Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 27	0.10 159	0.14 51	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.09 17	0.10 58	0.06 18	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 27	0.11 220	0.14 51	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.09 17	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.10 30	0.08 10	0.06 6	0.06 18	0.04 1	0.06 37	0.06 62	0.08 21	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 27	0.08 35	0.17 278	0.05 2	0.07 32	0.11 64	0.09 17	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 182

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 27	0.09 103	0.17 278	0.05 2	0.07 32	0.11 64	0.08 10	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 37	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 182

LGtest1	0.07 6	0.05 27	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.09 18	0.08 10	0.06 6	0.06 18	0.04 1	0.06 37	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.06 281

LiteMatch*	0.08 67	0.04 1	0.12 268	0.13 11	0.08 200	0.08 69	0.13 165	0.14 131	0.09 39	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 250	0.11 179	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.06 1	0.07 13	0.06 18	0.05 7	0.09 207	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 154	0.05 182

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.04 1	0.06 11	0.12 99	0.06 1	0.05 3	0.06 18	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

LACA2	0.07 6	0.05 27	0.06 1	0.15 98	0.06 25	0.09 126	0.10 30	0.11 51	0.11 90	0.05 2	0.05 7	0.06 37	0.08 218	0.09 55	0.07 1	0.07 326	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.04 47

LACA1	0.07 6	0.07 190	0.07 8	0.14 51	0.05 2	0.09 126	0.11 64	0.10 25	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 37	0.08 218	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 47

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 126	0.10 30	0.15 169	0.12 127	0.06 18	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 181	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 98	0.07 116	0.07 32	0.14 234	0.07 6	0.10 58	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 62	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

252Zero-FE	0.08 67	0.04 1	0.10 159	0.13 11	0.07 116	0.13 330	0.11 64	0.13 102	0.14 197	0.07 63	0.05 7	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

AdaDepth	0.07 6	0.06 89	0.07 8	0.18 368	0.06 25	0.11 233	0.11 64	0.10 25	0.08 19	0.06 18	0.05 7	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.04 6	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 159	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.11 64	0.09 17	0.04 2	0.06 18	0.05 7	0.06 37	0.04 1	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 154	0.05 182

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 126	0.13 165	0.06 1	0.09 39	0.05 2	0.05 7	0.06 37	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

EGLCR-Stereo	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.14 51	0.07 116	0.11 233	0.12 99	0.11 51	0.16 257	0.06 18	0.05 7	0.07 115	0.05 17	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

monster-pro	0.07 6	0.06 89	0.06 1	0.15 98	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.15 169	0.15 223	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.06 1	0.06 6	0.06 18	0.06 19	0.08 167	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 182

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 18	0.06 19	0.06 37	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.07 326	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

LACA3	0.07 6	0.08 323	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 126	0.11 64	0.08 10	0.09 39	0.08 115	0.06 19	0.07 115	0.07 166	0.08 21	0.07 1	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 67	0.04 1	0.15 389	0.13 11	0.09 319	0.08 69	0.12 99	0.10 25	0.05 3	0.09 165	0.06 19	0.07 115	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.04 47

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 27	0.08 35	0.15 98	0.08 200	0.08 69	0.12 99	0.07 6	0.08 19	0.06 18	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

IGEV-FE	0.09 156	0.05 27	0.13 308	0.14 51	0.08 200	0.12 287	0.13 165	0.17 243	0.11 90	0.10 208	0.06 19	0.09 207	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

DDF-Stereo	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.10 434	0.05 3	0.13 165	0.09 17	0.14 197	0.06 18	0.06 19	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.08 420	0.05 182

MonStereo	0.07 6	0.06 89	0.06 1	0.15 98	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.15 169	0.15 223	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 89	0.06 1	0.15 98	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.15 169	0.15 223	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.07 3	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.06 25	0.06 11	0.08 7	0.12 77	0.07 13	0.06 18	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 154	0.05 182

zero-FE	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.10 434	0.05 3	0.13 165	0.09 17	0.14 197	0.07 63	0.06 19	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.08 420	0.05 182

asda	0.07 6	0.08 323	0.08 35	0.16 190	0.07 116	0.06 11	0.10 30	0.16 206	0.11 90	0.06 18	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.10 112	0.10 181	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 190	0.08 35	0.16 190	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.10 25	0.10 58	0.07 63	0.06 19	0.09 207	0.06 62	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 190	0.08 35	0.16 190	0.07 116	0.07 32	0.09 18	0.16 206	0.10 58	0.07 63	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 27	0.10 159	0.17 278	0.06 25	0.05 3	0.10 30	0.11 51	0.10 58	0.06 18	0.06 19	0.07 115	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.07 353	0.06 281

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.09 126	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 18	0.06 19	0.07 115	0.07 166	0.11 179	0.08 23	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.09 126	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 18	0.06 19	0.07 115	0.07 166	0.11 179	0.08 23	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 576	0.17 456	0.11 1	0.05 2	0.06 11	0.11 64	0.08 10	0.08 19	0.06 18	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 401	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 154	0.04 47

MonSter	0.07 6	0.06 89	0.06 1	0.15 98	0.05 2	0.08 69	0.10 30	0.15 169	0.15 223	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 62	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 156	0.06 89	0.11 220	0.15 98	0.07 116	0.12 287	0.15 317	0.13 102	0.12 127	0.09 165	0.06 19	0.08 167	0.06 62	0.13 327	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

dual_stereo	0.07 6	0.05 27	0.08 35	0.15 98	0.05 2	0.05 3	0.13 165	0.12 77	0.08 19	0.07 63	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.04 1	0.09 18	0.10 25	0.09 39	0.06 18	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.06 1	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.06 281

RSM++	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.07 116	0.09 126	0.12 99	0.11 51	0.11 90	0.08 115	0.06 19	0.07 115	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.03 1

MyStereo07	0.10 225	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.17 414	0.15 169	0.15 223	0.09 165	0.06 19	0.06 37	0.07 166	0.12 270	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.06 281

ff7	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

IGEVStereo-DCA	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.10 434	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

ffff	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

rrr	0.09 156	0.07 190	0.13 308	0.16 190	0.10 434	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.15 223	0.10 208	0.06 19	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

11t	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

IGEV_Zeroshot_test	0.09 156	0.05 27	0.13 308	0.14 51	0.08 200	0.12 287	0.13 165	0.17 243	0.11 90	0.10 208	0.06 19	0.09 207	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

anonymousdsp	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.17 278	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

ProNet	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.15 317	0.15 169	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.06 281

ccc-4	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

IGEV-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.17 278	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.12 127	0.10 208	0.06 19	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-90k	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.19 438	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.13 102	0.13 169	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.07 166	0.11 179	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 67	0.07 190	0.08 35	0.18 368	0.06 25	0.07 32	0.10 30	0.09 17	0.14 197	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.07 166	0.11 179	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.11 51	0.10 58	0.07 63	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.19 438	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.11 51	0.13 169	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.18 368	0.06 25	0.10 183	0.11 64	0.10 25	0.09 39	0.07 63	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

aanet-new-30k	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.18 368	0.06 25	0.10 183	0.11 64	0.10 25	0.09 39	0.07 63	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

aanet-new-16k	0.08 67	0.08 323	0.08 35	0.18 368	0.06 25	0.07 32	0.10 30	0.13 102	0.13 169	0.08 115	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

aanet-new-8k	0.08 67	0.08 323	0.08 35	0.19 438	0.07 116	0.09 126	0.11 64	0.17 243	0.15 223	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 67	0.07 190	0.18 490	0.16 190	0.06 25	0.06 11	0.13 165	0.13 102	0.13 169	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.08 69	0.10 30	0.14 131	0.08 19	0.08 115	0.07 54	0.10 239	0.06 62	0.12 270	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.04 47

LiteMatch	0.09 156	0.06 89	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.15 317	0.13 102	0.08 19	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.16 458	0.10 112	0.14 403	0.07 326	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.06 272	0.06 281

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.13 102	0.08 19	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

GeoVLM	0.08 67	0.04 1	0.10 159	0.13 11	0.06 25	0.10 183	0.13 165	0.13 102	0.08 19	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.08 218	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 182

WQFJA1++	0.08 67	0.04 1	0.11 220	0.14 51	0.07 116	0.11 233	0.11 64	0.12 77	0.07 13	0.07 63	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.06 281

BStereo	0.08 67	0.06 89	0.17 456	0.15 98	0.08 200	0.08 69	0.09 18	0.15 169	0.16 257	0.06 18	0.07 54	0.07 115	0.05 17	0.09 55	0.11 260	0.04 6	0.05 232	0.05 43	0.07 367	0.04 45	0.05 182

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 51	0.06 25	0.05 3	0.12 99	0.12 77	0.09 39	0.07 63	0.07 54	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 182
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 156	0.06 89	0.17 456	0.15 98	0.08 200	0.11 233	0.09 18	0.18 273	0.16 257	0.06 18	0.07 54	0.07 115	0.05 17	0.09 55	0.11 260	0.04 6	0.05 232	0.05 43	0.07 367	0.04 45	0.05 182

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.11 1	0.05 2	0.10 183	0.10 30	0.14 131	0.09 39	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.08 218	0.07 3	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.05 154	0.04 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 67	0.04 1	0.10 159	0.13 11	0.06 25	0.10 183	0.13 165	0.13 102	0.08 19	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.08 218	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 182

HiDET	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.13 11	0.06 25	0.09 126	0.12 99	0.12 77	0.12 127	0.07 63	0.07 54	0.07 115	0.07 166	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 190	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.10 30	0.11 51	0.11 90	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 190	0.08 35	0.18 368	0.06 25	0.07 32	0.11 64	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 54	0.10 239	0.09 250	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 27	0.07 8	0.16 190	0.06 25	0.07 32	0.11 64	0.10 25	0.08 19	0.06 18	0.07 54	0.07 115	0.07 166	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 27	0.09 103	0.14 51	0.06 25	0.09 126	0.09 18	0.14 131	0.12 127	0.05 2	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.08 21	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

S2M2_XL	0.08 67	0.06 89	0.12 268	0.12 5	0.08 200	0.09 126	0.09 18	0.07 6	0.07 13	0.08 115	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.09 90	0.08 401	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.06 281
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 6	0.08 323	0.08 35	0.16 190	0.07 116	0.08 69	0.08 7	0.11 51	0.08 19	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.03 1

qwe	0.08 67	0.08 323	0.07 8	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.10 30	0.18 273	0.12 127	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 323	0.09 103	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.08 7	0.14 131	0.08 19	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.12 270	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 323	0.09 103	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.08 7	0.14 131	0.08 19	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.12 270	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 323	0.09 103	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.08 7	0.14 131	0.08 19	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.12 270	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 323	0.08 35	0.16 190	0.07 116	0.07 32	0.08 7	0.11 51	0.09 39	0.07 63	0.07 54	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 89	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.10 183	0.07 3	0.12 77	0.11 90	0.08 115	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

3.25w	0.07 6	0.06 89	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.10 183	0.07 3	0.12 77	0.11 90	0.08 115	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 190	0.07 8	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.06 1	0.14 131	0.11 90	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 67	0.09 403	0.10 159	0.17 278	0.07 116	0.08 69	0.11 64	0.20 324	0.13 169	0.06 18	0.07 54	0.05 4	0.06 62	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 67	0.08 323	0.09 103	0.16 190	0.06 25	0.09 126	0.10 30	0.20 324	0.15 223	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.06 1	0.10 181	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 89	0.06 1	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.09 18	0.13 102	0.09 39	0.09 165	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 47

SCV_C0	0.08 67	0.07 190	0.08 35	0.16 190	0.10 434	0.08 69	0.14 234	0.11 51	0.13 169	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.11 179	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.05 182

SCV	0.08 67	0.09 403	0.08 35	0.15 98	0.08 200	0.10 183	0.12 99	0.11 51	0.12 127	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.05 232	0.06 175	0.04 48	0.06 272	0.04 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.22 560	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.10 25	0.10 58	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 272	0.04 47

HUF	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.14 51	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.13 102	0.13 169	0.07 63	0.07 54	0.09 207	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

AIO_test	0.07 6	0.06 89	0.07 8	0.15 98	0.07 116	0.07 32	0.14 234	0.10 25	0.10 58	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.08 21	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

castereo++	0.08 67	0.06 89	0.08 35	0.15 98	0.05 2	0.14 374	0.11 64	0.11 51	0.15 223	0.07 63	0.07 54	0.08 167	0.06 62	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.14 51	0.09 319	0.10 183	0.12 99	0.10 25	0.12 127	0.06 18	0.07 54	0.08 167	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

fffft	0.09 156	0.06 89	0.12 268	0.16 190	0.07 116	0.09 126	0.16 381	0.12 77	0.11 90	0.09 165	0.07 54	0.09 207	0.06 62	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.05 182
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 27	0.07 8	0.14 51	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.07 6	0.13 169	0.06 18	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

SMoEStereo_RVC	0.08 67	0.06 89	0.12 268	0.16 190	0.07 116	0.09 126	0.13 165	0.11 51	0.14 197	0.09 165	0.07 54	0.07 115	0.07 166	0.12 270	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 89	0.08 35	0.18 368	0.06 25	0.05 3	0.10 30	0.11 51	0.11 90	0.06 18	0.07 54	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

Pointernet	0.09 156	0.05 27	0.10 159	0.16 190	0.08 200	0.13 330	0.10 30	0.15 169	0.18 310	0.09 165	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.11 179	0.10 181	0.08 401	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 272	0.05 182

U	0.08 67	0.07 190	0.10 159	0.19 438	0.10 434	0.10 183	0.13 165	0.12 77	0.17 292	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.06 272	0.05 182

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 156	0.10 471	0.32 592	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.14 234	0.11 51	0.10 58	0.07 63	0.07 54	0.06 37	0.04 1	0.11 179	0.07 1	0.12 560	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.05 154	0.05 182

WCG-NET（raft）	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.13 165	0.15 169	0.12 127	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.06 62	0.13 327	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

RSM	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.07 116	0.08 69	0.12 99	0.12 77	0.10 58	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.05 17	0.11 179	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.13 102	0.08 19	0.08 115	0.07 54	0.06 37	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 156	0.08 323	0.08 35	0.22 560	0.09 319	0.09 126	0.18 463	0.16 206	0.12 127	0.07 63	0.07 54	0.08 167	0.06 62	0.08 21	0.07 1	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.04 48	0.05 154	0.04 47
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
test-1	0.10 225	0.07 190	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.11 233	0.24 584	0.15 169	0.18 310	0.09 165	0.07 54	0.10 239	0.08 218	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.04 45	0.05 182

test_xeample3	0.09 156	0.07 190	0.12 268	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.14 197	0.10 208	0.07 54	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

PointNet	0.08 67	0.06 89	0.07 8	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.14 234	0.11 51	0.08 19	0.05 2	0.08 111	0.08 167	0.09 250	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

aanet-new-36k	0.08 67	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.12 77	0.14 197	0.08 115	0.08 111	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.17 278	0.05 2	0.08 69	0.13 165	0.12 77	0.13 169	0.09 165	0.08 111	0.07 115	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 67	0.07 190	0.08 35	0.19 438	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.11 51	0.13 169	0.07 63	0.08 111	0.05 4	0.07 166	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.04 47

aanet-new-28k	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.18 368	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.10 25	0.09 39	0.09 165	0.08 111	0.08 167	0.06 62	0.12 270	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

aanet-new-10k	0.08 67	0.08 323	0.08 35	0.19 438	0.07 116	0.08 69	0.13 165	0.15 169	0.12 127	0.07 63	0.08 111	0.07 115	0.07 166	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

aanet-new-12k	0.08 67	0.10 471	0.07 8	0.20 502	0.08 200	0.08 69	0.12 99	0.12 77	0.14 197	0.08 115	0.08 111	0.05 4	0.07 166	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.04 47

aanet-new-14k	0.08 67	0.09 403	0.08 35	0.19 438	0.07 116	0.07 32	0.10 30	0.14 131	0.15 223	0.06 18	0.08 111	0.05 4	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

aanet-new	0.09 156	0.09 403	0.10 159	0.18 368	0.08 200	0.10 183	0.12 99	0.15 169	0.13 169	0.08 115	0.08 111	0.05 4	0.07 166	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.10 183	0.14 234	0.13 102	0.12 127	0.07 63	0.08 111	0.07 115	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 67	0.06 89	0.16 432	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.13 102	0.11 90	0.07 63	0.08 111	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 27	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.10 25	0.11 90	0.07 63	0.08 111	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

DispViT+	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 64	0.18 273	0.16 257	0.09 165	0.08 111	0.07 115	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

NLSM3	0.09 156	0.07 190	0.08 35	0.20 502	0.08 200	0.11 233	0.16 381	0.18 273	0.17 292	0.06 18	0.08 111	0.08 167	0.09 250	0.09 55	0.11 260	0.04 6	0.04 24	0.06 175	0.07 367	0.03 1	0.04 47

LCMNet	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.13 11	0.07 116	0.09 126	0.12 99	0.10 25	0.12 127	0.06 18	0.08 111	0.06 37	0.07 166	0.11 179	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

CSFM-Stereo	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.14 51	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.15 169	0.07 13	0.07 63	0.08 111	0.06 37	0.08 218	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

Zero-FE251	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.13 11	0.06 25	0.12 287	0.12 99	0.11 51	0.10 58	0.07 63	0.08 111	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

4.5_new	0.07 6	0.09 403	0.08 35	0.15 98	0.07 116	0.07 32	0.10 30	0.14 131	0.11 90	0.06 18	0.08 111	0.06 37	0.06 62	0.08 21	0.10 181	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 403	0.08 35	0.15 98	0.07 116	0.07 32	0.10 30	0.14 131	0.11 90	0.06 18	0.08 111	0.06 37	0.06 62	0.08 21	0.10 181	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 48	0.04 45	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 190	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 69	0.08 7	0.18 273	0.13 169	0.08 115	0.08 111	0.06 37	0.06 62	0.09 55	0.11 260	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

1w_stereo	0.08 67	0.06 89	0.07 8	0.16 190	0.06 25	0.07 32	0.10 30	0.14 131	0.15 223	0.07 63	0.08 111	0.05 4	0.06 62	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

monsterstereo	0.08 67	0.06 89	0.07 8	0.16 190	0.06 25	0.08 69	0.10 30	0.16 206	0.12 127	0.07 63	0.08 111	0.06 37	0.07 166	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo	0.08 67	0.08 323	0.10 159	0.18 368	0.07 116	0.10 183	0.17 414	0.11 51	0.08 19	0.06 18	0.08 111	0.06 37	0.07 166	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.04 45	0.04 47

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 89	0.09 103	0.13 11	0.07 116	0.07 32	0.14 234	0.10 25	0.09 39	0.06 18	0.08 111	0.06 37	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47
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_rvc	0.07 6	0.06 89	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.14 234	0.09 17	0.08 19	0.07 63	0.08 111	0.07 115	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.03 1

GIP-stereo	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.13 165	0.15 169	0.11 90	0.07 63	0.08 111	0.05 4	0.04 1	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

999	0.09 156	0.06 89	0.13 308	0.15 98	0.08 200	0.10 183	0.14 234	0.15 169	0.12 127	0.10 208	0.08 111	0.08 167	0.08 218	0.16 407	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.06 281

PAM_32	0.10 225	0.06 89	0.17 456	0.15 98	0.08 200	0.10 183	0.15 317	0.14 131	0.16 257	0.09 165	0.08 111	0.10 239	0.07 166	0.14 359	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.06 281

AIO-Stereo	0.08 67	0.06 89	0.10 159	0.18 368	0.06 25	0.09 126	0.11 64	0.16 206	0.09 39	0.09 165	0.08 111	0.07 115	0.05 17	0.11 179	0.08 23	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 27	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.10 25	0.11 90	0.07 63	0.08 111	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

MoCha-V2	0.08 67	0.05 27	0.11 220	0.20 502	0.07 116	0.10 183	0.14 234	0.12 77	0.08 19	0.07 63	0.08 111	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

IGEV++	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.18 368	0.07 116	0.10 183	0.13 165	0.10 25	0.10 58	0.08 115	0.08 111	0.06 37	0.05 17	0.13 327	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

MyStereo06	0.10 225	0.07 190	0.12 268	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.18 463	0.19 306	0.12 127	0.13 318	0.08 111	0.07 115	0.07 166	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.06 281

tt1	0.10 225	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.15 169	0.19 338	0.09 165	0.08 111	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.06 281

EKT-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.14 354	0.16 190	0.10 434	0.13 330	0.14 234	0.19 306	0.21 376	0.11 250	0.08 111	0.13 320	0.10 279	0.11 179	0.12 330	0.08 401	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.07 368

iRaft-Stereo_20w	0.09 156	0.05 27	0.13 308	0.14 51	0.09 319	0.12 287	0.15 317	0.19 306	0.11 90	0.11 250	0.08 111	0.08 167	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.05 182

test-3	0.09 156	0.06 89	0.10 159	0.18 368	0.07 116	0.07 32	0.14 234	0.12 77	0.16 257	0.10 208	0.08 111	0.08 167	0.08 218	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.04 47

test_1	0.09 156	0.06 89	0.10 159	0.18 368	0.07 116	0.07 32	0.14 234	0.12 77	0.16 257	0.10 208	0.08 111	0.08 167	0.08 218	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.04 47

DN	0.10 225	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.09 319	0.12 287	0.18 463	0.17 243	0.16 257	0.08 115	0.09 149	0.08 167	0.06 62	0.08 21	0.09 90	0.11 534	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.09 484

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 323	0.08 35	0.17 278	0.07 116	0.08 69	0.13 165	0.10 25	0.10 58	0.07 63	0.09 149	0.06 37	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 190	0.07 8	0.16 190	0.06 25	0.08 69	0.12 99	0.10 25	0.09 39	0.06 18	0.09 149	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

aanet-new-24k	0.08 67	0.08 323	0.08 35	0.17 278	0.06 25	0.07 32	0.12 99	0.10 25	0.11 90	0.09 165	0.09 149	0.06 37	0.07 166	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

aanet-new-22k	0.08 67	0.06 89	0.10 159	0.18 368	0.06 25	0.08 69	0.11 64	0.14 131	0.12 127	0.09 165	0.09 149	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 67	0.05 27	0.12 268	0.15 98	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.12 77	0.12 127	0.07 63	0.09 149	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

FE-Mocha	0.09 156	0.06 89	0.14 354	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.19 306	0.16 257	0.10 208	0.09 149	0.07 115	0.07 166	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

FlowAnything_test	0.11 268	0.08 323	0.14 354	0.15 98	0.09 319	0.08 69	0.14 234	0.20 324	0.11 90	0.10 208	0.09 149	0.12 295	0.12 351	0.13 327	0.11 260	0.09 459	0.06 401	0.09 466	0.09 488	0.06 272	0.09 484

GASTEREO	0.08 67	0.05 27	0.09 103	0.19 438	0.08 200	0.08 69	0.12 99	0.14 131	0.11 90	0.10 208	0.09 149	0.07 115	0.04 1	0.12 270	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

MSCF	0.08 67	0.05 27	0.09 103	0.19 438	0.08 200	0.07 32	0.12 99	0.14 131	0.11 90	0.10 208	0.09 149	0.07 115	0.04 1	0.11 179	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

IGEV	0.08 67	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.06 25	0.09 126	0.12 99	0.14 131	0.10 58	0.06 18	0.09 149	0.07 115	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

SGD-Stereo	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.14 51	0.06 25	0.12 287	0.12 99	0.11 51	0.12 127	0.07 63	0.09 149	0.09 207	0.09 250	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

Reg-Stereo(zero)	0.09 156	0.05 27	0.08 35	0.16 190	0.06 25	0.12 287	0.11 64	0.15 169	0.11 90	0.12 286	0.09 149	0.10 239	0.08 218	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

AIO-test2	0.10 225	0.08 323	0.10 159	0.23 581	0.09 319	0.11 233	0.11 64	0.23 385	0.24 420	0.08 115	0.09 149	0.08 167	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.09 488	0.05 154	0.05 182

mms	0.09 156	0.07 190	0.08 35	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.15 317	0.12 77	0.11 90	0.09 165	0.09 149	0.08 167	0.06 62	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.04 47

fffy	0.09 156	0.08 323	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.13 330	0.17 414	0.13 102	0.12 127	0.08 115	0.09 149	0.08 167	0.09 250	0.13 327	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.05 182

PAM	0.10 225	0.06 89	0.17 456	0.15 98	0.09 319	0.10 183	0.16 381	0.15 169	0.16 257	0.12 286	0.09 149	0.10 239	0.07 166	0.13 327	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.06 281

WCG-NET	0.08 67	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.14 234	0.13 102	0.14 197	0.07 63	0.09 149	0.07 115	0.06 62	0.13 327	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.03 1

CAS++	0.11 268	0.07 190	0.11 220	0.14 51	0.10 434	0.13 330	0.14 234	0.24 411	0.14 197	0.11 250	0.09 149	0.11 271	0.07 166	0.14 359	0.09 90	0.11 534	0.09 538	0.09 466	0.07 367	0.07 353	0.08 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 268	0.08 323	0.13 308	0.16 190	0.08 200	0.15 399	0.16 381	0.18 273	0.19 338	0.10 208	0.09 149	0.09 207	0.08 218	0.11 179	0.12 330	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.07 353	0.06 281

ACVNet-DCA	0.10 225	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.24 411	0.16 257	0.09 165	0.09 149	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.07 353	0.07 368

xx1	0.11 268	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.16 206	0.18 310	0.09 165	0.09 149	0.16 386	0.16 458	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.08 442	0.07 353	0.07 368

1test111	0.11 268	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.24 411	0.16 257	0.09 165	0.09 149	0.06 37	0.06 62	0.15 378	0.16 459	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.07 353	0.07 368

cc1	0.10 225	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.16 206	0.18 310	0.09 165	0.09 149	0.06 37	0.06 62	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.06 281

MSKI-zero shot	0.09 156	0.05 27	0.09 103	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.13 165	0.15 169	0.14 197	0.09 165	0.09 149	0.09 207	0.06 62	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

AEACV	0.09 156	0.05 27	0.08 35	0.14 51	0.13 548	0.14 374	0.13 165	0.15 169	0.09 39	0.07 63	0.09 149	0.07 115	0.08 218	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.04 47

LoS_RVC	0.08 67	0.05 27	0.07 8	0.15 98	0.07 116	0.08 69	0.15 317	0.12 77	0.11 90	0.08 115	0.09 149	0.06 37	0.09 250	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

LoS	0.09 156	0.05 27	0.11 220	0.13 11	0.07 116	0.14 374	0.11 64	0.15 169	0.15 223	0.09 165	0.09 149	0.12 295	0.09 250	0.15 378	0.10 181	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.03 1	0.05 154	0.05 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 67	0.04 1	0.08 35	0.14 51	0.07 116	0.09 126	0.14 234	0.11 51	0.09 39	0.08 115	0.09 149	0.11 271	0.07 166	0.12 270	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 154	0.05 182

TRStereo	0.10 225	0.05 27	0.12 268	0.16 190	0.12 522	0.10 183	0.13 165	0.18 273	0.19 338	0.09 165	0.09 149	0.09 207	0.07 166	0.10 112	0.08 23	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.04 45	0.04 47

raftrobust	0.09 156	0.06 89	0.11 220	0.17 278	0.08 200	0.09 126	0.10 30	0.18 273	0.16 257	0.10 208	0.09 149	0.12 295	0.08 218	0.12 270	0.10 181	0.08 401	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

EAI-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.15 317	0.16 206	0.09 39	0.08 115	0.09 149	0.08 167	0.07 166	0.09 55	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.05 154	0.04 47

TS12	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.21 538	0.07 116	0.12 287	0.12 99	0.11 51	0.09 39	0.10 208	0.10 181	0.08 167	0.10 279	0.09 55	0.12 330	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

DF	0.08 67	0.06 89	0.10 159	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.12 99	0.11 51	0.12 127	0.09 165	0.10 181	0.10 239	0.08 218	0.11 179	0.09 90	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 67	0.06 89	0.08 35	0.17 278	0.06 25	0.07 32	0.14 234	0.13 102	0.16 257	0.05 2	0.10 181	0.06 37	0.06 62	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 67	0.06 89	0.08 35	0.16 190	0.06 25	0.06 11	0.14 234	0.14 131	0.15 223	0.07 63	0.10 181	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

RT-Monster	0.09 156	0.05 27	0.09 103	0.14 51	0.08 200	0.12 287	0.10 30	0.17 243	0.19 338	0.14 341	0.10 181	0.10 239	0.08 218	0.11 179	0.10 181	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

Foundation-i1c-attn	0.08 67	0.05 27	0.07 8	0.14 51	0.05 2	0.09 126	0.12 99	0.13 102	0.10 58	0.09 165	0.10 181	0.10 239	0.07 166	0.08 21	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

Foundation-i1b	0.08 67	0.05 27	0.07 8	0.14 51	0.05 2	0.09 126	0.12 99	0.13 102	0.10 58	0.09 165	0.10 181	0.10 239	0.06 62	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1	0.09 156	0.04 1	0.10 159	0.14 51	0.06 25	0.10 183	0.13 165	0.16 206	0.15 223	0.10 208	0.10 181	0.11 271	0.07 166	0.07 3	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.05 182	0.05 154	0.05 182

WQFJA1	0.10 225	0.07 190	0.08 35	0.20 502	0.09 319	0.12 287	0.18 463	0.18 273	0.18 310	0.09 165	0.10 181	0.08 167	0.10 279	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.08 505	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.05 182

WQFJX1	0.10 225	0.07 190	0.08 35	0.22 560	0.09 319	0.12 287	0.17 414	0.18 273	0.18 310	0.10 208	0.10 181	0.07 115	0.10 279	0.11 179	0.10 181	0.07 326	0.08 505	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.05 182

WQFJX	0.10 225	0.07 190	0.09 103	0.21 538	0.09 319	0.12 287	0.16 381	0.19 306	0.18 310	0.12 286	0.10 181	0.08 167	0.10 279	0.12 270	0.10 181	0.07 326	0.07 472	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.05 182

NLMM	0.10 225	0.07 190	0.08 35	0.20 502	0.09 319	0.12 287	0.18 463	0.18 273	0.18 310	0.09 165	0.10 181	0.08 167	0.10 279	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.08 505	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.05 182

NLSM1	0.10 225	0.07 190	0.08 35	0.19 438	0.08 200	0.13 330	0.16 381	0.21 342	0.16 257	0.11 250	0.10 181	0.07 115	0.10 279	0.10 112	0.11 260	0.07 326	0.08 505	0.08 380	0.07 367	0.05 154	0.05 182

GEAStereo	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.13 11	0.08 200	0.08 69	0.14 234	0.10 25	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.06 37	0.04 1	0.11 179	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

GSStereo	0.08 67	0.06 89	0.09 103	0.13 11	0.08 200	0.08 69	0.14 234	0.11 51	0.12 127	0.08 115	0.10 181	0.05 4	0.04 1	0.11 179	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

GS-Stereo							0.14 234	0.11 51	0.12 127	0.08 115	0.10 181	0.05 4	0.04 1	0.11 179	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

gasm-f	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.13 11	0.08 200	0.08 69	0.14 234	0.10 25	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.06 37	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.05 182

DLNR-FE	10.51 698	2.29 687	19.85 711	120.28 715	13.21 703	0.06 11	0.13 165	0.24 411	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.09 207	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.13 579	0.04 24	0.06 175	0.04 48	53.18 717	0.04 47

DA	0.09 156	0.07 190	0.07 8	0.19 438	0.08 200	0.10 183	0.13 165	0.13 102	0.12 127	0.08 115	0.10 181	0.10 239	0.08 218	0.09 55	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.05 154	0.04 47

GGEV	0.09 156	0.07 190	0.07 8	0.19 438	0.08 200	0.10 183	0.13 165	0.13 102	0.12 127	0.08 115	0.10 181	0.10 239	0.08 218	0.09 55	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.05 154	0.04 47

depthmonostereo	0.09 156	0.06 89	0.09 103	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.13 165	0.14 131	0.15 223	0.10 208	0.10 181	0.09 207	0.11 318	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 190	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.08 69	0.09 18	0.10 25	0.15 223	0.08 115	0.10 181	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.03 1	0.04 47

S2M2_L	0.09 156	0.08 323	0.11 220	0.13 11	0.10 434	0.08 69	0.06 1	0.10 25	0.10 58	0.10 208	0.10 181	0.09 207	0.09 250	0.11 179	0.11 260	0.13 579	0.07 472	0.08 380	0.09 488	0.10 519	0.08 438
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 225	0.07 190	0.07 8	0.18 368	0.07 116	0.12 287	0.19 509	0.24 411	0.19 338	0.06 18	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.06 401	0.07 290	0.05 182	0.05 154	0.04 47

MM-Stereo_test2	0.09 156	0.07 190	0.09 103	0.19 438	0.08 200	0.12 287	0.18 463	0.15 169	0.14 197	0.07 63	0.10 181	0.07 115	0.06 62	0.12 270	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.04 47

HART	0.08 67	0.07 190	0.09 103	0.18 368	0.07 116	0.10 183	0.16 381	0.13 102	0.11 90	0.09 165	0.10 181	0.08 167	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.05 154	0.04 47

castereo	0.09 156	0.06 89	0.11 220	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.18 310	0.08 115	0.10 181	0.11 271	0.08 218	0.09 55	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

ours_stereo	0.09 156	0.07 190	0.09 103	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.16 381	0.11 51	0.12 127	0.08 115	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.12 270	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

model_zeroshot	0.10 225	0.05 27	0.12 268	0.15 98	0.09 319	0.13 330	0.14 234	0.20 324	0.14 197	0.11 250	0.10 181	0.12 295	0.07 166	0.12 270	0.11 260	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.06 281

GCAP-BAT	0.09 156	0.05 27	0.11 220	0.13 11	0.07 116	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.17 292	0.07 63	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.13 327	0.08 23	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.05 154	0.04 47

rvit_stereo_0080	0.10 225	0.08 323	0.15 389	0.15 98	0.10 434	0.07 32	0.15 317	0.16 206	0.16 257	0.11 250	0.10 181	0.15 364	0.09 250	0.12 270	0.10 181	0.09 459	0.07 472	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.05 182

RAFT-Stereo-weight	0.09 156	0.06 89	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.09 126	0.14 234	0.19 306	0.16 257	0.11 250	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.04 47

H2IRNET	0.10 225	0.09 403	0.10 159	0.18 368	0.09 319	0.12 287	0.15 317	0.14 131	0.21 376	0.10 208	0.10 181	0.10 239	0.11 318	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.08 380	0.08 442	0.06 272	0.05 182

MGS-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.12 268	0.16 190	0.08 200	0.09 126	0.15 317	0.12 77	0.12 127	0.07 63	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.11 179	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.05 182

whm_eth	0.10 225	0.08 323	0.15 389	0.15 98	0.10 434	0.07 32	0.15 317	0.16 206	0.16 257	0.11 250	0.10 181	0.15 364	0.09 250	0.12 270	0.10 181	0.09 459	0.07 472	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.05 182

DLNR_Zeroshot_test	10.48 697	2.27 686	19.78 710	120.28 715	13.29 704	0.06 11	0.13 165	0.24 411	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.09 207	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.13 579	0.04 24	0.06 175	0.04 48	52.68 716	0.04 47

CASnet	0.09 156	0.09 403	0.09 103	0.19 438	0.06 25	0.07 32	0.11 64	0.18 273	0.14 197	0.11 250	0.10 181	0.09 207	0.07 166	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.10 514	0.08 442	0.06 272	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 156	0.05 27	0.11 220	0.13 11	0.07 116	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.17 292	0.07 63	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.13 327	0.08 23	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.05 154	0.04 47

GCAP-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.13 308	0.18 368	0.06 25	0.11 233	0.07 3	0.14 131	0.12 127	0.09 165	0.10 181	0.07 115	0.09 250	0.13 327	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

RAFT-Test	0.09 156	0.06 89	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.11 233	0.15 317	0.16 206	0.13 169	0.09 165	0.10 181	0.11 271	0.09 250	0.12 270	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

HH	0.09 156	0.06 89	0.13 308	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.16 381	0.15 169	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.08 167	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.04 47

HanStereo	0.09 156	0.06 89	0.13 308	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.16 381	0.15 169	0.10 58	0.08 115	0.10 181	0.08 167	0.07 166	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.04 47

CAS	0.08 67	0.04 1	0.07 8	0.17 278	0.08 200	0.10 183	0.13 165	0.12 77	0.09 39	0.09 165	0.10 181	0.08 167	0.06 62	0.09 55	0.09 90	0.08 401	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 154	0.04 47

Selective-RAFT	0.11 268	0.11 497	0.12 268	0.21 538	0.08 200	0.16 427	0.13 165	0.21 342	0.23 408	0.10 208	0.10 181	0.11 271	0.10 279	0.15 378	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.05 182

CroCo-Stereo Lap2	0.09 156	0.09 403	0.08 35	0.22 560	0.09 319	0.09 126	0.18 463	0.16 206	0.12 127	0.09 165	0.10 181	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.06 401	0.07 290	0.05 182	0.06 272	0.05 182

MIPNet	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.12 287	0.14 234	0.21 342	0.25 445	0.12 286	0.10 181	0.09 207	0.07 166	0.13 327	0.13 366	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

test_3	0.11 268	0.09 403	0.10 159	0.21 538	0.08 200	0.13 330	0.25 600	0.14 131	0.21 376	0.10 208	0.10 181	0.09 207	0.10 279	0.08 21	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.07 367	0.04 45	0.04 47

cross-raft	0.10 225	0.09 403	0.09 103	0.19 438	0.07 116	0.11 233	0.24 584	0.13 102	0.15 223	0.08 115	0.10 181	0.12 295	0.10 279	0.09 55	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 156	0.06 89	0.10 159	0.17 278	0.07 116	0.10 183	0.15 317	0.17 243	0.15 223	0.10 208	0.10 181	0.08 167	0.09 250	0.12 270	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.04 45	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 374	0.08 323	0.21 529	0.20 502	0.10 434	0.14 374	0.23 573	0.27 460	0.21 376	0.12 286	0.10 181	0.12 295	0.10 279	0.16 407	0.12 330	0.08 401	0.07 472	0.09 466	0.09 488	0.06 272	0.09 484

Gwc-CoAtRS	0.09 156	0.07 190	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.15 317	0.18 273	0.17 292	0.08 115	0.10 181	0.12 295	0.09 250	0.12 270	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.05 182

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 67	0.08 323	0.09 103	0.18 368	0.07 116	0.11 233	0.14 234	0.13 102	0.11 90	0.08 115	0.11 232	0.07 115	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 89	0.07 8	0.15 98	0.06 25	0.10 183	0.15 317	0.12 77	0.11 90	0.06 18	0.11 232	0.06 37	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 67	0.05 27	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 330	0.13 165	0.12 77	0.10 58	0.11 250	0.11 232	0.11 271	0.06 62	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

NLMM1	0.11 268	0.09 403	0.07 8	0.22 560	0.10 434	0.12 287	0.20 530	0.19 306	0.20 361	0.12 286	0.11 232	0.08 167	0.10 279	0.11 179	0.11 260	0.08 401	0.08 505	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.04 47

NLCSM	0.11 268	0.09 403	0.09 103	0.23 581	0.11 490	0.12 287	0.19 509	0.19 306	0.19 338	0.12 286	0.11 232	0.07 115	0.09 250	0.11 179	0.10 181	0.08 401	0.08 505	0.07 290	0.07 367	0.06 272	0.05 182

Select-FE	0.11 268	0.06 89	0.21 529	0.15 98	0.11 490	0.12 287	0.13 165	0.22 366	0.18 310	0.09 165	0.11 232	0.10 239	0.06 62	0.12 270	0.09 90	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.08 442	0.06 272	0.08 438

DilatedVolume-Stereo	0.09 156	0.05 27	0.08 35	0.15 98	0.06 25	0.11 233	0.12 99	0.14 131	0.16 257	0.11 250	0.11 232	0.09 207	0.10 279	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 89	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.04 1	0.13 165	0.10 25	0.10 58	0.05 2	0.11 232	0.07 115	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

MM-Stereo_test1	0.10 225	0.07 190	0.09 103	0.18 368	0.07 116	0.12 287	0.18 463	0.21 342	0.20 361	0.09 165	0.11 232	0.08 167	0.06 62	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.04 47

tg	0.10 225	0.06 89	0.10 159	0.18 368	0.08 200	0.11 233	0.16 381	0.20 324	0.12 127	0.08 115	0.11 232	0.11 271	0.07 166	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.08 442	0.04 45	0.04 47

MaDis-Stereo	0.09 156	0.09 403	0.08 35	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.11 64	0.16 206	0.16 257	0.09 165	0.11 232	0.06 37	0.06 62	0.09 55	0.13 366	0.07 326	0.06 401	0.08 380	0.05 182	0.05 154	0.04 47

LL-Strereo2	0.11 268	0.10 471	0.16 432	0.18 368	0.08 200	0.15 399	0.09 18	0.17 243	0.14 197	0.14 341	0.11 232	0.09 207	0.07 166	0.16 407	0.10 181	0.05 48	0.05 232	0.11 544	0.07 367	0.06 272	0.05 182

4D-IteraStereo	0.10 225	0.07 190	0.10 159	0.18 368	0.07 116	0.09 126	0.15 317	0.18 273	0.15 223	0.10 208	0.11 232	0.10 239	0.07 166	0.12 270	0.09 90	0.05 48	0.03 1	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.05 182

RCA-Stereo	0.09 156	0.06 89	0.09 103	0.16 190	0.06 25	0.09 126	0.13 165	0.18 273	0.14 197	0.10 208	0.11 232	0.08 167	0.07 166	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.04 47

CIPLG	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.08 200	0.13 330	0.15 317	0.17 243	0.16 257	0.14 341	0.11 232	0.16 386	0.10 279	0.17 447	0.12 330	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.06 281

IPLGR_C	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.08 200	0.12 287	0.15 317	0.17 243	0.15 223	0.14 341	0.11 232	0.16 386	0.10 279	0.16 407	0.12 330	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.06 281

ACRE	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.08 200	0.13 330	0.15 317	0.17 243	0.14 197	0.14 341	0.11 232	0.16 386	0.10 279	0.16 407	0.12 330	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.06 281

iRaftStereo_RVC	0.10 225	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.09 319	0.11 233	0.17 414	0.18 273	0.12 127	0.09 165	0.11 232	0.10 239	0.07 166	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.08 442	0.04 45	0.04 47

s12784h	0.10 225	0.06 89	0.08 35	0.15 98	0.05 2	0.16 427	0.18 463	0.16 206	0.15 223	0.10 208	0.11 232	0.11 271	0.11 318	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.04 47

AFF-stereo	0.09 156	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.07 116	0.10 183	0.15 317	0.18 273	0.10 58	0.10 208	0.11 232	0.09 207	0.10 279	0.12 270	0.10 181	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.07 367	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.11 233	0.12 99	0.15 169	0.16 257	0.08 115	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 67	0.07 190	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.09 126	0.12 99	0.15 169	0.15 223	0.09 165	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.03 1	0.04 47

gcap_with_dpt	0.08 67	0.06 89	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.12 99	0.14 131	0.14 197	0.08 115	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.03 1	0.04 47

Hybrid-DGEV-2	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.18 368	0.09 319	0.09 126	0.13 165	0.29 504	0.30 501	0.11 250	0.12 252	0.10 239	0.13 384	0.12 270	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.05 182

water-stereo	0.09 156	0.06 89	0.08 35	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.13 165	0.15 169	0.13 169	0.11 250	0.12 252	0.09 207	0.10 279	0.07 3	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.04 45	0.04 47

AIO-test1	0.10 225	0.07 190	0.11 220	0.24 593	0.07 116	0.09 126	0.13 165	0.22 366	0.15 223	0.11 250	0.12 252	0.09 207	0.07 166	0.11 179	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.09 466	0.10 527	0.04 45	0.07 368

RAStereo	0.10 225	0.09 403	0.08 35	0.20 502	0.08 200	0.13 330	0.18 463	0.16 206	0.17 292	0.10 208	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.05 182	0.05 154	0.04 47

Occ-G	0.08 67	0.05 27	0.07 8	0.14 51	0.07 116	0.09 126	0.14 234	0.14 131	0.15 223	0.07 63	0.12 252	0.07 115	0.05 17	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

gcap-zeroshot	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.15 98	0.07 116	0.12 287	0.13 165	0.15 169	0.16 257	0.08 115	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.03 1	0.04 47

test_for_model	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.11 233	0.12 99	0.15 169	0.16 257	0.08 115	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.03 1	0.04 47

UniTT-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.08 35	0.18 368	0.08 200	0.13 330	0.11 64	0.12 77	0.11 90	0.10 208	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.10 181	0.07 326	0.06 401	0.05 43	0.05 182	0.06 272	0.05 182

testlalala	0.08 67	0.06 89	0.11 220	0.15 98	0.07 116	0.12 287	0.13 165	0.15 169	0.16 257	0.08 115	0.12 252	0.05 4	0.06 62	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.03 1	0.04 47

Any-RAFT	0.10 225	0.05 27	0.10 159	0.15 98	0.07 116	0.13 330	0.14 234	0.21 342	0.15 223	0.11 250	0.12 252	0.13 320	0.10 279	0.13 327	0.10 181	0.07 326	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.05 182

MC-Stereo	0.09 156	0.07 190	0.09 103	0.17 278	0.06 25	0.10 183	0.14 234	0.12 77	0.11 90	0.09 165	0.12 252	0.09 207	0.06 62	0.11 179	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

IPLGR	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.18 368	0.08 200	0.13 330	0.16 381	0.21 342	0.24 420	0.12 286	0.12 252	0.11 271	0.09 250	0.13 327	0.12 330	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.04 47

AnonymousM	0.10 225	0.06 89	0.10 159	0.14 51	0.07 116	0.09 126	0.13 165	0.19 306	0.14 197	0.13 318	0.12 252	0.09 207	0.08 218	0.13 327	0.10 181	0.08 401	0.05 232	0.08 380	0.05 182	0.05 154	0.05 182

XX-TBD	0.09 156	0.06 89	0.07 8	0.14 51	0.07 116	0.13 330	0.16 381	0.14 131	0.14 197	0.11 250	0.12 252	0.09 207	0.08 218	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.05 182

sAnonymous2	0.13 374	0.12 516	0.25 556	0.20 502	0.12 522	0.18 467	0.14 234	0.27 460	0.21 376	0.11 250	0.12 252	0.13 320	0.08 218	0.11 179	0.11 260	0.09 459	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.15 603	0.10 514

CroCo_RVC	0.13 374	0.12 516	0.25 556	0.20 502	0.12 522	0.18 467	0.14 234	0.27 460	0.21 376	0.11 250	0.12 252	0.13 320	0.08 218	0.11 179	0.11 260	0.09 459	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.15 603	0.10 514

111	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.15 98	0.07 116	0.10 183	0.14 234	0.21 342	0.24 420	0.11 250	0.12 252	0.14 339	0.12 351	0.13 327	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.06 272	0.05 182

CFNet-RSSM	0.09 156	0.07 190	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.09 126	0.15 317	0.17 243	0.18 310	0.08 115	0.12 252	0.11 271	0.09 250	0.12 270	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 67	0.06 89	0.10 159	0.16 190	0.07 116	0.11 233	0.13 165	0.14 131	0.14 197	0.08 115	0.13 273	0.05 4	0.06 62	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.04 48	0.03 1	0.04 47

rvit_stereo_0081	0.11 268	0.08 323	0.16 432	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.24 420	0.11 250	0.13 273	0.14 339	0.09 250	0.11 179	0.12 330	0.10 500	0.07 472	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.06 281

rvit_stereo_0082	0.11 268	0.08 323	0.16 432	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.24 420	0.11 250	0.13 273	0.14 339	0.09 250	0.11 179	0.12 330	0.10 500	0.07 472	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.06 281

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 268	0.05 27	0.12 268	0.15 98	0.13 548	0.14 374	0.16 381	0.23 385	0.18 310	0.10 208	0.13 273	0.10 239	0.07 166	0.12 270	0.09 90	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.08 438

rvit_stereo_ft	0.12 346	0.07 190	0.13 308	0.19 438	0.10 434	0.12 287	0.17 414	0.16 206	0.16 257	0.13 318	0.13 273	0.15 364	0.10 279	0.14 359	0.13 366	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.06 281

trnet	0.08 67	0.05 27	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 287	0.10 30	0.13 102	0.10 58	0.08 115	0.13 273	0.09 207	0.08 218	0.11 179	0.10 181	0.08 401	0.05 232	0.05 43	0.03 1	0.06 272	0.05 182

GLC_STEREO	0.11 268	0.07 190	0.11 220	0.18 368	0.07 116	0.08 69	0.13 165	0.16 206	0.24 420	0.12 286	0.13 273	0.12 295	0.08 218	0.18 466	0.12 330	0.06 160	0.08 505	0.08 380	0.06 266	0.05 154	0.05 182

rafts_anoy	0.11 268	0.06 89	0.10 159	0.17 278	0.08 200	0.10 183	0.14 234	0.18 273	0.14 197	0.13 318	0.13 273	0.12 295	0.11 318	0.11 179	0.13 366	0.07 326	0.05 232	0.09 466	0.11 559	0.07 353	0.06 281

RALAANet	0.11 268	0.08 323	0.10 159	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.10 30	0.20 324	0.16 257	0.14 341	0.13 273	0.16 386	0.09 250	0.12 270	0.12 330	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.04 47

sCroCo_RVC	0.12 346	0.09 403	0.24 553	0.24 593	0.11 490	0.19 490	0.14 234	0.17 243	0.15 223	0.10 208	0.13 273	0.12 295	0.07 166	0.14 359	0.11 260	0.08 401	0.08 505	0.08 380	0.08 442	0.05 154	0.07 368

ARAFT	0.12 346	0.08 323	0.18 490	0.19 438	0.09 319	0.15 399	0.17 414	0.20 324	0.13 169	0.12 286	0.13 273	0.14 339	0.12 351	0.15 378	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.10 514	0.09 488	0.06 272	0.04 47

CREStereo	0.09 156	0.05 27	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 374	0.14 234	0.14 131	0.10 58	0.09 165	0.13 273	0.09 207	0.08 218	0.12 270	0.10 181	0.08 401	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 272	0.06 281
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 156	0.05 27	0.09 103	0.12 5	0.06 25	0.13 330	0.14 234	0.16 206	0.11 90	0.09 165	0.13 273	0.10 239	0.07 166	0.14 359	0.10 181	0.15 604	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 353	0.06 281

xyz-stereo-finetune	0.11 268	0.08 323	0.13 308	0.14 51	0.06 25	0.10 183	0.19 509	0.18 273	0.19 338	0.12 286	0.14 286	0.15 364	0.11 318	0.13 327	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.05 182

rvit_stereo_0083	0.12 346	0.08 323	0.17 456	0.16 190	0.09 319	0.11 233	0.15 317	0.15 169	0.26 458	0.11 250	0.14 286	0.13 320	0.10 279	0.12 270	0.13 366	0.10 500	0.08 505	0.09 466	0.07 367	0.07 353	0.06 281

MyStereo05	0.13 374	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.18 463	0.28 485	0.35 547	0.17 409	0.14 286	0.15 364	0.11 318	0.15 378	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.06 281

MyStereo04	0.13 374	0.07 190	0.10 159	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.17 414	0.29 504	0.38 564	0.17 409	0.14 286	0.16 386	0.11 318	0.15 378	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.06 281

MIM_Stereo	0.10 225	0.07 190	0.11 220	0.15 98	0.07 116	0.07 32	0.12 99	0.20 324	0.14 197	0.13 318	0.14 286	0.09 207	0.05 17	0.12 270	0.08 23	0.05 48	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.05 182

anonymousdsp2	0.11 268	0.07 190	0.11 220	0.16 190	0.09 319	0.13 330	0.14 234	0.19 306	0.23 408	0.13 318	0.14 286	0.12 295	0.09 250	0.14 359	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.06 281

iRaft-Stereo_5w	0.12 346	0.09 403	0.12 268	0.20 502	0.08 200	0.09 126	0.12 99	0.22 366	0.22 398	0.19 458	0.14 286	0.11 271	0.09 250	0.20 509	0.16 459	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.06 281

GwcNet-ADL	0.13 374	0.08 323	0.14 354	0.20 502	0.09 319	0.12 287	0.20 530	0.30 517	0.25 445	0.14 341	0.14 286	0.18 419	0.14 417	0.13 327	0.15 440	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.07 353	0.06 281

OMP-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.14 354	0.18 368	0.08 200	0.09 126	0.12 99	0.21 342	0.21 376	0.13 318	0.14 286	0.11 271	0.12 351	0.11 179	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.04 47

PSM-AAD	0.11 268	0.07 190	0.10 159	0.20 502	0.09 319	0.10 183	0.14 234	0.21 342	0.13 169	0.12 286	0.14 286	0.18 419	0.11 318	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.06 272	0.14 592

CRE-IMP	0.11 268	0.09 403	0.16 432	0.19 438	0.09 319	0.10 183	0.12 99	0.18 273	0.10 58	0.14 341	0.14 286	0.14 339	0.13 384	0.12 270	0.12 330	0.07 326	0.04 24	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.08 438

CREStereo++_RVC	0.08 67	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 116	0.09 126	0.12 99	0.14 131	0.14 197	0.10 208	0.14 286	0.08 167	0.07 166	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.05 182	0.04 45	0.04 47
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
XX-Stereo	0.09 156	0.05 27	0.09 103	0.17 278	0.09 319	0.15 399	0.12 99	0.21 342	0.10 58	0.10 208	0.14 286	0.07 115	0.06 62	0.13 327	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.04 45	0.04 47

Selective-IGEV-i16pc	0.13 374	0.06 89	0.13 308	0.15 98	0.11 490	0.38 631	0.16 381	0.23 385	0.17 292	0.11 250	0.15 299	0.09 207	0.07 166	0.13 327	0.10 181	0.10 500	0.08 505	0.06 175	0.07 367	0.09 483	0.10 514

xyz-stereo-finetune2	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.13 11	0.07 116	0.11 233	0.19 509	0.17 243	0.12 127	0.15 366	0.15 299	0.17 404	0.13 384	0.13 327	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.05 182	0.04 45	0.06 281

rvit_0105_5	0.14 407	0.10 471	0.14 354	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.23 573	0.24 411	0.27 471	0.14 341	0.15 299	0.18 419	0.13 384	0.17 447	0.14 403	0.14 600	0.11 575	0.10 514	0.11 559	0.08 420	0.07 368

UGAM-zero	0.10 225	0.05 27	0.15 389	0.15 98	0.08 200	0.10 183	0.13 165	0.20 324	0.15 223	0.11 250	0.15 299	0.07 115	0.08 218	0.09 55	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.06 281

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 268	0.05 27	0.14 354	0.16 190	0.21 633	0.09 126	0.17 414	0.21 342	0.16 257	0.11 250	0.15 299	0.10 239	0.07 166	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.09 484

AE-Stereo	0.10 225	0.08 323	0.11 220	0.19 438	0.09 319	0.10 183	0.15 317	0.14 131	0.20 361	0.09 165	0.15 299	0.12 295	0.08 218	0.11 179	0.10 181	0.05 48	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.04 47

11t1	0.12 346	0.07 190	0.14 354	0.14 51	0.08 200	0.17 451	0.15 317	0.19 306	0.15 223	0.15 366	0.15 299	0.17 404	0.16 458	0.15 378	0.13 366	0.08 401	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.08 420	0.07 368

plain	0.11 268	0.09 403	0.10 159	0.19 438	0.09 319	0.11 233	0.14 234	0.14 131	0.13 169	0.13 318	0.15 299	0.09 207	0.12 351	0.13 327	0.12 330	0.07 326	0.05 232	0.09 466	0.06 266	0.06 272	0.06 281

riskmin	0.11 268	0.06 89	0.13 308	0.14 51	0.08 200	0.14 374	0.14 234	0.18 273	0.15 223	0.12 286	0.15 299	0.17 404	0.11 318	0.14 359	0.12 330	0.09 459	0.05 232	0.07 290	0.05 182	0.08 420	0.08 438

LCNet	0.11 268	0.07 190	0.09 103	0.19 438	0.09 319	0.08 69	0.14 234	0.21 342	0.15 223	0.12 286	0.15 299	0.16 386	0.11 318	0.12 270	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.14 592

STrans-v2	0.10 225	0.07 190	0.13 308	0.18 368	0.08 200	0.10 183	0.14 234	0.22 366	0.11 90	0.11 250	0.15 299	0.12 295	0.10 279	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

NRIStereo	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.18 368	0.08 200	0.10 183	0.13 165	0.17 243	0.15 223	0.12 286	0.15 299	0.13 320	0.13 384	0.13 327	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.07 368

DeepStereo_RVC	0.11 268	0.08 323	0.17 456	0.18 368	0.08 200	0.08 69	0.11 64	0.17 243	0.12 127	0.13 318	0.15 299	0.12 295	0.12 351	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.08 438

IRAFT_RVC	0.12 346	0.08 323	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.07 32	0.14 234	0.25 432	0.23 408	0.14 341	0.15 299	0.15 364	0.12 351	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.09 466	0.06 266	0.06 272	0.06 281

GMM-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.10 159	0.18 368	0.09 319	0.08 69	0.14 234	0.24 411	0.16 257	0.11 250	0.15 299	0.13 320	0.11 318	0.11 179	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.09 484

raft+_RVC	0.11 268	0.07 190	0.09 103	0.16 190	0.07 116	0.10 183	0.11 64	0.24 411	0.20 361	0.12 286	0.15 299	0.12 295	0.08 218	0.12 270	0.13 366	0.07 326	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.05 182

TANstereo	0.09 156	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 233	0.13 165	0.15 169	0.19 338	0.11 250	0.15 299	0.10 239	0.07 166	0.12 270	0.09 90	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.06 272	0.05 182

VMStereo-Base	0.09 156	0.05 27	0.10 159	0.13 11	0.07 116	0.11 233	0.10 30	0.16 206	0.13 169	0.10 208	0.16 316	0.10 239	0.09 250	0.11 179	0.10 181	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.06 281

DFGA-Net	0.13 374	0.11 497	0.19 514	0.18 368	0.10 434	0.13 330	0.13 165	0.23 385	0.25 445	0.16 395	0.16 316	0.13 320	0.12 351	0.17 447	0.15 440	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.05 154	0.05 182

FACV-RUCA	0.13 374	0.11 497	0.13 308	0.19 438	0.12 522	0.15 399	0.16 381	0.22 366	0.21 376	0.16 395	0.16 316	0.15 364	0.16 458	0.14 359	0.13 366	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.10 519	0.08 438

UGAM	0.13 374	0.10 471	0.09 103	0.22 560	0.08 200	0.13 330	0.20 530	0.18 273	0.24 420	0.22 511	0.16 316	0.13 320	0.13 384	0.19 491	0.13 366	0.07 326	0.05 232	0.13 580	0.11 559	0.07 353	0.05 182

MIF-Stereo (partial)	0.11 268	0.06 89	0.10 159	0.19 438	0.10 434	0.10 183	0.12 99	0.17 243	0.19 338	0.14 341	0.16 316	0.10 239	0.11 318	0.12 270	0.12 330	0.08 401	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.06 272	0.07 368

LL-Strereo	0.13 374	0.10 471	0.12 268	0.20 502	0.10 434	0.11 233	0.18 463	0.33 553	0.25 445	0.16 395	0.16 316	0.14 339	0.14 417	0.19 491	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.04 45	0.05 182

Patchmatch Stereo++	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.11 64	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368
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
TransformOpticalFlow	0.10 225	0.08 323	0.13 308	0.18 368	0.07 116	0.09 126	0.15 317	0.19 306	0.16 257	0.12 286	0.16 316	0.11 271	0.11 318	0.11 179	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

PSM-adaLoss	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.12 99	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

ROB_FTStereo_v2	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.12 99	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

ROB_FTStereo	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.11 64	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

KYRaft	0.12 346	0.07 190	0.10 159	0.19 438	0.09 319	0.08 69	0.15 317	0.23 385	0.12 127	0.13 318	0.16 316	0.20 446	0.10 279	0.12 270	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.08 380	0.08 442	0.06 272	0.15 606

HUI-Stereo	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.11 64	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

ASMatch	0.11 268	0.06 89	0.13 308	0.17 278	0.10 434	0.08 69	0.14 234	0.18 273	0.16 257	0.12 286	0.16 316	0.16 386	0.11 318	0.13 327	0.11 260	0.05 48	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.04 45	0.09 484

PFNet	0.12 346	0.06 89	0.17 456	0.18 368	0.08 200	0.09 126	0.15 317	0.26 446	0.20 361	0.16 395	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.13 327	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.05 182

iGMRVC	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.12 99	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

iRAFT	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.11 64	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

RAFT-IKP	0.11 268	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.08 200	0.06 11	0.11 64	0.17 243	0.13 169	0.15 366	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

Prome-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.11 220	0.18 368	0.09 319	0.12 287	0.14 234	0.23 385	0.13 169	0.13 318	0.16 316	0.13 320	0.08 218	0.12 270	0.10 181	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.10 514

DIP-Stereo	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.09 18	0.16 206	0.16 257	0.12 286	0.16 316	0.14 339	0.12 351	0.16 407	0.14 403	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.07 368
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RT-IGEV	0.13 374	0.06 89	0.14 354	0.15 98	0.10 434	0.15 399	0.18 463	0.25 432	0.28 487	0.16 395	0.17 336	0.18 419	0.11 318	0.14 359	0.11 260	0.08 401	0.05 232	0.07 290	0.05 182	0.07 353	0.08 438

Selective-IGEV-i1	0.13 374	0.07 190	0.12 268	0.20 502	0.08 200	0.18 467	0.16 381	0.23 385	0.30 501	0.17 409	0.17 336	0.17 404	0.10 279	0.15 378	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.06 281

Hybrid-DGEV-03	0.11 268	0.06 89	0.09 103	0.18 368	0.08 200	0.16 427	0.14 234	0.15 169	0.14 197	0.13 318	0.17 336	0.12 295	0.09 250	0.13 327	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.08 380	0.06 266	0.05 154	0.04 47

HI	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.13 11	0.09 319	0.09 126	0.14 234	0.22 366	0.11 90	0.20 480	0.17 336	0.14 339	0.10 279	0.16 407	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.08 442	0.07 353	0.06 281

CoSv	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.13 11	0.09 319	0.09 126	0.14 234	0.22 366	0.11 90	0.20 480	0.17 336	0.14 339	0.10 279	0.16 407	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.08 442	0.07 353	0.06 281

rvit_0105_3	0.16 476	0.10 471	0.15 389	0.20 502	0.12 522	0.15 399	0.26 609	0.25 432	0.30 501	0.15 366	0.17 336	0.21 455	0.14 417	0.18 466	0.14 403	0.14 600	0.11 575	0.12 566	0.14 599	0.07 353	0.07 368

CoDeX	0.12 346	0.07 190	0.13 308	0.17 278	0.08 200	0.12 287	0.16 381	0.23 385	0.27 471	0.13 318	0.17 336	0.15 364	0.12 351	0.14 359	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.05 182

knoymous	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.14 51	0.07 116	0.15 399	0.13 165	0.20 324	0.14 197	0.11 250	0.17 336	0.13 320	0.09 250	0.14 359	0.11 260	0.09 459	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.07 353	0.07 368

DCANet-4	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.16 190	0.06 25	0.09 126	0.17 414	0.18 273	0.20 361	0.13 318	0.17 336	0.09 207	0.14 417	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

fff	0.10 225	0.06 89	0.12 268	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.17 414	0.16 206	0.21 376	0.13 318	0.17 336	0.10 239	0.11 318	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

GMOStereo	0.11 268	0.09 403	0.08 35	0.19 438	0.08 200	0.12 287	0.28 620	0.13 102	0.18 310	0.11 250	0.17 336	0.14 339	0.12 351	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.07 367	0.04 45	0.04 47

error version	0.11 268	0.09 403	0.08 35	0.19 438	0.08 200	0.12 287	0.28 620	0.13 102	0.18 310	0.11 250	0.17 336	0.14 339	0.12 351	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.07 367	0.04 45	0.04 47

test-v	0.11 268	0.09 403	0.08 35	0.19 438	0.08 200	0.12 287	0.28 620	0.13 102	0.18 310	0.11 250	0.17 336	0.14 339	0.12 351	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.07 367	0.04 45	0.04 47

IIG-Stereo	0.11 268	0.06 89	0.13 308	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.12 99	0.22 366	0.18 310	0.14 341	0.17 336	0.12 295	0.13 384	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.05 182

NF-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.10 183	0.13 165	0.23 385	0.19 338	0.12 286	0.17 336	0.12 295	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.12 561

OCTAStereo	0.11 268	0.07 190	0.14 354	0.17 278	0.09 319	0.10 183	0.13 165	0.23 385	0.19 338	0.12 286	0.17 336	0.12 295	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.11 540

GrayStereo	0.11 268	0.06 89	0.11 220	0.19 438	0.09 319	0.09 126	0.16 381	0.18 273	0.17 292	0.14 341	0.17 336	0.17 404	0.11 318	0.12 270	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.10 514

RE-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.10 183	0.13 165	0.23 385	0.19 338	0.12 286	0.17 336	0.12 295	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.11 540

TVStereo	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.10 183	0.13 165	0.23 385	0.19 338	0.12 286	0.17 336	0.12 295	0.12 351	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.11 540

test-2	0.11 268	0.09 403	0.08 35	0.19 438	0.08 200	0.12 287	0.28 620	0.13 102	0.18 310	0.11 250	0.17 336	0.14 339	0.12 351	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.07 367	0.04 45	0.04 47

Anonymous3	0.16 476	0.14 558	0.34 598	0.26 610	0.14 567	0.27 589	0.18 463	0.28 485	0.28 487	0.15 366	0.17 336	0.14 339	0.11 318	0.16 407	0.12 330	0.08 401	0.08 505	0.08 380	0.08 442	0.08 420	0.11 540

RALCasStereoNet	0.11 268	0.07 190	0.09 103	0.16 190	0.08 200	0.13 330	0.14 234	0.17 243	0.11 90	0.12 286	0.17 336	0.14 339	0.10 279	0.12 270	0.11 260	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.05 182	0.08 420	0.07 368

csc	0.10 225	0.06 89	0.12 268	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.17 414	0.16 206	0.21 376	0.13 318	0.17 336	0.10 239	0.11 318	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

cscssc	0.10 225	0.06 89	0.12 268	0.15 98	0.07 116	0.09 126	0.17 414	0.16 206	0.21 376	0.13 318	0.17 336	0.10 239	0.11 318	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.04 45	0.05 182

GMStereo	0.13 374	0.15 565	0.14 354	0.18 368	0.09 319	0.16 427	0.16 381	0.20 324	0.25 445	0.17 409	0.17 336	0.11 271	0.11 318	0.16 407	0.13 366	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.06 281
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 268	0.06 89	0.12 268	0.14 51	0.06 25	0.12 287	0.10 30	0.18 273	0.18 310	0.13 318	0.17 336	0.15 364	0.11 318	0.15 378	0.14 403	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 48	0.06 272	0.05 182
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
IGEV_i1	0.12 346	0.08 323	0.12 268	0.17 278	0.08 200	0.19 490	0.15 317	0.19 306	0.23 408	0.18 442	0.18 362	0.16 386	0.12 351	0.17 447	0.14 403	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.06 281

Lsterematch	0.11 268	0.06 89	0.11 220	0.16 190	0.07 116	0.13 330	0.15 317	0.14 131	0.18 310	0.16 395	0.18 362	0.15 364	0.16 458	0.13 327	0.14 403	0.07 326	0.04 24	0.06 175	0.06 266	0.06 272	0.06 281

rvit_0105_6	0.14 407	0.09 403	0.18 490	0.17 278	0.10 434	0.10 183	0.17 414	0.19 306	0.26 458	0.12 286	0.18 362	0.17 404	0.13 384	0.18 466	0.13 366	0.15 604	0.11 575	0.12 566	0.10 527	0.09 483	0.06 281

rvit_stereo_0081_aga	0.12 346	0.09 403	0.15 389	0.18 368	0.10 434	0.14 374	0.14 234	0.14 131	0.19 338	0.10 208	0.18 362	0.16 386	0.09 250	0.12 270	0.10 181	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.06 281

ITSA-stereo	0.16 476	0.11 497	0.14 354	0.19 438	0.08 200	0.13 330	0.14 234	0.30 517	0.49 608	0.17 409	0.18 362	0.22 473	0.15 437	0.17 447	0.16 459	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.08 442	0.08 420	0.09 484

MyStereo8	0.12 346	0.07 190	0.15 389	0.15 98	0.09 319	0.18 467	0.14 234	0.19 306	0.22 398	0.12 286	0.18 362	0.11 271	0.10 279	0.16 407	0.18 489	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.05 182	0.08 420	0.09 484

CASS	0.14 407	0.12 516	0.12 268	0.23 581	0.09 319	0.15 399	0.17 414	0.19 306	0.20 361	0.17 409	0.18 362	0.15 364	0.15 437	0.15 378	0.14 403	0.09 459	0.06 401	0.10 514	0.08 442	0.09 483	0.07 368
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.16 190	0.11 490	0.11 233	0.17 414	0.18 273	0.17 292	0.11 250	0.18 362	0.11 271	0.10 279	0.15 378	0.11 260	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.05 182

ADStereo(finetuned)	0.10 225	0.06 89	0.13 308	0.16 190	0.06 25	0.09 126	0.17 414	0.16 206	0.20 361	0.13 318	0.18 362	0.10 239	0.12 351	0.12 270	0.12 330	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

test_4	0.11 268	0.10 471	0.08 35	0.19 438	0.09 319	0.08 69	0.21 547	0.15 169	0.18 310	0.12 286	0.18 362	0.12 295	0.09 250	0.08 21	0.11 260	0.04 6	0.04 24	0.08 380	0.08 442	0.04 45	0.04 47

IPLG	0.11 268	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.14 234	0.20 324	0.15 223	0.13 318	0.18 362	0.07 115	0.07 166	0.14 359	0.14 403	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

GANet-ADL	0.13 374	0.07 190	0.15 389	0.17 278	0.10 434	0.19 490	0.15 317	0.30 517	0.21 376	0.13 318	0.18 362	0.19 429	0.13 384	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.06 401	0.06 175	0.05 182	0.07 353	0.08 438

SST-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.16 432	0.18 368	0.09 319	0.06 11	0.12 99	0.18 273	0.10 58	0.15 366	0.18 362	0.13 320	0.12 351	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.09 466	0.06 266	0.07 353	0.06 281

RAFT_R40	0.11 268	0.07 190	0.15 389	0.18 368	0.09 319	0.06 11	0.13 165	0.17 243	0.15 223	0.14 341	0.18 362	0.15 364	0.12 351	0.10 112	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.09 466	0.06 266	0.06 272	0.05 182

DCANet	0.10 225	0.06 89	0.12 268	0.16 190	0.06 25	0.09 126	0.17 414	0.16 206	0.20 361	0.13 318	0.18 362	0.10 239	0.11 318	0.11 179	0.12 330	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.05 182

SFCPSM	0.13 374	0.07 190	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.15 399	0.16 381	0.28 485	0.27 471	0.14 341	0.18 362	0.12 295	0.13 384	0.14 359	0.11 260	0.08 401	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.06 281

G2L-ROB	0.13 374	0.07 190	0.13 308	0.13 11	0.08 200	0.14 374	0.17 414	0.25 432	0.19 338	0.20 480	0.19 378	0.20 446	0.14 417	0.18 466	0.16 459	0.08 401	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.08 420	0.09 484

qqq	0.13 374	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.08 200	0.13 330	0.15 317	0.24 411	0.16 257	0.15 366	0.19 378	0.16 386	0.16 458	0.15 378	0.16 459	0.07 326	0.06 401	0.08 380	0.08 442	0.07 353	0.07 368

DisPM	0.11 268	0.07 190	0.13 308	0.16 190	0.09 319	0.06 11	0.13 165	0.18 273	0.17 292	0.14 341	0.19 378	0.12 295	0.10 279	0.12 270	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.11 540

PFNet+	0.12 346	0.06 89	0.14 354	0.16 190	0.09 319	0.05 3	0.12 99	0.18 273	0.21 376	0.16 395	0.19 378	0.14 339	0.10 279	0.11 179	0.11 260	0.08 401	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.06 272	0.11 540

PSM-softLoss	0.12 346	0.07 190	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.08 69	0.12 99	0.24 411	0.17 292	0.15 366	0.19 378	0.13 320	0.11 318	0.11 179	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.12 561

KMStereo	0.12 346	0.07 190	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.08 69	0.12 99	0.24 411	0.17 292	0.15 366	0.19 378	0.13 320	0.11 318	0.11 179	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.12 561

Pruner-Stereo	0.11 268	0.07 190	0.12 268	0.17 278	0.09 319	0.06 11	0.12 99	0.18 273	0.17 292	0.14 341	0.19 378	0.13 320	0.10 279	0.11 179	0.11 260	0.06 160	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.08 438

BEATNet_4x	0.12 346	0.09 403	0.15 389	0.18 368	0.07 116	0.15 399	0.07 3	0.23 385	0.19 338	0.16 395	0.19 378	0.19 429	0.14 417	0.17 447	0.15 440	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.06 272	0.07 368

R-Stereo Train	0.10 225	0.06 89	0.11 220	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.14 234	0.24 411	0.11 90	0.12 286	0.19 378	0.11 271	0.08 218	0.10 112	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.05 182

RAFT-Stereo	0.10 225	0.06 89	0.11 220	0.17 278	0.08 200	0.11 233	0.14 234	0.24 411	0.11 90	0.12 286	0.19 378	0.11 271	0.08 218	0.10 112	0.11 260	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.05 154	0.05 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DStereoRT	0.17 498	0.07 190	0.12 268	0.19 438	0.09 319	0.13 330	0.12 99	0.28 485	0.23 408	0.12 286	0.20 388	0.11 271	0.10 279	0.15 378	0.14 403	0.06 160	0.05 232	1.02 682	0.09 488	0.05 154	0.04 47

rvit_0105_4	0.15 449	0.09 403	0.17 456	0.17 278	0.10 434	0.12 287	0.20 530	0.23 385	0.27 471	0.14 341	0.20 388	0.17 404	0.14 417	0.17 447	0.13 366	0.15 604	0.11 575	0.11 544	0.10 527	0.09 483	0.06 281

SMFormer	0.14 407	0.07 190	0.18 490	0.14 51	0.08 200	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.27 471	0.19 458	0.20 388	0.19 429	0.15 437	0.15 378	0.17 476	0.08 401	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.07 368

tta	0.14 407	0.07 190	0.18 490	0.14 51	0.08 200	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.27 471	0.19 458	0.20 388	0.19 429	0.15 437	0.15 378	0.17 476	0.08 401	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.06 272	0.06 281

qqq1	0.14 407	0.07 190	0.18 490	0.14 51	0.08 200	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.27 471	0.19 458	0.20 388	0.19 429	0.15 437	0.15 378	0.12 330	0.08 401	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.06 272	0.06 281

fff1	0.14 407	0.07 190	0.18 490	0.14 51	0.08 200	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.27 471	0.19 458	0.20 388	0.19 429	0.15 437	0.15 378	0.12 330	0.08 401	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.06 272	0.06 281

PCWNet_CMD	0.14 407	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.14 234	0.29 504	0.36 552	0.14 341	0.20 388	0.21 455	0.13 384	0.17 447	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.07 368

TestStereo1	0.13 374	0.08 323	0.08 35	0.20 502	0.08 200	0.18 467	0.29 631	0.23 385	0.17 292	0.17 409	0.20 388	0.16 386	0.11 318	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.05 154	0.05 182

x	0.13 374	0.08 323	0.15 389	0.14 51	0.08 200	0.19 490	0.14 234	0.22 366	0.21 376	0.15 366	0.20 388	0.20 446	0.18 498	0.18 466	0.18 489	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.07 368

raft_robust	0.13 374	0.10 471	0.07 8	0.18 368	0.08 200	0.13 330	0.24 584	0.29 504	0.34 533	0.20 480	0.20 388	0.15 364	0.10 279	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.04 47

SA-5K	0.13 374	0.08 323	0.08 35	0.20 502	0.08 200	0.18 467	0.29 631	0.23 385	0.17 292	0.17 409	0.20 388	0.16 386	0.11 318	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.05 154	0.05 182

Sa-1000	0.12 346	0.08 323	0.09 103	0.18 368	0.08 200	0.15 399	0.22 561	0.22 366	0.19 338	0.15 366	0.20 388	0.17 404	0.11 318	0.10 112	0.10 181	0.06 160	0.05 232	0.09 466	0.09 488	0.05 154	0.05 182

UDGNet	0.14 407	0.13 543	0.17 456	0.18 368	0.10 434	0.12 287	0.16 381	0.21 342	0.27 471	0.20 480	0.20 388	0.17 404	0.13 384	0.16 407	0.14 403	0.10 500	0.06 401	0.09 466	0.07 367	0.07 353	0.07 368

dd	0.15 449	0.17 586	0.17 456	0.19 438	0.09 319	0.15 399	0.18 463	0.22 366	0.26 458	0.23 526	0.20 388	0.21 455	0.10 279	0.21 527	0.17 476	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.08 420	0.07 368

PSMNet-ADL	0.15 449	0.12 516	0.13 308	0.22 560	0.09 319	0.13 330	0.20 530	0.26 446	0.23 408	0.18 442	0.20 388	0.23 490	0.17 484	0.18 466	0.18 489	0.09 459	0.08 505	0.08 380	0.11 559	0.08 420	0.07 368

ADLNet2	0.16 476	0.09 403	0.14 354	0.17 278	0.09 319	0.20 510	0.16 381	0.32 539	0.39 569	0.17 409	0.20 388	0.20 446	0.19 517	0.21 527	0.23 551	0.08 401	0.07 472	0.07 290	0.07 367	0.09 483	0.07 368

DMCA	0.14 407	0.09 403	0.17 456	0.19 438	0.09 319	0.15 399	0.17 414	0.23 385	0.28 487	0.14 341	0.20 388	0.17 404	0.18 498	0.15 378	0.17 476	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.09 483	0.10 514

MSMDNet	0.14 407	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.14 234	0.29 504	0.36 552	0.14 341	0.20 388	0.21 455	0.13 384	0.18 466	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.07 368

Selective-IGEV-i16pb	0.14 407	0.08 323	0.17 456	0.15 98	0.11 490	0.41 638	0.16 381	0.29 504	0.24 420	0.11 250	0.21 406	0.10 239	0.07 166	0.17 447	0.12 330	0.10 500	0.07 472	0.06 175	0.08 442	0.09 483	0.10 514

MultiAttention	0.30 618	0.08 323	0.15 389	0.19 438	0.13 548	1.56 685	1.33 689	0.36 590	0.36 552	0.20 480	0.21 406	0.24 499	0.11 318	0.39 632	0.18 489	0.06 160	0.05 232	0.08 380	0.08 442	0.11 541	0.09 484

coex_refinement	0.14 407	0.07 190	0.12 268	0.17 278	0.10 434	0.16 427	0.15 317	0.27 460	0.29 495	0.18 442	0.21 406	0.22 473	0.17 484	0.16 407	0.19 504	0.08 401	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.09 483	0.08 438

rvit_105_1	0.19 526	0.12 516	0.25 556	0.21 538	0.16 600	0.22 535	0.28 620	0.32 539	0.42 582	0.20 480	0.21 406	0.22 473	0.18 498	0.19 491	0.18 489	0.12 560	0.12 591	0.13 580	0.15 615	0.08 420	0.07 368

DualNet (step1)	0.17 498	0.12 516	0.21 529	0.13 11	0.14 567	0.18 467	0.14 234	0.28 485	0.24 420	0.21 496	0.21 406	0.24 499	0.20 529	0.16 407	0.16 459	0.15 604	0.06 401	0.14 594	0.14 599	0.15 603	0.13 576

test_sample9	0.18 514	0.12 516	0.21 529	0.13 11	0.14 567	0.18 467	0.14 234	0.28 485	0.24 420	0.21 496	0.21 406	0.24 499	0.20 529	0.19 491	0.18 489	0.15 604	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.15 603	0.13 576

test_sample7	0.16 476	0.10 471	0.16 432	0.14 51	0.12 522	0.16 427	0.17 414	0.28 485	0.24 420	0.21 496	0.21 406	0.24 499	0.20 529	0.16 407	0.16 459	0.12 560	0.06 401	0.10 514	0.09 488	0.11 541	0.10 514

test_sample2	0.13 374	0.07 190	0.12 268	0.14 51	0.08 200	0.16 427	0.18 463	0.21 342	0.16 257	0.14 341	0.21 406	0.20 446	0.15 437	0.15 378	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.08 438

NINENet	0.16 476	0.10 471	0.16 432	0.17 278	0.11 490	0.20 510	0.14 234	0.41 620	0.37 558	0.18 442	0.21 406	0.16 386	0.14 417	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.08 505	0.10 514	0.07 367	0.10 519	0.09 484

psmg	0.14 407	0.09 403	0.14 354	0.17 278	0.10 434	0.15 399	0.17 414	0.29 504	0.20 361	0.17 409	0.21 406	0.25 512	0.16 458	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.07 472	0.08 380	0.08 442	0.07 353	0.07 368

AAGNet	0.12 346	0.08 323	0.17 456	0.19 438	0.09 319	0.08 69	0.13 165	0.19 306	0.13 169	0.16 395	0.21 406	0.13 320	0.14 417	0.11 179	0.14 403	0.06 160	0.04 24	0.09 466	0.06 266	0.06 272	0.05 182

RAFT	0.13 374	0.09 403	0.11 220	0.18 368	0.08 200	0.15 399	0.23 573	0.21 342	0.20 361	0.21 496	0.21 406	0.18 419	0.13 384	0.17 447	0.10 181	0.06 160	0.07 472	0.10 514	0.09 488	0.06 272	0.05 182

CFNet_pseudo	0.14 407	0.08 323	0.16 432	0.16 190	0.09 319	0.13 330	0.14 234	0.27 460	0.34 533	0.15 366	0.21 406	0.22 473	0.13 384	0.18 466	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.06 266	0.07 353	0.07 368

HSM-Net_RVC	0.14 407	0.08 323	0.12 268	0.15 98	0.08 200	0.16 427	0.15 317	0.27 460	0.29 495	0.20 480	0.21 406	0.29 547	0.14 417	0.18 466	0.13 366	0.06 160	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.06 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 407	0.09 403	0.16 432	0.16 190	0.09 319	0.13 330	0.14 234	0.27 460	0.34 533	0.15 366	0.21 406	0.22 473	0.13 384	0.18 466	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.07 368

UCFNet_RVC	0.15 449	0.08 323	0.13 308	0.11 1	0.10 434	0.20 510	0.10 30	0.24 411	0.23 408	0.17 409	0.21 406	0.24 499	0.15 437	0.18 466	0.15 440	0.12 560	0.07 472	0.11 544	0.13 593	0.11 541	0.10 514

DeepPruner_ROB	0.16 476	0.11 497	0.16 432	0.17 278	0.10 434	0.17 451	0.15 317	0.32 539	0.21 376	0.19 458	0.21 406	0.22 473	0.19 517	0.21 527	0.16 459	0.13 579	0.09 538	0.09 466	0.10 527	0.11 541	0.11 540

DStereoO	0.25 588	0.18 600	0.19 514	0.20 502	0.15 586	0.22 535	0.19 509	0.33 553	0.42 582	0.30 592	0.22 423	0.33 585	0.28 591	0.42 643	0.28 598	0.47 665	0.12 591	0.31 653	0.11 559	0.17 623	0.12 561

test_sample8	0.20 535	0.12 516	0.21 529	0.13 11	0.14 567	0.18 467	0.14 234	0.32 539	0.21 376	0.28 576	0.22 423	0.36 598	0.26 575	0.19 491	0.18 489	0.15 604	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.15 603	0.13 576

test_sample3	0.14 407	0.08 323	0.15 389	0.14 51	0.09 319	0.20 510	0.17 414	0.27 460	0.18 310	0.17 409	0.22 423	0.19 429	0.15 437	0.17 447	0.14 403	0.09 459	0.06 401	0.07 290	0.06 266	0.09 483	0.08 438

test_sample1	0.13 374	0.07 190	0.14 354	0.14 51	0.08 200	0.19 490	0.17 414	0.20 324	0.15 223	0.14 341	0.22 423	0.18 419	0.16 458	0.17 447	0.15 440	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.08 420	0.08 438

NOSS_ROB	0.19 526	0.13 543	0.18 490	0.16 190	0.12 522	0.16 427	0.12 99	0.30 517	0.33 522	0.20 480	0.22 423	0.27 529	0.24 559	0.21 527	0.16 459	0.16 621	0.18 631	0.23 635	0.21 634	0.13 574	0.13 576

G2L-Stereo_test	0.14 407	0.07 190	0.11 220	0.13 11	0.08 200	0.12 287	0.17 414	0.31 534	0.28 487	0.21 496	0.23 428	0.20 446	0.16 458	0.17 447	0.19 504	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.05 182	0.07 353	0.07 368

ACV-stereo	0.15 449	0.10 471	0.29 579	0.18 368	0.12 522	0.15 399	0.13 165	0.23 385	0.21 376	0.19 458	0.23 428	0.22 473	0.15 437	0.23 553	0.17 476	0.08 401	0.07 472	0.07 290	0.07 367	0.08 420	0.07 368

DispNO	0.15 449	0.09 403	0.18 490	0.19 438	0.12 522	0.11 233	0.21 547	0.23 385	0.29 495	0.18 442	0.23 428	0.19 429	0.17 484	0.16 407	0.16 459	0.07 326	0.05 232	0.08 380	0.08 442	0.07 353	0.06 281

mmm	0.14 407	0.08 323	0.18 490	0.17 278	0.09 319	0.17 451	0.18 463	0.21 342	0.16 257	0.16 395	0.23 428	0.21 455	0.16 458	0.16 407	0.17 476	0.08 401	0.05 232	0.08 380	0.08 442	0.08 420	0.07 368

ssnet_v2	0.17 498	0.10 471	0.18 490	0.17 278	0.11 490	0.21 521	0.22 561	0.34 568	0.25 445	0.23 526	0.23 428	0.27 529	0.19 517	0.22 545	0.21 527	0.11 534	0.10 561	0.09 466	0.09 488	0.08 420	0.08 438

BUS	0.15 449	0.09 403	0.14 354	0.22 560	0.10 434	0.20 510	0.14 234	0.34 568	0.20 361	0.17 409	0.23 428	0.16 386	0.14 417	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.06 401	0.10 514	0.09 488	0.07 353	0.07 368

BSDual-CNN	0.15 449	0.09 403	0.14 354	0.22 560	0.10 434	0.15 399	0.15 317	0.34 568	0.20 361	0.17 409	0.23 428	0.25 512	0.16 458	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.06 401	0.10 514	0.09 488	0.07 353	0.07 368

hknet	0.15 449	0.11 497	0.14 354	0.22 560	0.11 490	0.15 399	0.15 317	0.34 568	0.26 458	0.17 409	0.23 428	0.22 473	0.18 498	0.17 447	0.13 366	0.07 326	0.06 401	0.10 514	0.09 488	0.07 353	0.07 368

DEmStereo	0.12 346	0.06 89	0.14 354	0.14 51	0.10 434	0.16 427	0.15 317	0.16 206	0.24 420	0.17 409	0.23 428	0.12 295	0.14 417	0.12 270	0.14 403	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.06 266	0.05 154	0.05 182

FADNet_RVC	0.17 498	0.14 558	0.41 614	0.20 502	0.11 490	0.13 330	0.13 165	0.27 460	0.22 398	0.21 496	0.23 428	0.20 446	0.18 498	0.15 378	0.17 476	0.08 401	0.08 505	0.12 566	0.09 488	0.11 541	0.10 514

AdaStereo	0.15 449	0.11 497	0.16 432	0.19 438	0.09 319	0.21 521	0.11 64	0.33 553	0.28 487	0.21 496	0.23 428	0.21 455	0.13 384	0.19 491	0.15 440	0.13 579	0.05 232	0.10 514	0.07 367	0.09 483	0.07 368
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.
DN-CSS_ROB	0.13 374	0.13 543	0.17 456	0.18 368	0.10 434	0.16 427	0.08 7	0.22 366	0.19 338	0.17 409	0.23 428	0.13 320	0.13 384	0.13 327	0.14 403	0.05 48	0.05 232	0.10 514	0.10 527	0.08 420	0.06 281

DCVSM-stereo	0.15 449	0.09 403	0.16 432	0.16 190	0.10 434	0.15 399	0.09 18	0.20 324	0.24 420	0.20 480	0.24 440	0.26 522	0.15 437	0.19 491	0.14 403	0.09 459	0.07 472	0.09 466	0.08 442	0.10 519	0.12 561

1111x	0.16 476	0.09 403	0.13 308	0.18 368	0.08 200	0.18 467	0.25 600	0.32 539	0.25 445	0.17 409	0.24 440	0.27 529	0.15 437	0.14 359	0.24 563	0.07 326	0.07 472	0.08 380	0.09 488	0.07 353	0.07 368

CFNet_ucs	0.15 449	0.09 403	0.17 456	0.16 190	0.11 490	0.14 374	0.14 234	0.30 517	0.34 533	0.16 395	0.24 440	0.23 490	0.14 417	0.18 466	0.15 440	0.09 459	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.09 483	0.09 484

GASNet	0.22 557	0.24 625	0.34 598	0.26 610	0.17 612	0.27 589	0.16 381	0.45 637	0.42 582	0.27 563	0.24 440	0.30 557	0.16 458	0.27 576	0.18 489	0.12 560	0.09 538	0.12 566	0.11 559	0.16 616	0.08 438

gwcnet-sp	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.18 368	0.09 319	0.16 427	0.18 463	0.24 411	0.24 420	0.19 458	0.24 440	0.15 364	0.16 458	0.16 407	0.15 440	0.08 401	0.07 472	0.07 290	0.08 442	0.08 420	0.07 368

scenet	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.18 368	0.09 319	0.16 427	0.18 463	0.24 411	0.24 420	0.19 458	0.24 440	0.15 364	0.16 458	0.16 407	0.15 440	0.08 401	0.07 472	0.07 290	0.08 442	0.08 420	0.07 368

ToySt	0.17 498	0.11 497	0.19 514	0.17 278	0.11 490	0.16 427	0.26 609	0.24 411	0.33 522	0.19 458	0.24 440	0.26 522	0.24 559	0.19 491	0.21 527	0.07 326	0.08 505	0.09 466	0.10 527	0.09 483	0.08 438

anonymousa	0.13 374	0.07 190	0.14 354	0.18 368	0.09 319	0.13 330	0.17 414	0.20 324	0.29 495	0.15 366	0.24 440	0.16 386	0.14 417	0.14 359	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.09 488	0.05 154	0.07 368

Anonymous_2	0.22 557	0.17 586	0.28 570	0.15 98	0.16 600	0.33 612	0.22 561	0.23 385	0.18 310	0.23 526	0.24 440	0.26 522	0.27 582	0.27 576	0.24 563	0.22 643	0.26 653	0.17 616	0.17 626	0.16 616	0.18 628

ssnet	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.18 368	0.09 319	0.16 427	0.18 463	0.24 411	0.24 420	0.19 458	0.24 440	0.15 364	0.16 458	0.16 407	0.15 440	0.08 401	0.07 472	0.07 290	0.08 442	0.08 420	0.07 368

dad	0.18 514	0.20 609	0.21 529	0.17 278	0.11 490	0.20 510	0.19 509	0.21 342	0.28 487	0.30 592	0.24 440	0.30 557	0.13 384	0.19 491	0.17 476	0.18 627	0.09 538	0.11 544	0.09 488	0.11 541	0.07 368

AASNet	0.16 476	0.08 323	0.13 308	0.19 438	0.09 319	0.19 490	0.15 317	0.38 606	0.37 558	0.20 480	0.24 440	0.20 446	0.17 484	0.17 447	0.21 527	0.10 500	0.08 505	0.08 380	0.07 367	0.09 483	0.09 484

CrosDoStereo	0.12 346	0.07 190	0.12 268	0.14 51	0.09 319	0.12 287	0.15 317	0.17 243	0.22 398	0.19 458	0.24 440	0.15 364	0.11 318	0.11 179	0.12 330	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.05 182

FTStereo	0.12 346	0.07 190	0.14 354	0.18 368	0.09 319	0.07 32	0.15 317	0.22 366	0.18 310	0.12 286	0.24 440	0.11 271	0.13 384	0.13 327	0.14 403	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.06 272	0.10 514

DeepStereo_LL	0.12 346	0.07 190	0.12 268	0.14 51	0.09 319	0.12 287	0.15 317	0.17 243	0.22 398	0.19 458	0.24 440	0.15 364	0.11 318	0.11 179	0.12 330	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.05 182

THIR-Stereo	0.12 346	0.07 190	0.11 220	0.15 98	0.08 200	0.14 374	0.16 381	0.18 273	0.25 445	0.17 409	0.24 440	0.13 320	0.13 384	0.12 270	0.14 403	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.05 182

LMCR-Stereo	0.15 449	0.08 323	0.14 354	0.21 538	0.09 319	0.18 467	0.19 509	0.28 485	0.19 338	0.24 538	0.24 440	0.23 490	0.17 484	0.20 509	0.17 476	0.07 326	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.10 519	0.09 484

pcwnet_v2	0.19 526	0.11 497	0.26 565	0.18 368	0.14 567	0.18 467	0.15 317	0.37 599	0.46 604	0.19 458	0.24 440	0.21 455	0.19 517	0.21 527	0.20 514	0.13 579	0.10 561	0.10 514	0.10 527	0.11 541	0.13 576

GES	0.14 407	0.08 323	0.16 432	0.15 98	0.10 434	0.13 330	0.13 165	0.28 485	0.26 458	0.17 409	0.24 440	0.19 429	0.14 417	0.16 407	0.14 403	0.08 401	0.08 505	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.09 484

HCRNet	0.16 476	0.23 622	0.12 268	0.35 644	0.11 490	0.15 399	0.17 414	0.26 446	0.22 398	0.19 458	0.24 440	0.21 455	0.14 417	0.15 378	0.13 366	0.11 534	0.07 472	0.11 544	0.10 527	0.09 483	0.07 368

UPFNet	0.16 476	0.08 323	0.12 268	0.20 502	0.12 522	0.20 510	0.23 573	0.28 485	0.26 458	0.18 442	0.24 440	0.22 473	0.20 529	0.19 491	0.22 540	0.09 459	0.07 472	0.08 380	0.09 488	0.08 420	0.06 281

FENet	0.13 374	0.08 323	0.13 308	0.16 190	0.08 200	0.15 399	0.16 381	0.23 385	0.23 408	0.17 409	0.24 440	0.16 386	0.13 384	0.14 359	0.15 440	0.08 401	0.05 232	0.08 380	0.08 442	0.08 420	0.08 438

ac_64	0.16 476	0.09 403	0.15 389	0.18 368	0.10 434	0.22 535	0.17 414	0.24 411	0.22 398	0.19 458	0.24 440	0.29 547	0.18 498	0.19 491	0.22 540	0.09 459	0.08 505	0.08 380	0.09 488	0.07 353	0.06 281

CFNet	0.15 449	0.11 497	0.17 456	0.17 278	0.08 200	0.19 490	0.10 30	0.29 504	0.26 458	0.19 458	0.24 440	0.24 499	0.18 498	0.18 466	0.15 440	0.08 401	0.06 401	0.09 466	0.10 527	0.08 420	0.07 368

HSM	0.15 449	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.09 319	0.16 427	0.14 234	0.28 485	0.25 445	0.20 480	0.24 440	0.37 601	0.17 484	0.20 509	0.15 440	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.07 353	0.06 281

iResNet	0.13 374	0.10 471	0.18 490	0.19 438	0.08 200	0.14 374	0.18 463	0.21 342	0.27 471	0.16 395	0.24 440	0.15 364	0.13 384	0.14 359	0.15 440	0.06 160	0.04 24	0.06 175	0.05 182	0.06 272	0.05 182

GCST	0.37 634	0.42 654	0.27 567	1.03 680	0.39 655	0.18 467	0.08 7	0.21 342	0.18 310	0.28 576	0.25 466	0.15 364	0.12 351	0.16 407	0.14 403	0.64 676	0.43 665	0.75 672	0.65 675	0.64 669	0.46 667

StereoVision	0.14 407	0.13 543	0.10 159	0.24 593	0.10 434	0.16 427	0.21 547	0.21 342	0.20 361	0.12 286	0.25 466	0.10 239	0.10 279	0.16 407	0.10 181	0.09 459	0.10 561	0.12 566	0.12 581	0.06 272	0.05 182

SDNR	0.20 535	0.09 403	0.19 514	0.16 190	0.12 522	0.79 667	0.13 165	0.26 446	0.33 522	0.19 458	0.25 466	0.19 429	0.12 351	0.19 491	0.15 440	0.16 621	0.18 631	0.14 594	0.11 559	0.08 420	0.12 561

iinet-f	0.17 498	0.07 190	0.46 621	0.14 51	0.10 434	0.21 521	0.14 234	0.27 460	0.23 408	0.22 511	0.25 466	0.21 455	0.16 458	0.18 466	0.22 540	0.09 459	0.07 472	0.07 290	0.06 266	0.09 483	0.10 514

HHNet	0.11 268	0.06 89	0.16 432	0.15 98	0.14 567	0.07 32	0.13 165	0.20 324	0.18 310	0.15 366	0.25 466	0.11 271	0.09 250	0.13 327	0.10 181	0.06 160	0.04 24	0.08 380	0.06 266	0.05 154	0.09 484

GEStereo_RVC	0.17 498	0.12 516	0.16 432	0.22 560	0.11 490	0.19 490	0.18 463	0.32 539	0.49 608	0.20 480	0.25 466	0.17 404	0.13 384	0.21 527	0.16 459	0.10 500	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.09 483	0.08 438

TestStereo	0.14 407	0.15 565	0.11 220	0.23 581	0.08 200	0.15 399	0.21 547	0.20 324	0.23 408	0.14 341	0.25 466	0.16 386	0.13 384	0.16 407	0.14 403	0.06 160	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.09 483	0.05 182

UNet	0.17 498	0.09 403	0.18 490	0.19 438	0.12 522	0.28 599	0.19 509	0.33 553	0.30 501	0.21 496	0.25 466	0.23 490	0.19 517	0.20 509	0.19 504	0.07 326	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.08 420	0.07 368

GANet-RSSM	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.13 11	0.08 200	0.14 374	0.18 463	0.23 385	0.21 376	0.17 409	0.25 466	0.24 499	0.16 458	0.16 407	0.16 459	0.10 500	0.06 401	0.07 290	0.08 442	0.08 420	0.07 368

DSFCA	0.16 476	0.09 403	0.14 354	0.16 190	0.10 434	0.21 521	0.19 509	0.28 485	0.31 511	0.23 526	0.25 466	0.22 473	0.16 458	0.20 509	0.20 514	0.10 500	0.07 472	0.09 466	0.09 488	0.08 420	0.08 438

FADNet	0.21 549	0.23 622	0.37 607	0.18 368	0.17 612	0.25 568	0.13 165	0.32 539	0.32 517	0.23 526	0.25 466	0.27 529	0.21 537	0.19 491	0.16 459	0.13 579	0.15 619	0.12 566	0.15 615	0.17 623	0.18 628

RASNet	0.15 449	0.07 190	0.15 389	0.16 190	0.08 200	0.19 490	0.14 234	0.30 517	0.21 376	0.17 409	0.25 466	0.21 455	0.19 517	0.20 509	0.20 514	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.08 442	0.06 272	0.06 281

MLCV	0.13 374	0.08 323	0.17 456	0.18 368	0.06 25	0.16 427	0.17 414	0.19 306	0.22 398	0.19 458	0.25 466	0.17 404	0.13 384	0.15 378	0.14 403	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 48	0.05 154	0.04 47

FSD					0.23 637	0.25 568	0.25 600	0.27 460	0.26 458	0.25 551	0.26 479	0.26 522	0.26 575	0.27 576	0.24 563	0.21 639	0.20 637	0.27 641	0.26 644	0.25 644

TCMNet	0.19 526	0.12 516	0.20 519	0.21 538	0.18 622	0.21 521	0.24 584	0.28 485	0.36 552	0.23 526	0.26 479	0.25 512	0.20 529	0.20 509	0.23 551	0.13 579	0.11 575	0.11 544	0.12 581	0.13 574	0.12 561

ISRNet	0.18 514	0.08 323	0.20 519	0.19 438	0.13 548	0.15 399	0.12 99	0.30 517	0.33 522	0.21 496	0.26 479	0.27 529	0.18 498	0.17 447	0.20 514	0.20 636	0.08 505	0.14 594	0.14 599	0.14 591	0.17 624

test_sample4	0.14 407	0.08 323	0.15 389	0.15 98	0.08 200	0.19 490	0.18 463	0.26 446	0.18 310	0.17 409	0.26 479	0.18 419	0.15 437	0.17 447	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.08 380	0.06 266	0.09 483	0.08 438

ffm	0.12 346	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.09 319	0.17 451	0.17 414	0.15 169	0.19 338	0.15 366	0.26 479	0.19 429	0.13 384	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.06 272	0.06 281

ff1	0.13 374	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.09 319	0.17 451	0.17 414	0.15 169	0.19 338	0.15 366	0.26 479	0.19 429	0.13 384	0.15 378	0.22 540	0.06 160	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.06 272	0.06 281

mmx	0.15 449	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.09 319	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.26 458	0.15 366	0.26 479	0.19 429	0.13 384	0.15 378	0.22 540	0.08 401	0.06 401	0.09 466	0.08 442	0.08 420	0.08 438

xxx	0.15 449	0.09 403	0.15 389	0.16 190	0.09 319	0.17 451	0.17 414	0.27 460	0.26 458	0.15 366	0.26 479	0.19 429	0.13 384	0.15 378	0.22 540	0.08 401	0.06 401	0.09 466	0.08 442	0.08 420	0.08 438

IER	0.14 407	0.08 323	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.14 374	0.16 381	0.26 446	0.27 471	0.18 442	0.26 479	0.17 404	0.20 529	0.17 447	0.14 403	0.08 401	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.07 368

RAFT+CT+SA	0.13 374	0.11 497	0.09 103	0.19 438	0.09 319	0.15 399	0.28 620	0.22 366	0.22 398	0.15 366	0.26 479	0.10 239	0.10 279	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.08 442	0.07 353	0.06 281

DAS	0.15 449	0.08 323	0.18 490	0.19 438	0.10 434	0.19 490	0.17 414	0.28 485	0.30 501	0.18 442	0.26 479	0.21 455	0.16 458	0.16 407	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.07 368

SepStereo	0.15 449	0.08 323	0.18 490	0.19 438	0.10 434	0.19 490	0.17 414	0.28 485	0.30 501	0.18 442	0.26 479	0.21 455	0.16 458	0.26 574	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.07 368

ACVNet	0.15 449	0.09 403	0.15 389	0.13 11	0.12 522	0.14 374	0.20 530	0.22 366	0.34 533	0.17 409	0.26 479	0.21 455	0.17 484	0.18 466	0.21 527	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.08 420	0.06 281

acv_ft	0.15 449	0.09 403	0.16 432	0.19 438	0.10 434	0.16 427	0.17 414	0.25 432	0.34 533	0.19 458	0.26 479	0.21 455	0.17 484	0.18 466	0.19 504	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.08 420	0.06 281

cf-r	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.16 190	0.08 200	0.14 374	0.19 509	0.21 342	0.25 445	0.17 409	0.26 479	0.22 473	0.17 484	0.14 359	0.15 440	0.10 500	0.05 232	0.06 175	0.08 442	0.06 272	0.06 281

CFNet-ft	0.14 407	0.07 190	0.15 389	0.12 5	0.09 319	0.17 451	0.18 463	0.22 366	0.24 420	0.17 409	0.26 479	0.24 499	0.14 417	0.16 407	0.15 440	0.11 534	0.06 401	0.08 380	0.09 488	0.09 483	0.08 438

CFNet_RVC	0.14 407	0.07 190	0.15 389	0.12 5	0.09 319	0.17 451	0.18 463	0.22 366	0.24 420	0.17 409	0.26 479	0.24 499	0.14 417	0.16 407	0.15 440	0.11 534	0.06 401	0.08 380	0.09 488	0.09 483	0.08 438

iResNet_ROB	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.15 98	0.07 116	0.19 490	0.14 234	0.26 446	0.32 517	0.23 526	0.26 479	0.23 490	0.16 458	0.15 378	0.14 403	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.08 420	0.08 438

MSAF-DinoV2	0.23 570	0.11 497	0.25 556	0.17 278	0.10 434	0.28 599	0.17 414	0.38 606	0.56 629	0.21 496	0.27 497	0.47 637	0.28 591	0.36 620	0.40 644	0.09 459	0.06 401	0.07 290	0.09 488	0.12 558	0.11 540

G2L-Stereo	0.14 407	0.07 190	0.13 308	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.12 99	0.27 460	0.22 398	0.17 409	0.27 497	0.21 455	0.13 384	0.18 466	0.18 489	0.09 459	0.08 505	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.07 368

CBFPSM	0.15 449	0.07 190	0.27 567	0.17 278	0.09 319	0.13 330	0.15 317	0.22 366	0.23 408	0.20 480	0.27 497	0.23 490	0.16 458	0.16 407	0.19 504	0.06 160	0.06 401	0.06 175	0.07 367	0.07 353	0.07 368

RAFT_CTSACE	0.12 346	0.09 403	0.10 159	0.22 560	0.08 200	0.12 287	0.24 584	0.18 273	0.17 292	0.21 496	0.27 497	0.13 320	0.07 166	0.13 327	0.09 90	0.05 48	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.04 45	0.04 47

SA	0.13 374	0.09 403	0.09 103	0.18 368	0.08 200	0.12 287	0.24 584	0.23 385	0.19 338	0.17 409	0.27 497	0.15 364	0.11 318	0.11 179	0.11 260	0.05 48	0.05 232	0.09 466	0.08 442	0.05 154	0.05 182

AACVNet	0.16 476	0.08 323	0.15 389	0.15 98	0.10 434	0.18 467	0.15 317	0.24 411	0.25 445	0.27 563	0.27 497	0.28 539	0.18 498	0.19 491	0.17 476	0.09 459	0.07 472	0.09 466	0.07 367	0.10 519	0.09 484

DRaft	0.12 346	0.06 89	0.12 268	0.14 51	0.09 319	0.14 374	0.17 414	0.21 342	0.30 501	0.18 442	0.27 497	0.10 239	0.16 458	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.07 290	0.07 367	0.05 154	0.05 182

ADLNet	0.16 476	0.08 323	0.15 389	0.16 190	0.10 434	0.16 427	0.17 414	0.33 553	0.27 471	0.23 526	0.27 497	0.24 499	0.16 458	0.18 466	0.21 527	0.10 500	0.06 401	0.10 514	0.10 527	0.08 420	0.09 484

delet	0.17 498	0.09 403	0.18 490	0.19 438	0.11 490	0.21 521	0.22 561	0.30 517	0.38 564	0.17 409	0.27 497	0.19 429	0.19 517	0.19 491	0.21 527	0.08 401	0.08 505	0.09 466	0.11 559	0.06 272	0.07 368

DMCA-RVC	0.17 498	0.10 471	0.16 432	0.24 593	0.11 490	0.19 490	0.18 463	0.26 446	0.24 420	0.21 496	0.27 497	0.25 512	0.27 582	0.18 466	0.21 527	0.12 560	0.08 505	0.13 580	0.10 527	0.10 519	0.08 438

FADNet-RVC-Resample	0.17 498	0.12 516	0.32 592	0.22 560	0.12 522	0.19 490	0.14 234	0.25 432	0.24 420	0.24 538	0.27 497	0.20 446	0.15 437	0.17 447	0.16 459	0.07 326	0.08 505	0.12 566	0.10 527	0.09 483	0.11 540

xyz-stereo	0.14 407	0.07 190	0.22 539	0.15 98	0.05 2	0.22 535	0.15 317	0.17 243	0.31 511	0.15 366	0.28 508	0.26 522	0.17 484	0.13 327	0.12 330	0.05 48	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.04 45	0.04 47

rvit_stereo_0075_2	0.17 498	0.12 516	0.25 556	0.23 581	0.16 600	0.13 330	0.10 30	0.30 517	0.27 471	0.20 480	0.28 508	0.22 473	0.15 437	0.18 466	0.13 366	0.16 621	0.10 561	0.17 616	0.10 527	0.10 519	0.10 514

test_sample6	0.14 407	0.09 403	0.14 354	0.17 278	0.08 200	0.17 451	0.19 509	0.26 446	0.18 310	0.18 442	0.28 508	0.19 429	0.15 437	0.15 378	0.13 366	0.08 401	0.05 232	0.08 380	0.07 367	0.08 420	0.08 438

test_sample5	0.14 407	0.08 323	0.14 354	0.16 190	0.08 200	0.18 467	0.18 463	0.25 432	0.17 292	0.17 409	0.28 508	0.18 419	0.15 437	0.16 407	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.09 483	0.08 438

DualNet	0.14 407	0.08 323	0.14 354	0.16 190	0.08 200	0.18 467	0.18 463	0.25 432	0.17 292	0.18 442	0.28 508	0.18 419	0.15 437	0.16 407	0.13 366	0.08 401	0.06 401	0.08 380	0.07 367	0.09 483	0.08 438

CRFU-Net	0.16 476	0.08 323	0.15 389	0.17 278	0.09 319	0.20 510	0.14 234	0.27 460	0.21 376	0.28 576	0.28 508	0.29 547	0.18 498	0.19 491	0.18 489	0.09 459	0.09 538	0.07 290	0.07 367	0.08 420	0.09 484

test_5	0.14 407	0.12 516	0.08 35	0.20 502	0.10 434	0.14 374	0.28 620	0.21 342	0.24 420	0.19 458	0.28 508	0.11 271	0.15 437	0.12 270	0.13 366	0.06 160	0.05 232	0.07 290	0.08 442	0.08 420	0.07 368

UDG	0.21 549	0.17 586	0.20 519	0.23 581	0.15 586	0.31 608	0.20 530	0.33 553	0.35 547	0.24 538	0.28 508	0.31 572	0.29 596	0.21 527	0.23 551	0.15 604	0.12 591	0.13 580	0.09 488	0.14 591	0.15 606

xxxx	0.15 449	0.07 190	0.14 354	0.14 51	0.08 200	0.24 559	0.18 463	0.32 539	0.20 361	0.14 341	0.28 508	0.22 473	0.14 417	0.15 378	0.29 607	0.09 459	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.08 420	0.08 438

psm_up	0.19 526	0.10 471	0.18 490	0.21 538	0.11 490	0.17 451	0.19 509	0.38 606	0.34 533	0.22 511	0.28 508	0.29 547	0.25 567	0.20 509	0.22 540	0.09 459	0.10 561	0.11 544	0.11 559	0.08 420	0.08 438

PSMNet-RSSM	0.14 407	0.07 190	0.14 354	0.15 98	0.08 200	0.13 330	0.16 381	0.25 432	0.24 420	0.17 409	0.28 508	0.23 490	0.14 417	0.16 407	0.14 403	0.11 534	0.06 401	0.09 466	0.12 581	0.08 420	0.07 368

GwcNet-RSSM	0.14 407	0.07 190	0.12 268	0.16 190	0.08 200	0.15 399	0.20 530	0.22 366	0.28 487	0.18 442	0.28 508	0.23 490	0.17 484	0.15 378	0.16 459	0.10 500	0.06 401	0.07 290	0.09 488	0.07 353	0.07 368

TDLM	0.18 514	0.12 516	0.14 354	0.24 593	0.10 434	0.18 467	0.18 463	0.37 599	0.30 501	0.22 511	0.28 508	0.28 539	0.18 498	0.23 553	0.19 504	0.11 534	0.07 472	0.10 514	0.10 527	0.08 420	0.08 438

NVstereo2D	0.19 526	0.11 497	0.16 432	0.17 278	0.16 600	0.28 599	0.23 573	0.44 635	0.42 582	0.15 366	0.28 508	0.25 512	0.19 517	0.23 553	0.18 489	0.09 459	0.06 401	0.10 514	0.08 442	0.15 603	0.10 514

StereoDRNet	0.19 526	0.11 497	0.18 490	0.22 560	0.11 490	0.22 535	0.22 561	0.37 599	0.34 533	0.24 538	0.28 508	0.30 557	0.19 517	0.20 509	0.21 527	0.10 500	0.08 505	0.11 544	0.09 488	0.09 483	0.07 368

222	0.16 476	0.07 190	0.15 389	0.14 51	0.08 200	0.25 568	0.18 463	0.30 517	0.21 376	0.18 442	0.29 523	0.17 404	0.16 458	0.16 407	0.44 652	0.10 500	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.08 420	0.08 438

test_xeample	0.15 449	0.07 190	0.14 354	0.15 98	0.08 200	0.22 535	0.20 530	0.29 504	0.21 376	0.16 395	0.29 523	0.19 429	0.17 484	0.16 407	0.28 598	0.09 459	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.07 368

RYNet	0.23 570	0.12 516	0.22 539	0.19 438	0.17 612	0.47 643	0.26 609	0.39 612	0.49 608	0.24 538	0.29 523	0.34 590	0.24 559	0.20 509	0.31 620	0.10 500	0.06 401	0.09 466	0.09 488	0.14 591	0.15 606

iResNetv2_ROB	0.15 449	0.08 323	0.16 432	0.16 190	0.08 200	0.16 427	0.13 165	0.26 446	0.36 552	0.21 496	0.29 523	0.24 499	0.13 384	0.14 359	0.14 403	0.06 160	0.06 401	0.06 175	0.04 48	0.09 483	0.08 438

DLCB_ROB	0.18 514	0.10 471	0.16 432	0.23 581	0.11 490	0.24 559	0.18 463	0.30 517	0.28 487	0.27 563	0.29 523	0.28 539	0.25 567	0.20 509	0.20 514	0.08 401	0.08 505	0.09 466	0.09 488	0.07 353	0.07 368

SGM-Forest	0.20 535	0.14 558	0.18 490	0.20 502	0.13 548	0.21 521	0.22 561	0.33 553	0.31 511	0.24 538	0.29 523	0.28 539	0.20 529	0.23 553	0.18 489	0.15 604	0.16 625	0.15 605	0.14 599	0.13 574	0.12 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 600	0.19 604	0.39 609	0.27 618	0.17 612	0.23 550	0.21 547	0.50 645	0.60 637	0.22 511	0.30 529	0.29 547	0.34 619	0.40 636	0.29 607	0.12 560	0.11 575	0.16 613	0.14 599	0.15 603	0.12 561

DDVS	0.16 476	0.10 471	0.22 539	0.16 190	0.12 522	0.15 399	0.14 234	0.25 432	0.19 338	0.18 442	0.30 529	0.27 529	0.13 384	0.20 509	0.16 459	0.09 459	0.06 401	0.09 466	0.07 367	0.11 541	0.11 540

ICVP	0.16 476	0.09 403	0.12 268	0.22 560	0.09 319	0.18 467	0.21 547	0.26 446	0.24 420	0.18 442	0.30 529	0.27 529	0.18 498	0.18 466	0.15 440	0.10 500	0.07 472	0.08 380	0.07 367	0.07 353	0.08 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 498	0.10 471	0.17 456	0.20 502	0.11 490	0.27 589	0.20 530	0.26 446	0.42 582	0.22 511	0.30 529	0.22 473	0.20 529	0.18 466	0.20 514	0.06 160	0.06 401	0.07 290	0.07 367	0.08 420	0.07 368

STTStereo	0.18 514	0.13 543	0.28 570	0.20 502	0.11 490	0.16 427	0.21 547	0.29 504	0.23 408	0.22 511	0.30 529	0.29 547	0.18 498	0.20 509	0.20 514	0.12 560	0.11 575	0.11 544	0.14 599	0.09 483	0.08 438

CSP-Net	0.16 476	0.09 403	0.14 354	0.17 278	0.09 319	0.19 490	0.18 463	0.25 432	0.33 522	0.26 556	0.31 534	0.25 512	0.16 458	0.21 527	0.19 504	0.09 459	0.06 401	0.07 290	0.07 367	0.08 420	0.08 438

SACVNet	0.19 526	0.12 516	0.15 389	0.17 278	0.13 548	0.22 535	0.18 463	0.31 534	0.31 511	0.24 538	0.31 534	0.30 557	0.23 550	0.23 553	0.17 476	0.11 534	0.08 505	0.10 514	0.10 527	0.12 558	0.14 592

XQC	0.29 615	0.23 622	0.53 629	0.29 632	0.19 626	0.36 625	0.28 620	0.37 599	0.58 634	0.31 599	0.31 534	0.37 601	0.30 607	0.39 632	0.39 642	0.13 579	0.09 538	0.15 605	0.12 581	0.18 627	0.18 628

DeepPrunerF	0.24 581	0.17 586	0.45 620	0.26 610	0.16 600	0.23 550	0.29 631	0.37 599	0.51 616	0.27 563	0.31 534	0.24 499	0.28 591	0.22 545	0.23 551	0.15 604	0.11 575	0.20 629	0.18 630	0.12 558	0.14 592

CVANet_RVC	0.18 514	0.11 497	0.14 354	0.21 538	0.11 490	0.19 490	0.18 463	0.34 568	0.34 533	0.22 511	0.31 534	0.28 539	0.18 498	0.24 565	0.18 489	0.12 560	0.08 505	0.12 566	0.12 581	0.09 483	0.08 438

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 498	0.10 471	0.23 547	0.20 502	0.10 434	0.15 399	0.18 463	0.31 534	0.25 445	0.21 496	0.31 534	0.25 512	0.17 484	0.21 527	0.20 514	0.09 459	0.06 401	0.08 380	0.09 488	0.07 353	0.08 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	0.23 570	0.20 609	0.25 556	0.25 601	0.13 548	0.31 608	0.27 614	0.34 568	0.41 580	0.31 599	0.31 534	0.32 579	0.23 550	0.31 599	0.22 540	0.11 534	0.17 629	0.10 514	0.11 559	0.08 420	0.09 484

CBMV_ROB	0.19 526	0.13 543	0.18 490	0.16 190	0.11 490	0.16 427	0.12 99	0.27 460	0.29 495	0.27 563	0.31 534	0.27 529	0.24 559	0.24 565	0.16 459	0.15 604	0.18 631	0.22 634	0.20 632	0.10 519	0.12 561

CBMV	0.20 535	0.15 565	0.18 490	0.18 368	0.10 434	0.20 510	0.11 64	0.30 517	0.31 511	0.29 586	0.31 534	0.31 572	0.23 550	0.28 585	0.19 504	0.13 579	0.15 619	0.17 616	0.16 619	0.10 519	0.10 514
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo_Zeroshot	0.16 476	0.13 543	0.25 556	0.20 502	0.10 434	0.17 451	0.13 165	0.30 517	0.25 445	0.23 526	0.32 543	0.25 512	0.11 318	0.19 491	0.14 403	0.09 459	0.06 401	0.11 544	0.06 266	0.12 558	0.08 438

DGSMNet	0.25 588	0.19 604	0.34 598	0.21 538	0.24 641	0.24 559	0.21 547	0.36 590	0.42 582	0.25 551	0.32 543	0.38 607	0.21 537	0.29 592	0.24 563	0.13 579	0.11 575	0.14 594	0.16 619	0.23 636	0.23 641

hitnet-ft	0.18 514	0.10 471	0.17 456	0.14 51	0.09 319	0.27 589	0.20 530	0.25 432	0.26 458	0.24 538	0.32 543	0.32 579	0.23 550	0.24 565	0.21 527	0.12 560	0.07 472	0.10 514	0.08 442	0.12 558	0.11 540

FADNet-RVC	0.21 549	0.20 609	0.40 612	0.21 538	0.16 600	0.21 521	0.15 317	0.27 460	0.27 471	0.26 556	0.32 543	0.26 522	0.21 537	0.22 545	0.19 504	0.12 560	0.13 605	0.12 566	0.14 599	0.13 574	0.18 628

DANet	0.21 549	0.16 576	0.29 579	0.25 601	0.13 548	0.23 550	0.19 509	0.28 485	0.27 471	0.28 576	0.32 543	0.35 596	0.32 614	0.31 599	0.24 563	0.11 534	0.09 538	0.11 544	0.10 527	0.13 574	0.11 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.20 535	0.09 403	0.22 539	0.17 278	0.10 434	0.25 568	0.18 463	0.28 485	0.45 597	0.23 526	0.32 543	0.34 590	0.26 575	0.29 592	0.29 607	0.08 401	0.06 401	0.07 290	0.07 367	0.09 483	0.10 514

HBP-ISP	0.18 514	0.13 543	0.17 456	0.15 98	0.11 490	0.08 69	0.13 165	0.28 485	0.30 501	0.22 511	0.33 549	0.21 455	0.25 567	0.23 553	0.18 489	0.15 604	0.17 629	0.21 630	0.17 626	0.10 519	0.09 484

FINET	0.22 557	0.18 600	0.28 570	0.19 438	0.16 600	0.24 559	0.24 584	0.33 553	0.49 608	0.26 556	0.33 549	0.22 473	0.23 550	0.23 553	0.18 489	0.18 627	0.16 625	0.11 544	0.10 527	0.15 603	0.14 592

GwcNet	0.20 535	0.14 558	0.20 519	0.18 368	0.12 522	0.25 568	0.20 530	0.36 590	0.45 597	0.20 480	0.33 549	0.33 585	0.21 537	0.22 545	0.25 571	0.11 534	0.09 538	0.09 466	0.09 488	0.09 483	0.10 514

HGLStereo	0.17 498	0.09 403	0.19 514	0.17 278	0.12 522	0.18 467	0.18 463	0.31 534	0.33 522	0.22 511	0.33 549	0.24 499	0.18 498	0.20 509	0.21 527	0.10 500	0.09 538	0.07 290	0.07 367	0.09 483	0.10 514

AF-Net	0.23 570	0.17 586	0.17 456	0.27 618	0.13 548	0.26 580	0.24 584	0.33 553	0.51 616	0.25 551	0.33 549	0.39 612	0.27 582	0.28 585	0.26 584	0.11 534	0.10 561	0.16 613	0.12 581	0.11 541	0.11 540

ADCRef	0.20 535	0.12 516	0.43 619	0.20 502	0.12 522	0.23 550	0.18 463	0.32 539	0.37 558	0.26 556	0.33 549	0.18 419	0.23 550	0.25 570	0.26 584	0.07 326	0.06 401	0.09 466	0.09 488	0.08 420	0.09 484

PA-Net	0.24 581	0.18 600	0.34 598	0.28 625	0.22 636	0.22 535	0.39 656	0.29 504	0.39 569	0.22 511	0.33 549	0.25 512	0.26 575	0.21 527	0.25 571	0.10 500	0.23 650	0.15 605	0.22 637	0.09 483	0.13 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 535	0.11 497	0.21 529	0.22 560	0.10 434	0.22 535	0.22 561	0.40 615	0.38 564	0.24 538	0.33 549	0.26 522	0.22 544	0.22 545	0.25 571	0.11 534	0.07 472	0.11 544	0.10 527	0.09 483	0.08 438

PSMNet_ROB	0.22 557	0.12 516	0.15 389	0.27 618	0.15 586	0.25 568	0.36 651	0.43 631	0.37 558	0.27 563	0.33 549	0.32 579	0.23 550	0.21 527	0.27 590	0.12 560	0.08 505	0.13 580	0.11 559	0.10 519	0.09 484

pmcnn	0.15 449	0.07 190	0.20 519	0.15 98	0.07 116	0.21 521	0.16 381	0.25 432	0.26 458	0.21 496	0.33 549	0.29 547	0.19 517	0.18 466	0.17 476	0.07 326	0.05 232	0.05 43	0.04 48	0.07 353	0.06 281

fast-acv-ft	0.18 514	0.11 497	0.20 519	0.19 438	0.12 522	0.26 580	0.21 547	0.26 446	0.35 547	0.22 511	0.34 559	0.27 529	0.21 537	0.21 527	0.23 551	0.09 459	0.09 538	0.08 380	0.10 527	0.08 420	0.07 368

RAFT-345	0.11 268	0.07 190	0.16 432	0.17 278	0.08 200	0.08 69	0.12 99	0.16 206	0.10 58	0.11 250	0.34 559	0.09 207	0.10 279	0.11 179	0.12 330	0.05 48	0.05 232	0.07 290	0.06 266	0.04 45	0.05 182

RTSC	0.23 570	0.13 543	0.30 585	0.21 538	0.13 548	0.29 603	0.17 414	0.36 590	0.68 652	0.27 563	0.34 559	0.30 557	0.22 544	0.32 604	0.31 620	0.10 500	0.08 505	0.09 466	0.10 527	0.13 574	0.14 592

PS-NSSS	0.20 535	0.21 615	0.23 547	0.20 502	0.10 434	0.19 490	0.17 414	0.36 590	0.26 458	0.27 563	0.34 559	0.27 529	0.24 559	0.20 509	0.20 514	0.15 604	0.12 591	0.17 616	0.14 599	0.10 519	0.09 484

YMNet	0.20 535	0.12 516	0.20 519	0.21 538	0.14 567	0.27 589	0.23 573	0.32 539	0.34 533	0.28 576	0.35 563	0.30 557	0.18 498	0.18 466	0.22 540	0.11 534	0.13 605	0.10 514	0.10 527	0.09 483	0.09 484

YMNet_1	0.20 535	0.12 516	0.20 519	0.21 538	0.14 567	0.27 589	0.23 573	0.32 539	0.34 533	0.28 576	0.35 563	0.30 557	0.18 498	0.18 466	0.22 540	0.11 534	0.13 605	0.10 514	0.10 527	0.09 483	0.09 484

SAMSARA	0.41 639	0.28 635	0.34 598	0.55 660	0.39 655	0.85 670	1.25 688	0.49 644	0.52 622	0.36 615	0.35 563	0.56 647	0.39 631	0.39 632	0.41 646	0.15 604	0.20 637	0.15 605	0.14 599	0.23 636	0.21 637

GANetREF_RVC	0.31 624	0.34 647	0.29 579	0.35 644	0.16 600	0.33 612	0.42 659	0.48 643	0.52 622	0.35 612	0.35 563	0.34 590	0.32 614	0.40 636	0.33 628	0.27 652	0.20 637	0.29 650	0.15 615	0.19 630	0.18 628
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
AANet_RVC	0.16 476	0.10 471	0.11 220	0.18 368	0.09 319	0.19 490	0.18 463	0.27 460	0.32 517	0.22 511	0.35 563	0.21 455	0.22 544	0.22 545	0.17 476	0.06 160	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.07 353	0.06 281

Syn2CoEx	0.22 557	0.16 576	0.29 579	0.29 632	0.15 586	0.26 580	0.21 547	0.34 568	0.32 517	0.29 586	0.36 568	0.28 539	0.25 567	0.20 509	0.25 571	0.16 621	0.12 591	0.14 594	0.11 559	0.09 483	0.08 438

S-Stereo	0.21 549	0.12 516	0.25 556	0.21 538	0.13 548	0.21 521	0.19 509	0.33 553	0.45 597	0.23 526	0.36 568	0.28 539	0.29 596	0.20 509	0.23 551	0.09 459	0.12 591	0.10 514	0.10 527	0.13 574	0.14 592

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 557	0.21 615	0.25 556	0.26 610	0.11 490	0.24 559	0.14 234	0.39 612	0.24 420	0.32 606	0.36 568	0.30 557	0.21 537	0.19 491	0.22 540	0.17 626	0.14 615	0.21 630	0.16 619	0.13 574	0.12 561

SQANet	0.24 581	0.24 625	0.31 588	0.31 638	0.19 626	0.27 589	0.13 165	0.30 517	0.33 522	0.25 551	0.37 571	0.31 572	0.22 544	0.27 576	0.23 551	0.15 604	0.10 561	0.21 630	0.16 619	0.22 633	0.16 615

DDUNet	0.23 570	0.18 600	0.22 539	0.22 560	0.15 586	0.25 568	0.24 584	0.30 517	0.31 511	0.31 599	0.37 571	0.34 590	0.26 575	0.25 570	0.21 527	0.18 627	0.13 605	0.17 616	0.11 559	0.16 616	0.17 624

FAT-Stereo	0.21 549	0.13 543	0.22 539	0.21 538	0.12 522	0.18 467	0.18 463	0.35 583	0.40 573	0.28 576	0.37 571	0.33 585	0.33 617	0.21 527	0.20 514	0.09 459	0.11 575	0.10 514	0.09 488	0.11 541	0.14 592

CCAANet	0.14 407	0.06 89	0.12 268	0.16 190	0.08 200	0.22 535	0.14 234	0.27 460	0.18 310	0.16 395	0.37 571	0.15 364	0.18 498	0.16 407	0.13 366	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.06 266	0.05 154	0.07 368

ADCP+	0.20 535	0.10 471	0.35 604	0.21 538	0.12 522	0.22 535	0.27 614	0.31 534	0.35 547	0.26 556	0.37 571	0.22 473	0.22 544	0.27 576	0.28 598	0.09 459	0.06 401	0.08 380	0.08 442	0.10 519	0.10 514

CC-Net-ROB	0.28 611	0.31 644	0.36 606	0.30 636	0.15 586	0.25 568	0.19 509	0.45 637	0.34 533	0.39 622	0.37 571	0.39 612	0.31 612	0.27 576	0.27 590	0.24 650	0.18 631	0.30 652	0.23 641	0.19 630	0.15 606

ETE_ROB	0.23 570	0.17 586	0.23 547	0.25 601	0.14 567	0.26 580	0.29 631	0.32 539	0.37 558	0.28 576	0.37 571	0.45 629	0.27 582	0.28 585	0.27 590	0.11 534	0.09 538	0.12 566	0.10 527	0.14 591	0.13 576

DispFullNet	0.27 608	0.22 619	0.66 647	0.28 625	0.17 612	0.27 589	0.17 414	0.34 568	0.57 631	0.27 563	0.37 571	0.43 625	0.24 559	0.39 632	0.25 571	0.12 560	0.06 401	0.19 627	0.11 559	0.23 636	0.16 615

w-ln-seven-2	0.20 535	0.14 558	0.39 609	0.23 581	0.12 522	0.21 521	0.21 547	0.29 504	0.38 564	0.25 551	0.38 579	0.28 539	0.23 550	0.21 527	0.25 571	0.08 401	0.08 505	0.09 466	0.09 488	0.10 519	0.09 484

RP	0.22 557	0.13 543	0.22 539	0.23 581	0.12 522	0.21 521	0.20 530	0.26 446	0.45 597	0.22 511	0.38 579	0.37 601	0.25 567	0.28 585	0.25 571	0.11 534	0.12 591	0.13 580	0.12 581	0.13 574	0.14 592

G-Net	0.25 588	0.17 586	0.38 608	0.23 581	0.16 600	0.51 646	0.23 573	0.29 504	0.35 547	0.36 615	0.38 579	0.31 572	0.29 596	0.28 585	0.27 590	0.11 534	0.09 538	0.12 566	0.10 527	0.16 616	0.14 592

NCC-stereo	0.25 588	0.15 565	0.31 588	0.26 610	0.17 612	0.21 521	0.31 640	0.41 620	0.40 573	0.24 538	0.38 579	0.33 585	0.29 596	0.37 625	0.28 598	0.13 579	0.11 575	0.15 605	0.22 637	0.13 574	0.13 576

Abc-Net	0.25 588	0.15 565	0.31 588	0.26 610	0.17 612	0.21 521	0.31 640	0.41 620	0.40 573	0.24 538	0.38 579	0.33 585	0.29 596	0.37 625	0.28 598	0.13 579	0.11 575	0.15 605	0.22 637	0.13 574	0.13 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 611	0.16 576	0.33 595	0.18 368	0.13 548	0.55 649	0.42 659	0.52 650	0.68 652	0.29 586	0.38 579	0.39 612	0.30 607	0.32 604	0.23 551	0.11 534	0.10 561	0.11 544	0.08 442	0.20 632	0.16 615

NCCL2	0.24 581	0.15 565	0.18 490	0.34 642	0.18 622	0.24 559	0.24 584	0.34 568	0.29 495	0.31 599	0.38 579	0.38 607	0.29 596	0.23 553	0.25 571	0.15 604	0.12 591	0.18 625	0.21 634	0.13 574	0.13 576

SGM_RVC	0.24 581	0.12 516	0.16 432	0.15 98	0.09 319	0.34 616	0.19 509	0.35 583	0.32 517	0.44 636	0.38 579	0.53 645	0.36 626	0.36 620	0.26 584	0.13 579	0.13 605	0.13 580	0.13 593	0.11 541	0.11 540
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	0.20 535	0.10 471	0.57 635	0.16 190	0.09 319	0.19 490	0.18 463	0.25 432	0.51 616	0.27 563	0.39 587	0.17 404	0.22 544	0.22 545	0.21 527	0.08 401	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.12 558	0.11 540

stereogan	0.22 557	0.11 497	0.21 529	0.20 502	0.12 522	0.32 610	0.19 509	0.36 590	0.45 597	0.23 526	0.39 587	0.35 596	0.27 582	0.33 608	0.23 551	0.10 500	0.12 591	0.10 514	0.10 527	0.14 591	0.14 592

LALA_ROB	0.25 588	0.16 576	0.23 547	0.27 618	0.17 612	0.27 589	0.27 614	0.42 625	0.38 564	0.33 610	0.39 587	0.51 641	0.26 575	0.29 592	0.28 598	0.16 621	0.09 538	0.13 580	0.12 581	0.13 574	0.13 576

w-ln-seven	0.24 581	0.15 565	0.58 638	0.20 502	0.14 567	0.26 580	0.22 561	0.36 590	0.62 642	0.30 592	0.40 590	0.30 557	0.23 550	0.22 545	0.28 598	0.09 459	0.09 538	0.11 544	0.10 527	0.11 541	0.10 514

RAFT-RH_RVC	0.12 346	0.06 89	0.14 354	0.16 190	0.09 319	0.12 287	0.12 99	0.17 243	0.12 127	0.13 318	0.40 590	0.11 271	0.10 279	0.13 327	0.12 330	0.05 48	0.04 24	0.08 380	0.05 182	0.05 154	0.06 281

APVNet	0.23 570	0.12 516	0.20 519	0.18 368	0.14 567	0.32 610	0.31 640	0.40 615	0.33 522	0.27 563	0.40 590	0.30 557	0.29 596	0.27 576	0.25 571	0.11 534	0.12 591	0.11 544	0.14 599	0.12 558	0.13 576

RGC	0.25 588	0.20 609	0.29 579	0.28 625	0.16 600	0.22 535	0.23 573	0.33 553	0.44 593	0.27 563	0.40 590	0.38 607	0.28 591	0.37 625	0.23 551	0.11 534	0.13 605	0.17 616	0.17 626	0.15 603	0.16 615

edge stereo	0.23 570	0.14 558	0.21 529	0.21 538	0.13 548	0.24 559	0.16 381	0.32 539	0.42 582	0.32 606	0.40 590	0.39 612	0.35 623	0.25 570	0.25 571	0.13 579	0.11 575	0.14 594	0.11 559	0.12 558	0.14 592

PASM	0.33 627	0.25 630	0.51 628	0.28 625	0.27 647	0.30 606	0.31 640	0.35 583	0.51 616	0.36 615	0.40 590	0.47 637	0.35 623	0.34 611	0.36 634	0.23 648	0.26 653	0.26 638	0.28 650	0.23 636	0.21 637

MDST_ROB	0.22 557	0.10 471	0.18 490	0.18 368	0.11 490	0.40 636	0.19 509	0.44 635	0.42 582	0.40 625	0.40 590	0.29 547	0.21 537	0.27 576	0.19 504	0.11 534	0.10 561	0.14 594	0.11 559	0.10 519	0.08 438

CSAN	0.30 618	0.24 625	0.28 570	0.34 642	0.19 626	0.34 616	0.42 659	0.38 606	0.51 616	0.38 621	0.40 590	0.44 628	0.34 619	0.29 592	0.31 620	0.19 631	0.16 625	0.19 627	0.19 631	0.14 591	0.15 606

SANet	0.25 588	0.14 558	0.29 579	0.21 538	0.11 490	0.29 603	0.25 600	0.40 615	0.65 650	0.36 615	0.40 590	0.42 623	0.27 582	0.27 576	0.25 571	0.12 560	0.09 538	0.10 514	0.09 488	0.13 574	0.12 561

XPNet_ROB	0.22 557	0.12 516	0.20 519	0.22 560	0.13 548	0.22 535	0.19 509	0.35 583	0.40 573	0.30 592	0.40 590	0.38 607	0.27 582	0.26 574	0.29 607	0.15 604	0.10 561	0.10 514	0.10 527	0.13 574	0.12 561

PWC_ROB	0.21 549	0.16 576	0.27 567	0.18 368	0.11 490	0.22 535	0.13 165	0.33 553	0.49 608	0.30 592	0.40 590	0.32 579	0.25 567	0.31 599	0.23 551	0.10 500	0.07 472	0.11 544	0.08 442	0.11 541	0.10 514

z-ln-s-r	0.18 514	0.10 471	0.41 614	0.19 438	0.08 200	0.18 467	0.18 463	0.23 385	0.34 533	0.19 458	0.41 601	0.22 473	0.17 484	0.20 509	0.25 571	0.07 326	0.05 232	0.07 290	0.07 367	0.07 353	0.06 281

PSMNet-RUCA	0.28 611	0.33 646	0.42 617	0.36 646	0.32 653	0.18 467	0.20 530	0.42 625	0.30 501	0.33 610	0.41 601	0.40 618	0.24 559	0.31 599	0.20 514	0.19 631	0.11 575	0.25 637	0.15 615	0.22 633	0.16 615

Wz-Net-MNSev	0.23 570	0.13 543	0.33 595	0.20 502	0.15 586	0.36 625	0.25 600	0.34 568	0.45 597	0.29 586	0.41 601	0.39 612	0.19 517	0.25 570	0.27 590	0.09 459	0.07 472	0.09 466	0.09 488	0.12 558	0.10 514

Nwc_Net	0.23 570	0.17 586	0.22 539	0.25 601	0.15 586	0.25 568	0.27 614	0.38 606	0.39 569	0.22 511	0.41 601	0.30 557	0.29 596	0.28 585	0.25 571	0.11 534	0.10 561	0.17 616	0.20 632	0.10 519	0.11 540

ADCPNet	0.26 600	0.17 586	0.62 643	0.21 538	0.15 586	0.36 625	0.25 600	0.33 553	0.37 558	0.31 599	0.41 601	0.36 598	0.29 596	0.29 592	0.34 632	0.12 560	0.10 561	0.11 544	0.12 581	0.14 591	0.13 576

StereoDRNet-Refined	0.17 498	0.12 516	0.16 432	0.20 502	0.10 434	0.18 467	0.18 463	0.27 460	0.24 420	0.26 556	0.41 601	0.23 490	0.18 498	0.21 527	0.21 527	0.09 459	0.05 232	0.09 466	0.10 527	0.07 353	0.07 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 588	0.17 586	0.23 547	0.27 618	0.14 567	0.26 580	0.22 561	0.42 625	0.43 591	0.42 631	0.41 601	0.43 625	0.27 582	0.32 604	0.24 563	0.09 459	0.15 619	0.15 605	0.12 581	0.12 558	0.10 514

PDISCO_ROB	0.28 611	0.16 576	0.28 570	0.28 625	0.20 630	0.33 612	0.27 614	0.45 637	0.58 634	0.28 576	0.41 601	0.45 629	0.30 607	0.34 611	0.35 633	0.12 560	0.09 538	0.17 616	0.16 619	0.17 623	0.13 576

Wz-Net-TNSev	0.29 615	0.20 609	0.69 655	0.19 438	0.15 586	0.38 631	0.27 614	0.36 590	0.56 629	0.35 612	0.42 609	0.45 629	0.39 631	0.33 608	0.31 620	0.13 579	0.13 605	0.10 514	0.12 581	0.15 603	0.15 606

Wz-Net-LNSev	0.22 557	0.16 576	0.41 614	0.22 560	0.13 548	0.25 568	0.24 584	0.33 553	0.44 593	0.30 592	0.42 609	0.32 579	0.19 517	0.23 553	0.27 590	0.10 500	0.09 538	0.08 380	0.08 442	0.12 558	0.11 540

SHD	0.26 600	0.15 565	0.31 588	0.24 593	0.18 622	0.23 550	0.15 317	0.39 612	0.72 657	0.32 606	0.42 609	0.36 598	0.29 596	0.33 608	0.30 614	0.13 579	0.11 575	0.14 594	0.13 593	0.16 616	0.20 636

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 514	0.09 403	0.30 585	0.15 98	0.11 490	0.23 550	0.20 530	0.27 460	0.40 573	0.26 556	0.43 612	0.25 512	0.15 437	0.21 527	0.20 514	0.07 326	0.05 232	0.06 175	0.05 182	0.10 519	0.09 484

GANet	0.22 557	0.13 543	0.21 529	0.25 601	0.14 567	0.23 550	0.22 561	0.42 625	0.27 471	0.31 599	0.43 612	0.37 601	0.29 596	0.23 553	0.23 551	0.10 500	0.12 591	0.10 514	0.09 488	0.10 519	0.08 438

RTS	0.46 647	0.19 604	3.33 685	0.25 601	0.15 586	0.72 662	0.21 547	0.37 599	0.78 664	0.42 631	0.44 614	0.31 572	0.43 644	0.55 657	0.37 638	0.10 500	0.09 538	0.13 580	0.13 593	0.15 603	0.15 606

RTSA	0.46 647	0.19 604	3.33 685	0.25 601	0.15 586	0.72 662	0.21 547	0.37 599	0.78 664	0.42 631	0.44 614	0.31 572	0.43 644	0.55 657	0.37 638	0.10 500	0.09 538	0.13 580	0.13 593	0.15 603	0.15 606

DStereoFS	0.27 608	0.22 619	0.32 592	0.23 581	0.15 586	0.23 550	0.21 547	0.52 650	0.49 608	0.28 576	0.45 616	0.34 590	0.36 626	0.53 654	0.29 607	0.13 579	0.11 575	0.15 605	0.13 593	0.17 623	0.17 624

ACVNet-4b	0.39 636	0.53 657	0.56 633	0.45 654	0.24 641	0.46 642	0.18 463	0.50 645	0.64 646	0.42 631	0.45 616	0.60 649	0.27 582	0.34 611	0.24 563	0.33 655	0.14 615	0.48 660	0.42 662	0.31 654	0.27 649

ADCMid	0.26 600	0.15 565	0.42 617	0.20 502	0.14 567	0.25 568	0.26 609	0.35 583	0.40 573	0.37 619	0.45 616	0.34 590	0.42 641	0.36 620	0.36 634	0.10 500	0.09 538	0.11 544	0.11 559	0.13 574	0.13 576

ccnet	0.30 618	0.28 635	0.24 553	0.20 502	0.28 648	0.41 638	0.22 561	0.46 640	0.33 522	0.37 619	0.46 619	0.37 601	0.30 607	0.40 636	0.43 649	0.23 648	0.14 615	0.21 630	0.17 626	0.23 636	0.19 633

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 618	0.24 625	0.30 585	0.36 646	0.16 600	0.36 625	0.31 640	0.34 568	0.43 591	0.41 629	0.46 619	0.38 607	0.30 607	0.35 616	0.29 607	0.19 631	0.20 637	0.26 638	0.29 651	0.18 627	0.19 633

ADCL	0.25 588	0.12 516	0.49 627	0.22 560	0.12 522	0.36 625	0.29 631	0.30 517	0.57 631	0.24 538	0.47 621	0.30 557	0.31 612	0.30 598	0.30 614	0.09 459	0.07 472	0.09 466	0.09 488	0.10 519	0.10 514

aanetorigin	0.22 557	0.17 586	0.57 635	0.18 368	0.10 434	0.16 427	0.19 509	0.20 324	0.33 522	0.49 642	0.48 622	0.30 557	0.28 591	0.21 527	0.24 563	0.08 401	0.07 472	0.08 380	0.07 367	0.10 519	0.09 484

Ntro	0.41 639	0.40 652	0.54 631	0.46 657	0.30 652	0.64 655	0.24 584	0.47 641	0.68 652	0.42 631	0.49 623	0.47 637	0.42 641	0.40 636	0.32 625	0.32 654	0.28 655	0.37 656	0.31 654	0.33 656	0.29 650

PWCDC_ROB	0.21 549	0.13 543	0.23 547	0.25 601	0.12 522	0.20 510	0.15 317	0.34 568	0.55 627	0.29 586	0.49 623	0.21 455	0.15 437	0.28 585	0.20 514	0.11 534	0.09 538	0.10 514	0.08 442	0.11 541	0.09 484

otaku	0.39 636	0.38 650	0.53 629	0.44 653	0.28 648	0.57 651	0.24 584	0.42 625	0.62 642	0.40 625	0.50 625	0.46 633	0.34 619	0.40 636	0.33 628	0.30 653	0.30 657	0.39 657	0.33 656	0.30 651	0.29 650

anonymity	0.53 653	0.58 658	0.66 647	0.41 650	0.61 672	0.54 648	0.41 657	0.57 656	0.41 580	0.56 649	0.50 625	0.50 640	0.55 654	0.59 662	0.50 659	0.58 672	0.50 675	0.51 662	0.51 669	0.52 662	0.58 670

ADCS	0.30 618	0.19 604	0.48 626	0.21 538	0.18 622	0.29 603	0.24 584	0.42 625	0.64 646	0.40 625	0.50 625	0.40 618	0.37 628	0.40 636	0.43 649	0.13 579	0.13 605	0.13 580	0.14 599	0.16 616	0.16 615

AnyNet_C32	0.26 600	0.16 576	0.39 609	0.20 502	0.17 612	0.26 580	0.31 640	0.32 539	0.45 597	0.31 599	0.50 625	0.30 557	0.34 619	0.41 642	0.36 634	0.12 560	0.12 591	0.12 566	0.14 599	0.14 591	0.15 606

AANet	0.31 624	0.20 609	1.05 674	0.16 190	0.13 548	0.23 550	0.16 381	0.30 517	0.64 646	0.60 651	0.53 629	0.46 633	0.39 631	0.23 553	0.33 628	0.12 560	0.10 561	0.11 544	0.10 527	0.13 574	0.12 561

FCDSN-DC	0.33 627	0.28 635	0.28 570	0.30 636	0.24 641	0.39 634	0.28 620	0.43 631	0.42 582	0.44 636	0.53 629	0.51 641	0.42 641	0.37 625	0.30 614	0.21 639	0.20 637	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.25 644
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 581	0.11 497	0.24 553	0.17 278	0.14 567	0.34 616	0.16 381	0.33 553	0.33 522	0.39 622	0.54 631	0.40 618	0.35 623	0.35 616	0.26 584	0.12 560	0.12 591	0.12 566	0.11 559	0.14 591	0.14 592

zh-sn7	0.26 600	0.17 586	0.55 632	0.24 593	0.14 567	0.25 568	0.25 600	0.34 568	0.49 608	0.29 586	0.55 632	0.29 547	0.32 614	0.37 625	0.33 628	0.10 500	0.10 561	0.11 544	0.11 559	0.12 558	0.12 561

psmorigin	0.25 588	0.16 576	0.35 604	0.17 278	0.13 548	0.24 559	0.14 234	0.34 568	0.34 533	0.41 629	0.55 632	0.41 621	0.38 630	0.35 616	0.28 598	0.11 534	0.15 619	0.11 544	0.11 559	0.12 558	0.17 624

Wz-Net-SNSev	0.26 600	0.17 586	0.46 621	0.25 601	0.14 567	0.26 580	0.24 584	0.38 606	0.57 631	0.30 592	0.56 634	0.39 612	0.26 575	0.24 565	0.32 625	0.10 500	0.09 538	0.10 514	0.11 559	0.11 541	0.11 540

EDNetEfficient	0.30 618	0.24 625	1.18 676	0.18 368	0.10 434	0.20 510	0.20 530	0.21 342	0.61 639	0.74 662	0.56 634	0.30 557	0.40 636	0.23 553	0.32 625	0.09 459	0.07 472	0.08 380	0.07 367	0.11 541	0.10 514

MFN_U_SF_RVC	0.33 627	0.22 619	0.58 638	0.31 638	0.15 586	0.36 625	0.17 414	0.54 654	0.46 604	0.47 641	0.56 634	0.58 648	0.39 631	0.36 620	0.38 641	0.15 604	0.15 619	0.18 625	0.21 634	0.16 616	0.16 615

FC-DCNN	0.33 627	0.28 635	0.28 570	0.26 610	0.23 637	0.38 631	0.29 631	0.40 615	0.44 593	0.46 639	0.56 634	0.51 641	0.41 637	0.38 630	0.31 620	0.21 639	0.20 637	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

z-mn7	0.25 588	0.15 565	0.47 624	0.19 438	0.13 548	0.28 599	0.25 600	0.35 583	0.64 646	0.27 563	0.57 638	0.29 547	0.24 559	0.32 604	0.27 590	0.08 401	0.08 505	0.08 380	0.08 442	0.10 519	0.10 514

FC-DCNN v2	0.33 627	0.28 635	0.28 570	0.26 610	0.23 637	0.39 634	0.29 631	0.41 620	0.44 593	0.46 639	0.57 638	0.51 641	0.41 637	0.38 630	0.30 614	0.21 639	0.20 637	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

WZ-Net	0.29 615	0.17 586	0.82 666	0.23 581	0.16 600	0.35 621	0.29 631	0.40 615	0.59 636	0.24 538	0.57 638	0.37 601	0.25 567	0.34 611	0.37 638	0.09 459	0.08 505	0.09 466	0.10 527	0.14 591	0.16 615

SGM-ForestM	0.33 627	0.12 516	0.17 456	0.16 190	0.11 490	0.42 640	0.20 530	0.43 631	0.53 626	0.53 645	0.57 638	1.41 679	0.44 646	0.42 643	0.29 607	0.14 600	0.16 625	0.16 613	0.16 619	0.12 558	0.13 576

MADNet+	0.76 665	0.72 667	3.76 688	0.67 664	0.41 657	0.99 676	0.97 686	0.72 665	0.75 662	0.52 644	0.58 642	0.64 653	0.68 665	0.89 677	1.04 683	0.35 657	0.36 662	0.28 649	0.23 641	0.38 658	0.33 655

MeshStereo	0.27 608	0.13 543	0.18 490	0.15 98	0.11 490	0.33 612	0.24 584	0.41 620	0.36 552	0.53 645	0.58 642	0.67 655	0.41 637	0.36 620	0.27 590	0.14 600	0.13 605	0.13 580	0.11 559	0.11 541	0.11 540
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	0.44 643	0.27 633	0.64 646	0.61 662	0.50 662	0.34 616	0.23 573	0.47 641	0.52 622	0.57 650	0.59 644	0.78 661	0.33 617	0.49 648	0.30 614	0.33 655	0.25 651	0.27 641	0.33 656	0.47 660	0.41 663

ACVNet_1	0.45 646	0.51 656	0.61 641	0.45 654	0.28 648	0.50 644	0.28 620	0.58 661	0.71 656	0.63 653	0.59 644	0.74 660	0.50 650	0.50 649	0.36 634	0.26 651	0.25 651	0.39 657	0.29 651	0.32 655	0.25 644

LSM	0.34 633	0.21 615	0.62 643	0.27 618	0.62 673	0.35 621	0.26 609	0.43 631	0.49 608	0.45 638	0.60 646	0.42 623	0.37 628	0.35 616	0.26 584	0.13 579	0.21 647	0.14 594	0.16 619	0.18 627	0.34 656

SPS-STEREO	0.58 657	0.59 660	0.66 647	0.45 654	0.55 666	0.65 656	0.44 662	0.63 663	0.51 616	0.69 656	0.65 647	0.66 654	0.58 659	0.62 663	0.62 667	0.62 675	0.47 670	0.51 662	0.49 666	0.55 665	0.58 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.26 600	0.15 565	0.59 640	0.19 438	0.14 567	0.24 559	0.22 561	0.35 583	0.63 645	0.35 612	0.67 648	0.31 572	0.25 567	0.31 599	0.26 584	0.09 459	0.08 505	0.09 466	0.09 488	0.09 483	0.11 540

RainbowNet	0.54 654	0.61 661	0.71 660	0.57 661	0.43 659	0.66 657	0.37 652	0.60 662	0.87 668	0.51 643	0.67 648	0.63 651	0.47 647	0.50 649	0.44 652	0.47 665	0.48 671	0.53 664	0.41 661	0.53 664	0.41 663

EDNetEfficientorigin	7.92 691	0.32 645	152.98 716	0.20 502	0.10 434	0.22 535	0.17 414	0.23 385	0.60 637	0.73 660	0.67 648	0.41 621	0.51 652	0.24 565	0.41 646	0.08 401	0.07 472	0.09 466	0.07 367	0.12 558	0.11 540

LE_ROB	0.50 652	0.07 190	0.14 354	0.15 98	0.08 200	0.26 580	0.17 414	0.23 385	1.71 686	4.68 692	0.67 648	0.46 633	0.47 647	0.21 527	0.30 614	0.07 326	0.06 401	0.06 175	0.06 266	0.08 420	0.06 281

MSMD_ROB	0.31 624	0.26 631	0.26 565	0.24 593	0.21 633	0.34 616	0.25 600	0.34 568	0.39 569	0.40 625	0.69 652	0.45 629	0.41 637	0.34 611	0.28 598	0.20 636	0.20 637	0.26 638	0.25 643	0.23 636	0.22 640

coex-ft	3.24 684	0.35 648	57.83 715	0.18 368	0.13 548	0.27 589	0.23 573	0.28 485	0.72 657	1.89 688	0.70 653	0.43 625	0.47 647	0.29 592	0.43 649	0.09 459	0.09 538	0.12 566	0.09 488	0.14 591	0.14 592

SGM+DAISY	0.57 656	0.58 658	0.67 651	0.41 650	0.55 666	0.68 659	0.51 666	0.57 656	0.46 604	0.67 654	0.70 653	0.69 658	0.57 658	0.64 664	0.58 664	0.59 673	0.49 672	0.50 661	0.50 668	0.52 662	0.59 673

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 643	0.39 651	0.56 633	0.40 649	0.20 630	0.66 657	0.33 649	0.54 654	0.72 657	0.71 658	0.72 655	0.62 650	0.55 654	0.52 652	0.47 656	0.20 636	0.19 636	0.29 650	0.30 653	0.24 642	0.19 633

Consistency-Raft	0.44 643	0.40 652	0.46 621	0.37 648	0.43 659	0.42 640	0.41 657	0.57 656	0.55 627	0.32 606	0.73 656	0.32 579	0.50 650	0.42 643	0.49 658	0.39 659	0.36 662	0.45 659	0.52 671	0.42 659	0.30 652

MFMNet_re	0.65 658	0.66 665	0.66 647	0.51 658	0.69 677	0.70 660	0.58 670	0.65 664	0.75 662	0.61 652	0.73 656	0.63 651	0.68 665	0.65 665	0.60 666	0.66 677	0.58 684	0.63 667	0.59 672	0.68 673	0.69 680

AnyNet_C01	0.37 634	0.26 631	1.41 679	0.22 560	0.17 612	0.51 646	0.28 620	0.36 590	0.40 573	0.39 622	0.75 658	0.46 633	0.39 631	0.46 646	0.50 659	0.13 579	0.13 605	0.13 580	0.14 599	0.14 591	0.16 615

PWCK	0.72 662	0.95 676	0.99 672	0.77 667	0.32 653	0.79 667	0.38 654	0.92 670	0.90 669	0.96 673	0.76 659	0.97 665	0.62 662	0.87 674	0.68 670	0.73 679	0.46 666	0.76 674	0.49 666	0.71 676	0.44 666

ELAS_RVC	0.42 641	0.29 642	0.33 595	0.28 625	0.24 641	0.56 650	0.38 654	0.50 645	0.61 639	0.74 662	0.76 659	0.67 655	0.56 656	0.55 657	0.42 648	0.22 643	0.21 647	0.27 641	0.26 644	0.27 650	0.26 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.73 664	0.46 655	1.21 677	0.52 659	0.47 661	2.16 686	0.67 676	0.78 666	0.72 657	0.70 657	0.79 661	1.21 672	0.84 672	1.06 683	1.04 683	0.40 660	0.28 655	0.33 654	0.33 656	0.30 651	0.34 656

PVD	0.40 638	0.21 615	0.40 612	0.32 641	0.23 637	0.30 606	0.45 663	0.53 653	0.97 671	0.55 648	0.80 662	0.54 646	0.60 661	0.53 654	0.40 644	0.19 631	0.14 615	0.17 616	0.14 599	0.24 642	0.32 654

ELAS	0.42 641	0.29 642	0.34 598	0.28 625	0.24 641	0.63 654	0.37 652	0.52 650	0.52 622	0.72 659	0.82 663	0.68 657	0.56 656	0.52 652	0.45 655	0.22 643	0.21 647	0.27 641	0.26 644	0.26 648	0.26 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.97 674	0.96 677	1.48 681	0.88 675	0.57 669	1.24 684	0.90 684	0.78 666	0.96 670	1.05 676	0.85 664	1.56 684	1.26 686	0.97 681	0.99 681	0.88 684	0.57 683	1.04 684	0.88 684	0.81 680	0.75 681

TorneroNet-64	0.76 665	0.73 668	0.77 664	0.78 669	0.58 671	0.94 675	0.58 670	0.85 669	1.26 676	0.67 654	0.88 665	1.41 679	0.76 669	0.87 674	0.68 670	0.49 667	0.46 666	0.73 671	0.59 672	0.68 673	0.54 669

UNDER WATER	0.99 676	1.00 678	1.47 680	1.00 679	0.71 680	1.18 683	0.86 682	0.81 668	1.09 673	1.02 675	0.90 666	1.53 683	1.26 686	1.06 683	1.02 682	0.79 682	0.54 678	1.02 682	0.88 684	0.83 681	0.75 681

MonStereo1	0.49 651	0.27 633	0.61 641	0.29 632	0.20 630	0.40 636	0.19 509	0.51 649	0.66 651	0.53 645	0.91 667	1.02 666	0.59 660	0.51 651	0.58 664	0.53 669	0.32 660	0.55 666	0.40 660	0.36 657	0.38 660

NVStereoNet_ROB	0.47 649	0.37 649	0.47 624	0.42 652	0.29 651	0.35 621	0.35 650	0.50 645	0.61 639	0.73 660	0.94 668	0.70 659	0.68 665	0.48 647	0.62 667	0.22 643	0.33 661	0.34 655	0.34 659	0.30 651	0.31 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.65 686	0.07 190	3.54 687	2.01 687	1.55 687	10.25 693	16.66 696	8.90 699	5.03 692	1.33 684	0.96 669	4.71 690	4.74 692	3.33 689	5.86 693	6.06 699	10.30 705	1.87 693	2.09 693	2.61 690	1.19 689

WAO-6	0.82 668	0.81 671	0.63 645	0.87 674	0.63 674	0.79 667	0.60 672	0.98 676	1.52 685	0.91 672	0.97 670	1.08 669	1.04 680	0.72 667	0.70 673	0.72 678	0.49 672	0.91 680	0.71 679	0.70 675	0.59 673

BEATNet-Init1	0.54 654	0.28 635	0.68 654	0.31 638	0.21 633	0.85 670	0.31 640	0.57 656	0.69 655	0.89 669	1.00 671	2.17 686	0.66 664	0.58 661	0.44 652	0.19 631	0.18 631	0.23 635	0.22 637	0.22 633	0.21 637

IMH-64-1	0.66 659	0.62 662	0.69 655	0.72 665	0.51 663	0.60 652	0.51 666	0.92 670	0.84 666	0.75 665	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.80 668	0.50 659	0.43 661	0.46 666	0.72 669	0.48 664	0.55 665	0.40 661

IMH-64	0.66 659	0.62 662	0.69 655	0.72 665	0.51 663	0.60 652	0.51 666	0.92 670	0.84 666	0.75 665	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.80 668	0.50 659	0.43 661	0.46 666	0.72 669	0.48 664	0.55 665	0.40 661

DPSimNet_ROB	1.14 679	1.25 682	0.87 670	1.15 683	0.90 684	1.15 682	1.18 687	1.20 687	1.26 676	1.45 685	1.05 674	1.44 682	1.13 684	0.92 678	1.70 686	1.47 690	0.52 677	1.22 687	1.04 689	0.92 682	1.03 687

IMH	0.72 662	0.65 664	0.70 658	0.77 667	0.54 665	0.71 661	0.56 669	0.99 678	1.08 672	0.82 668	1.09 675	0.89 664	0.88 674	0.88 676	0.53 663	0.44 664	0.50 675	0.75 672	0.51 669	0.58 668	0.42 665

ACVNet_2	0.67 661	0.68 666	0.70 658	0.64 663	0.41 657	0.75 665	0.50 665	0.98 676	1.38 681	0.90 670	1.09 675	1.04 667	0.74 668	0.55 657	0.48 657	0.43 661	0.40 664	0.53 664	0.45 663	0.48 661	0.36 658

TorneroNet	0.83 669	0.75 669	0.83 668	0.85 672	0.63 674	1.03 679	0.65 674	0.96 674	1.14 674	0.80 667	1.10 677	1.36 677	0.88 674	0.95 679	0.82 678	0.57 670	0.49 672	0.79 677	0.66 677	0.74 679	0.64 679

ktn	1.02 677	1.23 681	0.82 666	1.24 684	0.86 683	1.00 678	0.86 682	0.96 674	1.37 680	1.05 676	1.12 678	1.16 671	1.06 681	0.95 679	0.62 667	1.28 689	0.71 687	1.39 689	0.83 683	1.06 685	0.77 683

Dean	0.88 671	0.88 675	0.81 665	0.82 671	0.57 669	0.91 672	0.62 673	1.17 686	1.71 686	1.15 681	1.16 679	1.31 676	1.00 679	0.82 670	0.83 679	0.57 670	0.56 681	0.78 676	0.65 675	0.67 672	0.58 670

notaker	0.98 675	1.13 679	1.02 673	1.14 682	0.81 681	0.73 664	0.69 679	0.94 673	1.15 675	1.19 683	1.19 680	1.41 679	1.17 685	1.10 685	0.74 675	0.82 683	0.64 686	1.18 685	0.79 682	1.02 683	0.82 684

WAO-7	0.80 667	0.78 670	0.57 635	0.85 672	0.67 676	0.76 666	0.69 679	1.07 680	1.30 678	0.90 670	1.20 681	1.05 668	0.93 676	0.71 666	0.68 670	0.60 674	0.62 685	0.67 668	0.68 678	0.64 669	0.59 673

MANE	0.47 649	0.28 635	0.28 570	0.27 618	0.24 641	0.50 644	0.32 648	0.57 656	0.62 642	0.74 662	1.20 681	1.21 672	0.64 663	0.54 656	0.39 642	0.22 643	0.20 637	0.27 641	0.31 654	0.26 648	0.25 644

LVE	0.84 670	0.87 674	0.86 669	0.81 670	0.56 668	1.09 681	0.66 675	1.07 680	1.45 683	0.97 674	1.23 683	1.11 670	0.86 673	0.84 671	0.72 674	0.49 667	0.56 681	0.76 674	0.60 674	0.66 671	0.60 676

KSHMR	1.10 678	1.19 680	0.90 671	1.26 685	1.00 685	0.99 676	0.96 685	1.13 685	1.35 679	1.16 682	1.28 684	1.40 678	0.97 678	1.03 682	0.93 680	1.03 687	1.08 689	1.20 686	1.03 688	1.03 684	0.98 686

WAO-8	0.92 672	0.83 672	0.67 651	0.94 677	0.70 678	0.92 673	0.68 677	1.08 682	1.80 688	1.06 678	1.42 685	1.29 674	1.08 682	0.86 672	0.80 676	0.74 680	0.54 678	0.86 678	0.75 680	0.71 676	0.63 677

Venus	0.92 672	0.83 672	0.67 651	0.94 677	0.70 678	0.92 673	0.68 677	1.08 682	1.80 688	1.06 678	1.42 685	1.29 674	1.08 682	0.86 672	0.80 676	0.74 680	0.54 678	0.86 678	0.75 680	0.71 676	0.63 677

HanzoNet	1.31 680	1.29 683	1.22 678	1.13 681	0.85 682	1.05 680	0.84 681	1.06 679	1.47 684	1.66 686	1.63 687	2.48 688	1.78 688	1.63 687	1.69 685	1.27 688	0.80 688	1.32 688	1.02 687	1.07 686	0.90 685

JetRed	1.66 681	1.51 684	3.09 684	0.93 676	1.21 686	5.28 689	1.61 691	1.29 688	1.42 682	1.84 687	1.77 688	1.59 685	0.95 677	1.43 686	2.51 691	0.91 686	1.61 690	0.93 681	0.91 686	1.36 687	1.03 687

TCMNet-wrong-test	3.69 685	5.54 698	3.91 689	12.22 700	11.75 702	4.77 688	3.86 692	1.08 682	0.74 661	1.13 680	2.21 689	6.16 694	0.53 653	3.43 690	2.33 688	0.90 685	0.20 637	1.85 692	1.69 691	5.71 696	3.79 696

MADNet++	1.97 682	1.75 685	1.66 682	1.83 686	1.69 688	2.38 687	1.45 690	2.36 689	2.11 690	2.58 689	2.37 690	2.25 687	2.21 690	2.28 688	2.36 689	1.87 691	1.67 691	1.53 690	1.34 690	1.87 688	1.78 690

USTest	6.16 687	2.65 688	2.79 683	6.48 694	7.21 694	14.33 697	21.38 698	6.98 698	9.55 697	5.35 695	6.12 691	5.71 693	7.69 695	6.31 694	6.75 695	1.97 692	3.38 697	1.63 691	2.14 694	2.49 689	2.35 691

Selective-IGEV-i1pa	2.90 683	3.64 689	0.72 661	0.29 632	0.14 567	10.70 695	0.45 663	4.60 690	3.77 691	3.60 690	7.07 692	3.52 689	2.16 689	13.72 704	2.40 690	0.37 658	0.15 619	0.13 580	0.10 527	0.15 603	0.36 658

xxxxx1	7.75 688	5.06 695	7.26 691	3.15 688	3.91 690	16.37 698	22.88 701	5.87 695	8.68 694	7.99 696	8.55 693	9.13 698	8.46 696	10.05 696	10.47 696	2.43 693	2.48 693	3.56 696	12.26 702	3.48 691	3.02 693

tt_ll	7.75 688	5.06 695	7.26 691	3.15 688	3.91 690	16.37 698	22.88 701	5.87 695	8.68 694	7.99 696	8.55 693	9.13 698	8.46 696	10.05 696	10.47 696	2.43 693	2.48 693	3.56 696	12.26 702	3.48 691	3.02 693

ff	7.75 688	5.06 695	7.26 691	3.15 688	3.91 690	16.37 698	22.88 701	5.87 695	8.68 694	7.99 696	8.55 693	9.13 698	8.46 696	10.05 696	10.47 696	2.43 693	2.48 693	3.56 696	12.26 702	3.48 691	3.02 693

IINet	10.41 695	8.00 700	7.40 694	10.23 695	10.93 698	17.97 702	25.06 704	11.30 703	13.29 699	9.69 700	9.77 696	9.38 701	11.23 701	10.97 700	12.61 700	6.59 701	8.30 700	5.49 699	6.54 695	6.58 697	6.91 698

iinet-test	10.41 695	8.00 700	7.40 694	10.23 695	10.93 698	17.97 702	25.06 704	11.30 703	13.29 699	9.69 700	9.78 697	9.38 701	11.23 701	10.97 700	12.61 700	6.59 701	8.30 700	5.49 699	6.54 695	6.58 697	6.91 698

DPSMNet_ROB	8.06 692	4.50 691	8.69 700	5.36 693	10.74 697	8.32 691	22.71 699	5.47 693	13.38 701	5.13 693	9.98 698	5.10 691	10.47 699	5.53 692	12.77 702	3.80 697	8.00 698	3.49 694	6.95 699	3.75 695	7.09 700

DGTPSM_ROB	8.06 692	4.50 691	8.69 700	5.34 691	10.73 696	8.32 691	22.71 699	5.47 693	13.38 701	5.13 693	9.98 698	5.10 691	10.47 699	5.53 692	12.77 702	3.79 696	8.00 698	3.49 694	6.95 699	3.74 694	7.09 700

Anonymous_1	10.87 700	7.82 699	7.41 696	10.29 697	10.08 695	18.64 704	26.11 706	11.02 702	13.45 703	9.43 699	10.10 700	9.73 703	11.31 703	10.69 699	12.47 699	6.42 700	8.38 702	5.70 701	10.22 701	11.41 702	6.65 697

DPSM_ROB	11.10 701	8.47 702	7.95 697	10.84 698	11.58 700	19.10 705	26.50 709	12.02 705	14.09 704	10.38 702	10.91 701	10.39 704	11.92 704	11.67 702	13.39 704	6.99 703	8.79 703	5.82 702	6.92 697	6.97 699	7.31 702

DPSM	11.10 701	8.47 702	7.95 697	10.84 698	11.58 700	19.10 705	26.50 709	12.02 705	14.09 704	10.38 702	10.91 701	10.39 704	11.92 704	11.67 702	13.39 704	6.99 703	8.79 703	5.82 702	6.92 697	6.97 699	7.31 702

HaxPig	15.73 703	18.55 713	19.19 709	16.92 703	15.89 705	7.80 690	7.57 693	13.37 707	10.80 698	15.40 705	14.87 703	15.95 706	14.81 706	15.67 705	15.97 708	18.96 712	16.72 706	19.47 712	18.10 714	19.45 713	19.06 714

LRCNet_RVC	10.76 699	13.97 705	7.97 699	19.07 704	2.04 689	0.35 621	0.31 640	5.29 691	0.48 607	13.02 704	17.65 704	8.69 696	5.73 693	4.78 691	2.22 687	23.53 713	2.69 696	27.60 716	25.75 716	17.60 710	16.54 713

MEDIAN_ROB	20.38 707	24.05 714	23.36 712	21.18 705	21.62 708	10.51 694	8.17 694	17.68 708	15.46 708	20.04 709	19.65 705	20.30 707	20.16 707	21.17 706	21.03 709	23.81 714	21.77 714	24.98 715	23.75 715	25.01 714	23.94 715

LSM0	22.80 714	17.22 711	19.17 708	22.12 712	28.90 716	38.38 714	53.27 711	24.21 715	28.36 710	20.84 715	21.11 706	21.63 714	24.25 716	23.42 713	26.98 712	14.08 710	17.39 707	11.72 711	13.98 709	14.22 709	14.66 705

RSGM-EC	20.15 705	4.62 693	0.75 662	16.73 701	16.97 706	21.10 707	26.46 707	10.37 700	14.13 706	18.18 707	21.56 707	22.31 715	22.50 708	21.80 707	15.71 706	62.36 716	33.86 716	20.06 713	18.04 712	19.30 711	16.22 711

acva	20.15 705	4.62 693	0.75 662	16.73 701	16.97 706	21.10 707	26.46 707	10.37 700	14.13 706	18.18 707	21.56 707	22.31 715	22.50 708	21.80 707	15.71 706	62.36 716	33.86 716	20.06 713	18.04 712	19.30 711	16.22 711

RAFT-FEzeroshot	22.33 708	17.12 707	15.83 702	21.95 708	23.32 712	38.31 710	53.41 716	23.99 711	28.43 711	20.66 711	21.84 709	21.02 711	24.05 713	23.33 709	27.09 714	14.06 706	17.69 708	11.70 706	13.95 707	14.05 706	14.76 707

RAFT-FE	22.33 708	17.12 707	15.83 702	21.95 708	23.32 712	38.31 710	53.41 716	23.99 711	28.43 711	20.66 711	21.84 709	21.02 711	24.05 713	23.33 709	27.09 714	14.06 706	17.69 708	11.70 706	13.95 707	14.05 706	14.76 707

CasAABBNet	22.33 708	17.11 706	15.84 704	21.94 707	23.28 710	38.30 709	53.40 714	24.05 713	28.44 713	20.66 711	21.86 711	21.03 713	24.04 712	23.35 711	27.03 713	14.06 706	17.69 708	11.70 706	13.94 706	14.04 705	14.76 707

Hybrid-DGEV	22.38 712	17.26 712	16.15 707	21.92 706	23.29 711	38.36 712	53.40 714	24.38 717	28.67 716	20.64 710	21.89 712	21.01 710	24.05 713	23.35 711	27.12 716	14.08 710	17.70 711	11.71 710	13.99 710	14.01 704	14.70 706

FlowAnything	22.34 711	17.13 709	15.98 705	22.00 710	23.23 709	38.39 715	53.32 712	24.19 714	28.48 714	21.00 716	21.93 713	20.83 708	23.97 710	23.44 714	26.83 711	14.04 705	17.80 713	11.63 705	14.08 711	14.00 703	14.65 704

Selective-RAFT-Error	22.39 713	17.14 710	16.01 706	22.00 710	23.34 714	38.37 713	53.36 713	24.24 716	28.53 715	20.80 714	21.94 714	20.94 709	24.02 711	23.48 715	27.33 717	14.07 709	17.70 711	11.70 706	13.93 705	14.05 706	14.83 710

AVERAGE_ROB	24.89 715	29.12 715	27.98 713	24.83 713	24.59 715	17.82 701	11.61 695	21.45 709	19.91 709	25.04 717	24.38 715	25.06 717	25.31 717	24.69 716	22.86 710	29.74 715	27.09 715	28.97 717	27.94 717	30.07 715	29.35 716

PML	8.57 694	9.39 704	6.24 690	5.34 691	6.36 693	13.21 696	20.99 697	5.35 692	6.68 693	17.75 706	26.46 716	7.58 695	6.08 694	7.89 695	5.76 692	5.33 698	1.83 692	5.95 704	1.93 692	8.75 701	2.53 692

Selective-IGEV-i16pa	19.44 704	3.95 690	1.06 675	0.21 538	0.19 626	105.21 717	0.29 631	22.78 710	47.64 717	4.27 691	59.07 717	9.08 697	2.84 691	125.10 718	5.92 694	0.18 627	0.12 591	0.09 466	0.12 581	0.12 558	0.52 668

test_example2	97.69 716	92.93 716	45.57 714	96.02 714	109.84 717	88.44 716	93.70 718	25.54 718	94.63 718	130.46 719	126.87 718	58.93 718	75.48 718	87.99 717	77.94 718	150.16 718	221.11 718	76.29 718	98.21 718	108.42 718	95.33 717

ccccc		285.89 717		366.70 717	366.78 718	118.88 718		113.97 719		125.77 718		120.54 719		252.62 719		382.79 719	352.84 719	254.30 719	222.62 719	426.61 719

Low-res two-view benchmark