.13 24	0.07 177	0.07 47	0.14 329	0.10 51	0.09 90	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 9	0.06 145	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.14 329	0.10 51	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 324	0.08 427	0.15 511	0.15 140	0.10 546	0.07 47	0.15 427	0.16 303	0.16 370	0.11 351	0.10 276	0.15 489	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.09 581	0.07 592	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.05 244

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.07 47	0.12 154	0.10 51	0.11 169	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

whm_eth	0.10 324	0.08 427	0.15 511	0.15 140	0.10 546	0.07 47	0.15 427	0.16 303	0.16 370	0.11 351	0.10 276	0.15 489	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.09 581	0.07 592	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.05 244

MIM_Stereo	0.10 324	0.07 270	0.11 309	0.15 140	0.07 177	0.07 47	0.12 154	0.20 430	0.14 300	0.13 433	0.14 398	0.09 304	0.05 19	0.12 361	0.08 51	0.05 64	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

CASnet	0.09 240	0.09 521	0.09 155	0.19 548	0.06 57	0.07 47	0.11 98	0.18 376	0.14 300	0.11 351	0.10 276	0.09 304	0.07 209	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.10 637	0.08 562	0.06 367	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.07 177	0.07 47	0.14 329	0.12 121	0.16 370	0.10 307	0.08 187	0.08 243	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test_1	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.07 177	0.07 47	0.14 329	0.12 121	0.16 370	0.10 307	0.08 187	0.08 243	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.04 68

HHNet	0.11 374	0.06 145	0.16 555	0.15 140	0.14 697	0.07 47	0.13 244	0.20 430	0.18 428	0.15 492	0.25 593	0.11 378	0.09 341	0.13 427	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.09 603

FTStereo	0.12 463	0.07 270	0.14 473	0.18 457	0.09 426	0.07 47	0.15 427	0.22 481	0.18 428	0.12 394	0.24 566	0.11 378	0.13 509	0.13 427	0.14 524	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.06 367	0.10 636

IRAFT_RVC	0.12 463	0.08 427	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.07 47	0.14 329	0.25 555	0.23 532	0.14 464	0.15 418	0.15 489	0.12 472	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.09 586	0.06 368	0.06 367	0.06 380

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 106	0.12 154	0.09 30	0.09 90	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.09 30	0.12 215	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.05 19	0.11 257	0.10 259	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt3	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 106	0.09 28	0.14 214	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt7	0.07 9	0.08 427	0.07 26	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.07 209	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 9	0.08 427	0.06 10	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.08 288	0.08 33	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

tt9	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 288	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.17 345	0.06 57	0.08 106	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 288	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.12 215	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GFORCE	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.20 620	0.07 177	0.08 106	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 341	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

LLL	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.07 177	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.10 127	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.09 90	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.12 361	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

300	0.08 128	0.05 44	0.12 369	0.14 81	0.07 177	0.08 106	0.13 244	0.15 258	0.10 127	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.08 33	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DDDD	0.08 128	0.04 3	0.12 369	0.13 24	0.07 177	0.08 106	0.13 244	0.15 258	0.09 90	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 341	0.09 79	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 427	0.05 2	0.20 620	0.07 177	0.08 106	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 209	0.10 162	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.03 1

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 270	0.06 10	0.17 345	0.05 5	0.08 106	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.06 6	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

F8.5	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.19 548	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.09 28	0.13 169	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 270	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.08 106	0.11 98	0.15 258	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 209	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

TT111	0.08 128	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.14 214	0.09 90	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.09 341	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

SCION-M(vits-remse)	0.08 128	0.06 145	0.13 423	0.24 722	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.08 513	0.06 513	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 571	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.28 610	0.42 716	0.05 2	0.33 681	0.14 460	0.17 611	0.20 637	0.20 643	0.08 513	0.06 513	0.17 754	0.16 758	0.07 461	0.08 552

LACA_dic	0.07 9	0.10 591	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.08 106	0.11 98	0.08 16	0.09 90	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 240	0.08 427	0.08 62	0.21 663	0.09 426	0.08 106	0.11 98	0.10 51	0.09 90	0.07 120	0.11 333	0.05 4	0.06 85	0.14 471	0.11 354	0.05 64	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.05 244

over v1	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.10 392	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 341	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

over-9	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.18 457	0.05 5	0.08 106	0.08 9	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 341	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

depth_test_26	0.08 128	0.04 3	0.12 369	0.13 24	0.07 177	0.08 106	0.10 49	0.12 121	0.11 169	0.09 251	0.07 105	0.08 243	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 513	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.06 367	0.07 475

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 309	0.13 24	0.06 57	0.08 106	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

monster-pro	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 128	0.04 3	0.12 369	0.13 24	0.08 295	0.08 106	0.13 244	0.14 214	0.09 90	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 341	0.11 257	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

LWStereo	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.11 87	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.08 106	0.13 244	0.10 51	0.10 127	0.07 120	0.09 233	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ARStereo-new	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.08 106	0.13 244	0.12 121	0.13 264	0.09 251	0.08 187	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 128	0.07 270	0.08 62	0.19 548	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.11 87	0.13 264	0.07 120	0.08 187	0.05 4	0.07 209	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

MUNStereo	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.10 51	0.09 90	0.09 251	0.08 187	0.08 243	0.06 85	0.12 361	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.10 51	0.09 90	0.06 48	0.09 233	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

TOTStereo	0.08 128	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.06 57	0.08 106	0.11 98	0.14 214	0.12 215	0.09 251	0.09 233	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

RMAStereo	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.19 548	0.07 177	0.08 106	0.13 244	0.15 258	0.12 215	0.07 120	0.08 187	0.07 170	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ATMStereo	0.08 128	0.10 591	0.07 26	0.20 620	0.08 295	0.08 106	0.12 154	0.12 121	0.14 300	0.08 191	0.08 187	0.05 4	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 128	0.06 145	0.16 555	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.11 169	0.07 120	0.08 187	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 304	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

PSi22	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.08 106	0.10 49	0.14 214	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.10 343	0.06 85	0.12 361	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DepthFocus	0.08 128	0.04 3	0.15 511	0.13 24	0.09 426	0.08 106	0.12 154	0.10 51	0.05 4	0.09 251	0.06 39	0.07 170	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.04 68

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.08 106	0.12 154	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

BStereo	0.08 128	0.06 145	0.17 581	0.15 140	0.08 295	0.08 106	0.09 28	0.15 258	0.16 370	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 354	0.04 6	0.05 318	0.05 81	0.07 478	0.04 58	0.05 244

GEAStereo	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 106	0.14 329	0.10 51	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GSStereo	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 106	0.14 329	0.11 87	0.12 215	0.08 191	0.10 276	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

gasm-f	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 295	0.08 106	0.14 329	0.10 51	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

MonStereo	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FlowAnything_test	0.11 374	0.08 427	0.14 473	0.15 140	0.09 426	0.08 106	0.14 329	0.20 430	0.11 169	0.10 307	0.09 233	0.12 405	0.12 472	0.13 427	0.11 354	0.09 581	0.06 513	0.09 586	0.09 610	0.06 367	0.09 603

GASTEREO	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 548	0.08 295	0.08 106	0.12 154	0.14 214	0.11 169	0.10 307	0.09 233	0.07 170	0.04 1	0.12 361	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

asd	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.08 106	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.09 28	0.10 51	0.15 332	0.08 191	0.10 276	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 427	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 361	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 427	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 361	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 427	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 361	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.10 51	0.10 127	0.07 120	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.13 24	0.06 57	0.08 106	0.08 9	0.18 376	0.13 264	0.08 191	0.08 187	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.11 354	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3w_stereo	0.08 128	0.09 521	0.10 235	0.17 345	0.07 177	0.08 106	0.11 98	0.20 430	0.13 264	0.06 48	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

monsterstereo	0.08 128	0.06 145	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 106	0.10 49	0.16 303	0.12 215	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.09 28	0.13 169	0.09 90	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

S2M2_L	0.09 240	0.08 427	0.11 309	0.13 24	0.10 546	0.08 106	0.06 1	0.10 51	0.10 127	0.10 307	0.10 276	0.09 304	0.09 341	0.11 257	0.11 354	0.13 712	0.07 592	0.08 493	0.09 610	0.10 644	0.08 552
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 128	0.07 270	0.08 62	0.16 245	0.10 546	0.08 106	0.14 329	0.11 87	0.13 264	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.22 688	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.10 51	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.14 329	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.08 187	0.07 170	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 106	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 240	0.10 591	0.32 726	0.15 140	0.06 57	0.08 106	0.14 329	0.11 87	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.07 15	0.12 692	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RSM	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.08 106	0.12 154	0.12 121	0.10 127	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LoS_RVC	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.08 106	0.15 427	0.12 121	0.11 169	0.08 191	0.09 233	0.06 57	0.09 341	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 106	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

HBP-ISP	0.18 641	0.13 667	0.17 581	0.15 140	0.11 608	0.08 106	0.13 244	0.28 610	0.30 628	0.22 644	0.33 681	0.21 586	0.25 701	0.23 683	0.18 618	0.15 738	0.17 782	0.21 774	0.17 766	0.10 644	0.09 603

test_4	0.11 374	0.10 591	0.08 62	0.19 548	0.09 426	0.08 106	0.21 678	0.15 258	0.18 428	0.12 394	0.18 485	0.12 405	0.09 341	0.08 33	0.11 354	0.04 6	0.04 27	0.08 493	0.08 562	0.04 58	0.04 68

GLC_STEREO	0.11 374	0.07 270	0.11 309	0.18 457	0.07 177	0.08 106	0.13 244	0.16 303	0.24 544	0.12 394	0.13 382	0.12 405	0.08 288	0.18 592	0.12 436	0.06 215	0.08 629	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.05 244

LCNet	0.11 374	0.07 270	0.09 155	0.19 548	0.09 426	0.08 106	0.14 329	0.21 453	0.15 332	0.12 394	0.15 418	0.16 510	0.11 435	0.12 361	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.14 728

AAGNet	0.12 463	0.08 427	0.17 581	0.19 548	0.09 426	0.08 106	0.13 244	0.19 410	0.13 264	0.16 523	0.21 531	0.13 439	0.14 543	0.11 257	0.14 524	0.06 215	0.04 27	0.09 586	0.06 368	0.06 367	0.05 244

PSM-softLoss	0.12 463	0.07 270	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.08 106	0.12 154	0.24 531	0.17 407	0.15 492	0.19 501	0.13 439	0.11 435	0.11 257	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.12 686

KMStereo	0.12 463	0.07 270	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.08 106	0.12 154	0.24 531	0.17 407	0.15 492	0.19 501	0.13 439	0.11 435	0.11 257	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.12 686

KYRaft	0.12 463	0.07 270	0.10 235	0.19 548	0.09 426	0.08 106	0.15 427	0.23 503	0.12 215	0.13 433	0.16 436	0.20 576	0.10 392	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.08 493	0.08 562	0.06 367	0.15 742

ASMatch	0.11 374	0.06 145	0.13 423	0.17 345	0.10 546	0.08 106	0.14 329	0.18 376	0.16 370	0.12 394	0.16 436	0.16 510	0.11 435	0.13 427	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.09 603

DeepStereo_RVC	0.11 374	0.08 427	0.17 581	0.18 457	0.08 295	0.08 106	0.11 98	0.17 343	0.12 215	0.13 433	0.15 418	0.12 405	0.12 472	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.08 552

RAFT-345	0.11 374	0.07 270	0.16 555	0.17 345	0.08 295	0.08 106	0.12 154	0.16 303	0.10 127	0.11 351	0.34 692	0.09 304	0.10 392	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.04 58	0.05 244

GMM-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.10 235	0.18 457	0.09 426	0.08 106	0.14 329	0.24 531	0.16 370	0.11 351	0.15 418	0.13 439	0.11 435	0.11 257	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.09 603

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 233	0.07 170	0.08 288	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.15 427	0.10 51	0.08 48	0.09 251	0.09 233	0.07 170	0.08 288	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CEFStereo	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.14 329	0.09 30	0.09 90	0.08 191	0.10 276	0.07 170	0.08 288	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.09 195	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 233	0.06 57	0.08 288	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 195	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 341	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 195	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 341	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

E$^{3}$Stereo	0.08 128	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.12 121	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLLLL	0.08 128	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.12 121	0.10 127	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

F5.5	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.19 548	0.06 57	0.09 195	0.11 98	0.14 214	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

AnonStereo	0.09 240	0.08 427	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 195	0.11 98	0.20 430	0.14 300	0.09 251	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.13 427	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

rgla	0.07 9	0.06 145	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.09 195	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 177	0.09 195	0.15 427	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 276	0.05 4	0.07 209	0.06 4	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 195	0.12 154	0.08 16	0.08 48	0.07 120	0.09 233	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 195	0.12 154	0.10 51	0.09 90	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

quiztm	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.18 457	0.07 177	0.09 195	0.14 329	0.14 214	0.13 264	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.03 1

PointNet	0.08 128	0.06 145	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.14 329	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 187	0.08 243	0.09 341	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

ARStereo	0.08 128	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.12 121	0.14 300	0.08 191	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

KABStereo	0.08 128	0.08 427	0.08 62	0.19 548	0.07 177	0.09 195	0.11 98	0.17 343	0.15 332	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 128	0.07 270	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.15 258	0.15 332	0.09 251	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 128	0.05 44	0.12 369	0.15 140	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.12 121	0.12 215	0.07 120	0.09 233	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LACA3	0.07 9	0.08 427	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 195	0.11 98	0.08 16	0.09 90	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.07 209	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 195	0.12 154	0.13 169	0.10 127	0.09 251	0.10 276	0.10 343	0.07 209	0.08 33	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 195	0.12 154	0.13 169	0.10 127	0.09 251	0.10 276	0.10 343	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.09 195	0.10 49	0.11 87	0.11 169	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 288	0.09 79	0.07 15	0.07 420	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 195	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 288	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 57	0.09 195	0.10 49	0.15 258	0.12 215	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 33	0.10 259	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Hybrid-DGEV-2	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.18 457	0.09 426	0.09 195	0.13 244	0.29 632	0.30 628	0.11 351	0.12 355	0.10 343	0.13 509	0.12 361	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

HiDET	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.09 195	0.12 154	0.12 121	0.12 215	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

LCMNet	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.10 51	0.12 215	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.15 258	0.07 30	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.09 195	0.09 28	0.14 214	0.12 215	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

S2M2_XL	0.08 128	0.06 145	0.12 369	0.12 9	0.08 295	0.09 195	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 513	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.06 380
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.07 9	0.07 270	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.06 1	0.14 214	0.11 169	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 128	0.08 427	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.10 49	0.20 430	0.15 332	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 128	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.09 195	0.12 154	0.14 214	0.10 127	0.06 48	0.09 233	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.09 195	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.08 51	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.09 195	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.08 51	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

FLISNet	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.13 24	0.09 426	0.09 195	0.14 329	0.22 481	0.11 169	0.20 611	0.17 456	0.14 460	0.10 392	0.16 528	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.08 562	0.07 461	0.06 380

CoSv	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.13 24	0.09 426	0.09 195	0.14 329	0.22 481	0.11 169	0.20 611	0.17 456	0.14 460	0.10 392	0.16 528	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.08 562	0.07 461	0.06 380

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 195	0.13 244	0.06 2	0.09 90	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

HUF	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.13 169	0.13 264	0.07 120	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

AIO-test1	0.10 324	0.07 270	0.11 309	0.24 722	0.07 177	0.09 195	0.13 244	0.22 481	0.15 332	0.11 351	0.12 355	0.09 304	0.07 209	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.10 654	0.04 58	0.07 475

GIP-stereo	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.13 244	0.15 258	0.11 169	0.07 120	0.08 187	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

fffft	0.09 240	0.06 145	0.12 369	0.16 245	0.07 177	0.09 195	0.16 498	0.12 121	0.11 169	0.09 251	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.05 244
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.07 9	0.13 264	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

SMoEStereo_RVC	0.08 128	0.06 145	0.12 369	0.16 245	0.07 177	0.09 195	0.13 244	0.11 87	0.14 300	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.07 209	0.12 361	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

Occ-G	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.09 195	0.14 329	0.14 214	0.15 332	0.07 120	0.12 355	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 374	0.05 44	0.14 473	0.16 245	0.21 776	0.09 195	0.17 535	0.21 453	0.16 370	0.11 351	0.15 418	0.10 343	0.07 209	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.09 603

AIO-Stereo	0.08 128	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.06 57	0.09 195	0.11 98	0.16 303	0.09 90	0.09 251	0.08 187	0.07 170	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RSM++	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.11 87	0.11 169	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 240	0.06 145	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.09 195	0.14 329	0.19 410	0.16 370	0.11 351	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGS-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.12 369	0.16 245	0.08 295	0.09 195	0.15 427	0.12 121	0.12 215	0.07 120	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 324	0.07 270	0.10 235	0.18 457	0.07 177	0.09 195	0.15 427	0.18 376	0.15 332	0.10 307	0.11 333	0.10 343	0.07 209	0.12 361	0.09 144	0.05 64	0.03 1	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.05 244

CES	0.08 128	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.09 195	0.14 329	0.11 87	0.09 90	0.08 191	0.09 233	0.11 378	0.07 209	0.12 361	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

RCA-Stereo	0.09 240	0.06 145	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.13 244	0.18 376	0.14 300	0.10 307	0.11 333	0.08 243	0.07 209	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CroCo-Stereo Lap2	0.09 240	0.09 521	0.08 62	0.22 688	0.09 426	0.09 195	0.18 588	0.16 303	0.12 215	0.09 251	0.10 276	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.06 513	0.07 394	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DCANet-4	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.17 535	0.18 376	0.20 482	0.13 433	0.17 456	0.09 304	0.14 543	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

fff	0.10 324	0.06 145	0.12 369	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.17 535	0.16 303	0.21 498	0.13 433	0.17 456	0.10 343	0.11 435	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

ADStereo(finetuned)	0.10 324	0.06 145	0.13 423	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.17 535	0.16 303	0.20 482	0.13 433	0.18 485	0.10 343	0.12 472	0.12 361	0.12 436	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

iRaft-Stereo_5w	0.12 463	0.09 521	0.12 369	0.20 620	0.08 295	0.09 195	0.12 154	0.22 481	0.22 522	0.19 589	0.14 398	0.11 378	0.09 341	0.20 637	0.16 587	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.06 380

TransformOpticalFlow	0.10 324	0.08 427	0.13 423	0.18 457	0.07 177	0.09 195	0.15 427	0.19 410	0.16 370	0.12 394	0.16 436	0.11 378	0.11 435	0.11 257	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

OMP-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.14 473	0.18 457	0.08 295	0.09 195	0.12 154	0.21 453	0.21 498	0.13 433	0.14 398	0.11 378	0.12 472	0.11 257	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.04 68

PFNet	0.12 463	0.06 145	0.17 581	0.18 457	0.08 295	0.09 195	0.15 427	0.26 569	0.20 482	0.16 523	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.13 427	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.05 244

GrayStereo	0.11 374	0.06 145	0.11 309	0.19 548	0.09 426	0.09 195	0.16 498	0.18 376	0.17 407	0.14 464	0.17 456	0.17 530	0.11 435	0.12 361	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.10 636

AnonymousM	0.10 324	0.06 145	0.10 235	0.14 81	0.07 177	0.09 195	0.13 244	0.19 410	0.14 300	0.13 433	0.12 355	0.09 304	0.08 288	0.13 427	0.10 259	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.05 255	0.05 216	0.05 244

CroCo-Stereo	0.09 240	0.08 427	0.08 62	0.22 688	0.09 426	0.09 195	0.18 588	0.16 303	0.12 215	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 177	0.09 195	0.12 154	0.14 214	0.14 300	0.10 307	0.14 398	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 240	0.06 145	0.11 309	0.17 345	0.08 295	0.09 195	0.10 49	0.18 376	0.16 370	0.10 307	0.09 233	0.12 405	0.08 288	0.12 361	0.10 259	0.08 513	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

DCANet	0.10 324	0.06 145	0.12 369	0.16 245	0.06 57	0.09 195	0.17 535	0.16 303	0.20 482	0.13 433	0.18 485	0.10 343	0.11 435	0.11 257	0.12 436	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

csc	0.10 324	0.06 145	0.12 369	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.17 535	0.16 303	0.21 498	0.13 433	0.17 456	0.10 343	0.11 435	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

cscssc	0.10 324	0.06 145	0.12 369	0.15 140	0.07 177	0.09 195	0.17 535	0.16 303	0.21 498	0.13 433	0.17 456	0.10 343	0.11 435	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

CFNet-RSSM	0.09 240	0.07 270	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.09 195	0.15 427	0.17 343	0.18 428	0.08 191	0.12 355	0.11 378	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GStereo	0.10 324	0.05 44	0.11 309	0.12 9	0.13 670	0.10 267	0.09 28	0.12 121	0.09 90	0.11 351	0.12 355	0.12 405	0.09 341	0.15 497	0.14 524	0.07 420	0.06 513	0.07 394	0.05 255	0.07 461	0.09 603

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 57	0.10 267	0.11 98	0.08 16	0.10 127	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 209	0.14 471	0.09 144	0.07 420	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

GIO	0.09 240	0.05 44	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.10 267	0.13 244	0.12 121	0.13 264	0.09 251	0.10 276	0.09 304	0.06 85	0.13 427	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 380

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 457	0.06 57	0.10 267	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_6	0.07 9	0.07 270	0.04 1	0.18 457	0.05 5	0.10 267	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

416test1013	0.07 9	0.06 145	0.07 26	0.17 345	0.07 177	0.10 267	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.05 4	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 270	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.10 267	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.07 209	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

GEAR-Net	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.10 267	0.13 244	0.10 51	0.10 127	0.08 191	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.13 427	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 240	0.05 44	0.11 309	0.19 548	0.07 177	0.10 267	0.09 28	0.12 121	0.10 127	0.09 251	0.09 233	0.07 170	0.08 288	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.06 513	0.10 637	0.08 562	0.07 461	0.05 244

over-6	0.08 128	0.07 270	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.10 267	0.09 28	0.17 343	0.11 169	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 341	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

Anonymus	0.09 240	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.14 329	0.15 258	0.10 127	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.06 380

PhaseNet	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.14 329	0.20 430	0.12 215	0.07 120	0.08 187	0.09 304	0.10 392	0.13 427	0.12 436	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

FCBStereo	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.06 57	0.10 267	0.11 98	0.10 51	0.09 90	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSGStereo	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.06 57	0.10 267	0.11 98	0.10 51	0.09 90	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

KMOStereo	0.09 240	0.09 521	0.10 235	0.18 457	0.08 295	0.10 267	0.12 154	0.15 258	0.13 264	0.08 191	0.08 187	0.05 4	0.07 209	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 267	0.14 329	0.13 169	0.12 215	0.07 120	0.08 187	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 145	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.10 267	0.15 427	0.12 121	0.11 169	0.06 48	0.11 333	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.15 427	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.16 585	0.10 162	0.14 524	0.07 420	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.06 367	0.06 380

Foundation-i1	0.09 240	0.04 3	0.10 235	0.14 81	0.06 57	0.10 267	0.13 244	0.16 303	0.15 332	0.10 307	0.10 276	0.11 378	0.07 209	0.07 10	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.05 244

GeoVLM	0.08 128	0.04 3	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.10 267	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

gcap_with_dpt	0.08 128	0.06 145	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.12 154	0.14 214	0.14 300	0.08 191	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 5	0.10 267	0.10 49	0.14 214	0.09 90	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.07 10	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 128	0.04 3	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.10 267	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 288	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

DA	0.09 240	0.07 270	0.07 26	0.19 548	0.08 295	0.10 267	0.13 244	0.13 169	0.12 215	0.08 191	0.10 276	0.10 343	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GGEV	0.09 240	0.07 270	0.07 26	0.19 548	0.08 295	0.10 267	0.13 244	0.13 169	0.12 215	0.08 191	0.10 276	0.10 343	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

water-stereo	0.09 240	0.06 145	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.13 244	0.15 258	0.13 264	0.11 351	0.12 355	0.09 304	0.10 392	0.07 10	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 267	0.07 5	0.12 121	0.11 169	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 267	0.07 5	0.12 121	0.11 169	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 259	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

xyz-stereo-finetune	0.11 374	0.08 427	0.13 423	0.14 81	0.06 57	0.10 267	0.19 636	0.18 376	0.19 457	0.12 394	0.14 398	0.15 489	0.11 435	0.13 427	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.05 244

LG-Stereo	0.08 128	0.08 427	0.10 235	0.18 457	0.07 177	0.10 267	0.17 535	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.04 58	0.04 68

HART	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.10 267	0.16 498	0.13 169	0.11 169	0.09 251	0.10 276	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

SCV	0.08 128	0.09 521	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.12 154	0.11 87	0.12 215	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.05 318	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.04 68

IGEV-RUCA	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.14 81	0.09 426	0.10 267	0.12 154	0.10 51	0.12 215	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

999	0.09 240	0.06 145	0.13 423	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.14 329	0.15 258	0.12 215	0.10 307	0.08 187	0.08 243	0.08 288	0.16 528	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 380

PAM_32	0.10 324	0.06 145	0.17 581	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.15 427	0.14 214	0.16 370	0.09 251	0.08 187	0.10 343	0.07 209	0.14 471	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.06 380

PAM	0.10 324	0.06 145	0.17 581	0.15 140	0.09 426	0.10 267	0.16 498	0.15 258	0.16 370	0.12 394	0.09 233	0.10 343	0.07 209	0.13 427	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.06 380

rvit_0105_6	0.14 529	0.09 521	0.18 616	0.17 345	0.10 546	0.10 267	0.17 535	0.19 410	0.26 584	0.12 394	0.18 485	0.17 530	0.13 509	0.18 592	0.13 478	0.15 738	0.11 709	0.12 693	0.10 654	0.09 607	0.06 380

UGAM-zero	0.10 324	0.05 44	0.15 511	0.15 140	0.08 295	0.10 267	0.13 244	0.20 430	0.15 332	0.11 351	0.15 418	0.07 170	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

U	0.08 128	0.07 270	0.10 235	0.19 548	0.10 546	0.10 267	0.13 244	0.12 121	0.17 407	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

MoCha-V2	0.08 128	0.05 44	0.11 309	0.20 620	0.07 177	0.10 267	0.14 329	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.08 187	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

IGEV++	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.10 267	0.13 244	0.10 51	0.10 127	0.08 191	0.08 187	0.06 57	0.05 19	0.13 427	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

AE-Stereo	0.10 324	0.08 427	0.11 309	0.19 548	0.09 426	0.10 267	0.15 427	0.14 214	0.20 482	0.09 251	0.15 418	0.12 405	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.04 68

MSKI-zero shot	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.13 244	0.15 258	0.14 300	0.09 251	0.09 233	0.09 304	0.06 85	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

MIF-Stereo (partial)	0.11 374	0.06 145	0.10 235	0.19 548	0.10 546	0.10 267	0.12 154	0.17 343	0.19 457	0.14 464	0.16 436	0.10 343	0.11 435	0.12 361	0.12 436	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.07 475

CAS	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.17 345	0.08 295	0.10 267	0.13 244	0.12 121	0.09 90	0.09 251	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 513	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

MC-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.10 267	0.14 329	0.12 121	0.11 169	0.09 251	0.12 355	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

TRStereo	0.10 324	0.05 44	0.12 369	0.16 245	0.12 644	0.10 267	0.13 244	0.18 376	0.19 457	0.09 251	0.09 233	0.09 304	0.07 209	0.10 162	0.08 51	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.04 58	0.04 68

STrans-v2	0.10 324	0.07 270	0.13 423	0.18 457	0.08 295	0.10 267	0.14 329	0.22 481	0.11 169	0.11 351	0.15 418	0.12 405	0.10 392	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

NF-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.10 267	0.13 244	0.23 503	0.19 457	0.12 394	0.17 456	0.12 405	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.12 686

OCTAStereo	0.11 374	0.07 270	0.14 473	0.17 345	0.09 426	0.10 267	0.13 244	0.23 503	0.19 457	0.12 394	0.17 456	0.12 405	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.11 664

NRIStereo	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.18 457	0.08 295	0.10 267	0.13 244	0.17 343	0.15 332	0.12 394	0.15 418	0.13 439	0.13 509	0.13 427	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.07 475

PSM-AAD	0.11 374	0.07 270	0.10 235	0.20 620	0.09 426	0.10 267	0.14 329	0.21 453	0.13 264	0.12 394	0.14 398	0.18 546	0.11 435	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.06 367	0.14 728

RE-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.10 267	0.13 244	0.23 503	0.19 457	0.12 394	0.17 456	0.12 405	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.11 664

TVStereo	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.10 267	0.13 244	0.23 503	0.19 457	0.12 394	0.17 456	0.12 405	0.12 472	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.11 664

CRE-IMP	0.11 374	0.09 521	0.16 555	0.19 548	0.09 426	0.10 267	0.12 154	0.18 376	0.10 127	0.14 464	0.14 398	0.14 460	0.13 509	0.12 361	0.12 436	0.07 420	0.04 27	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.08 552

rafts_anoy	0.11 374	0.06 145	0.10 235	0.17 345	0.08 295	0.10 267	0.14 329	0.18 376	0.14 300	0.13 433	0.13 382	0.12 405	0.11 435	0.11 257	0.13 478	0.07 420	0.05 318	0.09 586	0.11 687	0.07 461	0.06 380

raft+_RVC	0.11 374	0.07 270	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.11 98	0.24 531	0.20 482	0.12 394	0.15 418	0.12 405	0.08 288	0.12 361	0.13 478	0.07 420	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.05 244

111	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.15 140	0.07 177	0.10 267	0.14 329	0.21 453	0.24 544	0.11 351	0.12 355	0.14 460	0.12 472	0.13 427	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.17 345	0.07 177	0.10 267	0.15 427	0.17 343	0.15 332	0.10 307	0.10 276	0.08 243	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.03 1

AFF-stereo	0.09 240	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.07 177	0.10 267	0.15 427	0.18 376	0.10 127	0.10 307	0.11 333	0.09 304	0.10 392	0.12 361	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.07 478	0.04 58	0.04 68

EAI-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.15 427	0.16 303	0.09 90	0.08 191	0.09 233	0.08 243	0.07 209	0.09 79	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 240	0.07 270	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.10 267	0.15 427	0.18 376	0.17 407	0.08 191	0.10 276	0.12 405	0.09 341	0.12 361	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.05 244

L4000	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.11 329	0.18 588	0.16 303	0.10 127	0.07 120	0.09 233	0.06 57	0.08 288	0.07 10	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

G3	0.13 495	0.14 684	0.12 369	0.32 777	0.13 670	0.11 329	0.14 329	0.23 503	0.09 90	0.15 492	0.13 382	0.19 558	0.09 341	0.15 497	0.13 478	0.10 629	0.05 318	0.16 746	0.10 654	0.10 644	0.06 380

noway7	0.11 374	0.07 270	0.14 473	0.20 620	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.28 610	0.17 407	0.11 351	0.12 355	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

Weightmod_eth	0.09 240	0.07 270	0.08 62	0.18 457	0.07 177	0.11 329	0.16 498	0.13 169	0.11 169	0.09 251	0.09 233	0.10 343	0.07 209	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.07 592	0.06 257	0.07 478	0.04 58	0.03 1

Weightmod	0.09 240	0.06 145	0.08 62	0.18 457	0.06 57	0.11 329	0.15 427	0.14 214	0.12 215	0.11 351	0.11 333	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.08 629	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.03 1

SE	0.10 324	0.10 591	0.08 62	0.19 548	0.09 426	0.11 329	0.11 98	0.16 303	0.11 169	0.10 307	0.17 456	0.09 304	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.04 68

TestStereo_HLe17	0.10 324	0.05 44	0.12 369	0.13 24	0.07 177	0.11 329	0.14 329	0.21 453	0.15 332	0.11 351	0.14 398	0.11 378	0.09 341	0.13 427	0.13 478	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.07 461	0.06 380

DF	0.08 128	0.06 145	0.10 235	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.12 154	0.11 87	0.12 215	0.09 251	0.10 276	0.10 343	0.08 288	0.11 257	0.09 144	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 128	0.08 427	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.11 329	0.14 329	0.13 169	0.11 169	0.08 191	0.11 333	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.11 329	0.12 154	0.15 258	0.16 370	0.08 191	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 128	0.06 145	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.11 329	0.13 244	0.14 214	0.14 300	0.08 191	0.13 382	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

VMStereo-Base	0.09 240	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.07 177	0.11 329	0.10 49	0.16 303	0.13 264	0.10 307	0.16 436	0.10 343	0.09 341	0.11 257	0.10 259	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

WQFJA1++	0.08 128	0.04 3	0.11 309	0.14 81	0.07 177	0.11 329	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 380

Anonymus123	0.09 240	0.06 145	0.17 581	0.15 140	0.08 295	0.11 329	0.09 28	0.18 376	0.16 370	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 354	0.04 6	0.05 318	0.05 81	0.07 478	0.04 58	0.05 244

NLSM3	0.09 240	0.07 270	0.08 62	0.20 620	0.08 295	0.11 329	0.16 498	0.18 376	0.17 407	0.06 48	0.08 187	0.08 243	0.09 341	0.09 79	0.11 354	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.07 478	0.03 1	0.04 68

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 270	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.10 49	0.11 87	0.11 169	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 240	0.06 145	0.14 473	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.19 410	0.16 370	0.10 307	0.09 233	0.07 170	0.07 209	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

AdaDepth	0.07 9	0.06 145	0.07 26	0.18 457	0.06 57	0.11 329	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.04 6	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

depthmonostereo	0.09 240	0.06 145	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.13 244	0.14 214	0.15 332	0.10 307	0.10 276	0.09 304	0.11 435	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

DVStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.12 154	0.14 214	0.16 370	0.11 351	0.11 333	0.09 304	0.10 392	0.11 257	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.13 24	0.07 177	0.11 329	0.19 636	0.17 343	0.12 215	0.15 492	0.15 418	0.17 530	0.13 509	0.13 427	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.06 380

AIO-test2	0.10 324	0.08 427	0.10 235	0.23 709	0.09 426	0.11 329	0.11 98	0.23 503	0.24 544	0.08 191	0.09 233	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.09 610	0.05 216	0.05 244

castereo	0.09 240	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.18 428	0.08 191	0.10 276	0.11 378	0.08 288	0.09 79	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

mms	0.09 240	0.07 270	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.15 427	0.12 121	0.11 169	0.09 251	0.09 233	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ours_stereo	0.09 240	0.07 270	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.16 498	0.11 87	0.12 215	0.08 191	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.12 361	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

tg	0.10 324	0.06 145	0.10 235	0.18 457	0.08 295	0.11 329	0.16 498	0.20 430	0.12 215	0.08 191	0.11 333	0.11 378	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.08 562	0.04 58	0.04 68

rvit_stereo_0083	0.12 463	0.08 427	0.17 581	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.15 258	0.26 584	0.11 351	0.14 398	0.13 439	0.10 392	0.12 361	0.13 478	0.10 629	0.08 629	0.09 586	0.07 478	0.07 461	0.06 380

WCG-NET	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.14 329	0.13 169	0.14 300	0.07 120	0.09 233	0.07 170	0.06 85	0.13 427	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 374	0.08 427	0.16 555	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.24 544	0.11 351	0.13 382	0.14 460	0.09 341	0.11 257	0.12 436	0.10 629	0.07 592	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.06 380

GCAP-BAT	0.09 240	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.07 177	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.17 407	0.07 120	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.13 427	0.08 51	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

rvit_stereo_0082	0.11 374	0.08 427	0.16 555	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.24 544	0.11 351	0.13 382	0.14 460	0.09 341	0.11 257	0.12 436	0.10 629	0.07 592	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.06 380

WCG-NET（raft）	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.06 57	0.11 329	0.13 244	0.15 258	0.12 215	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.13 427	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

test_for_model	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.11 329	0.12 154	0.15 258	0.16 370	0.08 191	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

DispNO	0.15 571	0.09 521	0.18 616	0.19 548	0.12 644	0.11 329	0.21 678	0.23 503	0.29 622	0.18 571	0.23 554	0.19 558	0.17 611	0.16 528	0.16 587	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.08 562	0.07 461	0.06 380

ff7	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

IGEVStereo-DCA	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.10 546	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

ffff	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

rrr	0.09 240	0.07 270	0.13 423	0.16 245	0.10 546	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.15 332	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

11t	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

plain	0.11 374	0.09 521	0.10 235	0.19 548	0.09 426	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.13 264	0.13 433	0.15 418	0.09 304	0.12 472	0.13 427	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.09 586	0.06 368	0.06 367	0.06 380

GCAPDPT-zeroshot	0.09 240	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.07 177	0.11 329	0.14 329	0.14 214	0.17 407	0.07 120	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.13 427	0.08 51	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.13 423	0.18 457	0.06 57	0.11 329	0.07 5	0.14 214	0.12 215	0.09 251	0.10 276	0.07 170	0.09 341	0.13 427	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

RAFT-Test	0.09 240	0.06 145	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.13 264	0.09 251	0.10 276	0.11 378	0.09 341	0.12 361	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

HH	0.09 240	0.06 145	0.13 423	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.16 498	0.15 258	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

HanStereo	0.09 240	0.06 145	0.13 423	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.16 498	0.15 258	0.10 127	0.08 191	0.10 276	0.08 243	0.07 209	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

LL-Strereo	0.13 495	0.10 591	0.12 369	0.20 620	0.10 546	0.11 329	0.18 588	0.33 688	0.25 570	0.16 523	0.16 436	0.14 460	0.14 543	0.19 618	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.04 58	0.05 244

anonymousdsp	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.17 345	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

EGLCR-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.11 329	0.12 154	0.11 87	0.16 370	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

DCRE	0.11 374	0.07 270	0.13 423	0.16 245	0.11 608	0.11 329	0.17 535	0.18 376	0.17 407	0.11 351	0.18 485	0.11 378	0.10 392	0.15 497	0.11 354	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

ProNet	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.15 427	0.15 258	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 380

ccc-4	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

IGEV-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.11 309	0.17 345	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.12 215	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.14 329	0.20 430	0.15 332	0.13 433	0.18 485	0.07 170	0.07 209	0.14 471	0.14 524	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 374	0.06 145	0.13 423	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.12 154	0.22 481	0.18 428	0.14 464	0.17 456	0.12 405	0.13 509	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

cross-raft	0.10 324	0.09 521	0.09 155	0.19 548	0.07 177	0.11 329	0.24 725	0.13 169	0.15 332	0.08 191	0.10 276	0.12 405	0.10 392	0.09 79	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test-1	0.10 324	0.07 270	0.17 581	0.19 548	0.08 295	0.11 329	0.24 725	0.15 258	0.18 428	0.09 251	0.07 105	0.10 343	0.08 288	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.05 244

iRaftStereo_RVC	0.10 324	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.09 426	0.11 329	0.17 535	0.18 376	0.12 215	0.09 251	0.11 333	0.10 343	0.07 209	0.11 257	0.10 259	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.08 562	0.04 58	0.04 68

TANstereo	0.09 240	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 57	0.11 329	0.13 244	0.15 258	0.19 457	0.11 351	0.15 418	0.10 343	0.07 209	0.12 361	0.09 144	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

test_xeample3	0.09 240	0.07 270	0.12 369	0.16 245	0.09 426	0.11 329	0.15 427	0.16 303	0.14 300	0.10 307	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

R-Stereo Train	0.10 324	0.06 145	0.11 309	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.14 329	0.24 531	0.11 169	0.12 394	0.19 501	0.11 378	0.08 288	0.10 162	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 324	0.06 145	0.11 309	0.17 345	0.08 295	0.11 329	0.14 329	0.24 531	0.11 169	0.12 394	0.19 501	0.11 378	0.08 288	0.10 162	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoMambaStereo_RVC	0.11 374	0.05 44	0.12 369	0.11 1	0.14 697	0.12 390	0.09 28	0.12 121	0.13 264	0.14 464	0.14 398	0.14 460	0.12 472	0.16 528	0.15 565	0.09 581	0.08 629	0.07 394	0.05 255	0.08 539	0.13 705

L400	0.08 128	0.07 270	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.12 390	0.17 535	0.13 169	0.09 90	0.08 191	0.08 187	0.06 57	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 128	0.07 270	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.12 390	0.17 535	0.13 169	0.11 169	0.09 251	0.10 276	0.05 4	0.07 209	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

GOStereo-base	0.14 529	0.16 706	0.14 473	0.32 777	0.13 670	0.12 390	0.16 498	0.26 569	0.12 215	0.16 523	0.15 418	0.16 510	0.11 435	0.13 427	0.13 478	0.12 692	0.05 318	0.16 746	0.09 610	0.12 689	0.06 380

ManiGeoR	0.10 324	0.05 44	0.12 369	0.12 9	0.08 295	0.12 390	0.12 154	0.24 531	0.14 300	0.13 433	0.14 398	0.12 405	0.09 341	0.13 427	0.13 478	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.07 461	0.07 475

HLf10	0.10 324	0.05 44	0.12 369	0.12 9	0.08 295	0.12 390	0.12 154	0.24 531	0.14 300	0.13 433	0.14 398	0.12 405	0.09 341	0.13 427	0.13 478	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.07 461	0.07 475

TestStereo_HL3	0.11 374	0.06 145	0.16 555	0.13 24	0.07 177	0.12 390	0.11 98	0.20 430	0.09 90	0.15 492	0.31 664	0.13 439	0.12 472	0.16 528	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 475

GGDA	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.13 24	0.07 177	0.12 390	0.14 329	0.19 410	0.19 457	0.13 433	0.20 511	0.12 405	0.09 341	0.12 361	0.12 436	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 475

TS12	0.08 128	0.06 145	0.09 155	0.21 663	0.07 177	0.12 390	0.12 154	0.11 87	0.09 90	0.10 307	0.10 276	0.08 243	0.10 392	0.09 79	0.12 436	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DN	0.10 324	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.09 426	0.12 390	0.18 588	0.17 343	0.16 370	0.08 191	0.09 233	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 665	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.09 603

RT-Monster	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 295	0.12 390	0.10 49	0.17 343	0.19 457	0.14 464	0.10 276	0.10 343	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

WQFJA1	0.10 324	0.07 270	0.08 62	0.20 620	0.09 426	0.12 390	0.18 588	0.18 376	0.18 428	0.09 251	0.10 276	0.08 243	0.10 392	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.08 629	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

WQFJX1	0.10 324	0.07 270	0.08 62	0.22 688	0.09 426	0.12 390	0.17 535	0.18 376	0.18 428	0.10 307	0.10 276	0.07 170	0.10 392	0.11 257	0.10 259	0.07 420	0.08 629	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.05 244

WQFJX	0.10 324	0.07 270	0.09 155	0.21 663	0.09 426	0.12 390	0.16 498	0.19 410	0.18 428	0.12 394	0.10 276	0.08 243	0.10 392	0.12 361	0.10 259	0.07 420	0.07 592	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

NLMM1	0.11 374	0.09 521	0.07 26	0.22 688	0.10 546	0.12 390	0.20 660	0.19 410	0.20 482	0.12 394	0.11 333	0.08 243	0.10 392	0.11 257	0.11 354	0.08 513	0.08 629	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.04 68

NLMM	0.10 324	0.07 270	0.08 62	0.20 620	0.09 426	0.12 390	0.18 588	0.18 376	0.18 428	0.09 251	0.10 276	0.08 243	0.10 392	0.12 361	0.11 354	0.06 215	0.08 629	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

NLCSM	0.11 374	0.09 521	0.09 155	0.23 709	0.11 608	0.12 390	0.19 636	0.19 410	0.19 457	0.12 394	0.11 333	0.07 170	0.09 341	0.11 257	0.10 259	0.08 513	0.08 629	0.07 394	0.07 478	0.06 367	0.05 244

Select-FE	0.11 374	0.06 145	0.21 659	0.15 140	0.11 608	0.12 390	0.13 244	0.22 481	0.18 428	0.09 251	0.11 333	0.10 343	0.06 85	0.12 361	0.09 144	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.08 562	0.06 367	0.08 552

IGEV-FE	0.09 240	0.05 44	0.13 423	0.14 81	0.08 295	0.12 390	0.13 244	0.17 343	0.11 169	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

Zero-FE251	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.13 24	0.06 57	0.12 390	0.12 154	0.11 87	0.10 127	0.07 120	0.08 187	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

G2L-Stereo_test	0.14 529	0.07 270	0.11 309	0.13 24	0.08 295	0.12 390	0.17 535	0.31 665	0.28 613	0.21 628	0.23 554	0.20 576	0.16 585	0.17 569	0.19 633	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.07 461	0.07 475

SGD-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 235	0.14 81	0.06 57	0.12 390	0.12 154	0.11 87	0.12 215	0.07 120	0.09 233	0.09 304	0.09 341	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

MM-Stereo_test3	0.10 324	0.07 270	0.07 26	0.18 457	0.07 177	0.12 390	0.19 636	0.24 531	0.19 457	0.06 48	0.10 276	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.06 513	0.07 394	0.05 255	0.05 216	0.04 68

MM-Stereo_test2	0.09 240	0.07 270	0.09 155	0.19 548	0.08 295	0.12 390	0.18 588	0.15 258	0.14 300	0.07 120	0.10 276	0.07 170	0.06 85	0.12 361	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 324	0.07 270	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.12 390	0.18 588	0.21 453	0.20 482	0.09 251	0.11 333	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.12 390	0.11 98	0.15 258	0.11 169	0.12 394	0.09 233	0.10 343	0.08 288	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

tt45	0.09 240	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.07 177	0.12 390	0.15 427	0.13 169	0.12 215	0.09 251	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.13 427	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 380

rvit_0105_4	0.15 571	0.09 521	0.17 581	0.17 345	0.10 546	0.12 390	0.20 660	0.23 503	0.27 597	0.14 464	0.20 511	0.17 530	0.14 543	0.17 569	0.13 478	0.15 738	0.11 709	0.11 670	0.10 654	0.09 607	0.06 380

rvit_stereo_ft	0.12 463	0.07 270	0.13 423	0.19 548	0.10 546	0.12 390	0.17 535	0.16 303	0.16 370	0.13 433	0.13 382	0.15 489	0.10 392	0.14 471	0.13 478	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.06 380

gcap-zeroshot	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.07 177	0.12 390	0.13 244	0.15 258	0.16 370	0.08 191	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

trnet	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 5	0.12 390	0.10 49	0.13 169	0.10 127	0.08 191	0.13 382	0.09 304	0.08 288	0.11 257	0.10 259	0.08 513	0.05 318	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

H2IRNET	0.10 324	0.09 521	0.10 235	0.18 457	0.09 426	0.12 390	0.15 427	0.14 214	0.21 498	0.10 307	0.10 276	0.10 343	0.11 435	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.08 493	0.08 562	0.06 367	0.05 244

CoDeX	0.12 463	0.07 270	0.13 423	0.17 345	0.08 295	0.12 390	0.16 498	0.23 503	0.27 597	0.13 433	0.17 456	0.15 489	0.12 472	0.14 471	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.05 244

IGEV_Zeroshot_test	0.09 240	0.05 44	0.13 423	0.14 81	0.08 295	0.12 390	0.13 244	0.17 343	0.11 169	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.05 244

testlalala	0.08 128	0.06 145	0.11 309	0.15 140	0.07 177	0.12 390	0.13 244	0.15 258	0.16 370	0.08 191	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

RAFT_CTSACE	0.12 463	0.09 521	0.10 235	0.22 688	0.08 295	0.12 390	0.24 725	0.18 376	0.17 407	0.21 628	0.27 625	0.13 439	0.07 209	0.13 427	0.09 144	0.05 64	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.04 58	0.04 68

SA	0.13 495	0.09 521	0.09 155	0.18 457	0.08 295	0.12 390	0.24 725	0.23 503	0.19 457	0.17 538	0.27 625	0.15 489	0.11 435	0.11 257	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.05 216	0.05 244

iRaft-Stereo_20w	0.09 240	0.05 44	0.13 423	0.14 81	0.09 426	0.12 390	0.15 427	0.19 410	0.11 169	0.11 351	0.08 187	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

UDGNet	0.14 529	0.13 667	0.17 581	0.18 457	0.10 546	0.12 390	0.16 498	0.21 453	0.27 597	0.20 611	0.20 511	0.17 530	0.13 509	0.16 528	0.14 524	0.10 629	0.06 513	0.09 586	0.07 478	0.07 461	0.07 475

IPLGR_C	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.08 295	0.12 390	0.15 427	0.17 343	0.15 332	0.14 464	0.11 333	0.16 510	0.10 392	0.16 528	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.06 380

MIPNet	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.12 390	0.14 329	0.21 453	0.25 570	0.12 394	0.10 276	0.09 304	0.07 209	0.13 427	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

GMOStereo	0.11 374	0.09 521	0.08 62	0.19 548	0.08 295	0.12 390	0.28 765	0.13 169	0.18 428	0.11 351	0.17 456	0.14 460	0.12 472	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.07 478	0.04 58	0.04 68

error version	0.11 374	0.09 521	0.08 62	0.19 548	0.08 295	0.12 390	0.28 765	0.13 169	0.18 428	0.11 351	0.17 456	0.14 460	0.12 472	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.07 478	0.04 58	0.04 68

test-v	0.11 374	0.09 521	0.08 62	0.19 548	0.08 295	0.12 390	0.28 765	0.13 169	0.18 428	0.11 351	0.17 456	0.14 460	0.12 472	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.07 478	0.04 58	0.04 68

GwcNet-ADL	0.13 495	0.08 427	0.14 473	0.20 620	0.09 426	0.12 390	0.20 660	0.30 647	0.25 570	0.14 464	0.14 398	0.18 546	0.14 543	0.13 427	0.15 565	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.07 461	0.06 380

CrosDoStereo	0.12 463	0.07 270	0.12 369	0.14 81	0.09 426	0.12 390	0.15 427	0.17 343	0.22 522	0.19 589	0.24 566	0.15 489	0.11 435	0.11 257	0.12 436	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

DeepStereo_LL	0.12 463	0.07 270	0.12 369	0.14 81	0.09 426	0.12 390	0.15 427	0.17 343	0.22 522	0.19 589	0.24 566	0.15 489	0.11 435	0.11 257	0.12 436	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

RAFT-RH_RVC	0.12 463	0.06 145	0.14 473	0.16 245	0.09 426	0.12 390	0.12 154	0.17 343	0.12 215	0.13 433	0.40 725	0.11 378	0.10 392	0.13 427	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.05 255	0.05 216	0.06 380

test-2	0.11 374	0.09 521	0.08 62	0.19 548	0.08 295	0.12 390	0.28 765	0.13 169	0.18 428	0.11 351	0.17 456	0.14 460	0.12 472	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 318	0.09 586	0.07 478	0.04 58	0.04 68

Prome-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.11 309	0.18 457	0.09 426	0.12 390	0.14 329	0.23 503	0.13 264	0.13 433	0.16 436	0.13 439	0.08 288	0.12 361	0.10 259	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.10 636

HITNet	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.14 81	0.06 57	0.12 390	0.10 49	0.18 376	0.18 428	0.13 433	0.17 456	0.15 489	0.11 435	0.15 497	0.14 524	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 367	0.05 244
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
G4	0.11 374	0.09 521	0.10 235	0.24 722	0.10 546	0.13 441	0.13 244	0.21 453	0.13 264	0.12 394	0.14 398	0.10 343	0.11 435	0.13 427	0.10 259	0.07 420	0.04 27	0.09 586	0.06 368	0.05 216	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 374	0.07 270	0.14 473	0.21 663	0.10 546	0.13 441	0.18 588	0.22 481	0.20 482	0.13 433	0.12 355	0.08 243	0.08 288	0.13 427	0.10 259	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

monster_256*512	0.11 374	0.07 270	0.09 155	0.21 663	0.10 546	0.13 441	0.17 535	0.27 585	0.19 457	0.12 394	0.12 355	0.09 304	0.07 209	0.10 162	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

S	0.12 463	0.08 427	0.10 235	0.20 620	0.08 295	0.13 441	0.19 636	0.17 343	0.16 370	0.13 433	0.12 355	0.14 460	0.10 392	0.12 361	0.13 478	0.09 581	0.07 592	0.13 707	0.15 750	0.06 367	0.05 244

SMOE	0.10 324	0.08 427	0.09 155	0.18 457	0.07 177	0.13 441	0.14 329	0.19 410	0.13 264	0.12 394	0.13 382	0.12 405	0.09 341	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.06 367	0.04 68

PStereo	0.20 663	0.22 757	0.20 647	0.18 457	0.10 546	0.13 441	0.19 636	0.28 610	0.38 696	0.20 611	0.14 398	0.28 673	0.32 749	0.24 695	0.32 760	0.18 771	0.13 739	0.16 746	0.11 687	0.13 709	0.12 686

TestStereo_HL2	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.12 9	0.08 295	0.13 441	0.14 329	0.20 430	0.18 428	0.13 433	0.21 531	0.12 405	0.11 435	0.13 427	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.07 461	0.07 475

Foundation-i1a	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.13 441	0.13 244	0.12 121	0.10 127	0.11 351	0.11 333	0.11 378	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Lsterematch	0.11 374	0.06 145	0.11 309	0.16 245	0.07 177	0.13 441	0.15 427	0.14 214	0.18 428	0.16 523	0.18 485	0.15 489	0.16 585	0.13 427	0.14 524	0.07 420	0.04 27	0.06 257	0.06 368	0.06 367	0.06 380

DStereoRT	0.17 625	0.07 270	0.12 369	0.19 548	0.09 426	0.13 441	0.12 154	0.28 610	0.23 532	0.12 394	0.20 511	0.11 378	0.10 392	0.15 497	0.14 524	0.06 215	0.05 318	1.02 836	0.09 610	0.05 216	0.04 68

NLSM1	0.10 324	0.07 270	0.08 62	0.19 548	0.08 295	0.13 441	0.16 498	0.21 453	0.16 370	0.11 351	0.10 276	0.07 170	0.10 392	0.10 162	0.11 354	0.07 420	0.08 629	0.08 493	0.07 478	0.05 216	0.05 244

252Zero-FE	0.08 128	0.04 3	0.10 235	0.13 24	0.07 177	0.13 441	0.11 98	0.13 169	0.14 300	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 380

DFGA-Net	0.13 495	0.11 620	0.19 642	0.18 457	0.10 546	0.13 441	0.13 244	0.23 503	0.25 570	0.16 523	0.16 436	0.13 439	0.12 472	0.17 569	0.15 565	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.05 216	0.05 244

G2L-Stereo	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.12 154	0.27 585	0.22 522	0.17 538	0.27 625	0.21 586	0.13 509	0.18 592	0.18 618	0.09 581	0.08 629	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.07 475

fffy	0.09 240	0.08 427	0.10 235	0.16 245	0.07 177	0.13 441	0.17 535	0.13 169	0.12 215	0.08 191	0.09 233	0.08 243	0.09 341	0.13 427	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.05 255	0.04 58	0.05 244

UGAM	0.13 495	0.10 591	0.09 155	0.22 688	0.08 295	0.13 441	0.20 660	0.18 376	0.24 544	0.22 644	0.16 436	0.13 439	0.13 509	0.19 618	0.13 478	0.07 420	0.05 318	0.13 707	0.11 687	0.07 461	0.05 244

model_zeroshot	0.10 324	0.05 44	0.12 369	0.15 140	0.09 426	0.13 441	0.14 329	0.20 430	0.14 300	0.11 351	0.10 276	0.12 405	0.07 209	0.12 361	0.11 354	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 380

ITSA-stereo	0.16 602	0.11 620	0.14 473	0.19 548	0.08 295	0.13 441	0.14 329	0.30 647	0.49 749	0.17 538	0.18 485	0.22 604	0.15 563	0.17 569	0.16 587	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.08 562	0.08 539	0.09 603

rvit_stereo_0075_2	0.17 625	0.12 639	0.25 687	0.23 709	0.16 732	0.13 441	0.10 49	0.30 647	0.27 597	0.20 611	0.28 636	0.22 604	0.15 563	0.18 592	0.13 478	0.16 760	0.10 694	0.17 754	0.10 654	0.10 644	0.10 636

RAStereo	0.10 324	0.09 521	0.08 62	0.20 620	0.08 295	0.13 441	0.18 588	0.16 303	0.17 407	0.10 307	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Pointernet	0.09 240	0.05 44	0.10 235	0.16 245	0.08 295	0.13 441	0.10 49	0.15 258	0.18 428	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.10 259	0.08 513	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

CAS++	0.11 374	0.07 270	0.11 309	0.14 81	0.10 546	0.13 441	0.14 329	0.24 531	0.14 300	0.11 351	0.09 233	0.11 378	0.07 209	0.14 471	0.09 144	0.11 665	0.09 667	0.09 586	0.07 478	0.07 461	0.08 552
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 324	0.07 270	0.12 369	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.18 588	0.19 410	0.12 215	0.13 433	0.08 187	0.07 170	0.07 209	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.06 380

MyStereo05	0.13 495	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.18 588	0.28 610	0.35 677	0.17 538	0.14 398	0.15 489	0.11 435	0.15 497	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.06 380

ACVNet-DCA	0.10 324	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.24 531	0.16 370	0.09 251	0.09 233	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.07 461	0.07 475

xx1	0.11 374	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.16 303	0.18 428	0.09 251	0.09 233	0.16 510	0.16 585	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.08 562	0.07 461	0.07 475

1test111	0.11 374	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.24 531	0.16 370	0.09 251	0.09 233	0.06 57	0.06 85	0.15 497	0.16 587	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.07 461	0.07 475

cc1	0.10 324	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.16 303	0.18 428	0.09 251	0.09 233	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 380

tt1	0.10 324	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.15 258	0.19 457	0.09 251	0.08 187	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 380

UniTT-Stereo	0.09 240	0.07 270	0.08 62	0.18 457	0.08 295	0.13 441	0.11 98	0.12 121	0.11 169	0.10 307	0.12 355	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 259	0.07 420	0.06 513	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.05 244

EKT-Stereo	0.11 374	0.07 270	0.14 473	0.16 245	0.10 546	0.13 441	0.14 329	0.19 410	0.21 498	0.11 351	0.08 187	0.13 439	0.10 392	0.11 257	0.12 436	0.08 513	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.07 475

Any-RAFT	0.10 324	0.05 44	0.10 235	0.15 140	0.07 177	0.13 441	0.14 329	0.21 453	0.15 332	0.11 351	0.12 355	0.13 439	0.10 392	0.13 427	0.10 259	0.07 420	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

anonymousdsp2	0.11 374	0.07 270	0.11 309	0.16 245	0.09 426	0.13 441	0.14 329	0.19 410	0.23 532	0.13 433	0.14 398	0.12 405	0.09 341	0.14 471	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 380

CBFPSM	0.15 571	0.07 270	0.27 699	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.15 427	0.22 481	0.23 532	0.20 611	0.27 625	0.23 622	0.16 585	0.16 528	0.19 633	0.06 215	0.06 513	0.06 257	0.07 478	0.07 461	0.07 475

anonymousa	0.13 495	0.07 270	0.14 473	0.18 457	0.09 426	0.13 441	0.17 535	0.20 430	0.29 622	0.15 492	0.24 566	0.16 510	0.14 543	0.14 471	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.09 610	0.05 216	0.07 475

qqq	0.13 495	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.08 295	0.13 441	0.15 427	0.24 531	0.16 370	0.15 492	0.19 501	0.16 510	0.16 585	0.15 497	0.16 587	0.07 420	0.06 513	0.08 493	0.08 562	0.07 461	0.07 475

raft_robust	0.13 495	0.10 591	0.07 26	0.18 457	0.08 295	0.13 441	0.24 725	0.29 632	0.34 663	0.20 611	0.20 511	0.15 489	0.10 392	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.04 68

CIPLG	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.08 295	0.13 441	0.15 427	0.17 343	0.16 370	0.14 464	0.11 333	0.16 510	0.10 392	0.17 569	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.06 380

IPLGR	0.11 374	0.09 521	0.17 581	0.18 457	0.08 295	0.13 441	0.16 498	0.21 453	0.24 544	0.12 394	0.12 355	0.11 378	0.09 341	0.13 427	0.12 436	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.04 68

ACRE	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.08 295	0.13 441	0.15 427	0.17 343	0.14 300	0.14 464	0.11 333	0.16 510	0.10 392	0.16 528	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.05 216	0.06 380

test_3	0.11 374	0.09 521	0.10 235	0.21 663	0.08 295	0.13 441	0.25 743	0.14 214	0.21 498	0.10 307	0.10 276	0.09 304	0.10 392	0.08 33	0.11 354	0.05 64	0.04 27	0.08 493	0.07 478	0.04 58	0.04 68

PSMNet-ADL	0.15 571	0.12 639	0.13 423	0.22 688	0.09 426	0.13 441	0.20 660	0.26 569	0.23 532	0.18 571	0.20 511	0.23 622	0.17 611	0.18 592	0.18 618	0.09 581	0.08 629	0.08 493	0.11 687	0.08 539	0.07 475

XX-TBD	0.09 240	0.06 145	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.13 441	0.16 498	0.14 214	0.14 300	0.11 351	0.12 355	0.09 304	0.08 288	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 529	0.08 427	0.16 555	0.16 245	0.09 426	0.13 441	0.14 329	0.27 585	0.34 663	0.15 492	0.21 531	0.22 604	0.13 509	0.18 592	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.07 461	0.07 475

RALCasStereoNet	0.11 374	0.07 270	0.09 155	0.16 245	0.08 295	0.13 441	0.14 329	0.17 343	0.11 169	0.12 394	0.17 456	0.14 460	0.10 392	0.12 361	0.11 354	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.05 255	0.08 539	0.07 475

GES	0.14 529	0.08 427	0.16 555	0.15 140	0.10 546	0.13 441	0.13 244	0.28 610	0.26 584	0.17 538	0.24 566	0.19 558	0.14 543	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.08 629	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.09 603

PSMNet-RSSM	0.14 529	0.07 270	0.14 473	0.15 140	0.08 295	0.13 441	0.16 498	0.25 555	0.24 544	0.17 538	0.28 636	0.23 622	0.14 543	0.16 528	0.14 524	0.11 665	0.06 513	0.09 586	0.12 711	0.08 539	0.07 475

PMTNet	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 57	0.13 441	0.14 329	0.16 303	0.11 169	0.09 251	0.13 382	0.10 343	0.07 209	0.14 471	0.10 259	0.15 738	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.07 461	0.06 380

FADNet_RVC	0.17 625	0.14 684	0.41 753	0.20 620	0.11 608	0.13 441	0.13 244	0.27 585	0.22 522	0.21 628	0.23 554	0.20 576	0.18 628	0.15 497	0.17 605	0.08 513	0.08 629	0.12 693	0.09 610	0.11 667	0.10 636

DIP-Stereo	0.11 374	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.13 441	0.09 28	0.16 303	0.16 370	0.12 394	0.16 436	0.14 460	0.12 472	0.16 528	0.14 524	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.07 475
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	0.14 529	0.09 521	0.16 555	0.16 245	0.09 426	0.13 441	0.14 329	0.27 585	0.34 663	0.15 492	0.21 531	0.22 604	0.13 509	0.18 592	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.07 475

G2	0.12 463	0.12 639	0.12 369	0.25 733	0.11 608	0.14 492	0.14 329	0.24 531	0.12 215	0.10 307	0.12 355	0.11 378	0.09 341	0.14 471	0.10 259	0.08 513	0.04 27	0.11 670	0.06 368	0.08 539	0.06 380

G2L-ROB	0.13 495	0.07 270	0.13 423	0.13 24	0.08 295	0.14 492	0.17 535	0.25 555	0.19 457	0.20 611	0.19 501	0.20 576	0.14 543	0.18 592	0.16 587	0.08 513	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.08 539	0.09 603

castereo++	0.08 128	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.14 492	0.11 98	0.11 87	0.15 332	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 529	0.10 591	0.14 473	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.23 713	0.24 531	0.27 597	0.14 464	0.15 418	0.18 546	0.13 509	0.17 569	0.14 524	0.14 734	0.11 709	0.10 637	0.11 687	0.08 539	0.07 475

rvit_stereo_0081_aga	0.12 463	0.09 521	0.15 511	0.18 457	0.10 546	0.14 492	0.14 329	0.14 214	0.19 457	0.10 307	0.18 485	0.16 510	0.09 341	0.12 361	0.10 259	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.06 380

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 374	0.05 44	0.12 369	0.15 140	0.13 670	0.14 492	0.16 498	0.23 503	0.18 428	0.10 307	0.13 382	0.10 343	0.07 209	0.12 361	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.08 552

MyStereo07	0.10 324	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.17 535	0.15 258	0.15 332	0.09 251	0.06 39	0.06 57	0.07 209	0.12 361	0.09 144	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.06 380

MyStereo04	0.13 495	0.07 270	0.10 235	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.17 535	0.29 632	0.38 696	0.17 538	0.14 398	0.16 510	0.11 435	0.15 497	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.06 380

MaDis-Stereo	0.09 240	0.09 521	0.08 62	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.11 98	0.16 303	0.16 370	0.09 251	0.11 333	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.13 478	0.07 420	0.06 513	0.08 493	0.05 255	0.05 216	0.04 68

PCWNet_CMD	0.14 529	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.14 329	0.29 632	0.36 682	0.14 464	0.20 511	0.21 586	0.13 509	0.17 569	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.07 475

CFNet_ucs	0.15 571	0.09 521	0.17 581	0.16 245	0.11 608	0.14 492	0.14 329	0.30 647	0.34 663	0.16 523	0.24 566	0.23 622	0.14 543	0.18 592	0.15 565	0.09 581	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.09 607	0.09 603

AEACV	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 670	0.14 492	0.13 244	0.15 258	0.09 90	0.07 120	0.09 233	0.07 170	0.08 288	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

LoS	0.09 240	0.05 44	0.11 309	0.13 24	0.07 177	0.14 492	0.11 98	0.15 258	0.15 332	0.09 251	0.09 233	0.12 405	0.09 341	0.15 497	0.10 259	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 374	0.06 145	0.13 423	0.14 81	0.08 295	0.14 492	0.14 329	0.18 376	0.15 332	0.12 394	0.15 418	0.17 530	0.11 435	0.14 471	0.12 436	0.09 581	0.05 318	0.07 394	0.05 255	0.08 539	0.08 552

IER	0.14 529	0.08 427	0.13 423	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.16 498	0.26 569	0.27 597	0.18 571	0.26 607	0.17 530	0.20 661	0.17 569	0.14 524	0.08 513	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.07 475

test_5	0.14 529	0.12 639	0.08 62	0.20 620	0.10 546	0.14 492	0.28 765	0.21 453	0.24 544	0.19 589	0.28 636	0.11 378	0.15 563	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.08 562	0.08 539	0.07 475

THIR-Stereo	0.12 463	0.07 270	0.11 309	0.15 140	0.08 295	0.14 492	0.16 498	0.18 376	0.25 570	0.17 538	0.24 566	0.13 439	0.13 509	0.12 361	0.14 524	0.06 215	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

DRaft	0.12 463	0.06 145	0.12 369	0.14 81	0.09 426	0.14 492	0.17 535	0.21 453	0.30 628	0.18 571	0.27 625	0.10 343	0.16 585	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.07 478	0.05 216	0.05 244

RALAANet	0.11 374	0.08 427	0.10 235	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.10 49	0.20 430	0.16 370	0.14 464	0.13 382	0.16 510	0.09 341	0.12 361	0.12 436	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.06 367	0.04 68

RAFT + AFF	0.13 495	0.08 427	0.21 659	0.20 620	0.10 546	0.14 492	0.23 713	0.27 585	0.21 498	0.12 394	0.10 276	0.12 405	0.10 392	0.16 528	0.12 436	0.08 513	0.07 592	0.09 586	0.09 610	0.06 367	0.09 603

CREStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 57	0.14 492	0.14 329	0.14 214	0.10 127	0.09 251	0.13 382	0.09 304	0.08 288	0.12 361	0.10 259	0.08 513	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.06 380
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	0.15 571	0.09 521	0.15 511	0.13 24	0.12 644	0.14 492	0.20 660	0.22 481	0.34 663	0.17 538	0.26 607	0.21 586	0.17 611	0.18 592	0.21 657	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.08 539	0.06 380

cf-r	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.16 245	0.08 295	0.14 492	0.19 636	0.21 453	0.25 570	0.17 538	0.26 607	0.22 604	0.17 611	0.14 471	0.15 565	0.10 629	0.05 318	0.06 257	0.08 562	0.06 367	0.06 380

GANet-RSSM	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.13 24	0.08 295	0.14 492	0.18 588	0.23 503	0.21 498	0.17 538	0.25 593	0.24 631	0.16 585	0.16 528	0.16 587	0.10 629	0.06 513	0.07 394	0.08 562	0.08 539	0.07 475

MSMDNet	0.14 529	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.14 492	0.14 329	0.29 632	0.36 682	0.14 464	0.20 511	0.21 586	0.13 509	0.18 592	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.07 475

iResNet	0.13 495	0.10 591	0.18 616	0.19 548	0.08 295	0.14 492	0.18 588	0.21 453	0.27 597	0.16 523	0.24 566	0.15 489	0.13 509	0.14 471	0.15 565	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

HLF11	0.11 374	0.05 44	0.13 423	0.12 9	0.08 295	0.15 518	0.11 98	0.22 481	0.10 127	0.12 394	0.24 566	0.11 378	0.12 472	0.14 471	0.13 478	0.08 513	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.08 539	0.08 552

HLf8	0.11 374	0.05 44	0.13 423	0.11 1	0.08 295	0.15 518	0.12 154	0.22 481	0.16 370	0.13 433	0.17 456	0.12 405	0.10 392	0.14 471	0.13 478	0.09 581	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.08 539	0.08 552

TestStereo-Hl	0.11 374	0.06 145	0.11 309	0.14 81	0.08 295	0.15 518	0.14 329	0.20 430	0.18 428	0.13 433	0.17 456	0.12 405	0.11 435	0.14 471	0.13 478	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 380

RT-IGEV	0.13 495	0.06 145	0.14 473	0.15 140	0.10 546	0.15 518	0.18 588	0.25 555	0.28 613	0.16 523	0.17 456	0.18 546	0.11 435	0.14 471	0.11 354	0.08 513	0.05 318	0.07 394	0.05 255	0.07 461	0.08 552

ISRNet	0.18 641	0.08 427	0.20 647	0.19 548	0.13 670	0.15 518	0.12 154	0.30 647	0.33 650	0.21 628	0.26 607	0.27 663	0.18 628	0.17 569	0.20 643	0.20 787	0.08 629	0.14 722	0.14 730	0.14 729	0.17 763

FACV-RUCA	0.13 495	0.11 620	0.13 423	0.19 548	0.12 644	0.15 518	0.16 498	0.22 481	0.21 498	0.16 523	0.16 436	0.15 489	0.16 585	0.14 471	0.13 478	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.10 644	0.08 552

DDVS	0.16 602	0.10 591	0.22 670	0.16 245	0.12 644	0.15 518	0.14 329	0.25 555	0.19 457	0.18 571	0.30 658	0.27 663	0.13 509	0.20 637	0.16 587	0.09 581	0.06 513	0.09 586	0.07 478	0.11 667	0.11 664

rvit_0105_3	0.16 602	0.10 591	0.15 511	0.20 620	0.12 644	0.15 518	0.26 754	0.25 555	0.30 628	0.15 492	0.17 456	0.21 586	0.14 543	0.18 592	0.14 524	0.14 734	0.11 709	0.12 693	0.14 730	0.07 461	0.07 475

DCVSM-stereo	0.15 571	0.09 521	0.16 555	0.16 245	0.10 546	0.15 518	0.09 28	0.20 430	0.24 544	0.20 611	0.24 566	0.26 656	0.15 563	0.19 618	0.14 524	0.09 581	0.07 592	0.09 586	0.08 562	0.10 644	0.12 686

ACV-stereo	0.15 571	0.10 591	0.29 713	0.18 457	0.12 644	0.15 518	0.13 244	0.23 503	0.21 498	0.19 589	0.23 554	0.22 604	0.15 563	0.23 683	0.17 605	0.08 513	0.07 592	0.07 394	0.07 478	0.08 539	0.07 475

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 374	0.08 427	0.13 423	0.16 245	0.08 295	0.15 518	0.16 498	0.18 376	0.19 457	0.10 307	0.09 233	0.09 304	0.08 288	0.11 257	0.12 436	0.07 420	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.07 461	0.06 380

LL-Strereo2	0.11 374	0.10 591	0.16 555	0.18 457	0.08 295	0.15 518	0.09 28	0.17 343	0.14 300	0.14 464	0.11 333	0.09 304	0.07 209	0.16 528	0.10 259	0.05 64	0.05 318	0.11 670	0.07 478	0.06 367	0.05 244

CASS	0.14 529	0.12 639	0.12 369	0.23 709	0.09 426	0.15 518	0.17 535	0.19 410	0.20 482	0.17 538	0.18 485	0.15 489	0.15 563	0.15 497	0.14 524	0.09 581	0.06 513	0.10 637	0.08 562	0.09 607	0.07 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 374	0.06 145	0.12 369	0.14 81	0.07 177	0.15 518	0.13 244	0.20 430	0.14 300	0.11 351	0.17 456	0.13 439	0.09 341	0.14 471	0.11 354	0.09 581	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.07 461	0.07 475

RAFT+CT+SA	0.13 495	0.11 620	0.09 155	0.19 548	0.09 426	0.15 518	0.28 765	0.22 481	0.22 522	0.15 492	0.26 607	0.10 343	0.10 392	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.08 562	0.07 461	0.06 380

BSDual-CNN	0.15 571	0.09 521	0.14 473	0.22 688	0.10 546	0.15 518	0.15 427	0.34 703	0.20 482	0.17 538	0.23 554	0.25 644	0.16 585	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.06 513	0.10 637	0.09 610	0.07 461	0.07 475

hknet	0.15 571	0.11 620	0.14 473	0.22 688	0.11 608	0.15 518	0.15 427	0.34 703	0.26 584	0.17 538	0.23 554	0.22 604	0.18 628	0.17 569	0.13 478	0.07 420	0.06 513	0.10 637	0.09 610	0.07 461	0.07 475

Sa-1000	0.12 463	0.08 427	0.09 155	0.18 457	0.08 295	0.15 518	0.22 698	0.22 481	0.19 457	0.15 492	0.20 511	0.17 530	0.11 435	0.10 162	0.10 259	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.09 610	0.05 216	0.05 244

psmg	0.14 529	0.09 521	0.14 473	0.17 345	0.10 546	0.15 518	0.17 535	0.29 632	0.20 482	0.17 538	0.21 531	0.25 644	0.16 585	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.07 592	0.08 493	0.08 562	0.07 461	0.07 475

dd	0.15 571	0.17 720	0.17 581	0.19 548	0.09 426	0.15 518	0.18 588	0.22 481	0.26 584	0.23 659	0.20 511	0.21 586	0.10 392	0.21 657	0.17 605	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.08 539	0.07 475

RAFT	0.13 495	0.09 521	0.11 309	0.18 457	0.08 295	0.15 518	0.23 713	0.21 453	0.20 482	0.21 628	0.21 531	0.18 546	0.13 509	0.17 569	0.10 259	0.06 215	0.07 592	0.10 637	0.09 610	0.06 367	0.05 244

TestStereo	0.14 529	0.15 693	0.11 309	0.23 709	0.08 295	0.15 518	0.21 678	0.20 430	0.23 532	0.14 464	0.25 593	0.16 510	0.13 509	0.16 528	0.14 524	0.06 215	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.09 607	0.05 244

XX-Stereo	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.09 426	0.15 518	0.12 154	0.21 453	0.10 127	0.10 307	0.14 398	0.07 170	0.06 85	0.13 427	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.04 58	0.04 68

HCRNet	0.16 602	0.23 761	0.12 369	0.35 787	0.11 608	0.15 518	0.17 535	0.26 569	0.22 522	0.19 589	0.24 566	0.21 586	0.14 543	0.15 497	0.13 478	0.11 665	0.07 592	0.11 670	0.10 654	0.09 607	0.07 475

ARAFT	0.12 463	0.08 427	0.18 616	0.19 548	0.09 426	0.15 518	0.17 535	0.20 430	0.13 264	0.12 394	0.13 382	0.14 460	0.12 472	0.15 497	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.10 637	0.09 610	0.06 367	0.04 68

SFCPSM	0.13 495	0.07 270	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.15 518	0.16 498	0.28 610	0.27 597	0.14 464	0.18 485	0.12 405	0.13 509	0.14 471	0.11 354	0.08 513	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.06 380

FENet	0.13 495	0.08 427	0.13 423	0.16 245	0.08 295	0.15 518	0.16 498	0.23 503	0.23 532	0.17 538	0.24 566	0.16 510	0.13 509	0.14 471	0.15 565	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.08 562	0.08 539	0.08 552

GwcNet-RSSM	0.14 529	0.07 270	0.12 369	0.16 245	0.08 295	0.15 518	0.20 660	0.22 481	0.28 613	0.18 571	0.28 636	0.23 622	0.17 611	0.15 497	0.16 587	0.10 629	0.06 513	0.07 394	0.09 610	0.07 461	0.07 475

DMCA	0.14 529	0.09 521	0.17 581	0.19 548	0.09 426	0.15 518	0.17 535	0.23 503	0.28 613	0.14 464	0.20 511	0.17 530	0.18 628	0.15 497	0.17 605	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.09 607	0.10 636

BEATNet_4x	0.12 463	0.09 521	0.15 511	0.18 457	0.07 177	0.15 518	0.07 5	0.23 503	0.19 457	0.16 523	0.19 501	0.19 558	0.14 543	0.17 569	0.15 565	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 475

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 625	0.10 591	0.23 678	0.20 620	0.10 546	0.15 518	0.18 588	0.31 665	0.25 570	0.21 628	0.31 664	0.25 644	0.17 611	0.21 657	0.20 643	0.09 581	0.06 513	0.08 493	0.09 610	0.07 461	0.08 552
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	0.11 374	0.06 145	0.09 155	0.18 457	0.08 295	0.16 549	0.14 329	0.15 258	0.14 300	0.13 433	0.17 456	0.12 405	0.09 341	0.13 427	0.11 354	0.06 215	0.04 27	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.04 68

coex_refinement	0.14 529	0.07 270	0.12 369	0.17 345	0.10 546	0.16 549	0.15 427	0.27 585	0.29 622	0.18 571	0.21 531	0.22 604	0.17 611	0.16 528	0.19 633	0.08 513	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.09 607	0.08 552

test_sample7	0.16 602	0.10 591	0.16 555	0.14 81	0.12 644	0.16 549	0.17 535	0.28 610	0.24 544	0.21 628	0.21 531	0.24 631	0.20 661	0.16 528	0.16 587	0.12 692	0.06 513	0.10 637	0.09 610	0.11 667	0.10 636

test_sample2	0.13 495	0.07 270	0.12 369	0.14 81	0.08 295	0.16 549	0.18 588	0.21 453	0.16 370	0.14 464	0.21 531	0.20 576	0.15 563	0.15 497	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.08 552

StereoVision	0.14 529	0.13 667	0.10 235	0.24 722	0.10 546	0.16 549	0.21 678	0.21 453	0.20 482	0.12 394	0.25 593	0.10 343	0.10 392	0.16 528	0.10 259	0.09 581	0.10 694	0.12 693	0.12 711	0.06 367	0.05 244

gwcnet-sp	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.18 457	0.09 426	0.16 549	0.18 588	0.24 531	0.24 544	0.19 589	0.24 566	0.15 489	0.16 585	0.16 528	0.15 565	0.08 513	0.07 592	0.07 394	0.08 562	0.08 539	0.07 475

scenet	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.18 457	0.09 426	0.16 549	0.18 588	0.24 531	0.24 544	0.19 589	0.24 566	0.15 489	0.16 585	0.16 528	0.15 565	0.08 513	0.07 592	0.07 394	0.08 562	0.08 539	0.07 475

ToySt	0.17 625	0.11 620	0.19 642	0.17 345	0.11 608	0.16 549	0.26 754	0.24 531	0.33 650	0.19 589	0.24 566	0.26 656	0.24 693	0.19 618	0.21 657	0.07 420	0.08 629	0.09 586	0.10 654	0.09 607	0.08 552

Selective-RAFT	0.11 374	0.11 620	0.12 369	0.21 663	0.08 295	0.16 549	0.13 244	0.21 453	0.23 532	0.10 307	0.10 276	0.11 378	0.10 392	0.15 497	0.11 354	0.05 64	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

ssnet	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.18 457	0.09 426	0.16 549	0.18 588	0.24 531	0.24 544	0.19 589	0.24 566	0.15 489	0.16 585	0.16 528	0.15 565	0.08 513	0.07 592	0.07 394	0.08 562	0.08 539	0.07 475

DEmStereo	0.12 463	0.06 145	0.14 473	0.14 81	0.10 546	0.16 549	0.15 427	0.16 303	0.24 544	0.17 538	0.23 554	0.12 405	0.14 543	0.12 361	0.14 524	0.05 64	0.04 27	0.07 394	0.06 368	0.05 216	0.05 244

s12784h	0.10 324	0.06 145	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.16 549	0.18 588	0.16 303	0.15 332	0.10 307	0.11 333	0.11 378	0.11 435	0.11 257	0.12 436	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

ADLNet	0.16 602	0.08 427	0.15 511	0.16 245	0.10 546	0.16 549	0.17 535	0.33 688	0.27 597	0.23 659	0.27 625	0.24 631	0.16 585	0.18 592	0.21 657	0.10 629	0.06 513	0.10 637	0.10 654	0.08 539	0.09 603

GMStereo	0.13 495	0.15 693	0.14 473	0.18 457	0.09 426	0.16 549	0.16 498	0.20 430	0.25 570	0.17 538	0.17 456	0.11 378	0.11 435	0.16 528	0.13 478	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.06 380
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 686	0.17 720	0.57 778	0.18 457	0.10 546	0.16 549	0.19 636	0.20 430	0.33 650	0.49 781	0.48 758	0.30 692	0.28 726	0.21 657	0.24 695	0.08 513	0.07 592	0.08 493	0.07 478	0.10 644	0.09 603

acv_ft	0.15 571	0.09 521	0.16 555	0.19 548	0.10 546	0.16 549	0.17 535	0.25 555	0.34 663	0.19 589	0.26 607	0.21 586	0.17 611	0.18 592	0.19 633	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.08 539	0.06 380

STTStereo	0.18 641	0.13 667	0.28 704	0.20 620	0.11 608	0.16 549	0.21 678	0.29 632	0.23 532	0.22 644	0.30 658	0.29 682	0.18 628	0.20 637	0.20 643	0.12 692	0.11 709	0.11 670	0.14 730	0.09 607	0.08 552

HSM-Net_RVC	0.14 529	0.08 427	0.12 369	0.15 140	0.08 295	0.16 549	0.15 427	0.27 585	0.29 622	0.20 611	0.21 531	0.29 682	0.14 543	0.18 592	0.13 478	0.06 215	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.06 380
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 571	0.08 427	0.16 555	0.16 245	0.08 295	0.16 549	0.13 244	0.26 569	0.36 682	0.21 628	0.29 651	0.24 631	0.13 509	0.14 471	0.14 524	0.06 215	0.06 513	0.06 257	0.04 78	0.09 607	0.08 552

MLCV	0.13 495	0.08 427	0.17 581	0.18 457	0.06 57	0.16 549	0.17 535	0.19 410	0.22 522	0.19 589	0.25 593	0.17 530	0.13 509	0.15 497	0.14 524	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

HSM	0.15 571	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.09 426	0.16 549	0.14 329	0.28 610	0.25 570	0.20 611	0.24 566	0.37 736	0.17 611	0.20 637	0.15 565	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.07 461	0.06 380

CBMV_ROB	0.19 653	0.13 667	0.18 616	0.16 245	0.11 608	0.16 549	0.12 154	0.27 585	0.29 622	0.27 699	0.31 664	0.27 663	0.24 693	0.24 695	0.16 587	0.15 738	0.18 784	0.22 780	0.20 776	0.10 644	0.12 686

NOSS_ROB	0.19 653	0.13 667	0.18 616	0.16 245	0.12 644	0.16 549	0.12 154	0.30 647	0.33 650	0.20 611	0.22 549	0.27 663	0.24 693	0.21 657	0.16 587	0.16 760	0.18 784	0.23 783	0.21 783	0.13 709	0.13 705

DN-CSS_ROB	0.13 495	0.13 667	0.17 581	0.18 457	0.10 546	0.16 549	0.08 9	0.22 481	0.19 457	0.17 538	0.23 554	0.13 439	0.13 509	0.13 427	0.14 524	0.05 64	0.05 318	0.10 637	0.10 654	0.08 539	0.06 380

MWSP-net	0.15 571	0.08 427	0.18 616	0.17 345	0.10 546	0.17 573	0.23 713	0.29 632	0.32 644	0.18 571	0.20 511	0.17 530	0.13 509	0.18 592	0.14 524	0.08 513	0.06 513	0.07 394	0.08 562	0.07 461	0.08 552

test_sample6	0.14 529	0.09 521	0.14 473	0.17 345	0.08 295	0.17 573	0.19 636	0.26 569	0.18 428	0.18 571	0.28 636	0.19 558	0.15 563	0.15 497	0.13 478	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.08 539	0.08 552

SMFormer	0.14 529	0.07 270	0.18 616	0.14 81	0.08 295	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.27 597	0.19 589	0.20 511	0.19 558	0.15 563	0.15 497	0.17 605	0.08 513	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.07 475

tta	0.14 529	0.07 270	0.18 616	0.14 81	0.08 295	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.27 597	0.19 589	0.20 511	0.19 558	0.15 563	0.15 497	0.17 605	0.08 513	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.06 367	0.06 380

qqq1	0.14 529	0.07 270	0.18 616	0.14 81	0.08 295	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.27 597	0.19 589	0.20 511	0.19 558	0.15 563	0.15 497	0.12 436	0.08 513	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 380

fff1	0.14 529	0.07 270	0.18 616	0.14 81	0.08 295	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.27 597	0.19 589	0.20 511	0.19 558	0.15 563	0.15 497	0.12 436	0.08 513	0.05 318	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 380

mmm	0.14 529	0.08 427	0.18 616	0.17 345	0.09 426	0.17 573	0.18 588	0.21 453	0.16 370	0.16 523	0.23 554	0.21 586	0.16 585	0.16 528	0.17 605	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.08 562	0.08 539	0.07 475

11t1	0.12 463	0.07 270	0.14 473	0.14 81	0.08 295	0.17 573	0.15 427	0.19 410	0.15 332	0.15 492	0.15 418	0.17 530	0.16 585	0.15 497	0.13 478	0.08 513	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.08 539	0.07 475

ffm	0.12 463	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.09 426	0.17 573	0.17 535	0.15 258	0.19 457	0.15 492	0.26 607	0.19 558	0.13 509	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.06 367	0.06 380

ff1	0.13 495	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.09 426	0.17 573	0.17 535	0.15 258	0.19 457	0.15 492	0.26 607	0.19 558	0.13 509	0.15 497	0.22 671	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.08 562	0.06 367	0.06 380

mmx	0.15 571	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.09 426	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.26 584	0.15 492	0.26 607	0.19 558	0.13 509	0.15 497	0.22 671	0.08 513	0.06 513	0.09 586	0.08 562	0.08 539	0.08 552

xxx	0.15 571	0.09 521	0.15 511	0.16 245	0.09 426	0.17 573	0.17 535	0.27 585	0.26 584	0.15 492	0.26 607	0.19 558	0.13 509	0.15 497	0.22 671	0.08 513	0.06 513	0.09 586	0.08 562	0.08 539	0.08 552

GMStereo_Zeroshot	0.16 602	0.13 667	0.25 687	0.20 620	0.10 546	0.17 573	0.13 244	0.30 647	0.25 570	0.23 659	0.32 674	0.25 644	0.11 435	0.19 618	0.14 524	0.09 581	0.06 513	0.11 670	0.06 368	0.12 689	0.08 552

psm_up	0.19 653	0.10 591	0.18 616	0.21 663	0.11 608	0.17 573	0.19 636	0.38 742	0.34 663	0.22 644	0.28 636	0.29 682	0.25 701	0.20 637	0.22 671	0.09 581	0.10 694	0.11 670	0.11 687	0.08 539	0.08 552

CFNet-ft	0.14 529	0.07 270	0.15 511	0.12 9	0.09 426	0.17 573	0.18 588	0.22 481	0.24 544	0.17 538	0.26 607	0.24 631	0.14 543	0.16 528	0.15 565	0.11 665	0.06 513	0.08 493	0.09 610	0.09 607	0.08 552

CCAANet	0.15 571	0.06 145	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.17 573	0.13 244	0.31 665	0.25 570	0.16 523	0.32 674	0.18 546	0.18 628	0.17 569	0.14 524	0.06 215	0.05 318	0.09 586	0.09 610	0.06 367	0.09 603

CFNet_RVC	0.14 529	0.07 270	0.15 511	0.12 9	0.09 426	0.17 573	0.18 588	0.22 481	0.24 544	0.17 538	0.26 607	0.24 631	0.14 543	0.16 528	0.15 565	0.11 665	0.06 513	0.08 493	0.09 610	0.09 607	0.08 552

DeepPruner_ROB	0.16 602	0.11 620	0.16 555	0.17 345	0.10 546	0.17 573	0.15 427	0.32 671	0.21 498	0.19 589	0.21 531	0.22 604	0.19 647	0.21 657	0.16 587	0.13 712	0.09 667	0.09 586	0.10 654	0.11 667	0.11 664

S0	0.12 463	0.08 427	0.09 155	0.20 620	0.07 177	0.18 591	0.22 698	0.15 258	0.15 332	0.11 351	0.10 276	0.13 439	0.08 288	0.12 361	0.11 354	0.09 581	0.10 694	0.14 722	0.14 730	0.05 216	0.04 68

Selective-IGEV-i1	0.13 495	0.07 270	0.12 369	0.20 620	0.08 295	0.18 591	0.16 498	0.23 503	0.30 628	0.17 538	0.17 456	0.17 530	0.10 392	0.15 497	0.13 478	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 380

z-ln-s-r	0.18 641	0.10 591	0.41 753	0.19 548	0.08 295	0.18 591	0.18 588	0.23 503	0.34 663	0.19 589	0.41 736	0.22 604	0.17 611	0.20 637	0.25 703	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.06 380

PSMNet-RUCA	0.28 742	0.33 793	0.42 756	0.36 789	0.32 799	0.18 591	0.20 660	0.42 761	0.30 628	0.33 747	0.41 736	0.40 753	0.24 693	0.31 733	0.20 643	0.19 780	0.11 709	0.25 787	0.15 750	0.22 779	0.16 752

GCST	0.37 769	0.42 801	0.27 699	1.03 831	0.39 801	0.18 591	0.08 9	0.21 453	0.18 428	0.28 712	0.25 593	0.15 489	0.12 472	0.16 528	0.14 524	0.64 828	0.43 821	0.75 826	0.65 826	0.64 821	0.46 813

DualNet (step1)	0.17 625	0.12 639	0.21 659	0.13 24	0.14 697	0.18 591	0.14 329	0.28 610	0.24 544	0.21 628	0.21 531	0.24 631	0.20 661	0.16 528	0.16 587	0.15 738	0.06 513	0.14 722	0.14 730	0.15 743	0.13 705

test_sample9	0.18 641	0.12 639	0.21 659	0.13 24	0.14 697	0.18 591	0.14 329	0.28 610	0.24 544	0.21 628	0.21 531	0.24 631	0.20 661	0.19 618	0.18 618	0.15 738	0.30 813	0.14 722	0.14 730	0.15 743	0.13 705

test_sample8	0.20 663	0.12 639	0.21 659	0.13 24	0.14 697	0.18 591	0.14 329	0.32 671	0.21 498	0.28 712	0.22 549	0.36 733	0.26 710	0.19 618	0.18 618	0.15 738	0.30 813	0.14 722	0.14 730	0.15 743	0.13 705

test_sample5	0.14 529	0.08 427	0.14 473	0.16 245	0.08 295	0.18 591	0.18 588	0.25 555	0.17 407	0.17 538	0.28 636	0.18 546	0.15 563	0.16 528	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.09 607	0.08 552

MyStereo8	0.12 463	0.07 270	0.15 511	0.15 140	0.09 426	0.18 591	0.14 329	0.19 410	0.22 522	0.12 394	0.18 485	0.11 378	0.10 392	0.16 528	0.18 618	0.07 420	0.05 318	0.07 394	0.05 255	0.08 539	0.09 603

DualNet	0.14 529	0.08 427	0.14 473	0.16 245	0.08 295	0.18 591	0.18 588	0.25 555	0.17 407	0.18 571	0.28 636	0.18 546	0.15 563	0.16 528	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.09 607	0.08 552

1111x	0.16 602	0.09 521	0.13 423	0.18 457	0.08 295	0.18 591	0.25 743	0.32 671	0.25 570	0.17 538	0.24 566	0.27 663	0.15 563	0.14 471	0.24 695	0.07 420	0.07 592	0.08 493	0.09 610	0.07 461	0.07 475

TestStereo1	0.13 495	0.08 427	0.08 62	0.20 620	0.08 295	0.18 591	0.29 776	0.23 503	0.17 407	0.17 538	0.20 511	0.16 510	0.11 435	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.05 244

SA-5K	0.13 495	0.08 427	0.08 62	0.20 620	0.08 295	0.18 591	0.29 776	0.23 503	0.17 407	0.17 538	0.20 511	0.16 510	0.11 435	0.12 361	0.13 478	0.06 215	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.05 216	0.05 244

AACVNet	0.16 602	0.08 427	0.15 511	0.15 140	0.10 546	0.18 591	0.15 427	0.24 531	0.25 570	0.27 699	0.27 625	0.28 673	0.18 628	0.19 618	0.17 605	0.09 581	0.07 592	0.09 586	0.07 478	0.10 644	0.09 603

LMCR-Stereo	0.15 571	0.08 427	0.14 473	0.21 663	0.09 426	0.18 591	0.19 636	0.28 610	0.19 457	0.24 672	0.24 566	0.23 622	0.17 611	0.20 637	0.17 605	0.07 420	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.10 644	0.09 603

ICVP	0.16 602	0.09 521	0.12 369	0.22 688	0.09 426	0.18 591	0.21 678	0.26 569	0.24 544	0.18 571	0.30 658	0.27 663	0.18 628	0.18 592	0.15 565	0.10 629	0.07 592	0.08 493	0.07 478	0.07 461	0.08 552
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 495	0.12 639	0.25 687	0.20 620	0.12 644	0.18 591	0.14 329	0.27 585	0.21 498	0.11 351	0.12 355	0.13 439	0.08 288	0.11 257	0.11 354	0.09 581	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.15 743	0.10 636

CroCo_RVC	0.13 495	0.12 639	0.25 687	0.20 620	0.12 644	0.18 591	0.14 329	0.27 585	0.21 498	0.11 351	0.12 355	0.13 439	0.08 288	0.11 257	0.11 354	0.09 581	0.05 318	0.08 493	0.06 368	0.15 743	0.10 636

pcwnet_v2	0.19 653	0.11 620	0.26 697	0.18 457	0.14 697	0.18 591	0.15 427	0.37 735	0.46 743	0.19 589	0.24 566	0.21 586	0.19 647	0.21 657	0.20 643	0.13 712	0.10 694	0.10 637	0.10 654	0.11 667	0.13 705

HGLStereo	0.17 625	0.09 521	0.19 642	0.17 345	0.12 644	0.18 591	0.18 588	0.31 665	0.33 650	0.22 644	0.33 681	0.24 631	0.18 628	0.20 637	0.21 657	0.10 629	0.09 667	0.07 394	0.07 478	0.09 607	0.10 636

FAT-Stereo	0.21 678	0.13 667	0.22 670	0.21 663	0.12 644	0.18 591	0.18 588	0.35 719	0.40 707	0.28 712	0.37 706	0.33 720	0.33 753	0.21 657	0.20 643	0.09 581	0.11 709	0.10 637	0.09 610	0.11 667	0.14 728

TDLM	0.18 641	0.12 639	0.14 473	0.24 722	0.10 546	0.18 591	0.18 588	0.37 735	0.30 628	0.22 644	0.28 636	0.28 673	0.18 628	0.23 683	0.19 633	0.11 665	0.07 592	0.10 637	0.10 654	0.08 539	0.08 552

StereoDRNet-Refined	0.17 625	0.12 639	0.16 555	0.20 620	0.10 546	0.18 591	0.18 588	0.27 585	0.24 544	0.26 691	0.41 736	0.23 622	0.18 628	0.21 657	0.21 657	0.09 581	0.05 318	0.09 586	0.10 654	0.07 461	0.07 475
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MEA-ACV	0.16 602	0.08 427	0.18 616	0.16 245	0.11 608	0.19 615	0.20 660	0.30 647	0.39 702	0.21 628	0.30 658	0.14 460	0.19 647	0.17 569	0.16 587	0.08 513	0.07 592	0.09 586	0.11 687	0.07 461	0.07 475

IGEV_i1	0.12 463	0.08 427	0.12 369	0.17 345	0.08 295	0.19 615	0.15 427	0.19 410	0.23 532	0.18 571	0.18 485	0.16 510	0.12 472	0.17 569	0.14 524	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 380

test_sample4	0.14 529	0.08 427	0.15 511	0.15 140	0.08 295	0.19 615	0.18 588	0.26 569	0.18 428	0.17 538	0.26 607	0.18 546	0.15 563	0.17 569	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.08 493	0.06 368	0.09 607	0.08 552

test_sample1	0.13 495	0.07 270	0.14 473	0.14 81	0.08 295	0.19 615	0.17 535	0.20 430	0.15 332	0.14 464	0.22 549	0.18 546	0.16 585	0.17 569	0.15 565	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.08 539	0.08 552

x	0.13 495	0.08 427	0.15 511	0.14 81	0.08 295	0.19 615	0.14 329	0.22 481	0.21 498	0.15 492	0.20 511	0.20 576	0.18 628	0.18 592	0.18 618	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.07 475

CSP-Net	0.16 602	0.09 521	0.14 473	0.17 345	0.09 426	0.19 615	0.18 588	0.25 555	0.33 650	0.26 691	0.31 664	0.25 644	0.16 585	0.21 657	0.19 633	0.09 581	0.06 513	0.07 394	0.07 478	0.08 539	0.08 552

DAS	0.15 571	0.08 427	0.18 616	0.19 548	0.10 546	0.19 615	0.17 535	0.28 610	0.30 628	0.18 571	0.26 607	0.21 586	0.16 585	0.16 528	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.07 475

SepStereo	0.15 571	0.08 427	0.18 616	0.19 548	0.10 546	0.19 615	0.17 535	0.28 610	0.30 628	0.18 571	0.26 607	0.21 586	0.16 585	0.26 706	0.13 478	0.08 513	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.07 475

AASNet	0.16 602	0.08 427	0.13 423	0.19 548	0.09 426	0.19 615	0.15 427	0.38 742	0.37 690	0.20 611	0.24 566	0.20 576	0.17 611	0.17 569	0.21 657	0.10 629	0.08 629	0.08 493	0.07 478	0.09 607	0.09 603

GANet-ADL	0.13 495	0.07 270	0.15 511	0.17 345	0.10 546	0.19 615	0.15 427	0.30 647	0.21 498	0.13 433	0.18 485	0.19 558	0.13 509	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.06 513	0.06 257	0.05 255	0.07 461	0.08 552

GEStereo_RVC	0.17 625	0.12 639	0.16 555	0.22 688	0.11 608	0.19 615	0.18 588	0.32 671	0.49 749	0.20 611	0.25 593	0.17 530	0.13 509	0.21 657	0.16 587	0.10 629	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.09 607	0.08 552

sCroCo_RVC	0.12 463	0.09 521	0.24 684	0.24 722	0.11 608	0.19 615	0.14 329	0.17 343	0.15 332	0.10 307	0.13 382	0.12 405	0.07 209	0.14 471	0.11 354	0.08 513	0.08 629	0.08 493	0.08 562	0.05 216	0.07 475

DMCA-RVC	0.17 625	0.10 591	0.16 555	0.24 722	0.11 608	0.19 615	0.18 588	0.26 569	0.24 544	0.21 628	0.27 625	0.25 644	0.27 717	0.18 592	0.21 657	0.12 692	0.08 629	0.13 707	0.10 654	0.10 644	0.08 552

FADNet-RVC-Resample	0.17 625	0.12 639	0.32 726	0.22 688	0.12 644	0.19 615	0.14 329	0.25 555	0.24 544	0.24 672	0.27 625	0.20 576	0.15 563	0.17 569	0.16 587	0.07 420	0.08 629	0.12 693	0.10 654	0.09 607	0.11 664

SuperB	0.20 663	0.10 591	0.57 778	0.16 245	0.09 426	0.19 615	0.18 588	0.25 555	0.51 759	0.27 699	0.39 722	0.17 530	0.22 678	0.22 675	0.21 657	0.08 513	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.12 689	0.11 664

RASNet	0.15 571	0.07 270	0.15 511	0.16 245	0.08 295	0.19 615	0.14 329	0.30 647	0.21 498	0.17 538	0.25 593	0.21 586	0.19 647	0.20 637	0.20 643	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.08 562	0.06 367	0.06 380

CFNet	0.15 571	0.11 620	0.17 581	0.17 345	0.08 295	0.19 615	0.10 49	0.29 632	0.26 584	0.19 589	0.24 566	0.24 631	0.18 628	0.18 592	0.15 565	0.08 513	0.06 513	0.09 586	0.10 654	0.08 539	0.07 475

CVANet_RVC	0.18 641	0.11 620	0.14 473	0.21 663	0.11 608	0.19 615	0.18 588	0.34 703	0.34 663	0.22 644	0.31 664	0.28 673	0.18 628	0.24 695	0.18 618	0.12 692	0.08 629	0.12 693	0.12 711	0.09 607	0.08 552

AANet_RVC	0.16 602	0.10 591	0.11 309	0.18 457	0.09 426	0.19 615	0.18 588	0.27 585	0.32 644	0.22 644	0.35 696	0.21 586	0.22 678	0.22 675	0.17 605	0.06 215	0.05 318	0.06 257	0.06 368	0.07 461	0.06 380

PS-NSSS	0.20 663	0.21 753	0.23 678	0.20 620	0.10 546	0.19 615	0.17 535	0.36 726	0.26 584	0.27 699	0.34 692	0.27 663	0.24 693	0.20 637	0.20 643	0.15 738	0.12 725	0.17 754	0.14 730	0.10 644	0.09 603

iResNet_ROB	0.14 529	0.07 270	0.13 423	0.15 140	0.07 177	0.19 615	0.14 329	0.26 569	0.32 644	0.23 659	0.26 607	0.23 622	0.16 585	0.15 497	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.08 539	0.08 552

MWDA-net	0.15 571	0.08 427	0.16 555	0.16 245	0.10 546	0.20 636	0.22 698	0.26 569	0.36 682	0.18 571	0.25 593	0.18 546	0.17 611	0.17 569	0.15 565	0.08 513	0.05 318	0.08 493	0.07 478	0.08 539	0.07 475

SME	0.12 463	0.09 521	0.11 309	0.17 345	0.07 177	0.20 636	0.13 244	0.21 453	0.17 407	0.12 394	0.13 382	0.10 343	0.12 472	0.13 427	0.13 478	0.07 420	0.07 592	0.08 493	0.09 610	0.06 367	0.06 380

test_sample3	0.14 529	0.08 427	0.15 511	0.14 81	0.09 426	0.20 636	0.17 535	0.27 585	0.18 428	0.17 538	0.22 549	0.19 558	0.15 563	0.17 569	0.14 524	0.09 581	0.06 513	0.07 394	0.06 368	0.09 607	0.08 552

BUS	0.15 571	0.09 521	0.14 473	0.22 688	0.10 546	0.20 636	0.14 329	0.34 703	0.20 482	0.17 538	0.23 554	0.16 510	0.14 543	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.06 513	0.10 637	0.09 610	0.07 461	0.07 475

CRFU-Net	0.16 602	0.08 427	0.15 511	0.17 345	0.09 426	0.20 636	0.14 329	0.27 585	0.21 498	0.28 712	0.28 636	0.29 682	0.18 628	0.19 618	0.18 618	0.09 581	0.09 667	0.07 394	0.07 478	0.08 539	0.09 603

NINENet	0.16 602	0.10 591	0.16 555	0.17 345	0.11 608	0.20 636	0.14 329	0.41 756	0.37 690	0.18 571	0.21 531	0.16 510	0.14 543	0.16 528	0.14 524	0.08 513	0.08 629	0.10 637	0.07 478	0.10 644	0.09 603

dad	0.18 641	0.20 747	0.21 659	0.17 345	0.11 608	0.20 636	0.19 636	0.21 453	0.28 613	0.30 728	0.24 566	0.30 692	0.13 509	0.19 618	0.17 605	0.18 771	0.09 667	0.11 670	0.09 610	0.11 667	0.07 475

ADLNet2	0.16 602	0.09 521	0.14 473	0.17 345	0.09 426	0.20 636	0.16 498	0.32 671	0.39 702	0.17 538	0.20 511	0.20 576	0.19 647	0.21 657	0.23 682	0.08 513	0.07 592	0.07 394	0.07 478	0.09 607	0.07 475

UPFNet	0.16 602	0.08 427	0.12 369	0.20 620	0.12 644	0.20 636	0.23 713	0.28 610	0.26 584	0.18 571	0.24 566	0.22 604	0.20 661	0.19 618	0.22 671	0.09 581	0.07 592	0.08 493	0.09 610	0.08 539	0.06 380

EDNetEfficient	0.30 749	0.24 764	1.18 823	0.18 457	0.10 546	0.20 636	0.20 660	0.21 453	0.61 785	0.74 812	0.56 772	0.30 692	0.40 774	0.23 683	0.32 760	0.09 581	0.07 592	0.08 493	0.07 478	0.11 667	0.10 636

UCFNet_RVC	0.15 571	0.08 427	0.13 423	0.11 1	0.10 546	0.20 636	0.10 49	0.24 531	0.23 532	0.17 538	0.21 531	0.24 631	0.15 563	0.18 592	0.15 565	0.12 692	0.07 592	0.11 670	0.13 724	0.11 667	0.10 636

PWCDC_ROB	0.21 678	0.13 667	0.23 678	0.25 733	0.12 644	0.20 636	0.15 427	0.34 703	0.55 772	0.29 722	0.49 759	0.21 586	0.15 563	0.28 719	0.20 643	0.11 665	0.09 667	0.10 637	0.08 562	0.11 667	0.09 603

CBMV	0.20 663	0.15 693	0.18 616	0.18 457	0.10 546	0.20 636	0.11 98	0.30 647	0.31 638	0.29 722	0.31 664	0.31 707	0.23 684	0.28 719	0.19 633	0.13 712	0.15 760	0.17 754	0.16 758	0.10 644	0.10 636
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	0.20 663	0.14 684	0.39 748	0.23 709	0.12 644	0.21 649	0.21 678	0.29 632	0.38 696	0.25 685	0.38 713	0.28 673	0.23 684	0.21 657	0.25 703	0.08 513	0.08 629	0.09 586	0.09 610	0.10 644	0.09 603

TCMNet	0.19 653	0.12 639	0.20 647	0.21 663	0.18 755	0.21 649	0.24 725	0.28 610	0.36 682	0.23 659	0.26 607	0.25 644	0.20 661	0.20 637	0.23 682	0.13 712	0.11 709	0.11 670	0.12 711	0.13 709	0.12 686

iinet-f	0.17 625	0.07 270	0.46 762	0.14 81	0.10 546	0.21 649	0.14 329	0.27 585	0.23 532	0.22 644	0.25 593	0.21 586	0.16 585	0.18 592	0.22 671	0.09 581	0.07 592	0.07 394	0.06 368	0.09 607	0.10 636

ssnet_v2	0.17 625	0.10 591	0.18 616	0.17 345	0.11 608	0.21 649	0.22 698	0.34 703	0.25 570	0.23 659	0.23 554	0.27 663	0.19 647	0.22 675	0.21 657	0.11 665	0.10 694	0.09 586	0.09 610	0.08 539	0.08 552

delet	0.17 625	0.09 521	0.18 616	0.19 548	0.11 608	0.21 649	0.22 698	0.30 647	0.38 696	0.17 538	0.27 625	0.19 558	0.19 647	0.19 618	0.21 657	0.08 513	0.08 629	0.09 586	0.11 687	0.06 367	0.07 475

DSFCA	0.16 602	0.09 521	0.14 473	0.16 245	0.10 546	0.21 649	0.19 636	0.28 610	0.31 638	0.23 659	0.25 593	0.22 604	0.16 585	0.20 637	0.20 643	0.10 629	0.07 592	0.09 586	0.09 610	0.08 539	0.08 552

FADNet-RVC	0.21 678	0.20 747	0.40 751	0.21 663	0.16 732	0.21 649	0.15 427	0.27 585	0.27 597	0.26 691	0.32 674	0.26 656	0.21 671	0.22 675	0.19 633	0.12 692	0.13 739	0.12 693	0.14 730	0.13 709	0.18 770

S-Stereo	0.21 678	0.12 639	0.25 687	0.21 663	0.13 670	0.21 649	0.19 636	0.33 688	0.45 734	0.23 659	0.36 703	0.28 673	0.29 731	0.20 637	0.23 682	0.09 581	0.12 725	0.10 637	0.10 654	0.13 709	0.14 728

RP	0.22 686	0.13 667	0.22 670	0.23 709	0.12 644	0.21 649	0.20 660	0.26 569	0.45 734	0.22 644	0.38 713	0.37 736	0.25 701	0.28 719	0.25 703	0.11 665	0.12 725	0.13 707	0.12 711	0.13 709	0.14 728

NCC-stereo	0.25 719	0.15 693	0.31 722	0.26 744	0.17 744	0.21 649	0.31 786	0.41 756	0.40 707	0.24 672	0.38 713	0.33 720	0.29 731	0.37 762	0.28 733	0.13 712	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 709	0.13 705

Abc-Net	0.25 719	0.15 693	0.31 722	0.26 744	0.17 744	0.21 649	0.31 786	0.41 756	0.40 707	0.24 672	0.38 713	0.33 720	0.29 731	0.37 762	0.28 733	0.13 712	0.11 709	0.15 734	0.22 786	0.13 709	0.13 705
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 571	0.11 620	0.16 555	0.19 548	0.09 426	0.21 649	0.11 98	0.33 688	0.28 613	0.21 628	0.23 554	0.21 586	0.13 509	0.19 618	0.15 565	0.13 712	0.05 318	0.10 637	0.07 478	0.09 607	0.07 475
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	0.20 663	0.14 684	0.18 616	0.20 620	0.13 670	0.21 649	0.22 698	0.33 688	0.31 638	0.24 672	0.29 651	0.28 673	0.20 661	0.23 683	0.18 618	0.15 738	0.16 777	0.15 734	0.14 730	0.13 709	0.12 686
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 571	0.07 270	0.20 647	0.15 140	0.07 177	0.21 649	0.16 498	0.25 555	0.26 584	0.21 628	0.33 681	0.29 682	0.19 647	0.18 592	0.17 605	0.07 420	0.05 318	0.05 81	0.04 78	0.07 461	0.06 380

DStereoO	0.25 719	0.18 735	0.19 642	0.20 620	0.15 718	0.22 663	0.19 636	0.33 688	0.42 716	0.30 728	0.22 549	0.33 720	0.28 726	0.42 786	0.28 733	0.47 817	0.12 725	0.31 805	0.11 687	0.17 765	0.12 686

xyz-stereo	0.14 529	0.07 270	0.22 670	0.15 140	0.05 5	0.22 663	0.15 427	0.17 343	0.31 638	0.15 492	0.28 636	0.26 656	0.17 611	0.13 427	0.12 436	0.05 64	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

rvit_105_1	0.19 653	0.12 639	0.25 687	0.21 663	0.16 732	0.22 663	0.28 765	0.32 671	0.42 716	0.20 611	0.21 531	0.22 604	0.18 628	0.19 618	0.18 618	0.12 692	0.12 725	0.13 707	0.15 750	0.08 539	0.07 475

SACVNet	0.19 653	0.12 639	0.15 511	0.17 345	0.13 670	0.22 663	0.18 588	0.31 665	0.31 638	0.24 672	0.31 664	0.30 692	0.23 684	0.23 683	0.17 605	0.11 665	0.08 629	0.10 637	0.10 654	0.12 689	0.14 728

test_xeample	0.15 571	0.07 270	0.14 473	0.15 140	0.08 295	0.22 663	0.20 660	0.29 632	0.21 498	0.16 523	0.29 651	0.19 558	0.17 611	0.16 528	0.28 733	0.09 581	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.07 461	0.07 475

EDNetEfficientorigin	7.92 845	0.32 792	152.98 876	0.20 620	0.10 546	0.22 663	0.17 535	0.23 503	0.60 783	0.73 810	0.67 786	0.41 756	0.51 798	0.24 695	0.41 793	0.08 513	0.07 592	0.09 586	0.07 478	0.12 689	0.11 664

ac_64	0.16 602	0.09 521	0.15 511	0.18 457	0.10 546	0.22 663	0.17 535	0.24 531	0.22 522	0.19 589	0.24 566	0.29 682	0.18 628	0.19 618	0.22 671	0.09 581	0.08 629	0.08 493	0.09 610	0.07 461	0.06 380

RGC	0.25 719	0.20 747	0.29 713	0.28 759	0.16 732	0.22 663	0.23 713	0.33 688	0.44 730	0.27 699	0.40 725	0.38 742	0.28 726	0.37 762	0.23 682	0.11 665	0.13 739	0.17 754	0.17 766	0.15 743	0.16 752

ADCP+	0.20 663	0.10 591	0.35 741	0.21 663	0.12 644	0.22 663	0.27 759	0.31 665	0.35 677	0.26 691	0.37 706	0.22 604	0.22 678	0.27 710	0.28 733	0.09 581	0.06 513	0.08 493	0.08 562	0.10 644	0.10 636

PA-Net	0.24 711	0.18 735	0.34 735	0.28 759	0.22 779	0.22 663	0.39 804	0.29 632	0.39 702	0.22 644	0.33 681	0.25 644	0.26 710	0.21 657	0.25 703	0.10 629	0.23 806	0.15 734	0.22 786	0.09 607	0.13 705
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 663	0.11 620	0.21 659	0.22 688	0.10 546	0.22 663	0.22 698	0.40 751	0.38 696	0.24 672	0.33 681	0.26 656	0.22 678	0.22 675	0.25 703	0.11 665	0.07 592	0.11 670	0.10 654	0.09 607	0.08 552

StereoDRNet	0.19 653	0.11 620	0.18 616	0.22 688	0.11 608	0.22 663	0.22 698	0.37 735	0.34 663	0.24 672	0.28 636	0.30 692	0.19 647	0.20 637	0.21 657	0.10 629	0.08 629	0.11 670	0.09 610	0.09 607	0.07 475

XPNet_ROB	0.22 686	0.12 639	0.20 647	0.22 688	0.13 670	0.22 663	0.19 636	0.35 719	0.40 707	0.30 728	0.40 725	0.38 742	0.27 717	0.26 706	0.29 742	0.15 738	0.10 694	0.10 637	0.10 654	0.13 709	0.12 686

PWC_ROB	0.21 678	0.16 706	0.27 699	0.18 457	0.11 608	0.22 663	0.13 244	0.33 688	0.49 749	0.30 728	0.40 725	0.32 714	0.25 701	0.31 733	0.23 682	0.10 629	0.07 592	0.11 670	0.08 562	0.11 667	0.10 636

AANet	0.31 755	0.20 747	1.05 821	0.16 245	0.13 670	0.23 677	0.16 498	0.30 647	0.64 793	0.60 795	0.53 765	0.46 769	0.39 769	0.23 683	0.33 768	0.12 692	0.10 694	0.11 670	0.10 654	0.13 709	0.12 686

DStereoFS	0.27 739	0.22 757	0.32 726	0.23 709	0.15 718	0.23 677	0.21 678	0.52 793	0.49 749	0.28 712	0.45 751	0.34 725	0.36 762	0.53 803	0.29 742	0.13 712	0.11 709	0.15 734	0.13 724	0.17 765	0.17 763

DStereoSA	0.26 731	0.19 741	0.39 748	0.27 752	0.17 744	0.23 677	0.21 678	0.50 787	0.60 783	0.22 644	0.30 658	0.29 682	0.34 755	0.40 778	0.29 742	0.12 692	0.11 709	0.16 746	0.14 730	0.15 743	0.12 686

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 641	0.09 521	0.30 719	0.15 140	0.11 608	0.23 677	0.20 660	0.27 585	0.40 707	0.26 691	0.43 747	0.25 644	0.15 563	0.21 657	0.20 643	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.10 644	0.09 603

SHD	0.26 731	0.15 693	0.31 722	0.24 722	0.18 755	0.23 677	0.15 427	0.39 748	0.72 806	0.32 743	0.42 744	0.36 733	0.29 731	0.33 742	0.30 749	0.13 712	0.11 709	0.14 722	0.13 724	0.16 757	0.20 779

ADCRef	0.20 663	0.12 639	0.43 758	0.20 620	0.12 644	0.23 677	0.18 588	0.32 671	0.37 690	0.26 691	0.33 681	0.18 546	0.23 684	0.25 701	0.26 718	0.07 420	0.06 513	0.09 586	0.09 610	0.08 539	0.09 603

DeepPrunerF	0.24 711	0.17 720	0.45 759	0.26 744	0.16 732	0.23 677	0.29 776	0.37 735	0.51 759	0.27 699	0.31 664	0.24 631	0.28 726	0.22 675	0.23 682	0.15 738	0.11 709	0.20 771	0.18 772	0.12 689	0.14 728

DANet	0.21 678	0.16 706	0.29 713	0.25 733	0.13 670	0.23 677	0.19 636	0.28 610	0.27 597	0.28 712	0.32 674	0.35 731	0.32 749	0.31 733	0.24 695	0.11 665	0.09 667	0.11 670	0.10 654	0.13 709	0.11 664
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 686	0.13 667	0.21 659	0.25 733	0.14 697	0.23 677	0.22 698	0.42 761	0.27 597	0.31 735	0.43 747	0.37 736	0.29 731	0.23 683	0.23 682	0.10 629	0.12 725	0.10 637	0.09 610	0.10 644	0.08 552

base	0.19 653	0.13 667	0.25 687	0.20 620	0.14 697	0.24 686	0.10 49	0.32 671	0.21 498	0.26 691	0.38 713	0.16 510	0.17 611	0.25 701	0.23 682	0.16 760	0.09 667	0.15 734	0.12 711	0.07 461	0.10 636

zh-mn7	0.26 731	0.15 693	0.59 783	0.19 548	0.14 697	0.24 686	0.22 698	0.35 719	0.63 791	0.35 751	0.67 786	0.31 707	0.25 701	0.31 733	0.26 718	0.09 581	0.08 629	0.09 586	0.09 610	0.09 607	0.11 664

DGSMNet	0.25 719	0.19 741	0.34 735	0.21 663	0.24 786	0.24 686	0.21 678	0.36 726	0.42 716	0.25 685	0.32 674	0.38 742	0.21 671	0.29 726	0.24 695	0.13 712	0.11 709	0.14 722	0.16 758	0.23 785	0.23 784

xxxx	0.15 571	0.07 270	0.14 473	0.14 81	0.08 295	0.24 686	0.18 588	0.32 671	0.20 482	0.14 464	0.28 636	0.22 604	0.14 543	0.15 497	0.29 742	0.09 581	0.05 318	0.07 394	0.07 478	0.08 539	0.08 552

FINET	0.22 686	0.18 735	0.28 704	0.19 548	0.16 732	0.24 686	0.24 725	0.33 688	0.49 749	0.26 691	0.33 681	0.22 604	0.23 684	0.23 683	0.18 618	0.18 771	0.16 777	0.11 670	0.10 654	0.15 743	0.14 728

psmorigin	0.25 719	0.16 706	0.35 741	0.17 345	0.13 670	0.24 686	0.14 329	0.34 703	0.34 663	0.41 768	0.55 770	0.41 756	0.38 766	0.35 752	0.28 733	0.11 665	0.15 760	0.11 670	0.11 687	0.12 689	0.17 763

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 686	0.21 753	0.25 687	0.26 744	0.11 608	0.24 686	0.14 329	0.39 748	0.24 544	0.32 743	0.36 703	0.30 692	0.21 671	0.19 618	0.22 671	0.17 767	0.14 751	0.21 774	0.16 758	0.13 709	0.12 686

edge stereo	0.23 700	0.14 684	0.21 659	0.21 663	0.13 670	0.24 686	0.16 498	0.32 671	0.42 716	0.32 743	0.40 725	0.39 747	0.35 759	0.25 701	0.25 703	0.13 712	0.11 709	0.14 722	0.11 687	0.12 689	0.14 728

NCCL2	0.24 711	0.15 693	0.18 616	0.34 782	0.18 755	0.24 686	0.24 725	0.34 703	0.29 622	0.31 735	0.38 713	0.38 742	0.29 731	0.23 683	0.25 703	0.15 738	0.12 725	0.18 764	0.21 783	0.13 709	0.13 705

DLCB_ROB	0.18 641	0.10 591	0.16 555	0.23 709	0.11 608	0.24 686	0.18 588	0.30 647	0.28 613	0.27 699	0.29 651	0.28 673	0.25 701	0.20 637	0.20 643	0.08 513	0.08 629	0.09 586	0.09 610	0.07 461	0.07 475

FSD					0.23 782	0.25 696	0.25 743	0.27 585	0.26 584	0.25 685	0.26 607	0.26 656	0.26 710	0.27 710	0.24 695	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 795

zh-sn7	0.26 731	0.17 720	0.55 774	0.24 722	0.14 697	0.25 696	0.25 743	0.34 703	0.49 749	0.29 722	0.55 770	0.29 682	0.32 749	0.37 762	0.33 768	0.10 629	0.10 694	0.11 670	0.11 687	0.12 689	0.12 686

Wz-Net-LNSev	0.22 686	0.16 706	0.41 753	0.22 688	0.13 670	0.25 696	0.24 725	0.33 688	0.44 730	0.30 728	0.42 744	0.32 714	0.19 647	0.23 683	0.27 724	0.10 629	0.09 667	0.08 493	0.08 562	0.12 689	0.11 664

DDUNet	0.23 700	0.18 735	0.22 670	0.22 688	0.15 718	0.25 696	0.24 725	0.30 647	0.31 638	0.31 735	0.37 706	0.34 725	0.26 710	0.25 701	0.21 657	0.18 771	0.13 739	0.17 754	0.11 687	0.16 757	0.17 763

222	0.16 602	0.07 270	0.15 511	0.14 81	0.08 295	0.25 696	0.18 588	0.30 647	0.21 498	0.18 571	0.29 651	0.17 530	0.16 585	0.16 528	0.44 799	0.10 629	0.05 318	0.07 394	0.06 368	0.08 539	0.08 552

GwcNet	0.20 663	0.14 684	0.20 647	0.18 457	0.12 644	0.25 696	0.20 660	0.36 726	0.45 734	0.20 611	0.33 681	0.33 720	0.21 671	0.22 675	0.25 703	0.11 665	0.09 667	0.09 586	0.09 610	0.09 607	0.10 636

FADNet	0.21 678	0.23 761	0.37 746	0.18 457	0.17 744	0.25 696	0.13 244	0.32 671	0.32 644	0.23 659	0.25 593	0.27 663	0.21 671	0.19 618	0.16 587	0.13 712	0.15 760	0.12 693	0.15 750	0.17 765	0.18 770

Nwc_Net	0.23 700	0.17 720	0.22 670	0.25 733	0.15 718	0.25 696	0.27 759	0.38 742	0.39 702	0.22 644	0.41 736	0.30 692	0.29 731	0.28 719	0.25 703	0.11 665	0.10 694	0.17 754	0.20 776	0.10 644	0.11 664

ADCMid	0.26 731	0.15 693	0.42 756	0.20 620	0.14 697	0.25 696	0.26 754	0.35 719	0.40 707	0.37 758	0.45 751	0.34 725	0.42 780	0.36 756	0.36 774	0.10 629	0.09 667	0.11 670	0.11 687	0.13 709	0.13 705

CC-Net-ROB	0.28 742	0.31 791	0.36 745	0.30 772	0.15 718	0.25 696	0.19 636	0.45 778	0.34 663	0.39 761	0.37 706	0.39 747	0.31 747	0.27 710	0.27 724	0.24 802	0.18 784	0.30 804	0.23 790	0.19 774	0.15 742

DISCO	0.20 663	0.09 521	0.22 670	0.17 345	0.10 546	0.25 696	0.18 588	0.28 610	0.45 734	0.23 659	0.32 674	0.34 725	0.26 710	0.29 726	0.29 742	0.08 513	0.06 513	0.07 394	0.07 478	0.09 607	0.10 636

PSMNet_ROB	0.22 686	0.12 639	0.15 511	0.27 752	0.15 718	0.25 696	0.36 798	0.43 767	0.37 690	0.27 699	0.33 681	0.32 714	0.23 684	0.21 657	0.27 724	0.12 692	0.08 629	0.13 707	0.11 687	0.10 644	0.09 603

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 324	0.13 667	0.13 423	0.24 722	0.17 744	0.26 708	0.10 49	0.15 258	0.15 332	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

w-ln-seven	0.24 711	0.15 693	0.58 781	0.20 620	0.14 697	0.26 708	0.22 698	0.36 726	0.62 788	0.30 728	0.40 725	0.30 692	0.23 684	0.22 675	0.28 733	0.09 581	0.09 667	0.11 670	0.10 654	0.11 667	0.10 636

fast-acv-ft	0.18 641	0.11 620	0.20 647	0.19 548	0.12 644	0.26 708	0.21 678	0.26 569	0.35 677	0.22 644	0.34 692	0.27 663	0.21 671	0.21 657	0.23 682	0.09 581	0.09 667	0.08 493	0.10 654	0.08 539	0.07 475

Wz-Net-SNSev	0.26 731	0.17 720	0.46 762	0.25 733	0.14 697	0.26 708	0.24 725	0.38 742	0.57 776	0.30 728	0.56 772	0.39 747	0.26 710	0.24 695	0.32 760	0.10 629	0.09 667	0.10 637	0.11 687	0.11 667	0.11 664

Syn2CoEx	0.22 686	0.16 706	0.29 713	0.29 768	0.15 718	0.26 708	0.21 678	0.34 703	0.32 644	0.29 722	0.36 703	0.28 673	0.25 701	0.20 637	0.25 703	0.16 760	0.12 725	0.14 722	0.11 687	0.09 607	0.08 552

AF-Net	0.23 700	0.17 720	0.17 581	0.27 752	0.13 670	0.26 708	0.24 725	0.33 688	0.51 759	0.25 685	0.33 681	0.39 747	0.27 717	0.28 719	0.26 718	0.11 665	0.10 694	0.16 746	0.12 711	0.11 667	0.11 664

AnyNet_C32	0.26 731	0.16 706	0.39 748	0.20 620	0.17 744	0.26 708	0.31 786	0.32 671	0.45 734	0.31 735	0.50 761	0.30 692	0.34 755	0.41 785	0.36 774	0.12 692	0.12 725	0.12 693	0.14 730	0.14 729	0.15 742

FBW_ROB	0.25 719	0.17 720	0.23 678	0.27 752	0.14 697	0.26 708	0.22 698	0.42 761	0.43 728	0.42 770	0.41 736	0.43 760	0.27 717	0.32 738	0.24 695	0.09 581	0.15 760	0.15 734	0.12 711	0.12 689	0.10 636

LE_ROB	0.50 793	0.07 270	0.14 473	0.15 140	0.08 295	0.26 708	0.17 535	0.23 503	1.71 845	4.68 853	0.67 786	0.46 769	0.47 791	0.21 657	0.30 749	0.07 420	0.06 513	0.06 257	0.06 368	0.08 539	0.06 380

ETE_ROB	0.23 700	0.17 720	0.23 678	0.25 733	0.14 697	0.26 708	0.29 776	0.32 671	0.37 690	0.28 712	0.37 706	0.45 765	0.27 717	0.28 719	0.27 724	0.11 665	0.09 667	0.12 693	0.10 654	0.14 729	0.13 705

YMNet	0.20 663	0.12 639	0.20 647	0.21 663	0.14 697	0.27 718	0.23 713	0.32 671	0.34 663	0.28 712	0.35 696	0.30 692	0.18 628	0.18 592	0.22 671	0.11 665	0.13 739	0.10 637	0.10 654	0.09 607	0.09 603

YMNet_1	0.20 663	0.12 639	0.20 647	0.21 663	0.14 697	0.27 718	0.23 713	0.32 671	0.34 663	0.28 712	0.35 696	0.30 692	0.18 628	0.18 592	0.22 671	0.11 665	0.13 739	0.10 637	0.10 654	0.09 607	0.09 603

SQANet	0.24 711	0.24 764	0.31 722	0.31 774	0.19 763	0.27 718	0.13 244	0.30 647	0.33 650	0.25 685	0.37 706	0.31 707	0.22 678	0.27 710	0.23 682	0.15 738	0.10 694	0.21 774	0.16 758	0.22 779	0.16 752

coex-ft	3.24 833	0.35 795	57.83 875	0.18 457	0.13 670	0.27 718	0.23 713	0.28 610	0.72 806	1.89 846	0.70 793	0.43 760	0.47 791	0.29 726	0.43 796	0.09 581	0.09 667	0.12 693	0.09 610	0.14 729	0.14 728

GASNet	0.22 686	0.24 764	0.34 735	0.26 744	0.17 744	0.27 718	0.16 498	0.45 778	0.42 716	0.27 699	0.24 566	0.30 692	0.16 585	0.27 710	0.18 618	0.12 692	0.09 667	0.12 693	0.11 687	0.16 757	0.08 552

Anonymous3	0.16 602	0.14 684	0.34 735	0.26 744	0.14 697	0.27 718	0.18 588	0.28 610	0.28 613	0.15 492	0.17 456	0.14 460	0.11 435	0.16 528	0.12 436	0.08 513	0.08 629	0.08 493	0.08 562	0.08 539	0.11 664

MMNet	0.17 625	0.10 591	0.17 581	0.20 620	0.11 608	0.27 718	0.20 660	0.26 569	0.42 716	0.22 644	0.30 658	0.22 604	0.20 661	0.18 592	0.20 643	0.06 215	0.06 513	0.07 394	0.07 478	0.08 539	0.07 475

hitnet-ft	0.18 641	0.10 591	0.17 581	0.14 81	0.09 426	0.27 718	0.20 660	0.25 555	0.26 584	0.24 672	0.32 674	0.32 714	0.23 684	0.24 695	0.21 657	0.12 692	0.07 592	0.10 637	0.08 562	0.12 689	0.11 664

DispFullNet	0.27 739	0.22 757	0.66 792	0.28 759	0.17 744	0.27 718	0.17 535	0.34 703	0.57 776	0.27 699	0.37 706	0.43 760	0.24 693	0.39 769	0.25 703	0.12 692	0.06 513	0.19 766	0.11 687	0.23 785	0.16 752

LALA_ROB	0.25 719	0.16 706	0.23 678	0.27 752	0.17 744	0.27 718	0.27 759	0.42 761	0.38 696	0.33 747	0.39 722	0.51 779	0.26 710	0.29 726	0.28 733	0.16 760	0.09 667	0.13 707	0.12 711	0.13 709	0.13 705

MSAF-DinoV2	0.23 700	0.11 620	0.25 687	0.17 345	0.10 546	0.28 728	0.17 535	0.38 742	0.56 774	0.21 628	0.27 625	0.47 773	0.28 726	0.36 756	0.40 789	0.09 581	0.06 513	0.07 394	0.09 610	0.12 689	0.11 664

z-mn7	0.25 719	0.15 693	0.47 765	0.19 548	0.13 670	0.28 728	0.25 743	0.35 719	0.64 793	0.27 699	0.57 776	0.29 682	0.24 693	0.32 738	0.27 724	0.08 513	0.08 629	0.08 493	0.08 562	0.10 644	0.10 636

UNet	0.17 625	0.09 521	0.18 616	0.19 548	0.12 644	0.28 728	0.19 636	0.33 688	0.30 628	0.21 628	0.25 593	0.23 622	0.19 647	0.20 637	0.19 633	0.07 420	0.06 513	0.08 493	0.07 478	0.08 539	0.07 475

NVstereo2D	0.19 653	0.11 620	0.16 555	0.17 345	0.16 732	0.28 728	0.23 713	0.44 775	0.42 716	0.15 492	0.28 636	0.25 644	0.19 647	0.23 683	0.18 618	0.09 581	0.06 513	0.10 637	0.08 562	0.15 743	0.10 636

RTSC	0.23 700	0.13 667	0.30 719	0.21 663	0.13 670	0.29 732	0.17 535	0.36 726	0.68 801	0.27 699	0.34 692	0.30 692	0.22 678	0.32 738	0.31 755	0.10 629	0.08 629	0.09 586	0.10 654	0.13 709	0.14 728

ADCS	0.30 749	0.19 741	0.48 767	0.21 663	0.18 755	0.29 732	0.24 725	0.42 761	0.64 793	0.40 764	0.50 761	0.40 753	0.37 764	0.40 778	0.43 796	0.13 712	0.13 739	0.13 707	0.14 730	0.16 757	0.16 752

SANet	0.25 719	0.14 684	0.29 713	0.21 663	0.11 608	0.29 732	0.25 743	0.40 751	0.65 797	0.36 754	0.40 725	0.42 758	0.27 717	0.27 710	0.25 703	0.12 692	0.09 667	0.10 637	0.09 610	0.13 709	0.12 686

PVD	0.40 775	0.21 753	0.40 751	0.32 777	0.23 782	0.30 735	0.45 811	0.53 797	0.97 827	0.55 787	0.80 808	0.54 784	0.60 811	0.53 803	0.40 789	0.19 780	0.14 751	0.17 754	0.14 730	0.24 793	0.32 800

PASM	0.33 759	0.25 770	0.51 769	0.28 759	0.27 792	0.30 735	0.31 786	0.35 719	0.51 759	0.36 754	0.40 725	0.47 773	0.35 759	0.34 747	0.36 774	0.23 800	0.26 809	0.26 788	0.28 801	0.23 785	0.21 780

Light-Stereo-hy	0.24 711	0.14 684	0.32 726	0.23 709	0.20 767	0.31 737	0.16 498	0.34 703	0.36 682	0.25 685	0.29 651	0.43 760	0.25 701	0.26 706	0.21 657	0.13 712	0.13 739	0.24 786	0.23 790	0.16 757	0.18 770

UDG	0.21 678	0.17 720	0.20 647	0.23 709	0.15 718	0.31 737	0.20 660	0.33 688	0.35 677	0.24 672	0.28 636	0.31 707	0.29 731	0.21 657	0.23 682	0.15 738	0.12 725	0.13 707	0.09 610	0.14 729	0.15 742

NaN_ROB	0.23 700	0.20 747	0.25 687	0.25 733	0.13 670	0.31 737	0.27 759	0.34 703	0.41 714	0.31 735	0.31 664	0.32 714	0.23 684	0.31 733	0.22 671	0.11 665	0.17 782	0.10 637	0.11 687	0.08 539	0.09 603

PM Graph cmp D40	0.32 758	0.16 706	0.27 699	0.19 548	0.13 670	0.32 740	0.21 678	0.43 767	0.58 779	0.56 790	0.73 797	0.71 805	0.47 791	0.40 778	0.38 782	0.15 738	0.15 760	0.15 734	0.14 730	0.12 689	0.13 705

PatchMatch		0.16 706		0.19 548		0.32 740		0.43 767		0.56 790		0.66 792		0.42 786		0.15 738		0.15 734		0.12 689

APVNet	0.23 700	0.12 639	0.20 647	0.18 457	0.14 697	0.32 740	0.31 786	0.40 751	0.33 650	0.27 699	0.40 725	0.30 692	0.29 731	0.27 710	0.25 703	0.11 665	0.12 725	0.11 670	0.14 730	0.12 689	0.13 705

stereogan	0.22 686	0.11 620	0.21 659	0.20 620	0.12 644	0.32 740	0.19 636	0.36 726	0.45 734	0.23 659	0.39 722	0.35 731	0.27 717	0.33 742	0.23 682	0.10 629	0.12 725	0.10 637	0.10 654	0.14 729	0.14 728

PatchMatch Graph Cmp	0.33 759	0.16 706	0.27 699	0.19 548	0.13 670	0.33 744	0.21 678	0.44 775	0.63 791	0.57 793	0.84 811	0.69 799	0.46 790	0.39 769	0.38 782	0.15 738	0.15 760	0.15 734	0.14 730	0.12 689	0.13 705

Anonymous_2	0.22 686	0.17 720	0.28 704	0.15 140	0.16 732	0.33 744	0.22 698	0.23 503	0.18 428	0.23 659	0.24 566	0.26 656	0.27 717	0.27 710	0.24 695	0.22 794	0.26 809	0.17 754	0.17 766	0.16 757	0.18 770

GANetREF_RVC	0.31 755	0.34 794	0.29 713	0.35 787	0.16 732	0.33 744	0.42 807	0.48 784	0.52 765	0.35 751	0.35 696	0.34 725	0.32 749	0.40 778	0.33 768	0.27 804	0.20 790	0.29 802	0.15 750	0.19 774	0.18 770
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	0.28 742	0.16 706	0.28 704	0.28 759	0.20 767	0.33 744	0.27 759	0.45 778	0.58 779	0.28 712	0.41 736	0.45 765	0.30 742	0.34 747	0.35 773	0.12 692	0.09 667	0.17 754	0.16 758	0.17 765	0.13 705

MeshStereo	0.27 739	0.13 667	0.18 616	0.15 140	0.11 608	0.33 744	0.24 725	0.41 756	0.36 682	0.53 784	0.58 780	0.67 795	0.41 776	0.36 756	0.27 724	0.14 734	0.13 739	0.13 707	0.11 687	0.11 667	0.11 664
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	0.44 783	0.27 780	0.64 791	0.61 811	0.50 808	0.34 749	0.23 713	0.47 782	0.52 765	0.57 793	0.59 782	0.78 808	0.33 753	0.49 795	0.30 749	0.33 807	0.25 807	0.27 792	0.33 807	0.47 812	0.41 809

CSAN	0.30 749	0.24 764	0.28 704	0.34 782	0.19 763	0.34 749	0.42 807	0.38 742	0.51 759	0.38 760	0.40 725	0.44 764	0.34 755	0.29 726	0.31 755	0.19 780	0.16 777	0.19 766	0.19 773	0.14 729	0.15 742

MSMD_ROB	0.31 755	0.26 773	0.26 697	0.24 722	0.21 776	0.34 749	0.25 743	0.34 703	0.39 702	0.40 764	0.69 790	0.45 765	0.41 776	0.34 747	0.28 733	0.20 787	0.20 790	0.26 788	0.25 793	0.23 785	0.22 783

WCMA_ROB	0.24 711	0.11 620	0.24 684	0.17 345	0.14 697	0.34 749	0.16 498	0.33 688	0.33 650	0.39 761	0.54 769	0.40 753	0.35 759	0.35 752	0.26 718	0.12 692	0.12 725	0.12 693	0.11 687	0.14 729	0.14 728

SGM_RVC	0.24 711	0.12 639	0.16 555	0.15 140	0.09 426	0.34 749	0.19 636	0.35 719	0.32 644	0.44 775	0.38 713	0.53 783	0.36 762	0.36 756	0.26 718	0.13 712	0.13 739	0.13 707	0.13 724	0.11 667	0.11 664
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 686	0.17 720	0.17 581	0.25 733	0.18 755	0.35 754	0.17 535	0.29 632	0.48 747	0.23 659	0.46 754	0.20 576	0.19 647	0.26 706	0.27 724	0.09 581	0.08 629	0.23 783	0.20 776	0.11 667	0.11 664

WZ-Net	0.29 746	0.17 720	0.82 813	0.23 709	0.16 732	0.35 754	0.29 776	0.40 751	0.59 782	0.24 672	0.57 776	0.37 736	0.25 701	0.34 747	0.37 778	0.09 581	0.08 629	0.09 586	0.10 654	0.14 729	0.16 752

LRCNet_RVC	10.76 853	13.97 864	7.97 853	19.07 861	2.04 840	0.35 754	0.31 786	5.29 853	0.48 747	13.02 865	17.65 865	8.69 858	5.73 854	4.78 852	2.22 841	23.53 881	2.69 856	27.60 883	25.75 882	17.60 875	16.54 871

LSM	0.34 766	0.21 753	0.62 788	0.27 752	0.62 821	0.35 754	0.26 754	0.43 767	0.49 749	0.45 777	0.60 784	0.42 758	0.37 764	0.35 752	0.26 718	0.13 712	0.21 800	0.14 722	0.16 758	0.18 769	0.34 802

NVStereoNet_ROB	0.47 790	0.37 796	0.47 765	0.42 797	0.29 797	0.35 754	0.35 797	0.50 787	0.61 785	0.73 810	0.94 816	0.70 801	0.68 815	0.48 794	0.62 816	0.22 794	0.33 817	0.34 807	0.34 810	0.30 803	0.31 799
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	0.23 700	0.13 667	0.33 732	0.20 620	0.15 718	0.36 759	0.25 743	0.34 703	0.45 734	0.29 722	0.41 736	0.39 747	0.19 647	0.25 701	0.27 724	0.09 581	0.07 592	0.09 586	0.09 610	0.12 689	0.10 636

MFN_U_SF_RVC	0.33 759	0.22 757	0.58 781	0.31 774	0.15 718	0.36 759	0.17 535	0.54 800	0.46 743	0.47 780	0.56 772	0.58 786	0.39 769	0.36 756	0.38 782	0.15 738	0.15 760	0.18 764	0.21 783	0.16 757	0.16 752

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 749	0.24 764	0.30 719	0.36 789	0.16 732	0.36 759	0.31 786	0.34 703	0.43 728	0.41 768	0.46 754	0.38 742	0.30 742	0.35 752	0.29 742	0.19 780	0.20 790	0.26 788	0.29 802	0.18 769	0.19 776

XQC	0.29 746	0.23 761	0.53 770	0.29 768	0.19 763	0.36 759	0.28 765	0.37 735	0.58 779	0.31 735	0.31 664	0.37 736	0.30 742	0.39 769	0.39 786	0.13 712	0.09 667	0.15 734	0.12 711	0.18 769	0.18 770

ADCL	0.25 719	0.12 639	0.49 768	0.22 688	0.12 644	0.36 759	0.29 776	0.30 647	0.57 776	0.24 672	0.47 757	0.30 692	0.31 747	0.30 732	0.30 749	0.09 581	0.07 592	0.09 586	0.09 610	0.10 644	0.10 636

ADCPNet	0.26 731	0.17 720	0.62 788	0.21 663	0.15 718	0.36 759	0.25 743	0.33 688	0.37 690	0.31 735	0.41 736	0.36 733	0.29 731	0.29 726	0.34 772	0.12 692	0.10 694	0.11 670	0.12 711	0.14 729	0.13 705

Selective-IGEV-i16pc	0.13 495	0.06 145	0.13 423	0.15 140	0.11 608	0.38 765	0.16 498	0.23 503	0.17 407	0.11 351	0.15 418	0.09 304	0.07 209	0.13 427	0.10 259	0.10 629	0.08 629	0.06 257	0.07 478	0.09 607	0.10 636

Wz-Net-TNSev	0.29 746	0.20 747	0.69 800	0.19 548	0.15 718	0.38 765	0.27 759	0.36 726	0.56 774	0.35 751	0.42 744	0.45 765	0.39 769	0.33 742	0.31 755	0.13 712	0.13 739	0.10 637	0.12 711	0.15 743	0.15 742

FC-DCNN	0.33 759	0.28 782	0.28 704	0.26 744	0.23 782	0.38 765	0.29 776	0.40 751	0.44 730	0.46 778	0.56 772	0.51 779	0.41 776	0.38 767	0.31 755	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 795	0.24 785

FC-DCNN v2	0.33 759	0.28 782	0.28 704	0.26 744	0.23 782	0.39 768	0.29 776	0.41 756	0.44 730	0.46 778	0.57 776	0.51 779	0.41 776	0.38 767	0.30 749	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 795	0.24 785

FCDSN-DC	0.33 759	0.28 782	0.28 704	0.30 772	0.24 786	0.39 768	0.28 765	0.43 767	0.42 716	0.44 775	0.53 765	0.51 779	0.42 780	0.37 762	0.30 749	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 795	0.25 789
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PM Cens cmp D40	0.34 766	0.15 693	0.20 647	0.17 345	0.13 670	0.40 770	0.21 678	0.51 791	0.52 765	0.64 798	0.74 800	0.84 811	0.50 795	0.46 791	0.39 786	0.15 738	0.15 760	0.16 746	0.14 730	0.13 709	0.13 705

MonStereo1	0.49 792	0.27 780	0.61 786	0.29 768	0.20 767	0.40 770	0.19 636	0.51 791	0.66 798	0.53 784	0.91 815	1.02 815	0.59 810	0.51 798	0.58 813	0.53 821	0.32 816	0.55 818	0.40 811	0.36 809	0.38 806

MDST_ROB	0.22 686	0.10 591	0.18 616	0.18 457	0.11 608	0.40 770	0.19 636	0.44 775	0.42 716	0.40 764	0.40 725	0.29 682	0.21 671	0.27 710	0.19 633	0.11 665	0.10 694	0.14 722	0.11 687	0.10 644	0.08 552

Selective-IGEV-i16pb	0.14 529	0.08 427	0.17 581	0.15 140	0.11 608	0.41 773	0.16 498	0.29 632	0.24 544	0.11 351	0.21 531	0.10 343	0.07 209	0.17 569	0.12 436	0.10 629	0.07 592	0.06 257	0.08 562	0.09 607	0.10 636

ccnet	0.30 749	0.28 782	0.24 684	0.20 620	0.28 794	0.41 773	0.22 698	0.46 781	0.33 650	0.37 758	0.46 754	0.37 736	0.30 742	0.40 778	0.43 796	0.23 800	0.14 751	0.21 774	0.17 766	0.23 785	0.19 776

PatchMatch Cens Cmp	0.34 766	0.15 693	0.21 659	0.17 345	0.13 670	0.42 775	0.21 678	0.48 784	0.53 770	0.69 803	0.81 809	0.88 812	0.52 799	0.45 790	0.37 778	0.15 738	0.15 760	0.16 746	0.15 750	0.13 709	0.13 705

Consistency-Raft	0.44 783	0.40 799	0.46 762	0.37 791	0.43 805	0.42 775	0.41 805	0.57 804	0.55 772	0.32 743	0.73 797	0.32 714	0.50 795	0.42 786	0.49 807	0.39 811	0.36 818	0.45 811	0.52 822	0.42 811	0.30 798

SGM-ForestM	0.33 759	0.12 639	0.17 581	0.16 245	0.11 608	0.42 775	0.20 660	0.43 767	0.53 770	0.53 784	0.57 776	1.41 831	0.44 788	0.42 786	0.29 742	0.14 734	0.16 777	0.16 746	0.16 758	0.12 689	0.13 705

ACVNet-4b	0.39 773	0.53 804	0.56 775	0.45 801	0.24 786	0.46 778	0.18 588	0.50 787	0.64 793	0.42 770	0.45 751	0.60 787	0.27 717	0.34 747	0.24 695	0.33 807	0.14 751	0.48 812	0.42 813	0.31 806	0.27 795

RYNet	0.23 700	0.12 639	0.22 670	0.19 548	0.17 744	0.47 779	0.26 754	0.39 748	0.49 749	0.24 672	0.29 651	0.34 725	0.24 693	0.20 637	0.31 755	0.10 629	0.06 513	0.09 586	0.09 610	0.14 729	0.15 742

ply	1.68 827	0.65 812	0.35 741	0.53 807	0.60 818	0.49 780	0.46 815	1.83 849	0.66 798	0.31 735	2.03 837	2.58 841	3.28 851	3.71 850	5.37 851	1.25 847	0.79 846	1.94 853	1.64 844	3.83 850	1.25 838

ACVNet_1	0.45 786	0.51 803	0.61 786	0.45 801	0.28 794	0.50 781	0.28 765	0.58 809	0.71 805	0.63 797	0.59 782	0.74 806	0.50 795	0.50 796	0.36 774	0.26 803	0.25 807	0.39 809	0.29 802	0.32 807	0.25 789

MANE	0.47 790	0.28 782	0.28 704	0.27 752	0.24 786	0.50 781	0.32 794	0.57 804	0.62 788	0.74 812	1.20 829	1.21 824	0.64 813	0.54 805	0.39 786	0.22 794	0.20 790	0.27 792	0.31 805	0.26 799	0.25 789

fsdfsdds	0.54 795	0.19 741	0.72 806	0.34 782	0.18 755	0.51 783	0.33 795	0.55 803	1.06 828	0.74 812	2.30 845	1.05 817	0.89 831	0.36 756	0.48 805	0.16 760	0.16 777	0.26 788	0.19 773	0.15 743	0.15 742

nnnnnnn	0.43 782	0.26 773	0.54 772	0.33 780	0.27 792	0.51 783	0.30 785	0.54 800	0.79 819	0.64 798	0.71 795	0.75 807	0.58 806	0.47 793	0.45 802	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.29 802	0.25 789

G-Net	0.25 719	0.17 720	0.38 747	0.23 709	0.16 732	0.51 783	0.23 713	0.29 632	0.35 677	0.36 754	0.38 713	0.31 707	0.29 731	0.28 719	0.27 724	0.11 665	0.09 667	0.12 693	0.10 654	0.16 757	0.14 728

AnyNet_C01	0.37 769	0.26 773	1.41 828	0.22 688	0.17 744	0.51 783	0.28 765	0.36 726	0.40 707	0.39 761	0.75 802	0.46 769	0.39 769	0.46 791	0.50 808	0.13 712	0.13 739	0.13 707	0.14 730	0.14 729	0.16 752

anonymity	0.53 794	0.58 806	0.66 792	0.41 795	0.61 820	0.54 787	0.41 805	0.57 804	0.41 714	0.56 790	0.50 761	0.50 778	0.55 801	0.59 811	0.50 808	0.58 824	0.50 831	0.51 814	0.51 820	0.52 814	0.58 816

DPSNet	0.28 742	0.16 706	0.33 732	0.18 457	0.13 670	0.55 788	0.42 807	0.52 793	0.68 801	0.29 722	0.38 713	0.39 747	0.30 742	0.32 738	0.23 682	0.11 665	0.10 694	0.11 670	0.08 562	0.20 776	0.16 752

ELAS_RVC	0.42 778	0.29 789	0.33 732	0.28 759	0.24 786	0.56 789	0.38 802	0.50 787	0.61 785	0.74 812	0.76 803	0.67 795	0.56 803	0.55 806	0.42 795	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.27 801	0.26 793
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 773	0.38 797	0.53 770	0.44 800	0.28 794	0.57 790	0.24 725	0.42 761	0.62 788	0.40 764	0.50 761	0.46 769	0.34 755	0.40 778	0.33 768	0.30 805	0.30 813	0.39 809	0.33 807	0.30 803	0.29 796

IMH-64-1	0.66 801	0.62 810	0.69 800	0.72 814	0.51 809	0.60 791	0.51 817	0.92 824	0.84 820	0.75 816	1.02 820	0.81 809	0.78 822	0.80 820	0.50 808	0.43 813	0.46 822	0.72 823	0.48 815	0.55 817	0.40 807

IMH-64	0.66 801	0.62 810	0.69 800	0.72 814	0.51 809	0.60 791	0.51 817	0.92 824	0.84 820	0.75 816	1.02 820	0.81 809	0.78 822	0.80 820	0.50 808	0.43 813	0.46 822	0.72 823	0.48 815	0.55 817	0.40 807

relurobot		0.79 820		0.85 821	0.72 829	0.62 793	0.77 832	0.59 810	0.72 806	0.75 816	0.69 790	0.66 792	0.73 819	0.63 813	0.67 821	0.73 831		0.69 822	0.65 826	0.69 827	0.67 826

UHP(FT)	0.42 778	0.26 773	0.45 759	0.37 791	0.20 767	0.62 793	0.45 811	0.53 797	0.75 812	0.55 787	0.78 805	0.70 801	0.58 806	0.51 798	0.40 789	0.19 780	0.22 804	0.22 780	0.20 776	0.21 777	0.17 763

mmmmmm	0.42 778	0.26 773	0.45 759	0.37 791	0.20 767	0.62 793	0.45 811	0.53 797	0.75 812	0.55 787	0.78 805	0.70 801	0.58 806	0.51 798	0.40 789	0.19 780	0.22 804	0.22 780	0.20 776	0.21 777	0.17 763

ELAS	0.42 778	0.29 789	0.34 735	0.28 759	0.24 786	0.63 796	0.37 799	0.52 793	0.52 765	0.72 809	0.82 810	0.68 797	0.56 803	0.52 801	0.45 802	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.26 799	0.26 793
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 776	0.40 799	0.54 772	0.46 804	0.30 798	0.64 797	0.24 725	0.47 782	0.68 801	0.42 770	0.49 759	0.47 773	0.42 780	0.40 778	0.32 760	0.32 806	0.28 811	0.37 808	0.31 805	0.33 808	0.29 796

SPS-STEREO	0.58 799	0.59 808	0.66 792	0.45 801	0.55 812	0.65 798	0.44 810	0.63 814	0.51 759	0.69 803	0.65 785	0.66 792	0.58 806	0.62 812	0.62 816	0.62 827	0.47 826	0.51 814	0.49 817	0.55 817	0.58 816
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 795	0.61 809	0.71 805	0.57 810	0.43 805	0.66 799	0.37 799	0.60 811	0.87 823	0.51 782	0.67 786	0.63 789	0.47 791	0.50 796	0.44 799	0.47 817	0.48 827	0.53 816	0.41 812	0.53 816	0.41 809

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 783	0.39 798	0.56 775	0.40 794	0.20 767	0.66 799	0.33 795	0.54 800	0.72 806	0.71 808	0.72 796	0.62 788	0.55 801	0.52 801	0.47 804	0.20 787	0.19 789	0.29 802	0.30 804	0.24 793	0.19 776

relubot	0.74 809	0.83 822	0.78 811	0.91 826	0.79 830	0.68 801	0.77 832	0.70 816	0.76 816	0.83 821	0.74 800	0.68 797	0.81 824	0.66 816	0.74 827	0.74 833	0.71 844	0.68 821	0.65 826	0.69 827	0.67 826

SGM+DAISY	0.57 798	0.58 806	0.67 796	0.41 795	0.55 812	0.68 801	0.51 817	0.57 804	0.46 743	0.67 801	0.70 793	0.69 799	0.57 805	0.64 814	0.58 813	0.59 825	0.49 828	0.50 813	0.50 819	0.52 814	0.59 819

MFMNet_re	0.65 800	0.66 814	0.66 792	0.51 805	0.69 825	0.70 803	0.58 821	0.65 815	0.75 812	0.61 796	0.73 797	0.63 789	0.68 815	0.65 815	0.60 815	0.66 829	0.58 841	0.63 819	0.59 823	0.68 825	0.69 828

IMH	0.72 806	0.65 812	0.70 803	0.77 816	0.54 811	0.71 804	0.56 820	0.99 832	1.08 829	0.82 820	1.09 823	0.89 813	0.88 829	0.88 828	0.53 812	0.44 816	0.50 831	0.75 826	0.51 820	0.58 820	0.42 811

RTS	0.46 788	0.19 741	3.33 834	0.25 733	0.15 718	0.72 805	0.21 678	0.37 735	0.78 817	0.42 770	0.44 749	0.31 707	0.43 784	0.55 806	0.37 778	0.10 629	0.09 667	0.13 707	0.13 724	0.15 743	0.15 742

RTSA	0.46 788	0.19 741	3.33 834	0.25 733	0.15 718	0.72 805	0.21 678	0.37 735	0.78 817	0.42 770	0.44 749	0.31 707	0.43 784	0.55 806	0.37 778	0.10 629	0.09 667	0.13 707	0.13 724	0.15 743	0.15 742

notaker	0.98 820	1.13 830	1.02 820	1.14 833	0.81 831	0.73 807	0.69 830	0.94 827	1.15 832	1.19 841	1.19 828	1.41 831	1.17 841	1.10 839	0.74 827	0.82 837	0.64 843	1.18 839	0.79 835	1.02 837	0.82 832

ACVNet_2	0.67 805	0.68 815	0.70 803	0.64 812	0.41 803	0.75 808	0.50 816	0.98 830	1.38 838	0.90 826	1.09 823	1.04 816	0.74 820	0.55 806	0.48 805	0.43 813	0.40 820	0.53 816	0.45 814	0.48 813	0.36 804

WAO-7	0.80 812	0.78 819	0.57 778	0.85 821	0.67 824	0.76 809	0.69 830	1.07 835	1.30 835	0.90 826	1.20 829	1.05 817	0.93 832	0.71 817	0.68 822	0.60 826	0.62 842	0.67 820	0.68 831	0.64 821	0.59 819

TARStereo(FT)	0.37 769	0.26 773	0.32 726	0.42 797	0.20 767	0.78 810	1.22 841	0.43 767	0.42 716	0.33 747	0.53 765	0.48 776	0.38 766	0.33 742	0.32 760	0.17 767	0.14 751	0.21 774	0.15 750	0.23 785	0.12 686

2222	0.37 769	0.26 773	0.32 726	0.42 797	0.20 767	0.78 810	1.22 841	0.43 767	0.42 716	0.33 747	0.53 765	0.48 776	0.38 766	0.33 742	0.32 760	0.17 767	0.14 751	0.21 774	0.15 750	0.23 785	0.12 686

WAO-6	0.82 813	0.81 821	0.63 790	0.87 824	0.63 822	0.79 812	0.60 823	0.98 830	1.52 842	0.91 829	0.97 818	1.08 819	1.04 836	0.72 818	0.70 825	0.72 830	0.49 828	0.91 834	0.71 832	0.70 829	0.59 819

SDNR	0.20 663	0.09 521	0.19 642	0.16 245	0.12 644	0.79 812	0.13 244	0.26 569	0.33 650	0.19 589	0.25 593	0.19 558	0.12 472	0.19 618	0.15 565	0.16 760	0.18 784	0.14 722	0.11 687	0.08 539	0.12 686

PWCK	0.72 806	0.95 827	0.99 819	0.77 816	0.32 799	0.79 812	0.38 802	0.92 824	0.90 824	0.96 831	0.76 803	0.97 814	0.62 812	0.87 826	0.68 822	0.73 831	0.46 822	0.76 828	0.49 817	0.71 830	0.44 812

BEATNet-Init1	0.54 795	0.28 782	0.68 799	0.31 774	0.21 776	0.85 815	0.31 786	0.57 804	0.69 804	0.89 825	1.00 819	2.17 838	0.66 814	0.58 810	0.44 799	0.19 780	0.18 784	0.23 783	0.22 786	0.22 779	0.21 780

SAMSARA	0.41 776	0.28 782	0.34 735	0.55 809	0.39 801	0.85 815	1.25 843	0.49 786	0.52 765	0.36 754	0.35 696	0.56 785	0.39 769	0.39 769	0.41 793	0.15 738	0.20 790	0.15 734	0.14 730	0.23 785	0.21 780

1111	0.45 786	0.24 764	0.56 775	0.33 780	0.20 767	0.88 817	0.37 799	0.52 793	0.84 820	0.64 798	0.69 790	0.70 801	0.70 818	0.79 819	0.38 782	0.17 767	0.15 760	0.19 766	0.19 773	0.22 779	0.17 763

Dean	0.88 816	0.88 826	0.81 812	0.82 820	0.57 815	0.91 818	0.62 824	1.17 845	1.71 845	1.15 839	1.16 827	1.31 828	1.00 835	0.82 822	0.83 832	0.57 822	0.56 838	0.78 830	0.65 826	0.67 824	0.58 816

WAO-8	0.92 817	0.83 822	0.67 796	0.94 828	0.70 826	0.92 819	0.68 828	1.08 837	1.80 847	1.06 836	1.42 833	1.29 826	1.08 838	0.86 824	0.80 829	0.74 833	0.54 835	0.86 832	0.75 833	0.71 830	0.63 823

Venus	0.92 817	0.83 822	0.67 796	0.94 828	0.70 826	0.92 819	0.68 828	1.08 837	1.80 847	1.06 836	1.42 833	1.29 826	1.08 838	0.86 824	0.80 829	0.74 833	0.54 835	0.86 832	0.75 833	0.71 830	0.63 823

TorneroNet-64	0.76 810	0.73 817	0.77 810	0.78 818	0.58 817	0.94 821	0.58 821	0.85 821	1.26 833	0.67 801	0.88 813	1.41 831	0.76 821	0.87 826	0.68 822	0.49 819	0.46 822	0.73 825	0.59 823	0.68 825	0.54 815

KSHMR	1.10 823	1.19 831	0.90 818	1.26 836	1.00 835	0.99 822	0.96 838	1.13 843	1.35 836	1.16 840	1.28 832	1.40 830	0.97 834	1.03 836	0.93 833	1.03 846	1.08 849	1.20 840	1.03 841	1.03 838	0.98 834

MADNet+	0.76 810	0.72 816	3.76 837	0.67 813	0.41 803	0.99 822	0.97 839	0.72 817	0.75 812	0.52 783	0.58 780	0.64 791	0.68 815	0.89 829	1.04 836	0.35 809	0.36 818	0.28 801	0.23 790	0.38 810	0.33 801

ktn	1.02 822	1.23 832	0.82 813	1.24 835	0.86 833	1.00 824	0.86 835	0.96 828	1.37 837	1.05 834	1.12 826	1.16 823	1.06 837	0.95 833	0.62 816	1.28 850	0.71 844	1.39 843	0.83 836	1.06 839	0.77 831

TorneroNet	0.83 814	0.75 818	0.83 815	0.85 821	0.63 822	1.03 825	0.65 825	0.96 828	1.14 831	0.80 819	1.10 825	1.36 829	0.88 829	0.95 833	0.82 831	0.57 822	0.49 828	0.79 831	0.66 830	0.74 833	0.64 825

HanzoNet	1.31 825	1.29 834	1.22 827	1.13 832	0.85 832	1.05 826	0.84 834	1.06 834	1.47 841	1.66 844	1.63 835	2.48 840	1.78 845	1.63 841	1.69 838	1.27 849	0.80 848	1.32 842	1.02 840	1.07 840	0.90 833

LVE	0.84 815	0.87 825	0.86 816	0.81 819	0.56 814	1.09 827	0.66 826	1.07 835	1.45 840	0.97 832	1.23 831	1.11 822	0.86 828	0.84 823	0.72 826	0.49 819	0.56 838	0.76 828	0.60 825	0.66 823	0.60 822

DPSimNet_ROB	1.14 824	1.25 833	0.87 817	1.15 834	0.90 834	1.15 828	1.18 840	1.20 846	1.26 833	1.45 843	1.05 822	1.44 834	1.13 840	0.92 832	1.70 840	1.47 851	0.52 834	1.22 841	1.04 842	0.92 836	1.03 835

UNDER WATER	0.99 821	1.00 829	1.47 829	1.00 830	0.71 828	1.18 829	0.86 835	0.81 820	1.09 830	1.02 833	0.90 814	1.53 835	1.26 842	1.06 837	1.02 835	0.79 836	0.54 835	1.02 836	0.88 837	0.83 835	0.75 829

UNDER WATER-64	0.97 819	0.96 828	1.48 830	0.88 825	0.57 815	1.24 830	0.90 837	0.78 818	0.96 826	1.05 834	0.85 812	1.56 836	1.26 842	0.97 835	0.99 834	0.88 838	0.57 840	1.04 838	0.88 837	0.81 834	0.75 829

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 801	0.18 735	0.59 783	0.28 759	0.22 779	1.31 831	0.25 743	0.61 812	1.61 843	0.69 803	3.69 848	1.08 819	0.82 825	0.39 769	0.32 760	0.18 771	0.15 760	0.20 771	0.20 776	0.18 769	0.24 785

TestStereooo	0.66 801	0.18 735	0.59 783	0.28 759	0.22 779	1.31 831	0.25 743	0.61 812	1.61 843	0.69 803	3.69 848	1.08 819	0.82 825	0.39 769	0.32 760	0.18 771	0.15 760	0.20 771	0.20 776	0.18 769	0.24 785

Light2-Stereo	27.33 871	1.29 834	18.08 862	9.32 846	1.62 838	1.56 833	0.22 698	1.80 848	0.91 825	26.87 881	3.25 847	5.32 847	1.68 844	105.46 885	1.69 838	12.23 866	0.50 831	161.24 886	141.86 885	21.82 881	29.88 877

MultiAttention	0.30 749	0.08 427	0.15 511	0.19 548	0.13 670	1.56 833	1.33 844	0.36 726	0.36 682	0.20 611	0.21 531	0.24 631	0.11 435	0.39 769	0.18 618	0.06 215	0.05 318	0.08 493	0.08 562	0.11 667	0.09 603

JetBlue	0.73 808	0.46 802	1.21 826	0.52 806	0.47 807	2.16 835	0.67 827	0.78 818	0.72 806	0.70 807	0.79 807	1.21 824	0.84 827	1.06 837	1.04 836	0.40 812	0.28 811	0.33 806	0.33 807	0.30 803	0.34 802

MADNet++	1.97 830	1.75 837	1.66 831	1.83 837	1.69 839	2.38 836	1.45 845	2.36 851	2.11 849	2.58 850	2.37 846	2.25 839	2.21 847	2.28 842	2.36 846	1.87 852	1.67 851	1.53 844	1.34 843	1.87 842	1.78 840

zzzz4	3.65 835	5.61 855	4.02 843	12.30 855	11.85 857	4.60 837	3.99 849	1.11 841	0.45 734	0.87 823	2.08 841	6.08 850	0.43 784	3.05 844	2.22 841	0.96 843	0.15 760	1.91 849	1.76 848	5.84 855	3.78 846

noway1	3.65 835	5.60 854	3.99 841	12.30 855	11.85 857	4.61 838	4.00 851	1.11 841	0.45 734	0.87 823	2.08 841	6.09 851	0.43 784	3.05 844	2.22 841	0.96 843	0.15 760	1.91 849	1.76 848	5.84 855	3.79 847

noway2	3.63 834	5.25 850	3.83 838	12.30 855	11.84 854	4.62 839	3.98 848	1.03 833	0.50 757	0.91 829	2.05 839	6.21 854	0.40 774	2.96 843	2.36 846	0.95 841	0.14 751	1.90 848	1.76 848	5.79 853	3.81 850

noway3	3.67 838	5.34 851	3.88 839	12.29 854	11.84 854	4.64 840	3.99 849	1.08 837	0.50 757	0.90 826	2.07 840	6.19 853	0.45 789	3.36 848	2.45 849	0.97 845	0.15 760	1.91 849	1.76 848	5.79 853	3.82 851

noway4	3.66 837	5.59 853	3.99 841	12.28 853	11.84 854	4.70 841	4.02 852	1.16 844	0.47 746	0.84 822	2.09 843	6.05 849	0.42 780	3.08 846	2.23 844	0.95 841	0.15 760	1.91 849	1.75 847	5.88 857	3.80 849

TCMNet-wrong-test	3.69 839	5.54 852	3.91 840	12.22 852	11.75 853	4.77 842	3.86 847	1.08 837	0.74 811	1.13 838	2.21 844	6.16 852	0.53 800	3.43 849	2.33 845	0.90 839	0.20 790	1.85 846	1.69 846	5.71 852	3.79 847

xbf	2.24 831	0.55 805	0.35 741	0.53 807	0.60 818	5.03 843	5.37 853	1.83 849	0.66 798	2.26 847	2.03 837	2.58 841	3.28 851	3.71 850	5.37 851	1.25 847	0.79 846	1.94 853	1.64 844	3.83 850	1.25 838

JetRed	1.66 826	1.51 836	3.09 833	0.93 827	1.21 836	5.28 844	1.61 846	1.29 847	1.42 839	1.84 845	1.77 836	1.59 837	0.95 833	1.43 840	2.51 850	0.91 840	1.61 850	0.93 835	0.91 839	1.36 841	1.03 835

UHP(ZeroShot)	1.91 828	0.25 770	1.18 823	0.34 782	0.18 755	5.77 845	0.24 725	0.87 822	3.44 850	2.38 848	11.09 862	6.66 855	3.09 849	0.90 830	0.65 819	0.18 771	0.14 751	0.19 766	0.17 766	0.22 779	0.16 752

UHP	1.91 828	0.25 770	1.18 823	0.34 782	0.18 755	5.77 845	0.24 725	0.87 822	3.44 850	2.38 848	11.09 862	6.66 855	3.09 849	0.90 830	0.65 819	0.18 771	0.14 751	0.19 766	0.17 766	0.22 779	0.16 752

HaxPig	15.73 857	18.55 873	19.19 865	16.92 860	15.89 861	7.80 847	7.57 854	13.37 869	10.80 859	15.40 866	14.87 864	15.95 868	14.81 867	15.67 866	15.97 869	18.96 876	16.72 866	19.47 879	18.10 876	19.45 878	19.06 872

DPSMNet_ROB	8.06 846	4.50 843	8.69 854	5.36 844	10.74 848	8.32 848	22.71 860	5.47 855	13.38 862	5.13 854	9.98 857	5.10 845	10.47 860	5.53 853	12.77 863	3.80 858	8.00 858	3.49 855	6.95 859	3.75 849	7.09 855

DGTPSM_ROB	8.06 846	4.50 843	8.69 854	5.34 842	10.73 847	8.32 848	22.71 860	5.47 855	13.38 862	5.13 854	9.98 857	5.10 845	10.47 860	5.53 853	12.77 863	3.79 857	8.00 858	3.49 855	6.95 859	3.74 848	7.09 855

tt	4.65 840	0.07 270	3.54 836	2.01 838	1.55 837	10.25 850	16.66 857	8.90 861	5.03 853	1.33 842	0.96 817	4.71 844	4.74 853	3.33 847	5.86 854	6.06 860	10.30 865	1.87 847	2.09 853	2.61 844	1.19 837

MEDIAN_ROB	20.38 861	24.05 874	23.36 870	21.18 862	21.62 864	10.51 851	8.17 855	17.68 870	15.46 869	20.04 870	19.65 866	20.30 869	20.16 868	21.17 867	21.03 870	23.81 882	21.77 876	24.98 882	23.75 881	25.01 882	23.94 875

Selective-IGEV-i1pa	2.90 832	3.64 841	0.72 806	0.29 768	0.14 697	10.70 852	0.45 811	4.60 852	3.77 852	3.60 851	7.07 851	3.52 843	2.16 846	13.72 865	2.40 848	0.37 810	0.15 760	0.13 707	0.10 654	0.15 743	0.36 804

PML	8.57 848	9.39 861	6.24 844	5.34 842	6.36 844	13.21 853	20.99 858	5.35 854	6.68 854	17.75 867	26.46 879	7.58 857	6.08 855	7.89 856	5.76 853	5.33 859	1.83 852	5.95 865	1.93 852	8.75 862	2.53 842

USTest	6.16 841	2.65 840	2.79 832	6.48 845	7.21 845	14.33 854	21.38 859	6.98 860	9.55 858	5.35 856	6.12 850	5.71 848	7.69 856	6.31 855	6.75 856	1.97 853	3.38 857	1.63 845	2.14 854	2.49 843	2.35 841

xxxxx1	7.75 842	5.06 847	7.26 845	3.15 839	3.91 841	16.37 855	22.88 862	5.87 857	8.68 855	7.99 857	8.55 852	9.13 860	8.46 857	10.05 857	10.47 857	2.43 854	2.48 853	3.56 857	12.26 862	3.48 845	3.02 843

tt_ll	7.75 842	5.06 847	7.26 845	3.15 839	3.91 841	16.37 855	22.88 862	5.87 857	8.68 855	7.99 857	8.55 852	9.13 860	8.46 857	10.05 857	10.47 857	2.43 854	2.48 853	3.56 857	12.26 862	3.48 845	3.02 843

ff	7.75 842	5.06 847	7.26 845	3.15 839	3.91 841	16.37 855	22.88 862	5.87 857	8.68 855	7.99 857	8.55 852	9.13 860	8.46 857	10.05 857	10.47 857	2.43 854	2.48 853	3.56 857	12.26 862	3.48 845	3.02 843

AVERAGE_ROB	24.89 870	29.12 877	27.98 873	24.83 871	24.59 872	17.82 858	11.61 856	21.45 871	19.91 870	25.04 880	24.38 878	25.06 881	25.31 880	24.69 879	22.86 871	29.74 883	27.09 881	28.97 884	27.94 883	30.07 883	29.35 876

iinet-test	10.41 849	8.00 857	7.40 848	10.23 847	10.93 849	17.97 859	25.06 865	11.30 865	13.29 860	9.69 861	9.78 856	9.38 863	11.23 862	10.97 861	12.61 861	6.59 862	8.30 860	5.49 860	6.54 855	6.58 858	6.91 853

IINet	10.41 849	8.00 857	7.40 848	10.23 847	10.93 849	17.97 859	25.06 865	11.30 865	13.29 860	9.69 861	9.77 855	9.38 863	11.23 862	10.97 861	12.61 861	6.59 862	8.30 860	5.49 860	6.54 855	6.58 858	6.91 853

Anonymous_1	10.87 854	7.82 856	7.41 850	10.29 849	10.08 846	18.64 861	26.11 867	11.02 864	13.45 864	9.43 860	10.10 859	9.73 865	11.31 864	10.69 860	12.47 860	6.42 861	8.38 862	5.70 862	10.22 861	11.41 863	6.65 852

DPSM_ROB	11.10 855	8.47 859	7.95 851	10.84 850	11.58 851	19.10 862	26.50 870	12.02 867	14.09 865	10.38 863	10.91 860	10.39 866	11.92 865	11.67 863	13.39 865	6.99 864	8.79 863	5.82 863	6.92 857	6.97 860	7.31 857

DPSM	11.10 855	8.47 859	7.95 851	10.84 850	11.58 851	19.10 862	26.50 870	12.02 867	14.09 865	10.38 863	10.91 860	10.39 866	11.92 865	11.67 863	13.39 865	6.99 864	8.79 863	5.82 863	6.92 857	6.97 860	7.31 857

RSGM-EC	20.15 859	4.62 845	0.75 808	16.73 858	16.97 862	21.10 864	26.46 868	10.37 862	14.13 867	18.18 868	21.56 868	22.31 879	22.50 869	21.80 868	15.71 867	62.36 884	33.86 882	20.06 880	18.04 874	19.30 876	16.22 869

acva	20.15 859	4.62 845	0.75 808	16.73 858	16.97 862	21.10 864	26.46 868	10.37 862	14.13 867	18.18 868	21.56 868	22.31 879	22.50 869	21.80 868	15.71 867	62.36 884	33.86 882	20.06 880	18.04 874	19.30 876	16.22 869

CasAABBNet	22.33 862	17.11 865	15.84 858	21.94 864	23.28 866	38.30 866	53.40 876	24.05 875	28.44 874	20.66 873	21.86 873	21.03 876	24.04 874	23.35 873	27.03 876	14.06 868	17.69 869	11.70 867	13.94 866	14.04 868	14.76 863

RAFT-FEzeroshot	22.33 862	17.12 866	15.83 856	21.95 865	23.32 868	38.31 867	53.41 878	23.99 873	28.43 872	20.66 873	21.84 871	21.02 874	24.05 875	23.33 871	27.09 877	14.06 868	17.69 869	11.70 867	13.95 867	14.05 869	14.76 863

RAFT-FE	22.33 862	17.12 866	15.83 856	21.95 865	23.32 868	38.31 867	53.41 878	23.99 873	28.43 872	20.66 873	21.84 871	21.02 874	24.05 875	23.33 871	27.09 877	14.06 868	17.69 869	11.70 867	13.95 867	14.05 869	14.76 863

fast-reg	22.77 868	17.32 872	19.13 863	22.15 870	24.31 871	38.33 869	53.16 872	24.18 876	28.58 878	20.60 871	22.12 877	20.65 870	23.90 871	23.12 870	26.84 873	14.18 875	17.47 868	14.33 874	14.96 873	15.38 874	14.67 861

Hybrid-DGEV	22.38 866	17.26 871	16.15 861	21.92 863	23.29 867	38.36 870	53.40 876	24.38 880	28.67 879	20.64 872	21.89 874	21.01 873	24.05 875	23.35 873	27.12 879	14.08 872	17.70 872	11.71 872	13.99 870	14.01 867	14.70 862

Selective-RAFT-Error	22.39 867	17.14 869	16.01 860	22.00 867	23.34 870	38.37 871	53.36 875	24.24 879	28.53 877	20.80 876	21.94 876	20.94 872	24.02 873	23.48 877	27.33 880	14.07 871	17.70 872	11.70 867	13.93 865	14.05 869	14.83 866

LSM0	22.80 869	17.22 870	19.17 864	22.12 869	28.90 873	38.38 872	53.27 873	24.21 878	28.36 871	20.84 878	21.11 867	21.63 877	24.25 879	23.42 875	26.98 874	14.08 872	17.39 867	11.72 873	13.98 869	14.22 873	14.66 860

FlowAnything	22.34 865	17.13 868	15.98 859	22.00 867	23.23 865	38.39 873	53.32 874	24.19 877	28.48 875	21.00 879	21.93 875	20.83 871	23.97 872	23.44 876	26.83 872	14.04 867	17.80 875	11.63 866	14.08 872	14.00 866	14.65 859

zzzzzz3	32.40 872	13.78 862	19.88 868	39.27 874	40.27 876	57.81 874	73.58 882	33.27 883	42.65 880	31.40 882	32.97 880	30.93 882	36.54 883	37.48 882	43.96 883	20.77 877	26.80 879	16.44 875	20.72 877	13.41 864	16.16 867

zzz1	32.42 873	13.80 863	20.04 869	39.27 874	40.27 876	57.84 875	73.53 881	33.30 884	42.71 883	31.42 883	32.98 881	30.95 883	36.54 883	37.50 883	43.97 884	20.78 878	26.81 880	16.46 876	20.73 878	13.42 865	16.17 868

zzzz2	33.77 874	25.93 875	24.41 871	33.32 872	35.10 874	58.15 876	80.98 883	36.98 885	42.68 881	31.82 884	33.40 882	31.44 884	36.00 881	34.74 880	40.15 881	21.20 879	26.75 877	17.85 877	21.11 879	21.10 879	22.26 873

noway5	33.77 874	25.93 875	24.41 871	33.32 872	35.10 874	58.15 876	80.98 883	36.98 885	42.68 881	31.82 884	33.40 882	31.44 884	36.00 881	34.74 880	40.15 881	21.20 879	26.75 877	17.85 877	21.11 879	21.10 879	22.26 873

test_example2	97.69 876	92.93 878	45.57 874	96.02 876	109.84 878	88.44 878	93.70 885	25.54 882	94.63 885	130.46 887	126.87 885	58.93 886	75.48 885	87.99 884	77.94 885	150.16 886	221.11 884	76.29 885	98.21 884	108.42 886	95.33 878

Selective-IGEV-i16pa	19.44 858	3.95 842	1.06 822	0.21 663	0.19 763	105.21 879	0.29 776	22.78 872	47.64 884	4.27 852	59.07 884	9.08 859	2.84 848	125.10 886	5.92 855	0.18 771	0.12 725	0.09 586	0.12 711	0.12 689	0.52 814

ccccc		285.89 879		366.70 879	366.78 879	118.88 880		113.97 887		125.77 886		120.54 887		252.62 887		382.79 887	352.84 885	254.30 887	222.62 886	426.61 887

TADF							0.16 498	0.18 376	0.21 498	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.09 341	0.12 361	0.12 436	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216

RSGM							0.14 329	0.17 343	0.13 264	0.11 351	0.09 233	0.12 405	0.08 288	0.12 361	0.11 354	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.04 78	0.05 216

AHVO							0.21 678	0.32 671	0.33 650	0.14 464	0.35 696	0.25 644	0.20 661	0.39 769	0.25 703	0.09 581	0.09 667	0.10 637	0.09 610	0.11 667

MCPF							0.19 636	0.23 503	0.28 613	0.12 394	0.14 398	0.22 604	0.15 563	0.20 637	0.14 524	0.07 420	0.05 318	0.06 257	0.05 255	0.05 216

DSFM							0.21 678	0.32 671	0.33 650	0.14 464	0.35 696	0.25 644	0.20 661	0.39 769	0.25 703	0.09 581	0.09 667	0.10 637	0.09 610	0.11 667

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 878	24.57 881	28.49 876	20.83 877	21.79 870	21.71 878	24.18 878	24.35 878	26.98 874	14.13 874	17.72 874	11.70 867	14.00 871	14.08 872

GS-Stereo							0.14 329	0.11 87	0.12 215	0.08 191	0.10 276	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

Low-res two-view benchmark