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

Test_v1	0.07 8	0.04 2	0.06 10	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.15 226	0.12 189	0.06 42	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

BLMT-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.07 8	0.10 105	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

FORCE_4.7	0.07 8	0.08 397	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

F4.4	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.15 226	0.04 2	0.05 2	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

FORCE_4.6	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.06 3	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

FORCE_4.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.15 226	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

NBS	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.05 1	0.07 29	0.06 42	0.09 209	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

rgla	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

416test1013	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

416test	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

test410_97500	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

SCION-M(vits-remse)	0.08 106	0.06 127	0.13 387	0.24 687	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 293	0.13 632	0.13 387	0.24 687	0.17 706	0.26 670	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LACA_dic	0.07 8	0.10 558	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.21 629	0.09 396	0.08 95	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.11 300	0.05 3	0.06 81	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.07 8	0.07 29	0.06 42	0.10 246	0.05 3	0.07 199	0.06 4	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

quiztm	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.03 1

CAR	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MSE-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

monster-pro	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

BARStereo	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

ATMStereo	0.08 106	0.10 558	0.07 25	0.20 588	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

ACMStereo	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.06 42	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

KMOStereo	0.09 211	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.15 226	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.13 347	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i32	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.04 1	0.06 15	0.12 139	0.06 2	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

gcap_with_dpt	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Pro-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.07 8	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 57	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.12 139	0.07 8	0.07 29	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.04 63
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GS-Stereo							0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

MonStereo	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.08 9	0.12 100	0.07 29	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

asda	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.06 15	0.10 45	0.16 271	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

3w_stereo	0.08 106	0.09 489	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.11 91	0.20 395	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

1w_stereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

LG-Stereo_L2	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.10 105	0.06 42	0.04 1	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

StereoAnything_RVC	0.07 8	0.16 668	0.17 544	0.11 1	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.08 15	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

MonSter	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GIP-stereo	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.04 1	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

dual_stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.05 4	0.13 223	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

RAStereo	0.10 293	0.09 489	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.18 548	0.16 271	0.17 370	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

gcap-zeroshot	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

test_for_model	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

UniTT-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.11 91	0.12 100	0.11 145	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.05 219

testlalala	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

CroCo-Stereo Lap2	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.06 336	0.05 219

CR-Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.05 1	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

CR-RVC	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.11 91	0.13 142	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.05 1	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

low	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

100	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

300	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.10 105	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

Last	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

DDDD	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

TT111	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

FORCE_5	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

FORCE_6	0.07 8	0.07 244	0.04 1	0.18 429	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

EE1	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.12 189	0.08 169	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.05 219

AnonStereo	0.09 211	0.08 397	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.20 395	0.14 265	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

test410	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

GEAR-Net	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GELT-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.15 395	0.21 418	0.17 370	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

DF_test	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.08 267	0.04 1	0.13 223	0.09 27	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.06 4	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

VeloStereo	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

flow	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

small-0shot	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.06 15	0.13 223	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

anonymous	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.05 4	0.12 139	0.11 70	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

testmc14	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.08 15	0.08 40	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

mm2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

mm1	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.06 2	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

qqai	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

MGA	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

canet-new	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.13 142	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

bcnet-new	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LMStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

CR7Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

ARStereo	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

CHEStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

KABStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.17 310	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.14 305	0.13 142	0.16 333	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.11 300	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 106	0.07 244	0.18 579	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSi22a	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LiteMatch	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.16 545	0.10 141	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Selective-IGEV-i32	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

GeoVLM	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

LACA2	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.07 11	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LACA1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.10 40	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

BridgeDepth_RVC	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.11 1	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

LCMNet	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CSFM-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.07 29	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

VIP-Stereo	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GEAStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

gasm-f	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

252Zero-FE	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.13 406	0.11 91	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

Zero-FE251	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Replicate-Monster	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.09 28	0.14 183	0.12 189	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

asd	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.11 70	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

qwe	0.08 106	0.08 397	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.18 342	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2.75w_new	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.18 342	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.75w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.06 1	0.14 183	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.20 395	0.15 295	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.10 45	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

monsters	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.09 74	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

MLG-Stereo_test3	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

MLG-Stereo_test2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.04 2	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 39	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

MLG-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.08 15	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

LGtest1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.09 28	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

LG-Stereo	0.08 106	0.08 397	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.17 497	0.11 70	0.08 40	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

GREAT-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

SCV	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.04 63

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.22 654	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.04 63

FoundationStereo	0.06 1	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.13 223	0.06 2	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AIO_test	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.07 8	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Pointernet	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.10 45	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

U	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.17 370	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 211	0.10 558	0.32 688	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.07 11	0.12 651	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.05 219

IGEV-Stereo+	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.04 1	0.09 28	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

WCG-NET（raft）	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RSM	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

IGEV++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

MyStereo07	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

ACVNet-DCA	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

1test111	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.15 461	0.16 547	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

cc1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

ff7	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

ffff	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

11t	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

tt1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.15 226	0.19 420	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

MaDis-Stereo	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.11 91	0.16 271	0.16 333	0.09 226	0.11 300	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.04 63

LoS_RVC	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.08 95	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.09 209	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

anonymousdsp	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

Selective-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

ccc-4	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IGEV-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GFORCE	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.08 31	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

E$^{3}$Stereo	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

LLLLL	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

LLL	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

F5.5	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.19 516	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.14 183	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.19 516	0.07 151	0.10 241	0.09 28	0.12 100	0.10 105	0.09 226	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.07 427	0.05 219

over-6	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.10 241	0.09 28	0.17 310	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

over v1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

over-8	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

over-9	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

Anonymus	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.06 349

LGCAT	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.11 1	0.06 45	0.07 41	0.13 223	0.07 8	0.08 40	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.10 590	0.09 627	0.04 1	0.05 227	0.04 50	0.09 568

MCSU-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

derf	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

LWStereo	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

ARStereo-new	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.13 223	0.12 100	0.13 234	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

FCBStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSGStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RMAStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.11 145	0.08 169	0.11 300	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.13 142	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 106	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LACA3	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 106	0.04 2	0.15 474	0.13 20	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.05 4	0.09 226	0.06 28	0.07 157	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

DispViT+	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.05 4	0.11 91	0.18 342	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 106	0.04 2	0.11 280	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.11 91	0.12 100	0.07 29	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

BStereo	0.08 106	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.09 28	0.15 226	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

Anonymus123	0.09 211	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.11 300	0.09 28	0.18 342	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

WQFJX1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.12 359	0.17 497	0.18 342	0.18 391	0.10 277	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

NLSM1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

HiDET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

NLCSM	0.11 342	0.09 489	0.09 138	0.23 675	0.11 576	0.12 359	0.19 595	0.19 375	0.19 420	0.12 360	0.11 300	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.05 219

FE-Mocha	0.09 211	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

DDF-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

Wavelet-MonSter	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

zero-FE	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

AdaDepth	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GASTEREO	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

MSCF	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

S2M2_XL	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.09 175	0.09 28	0.07 8	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.06 349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.10 40	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

3.25w_new	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

IGEV	0.08 106	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.10 105	0.06 42	0.09 209	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

111111	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.10 105	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

LG-G_1	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LG-G	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 8	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.04 1	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.05 2	0.11 300	0.07 157	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

MM-Stereo_test2	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.18 548	0.15 226	0.14 265	0.07 105	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.04 63

AIO_rvc	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

SMoEStereo_RVC	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.11 70	0.14 265	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

UGAM-zero	0.10 293	0.05 39	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.20 395	0.15 295	0.11 320	0.15 379	0.07 157	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

WCG-NET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

Occ-G	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.12 322	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

AIO-Stereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.16 271	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RSM++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.11 70	0.11 145	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.03 1

MoCha-V2	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.20 588	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MyStereo06	0.10 293	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.19 375	0.12 189	0.13 396	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

AEACV	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.13 637	0.14 456	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

GCAP-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.07 5	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.07 157	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

EGLCR-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.16 333	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ProNet	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

IPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.20 395	0.15 295	0.13 396	0.18 445	0.07 157	0.07 199	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

XX-Stereo	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.12 139	0.21 418	0.10 105	0.10 277	0.14 362	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.04 63

F8.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.19 516	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

FORCE_4	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

zzzzzzz1	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.18 548	0.22 445	0.20 445	0.13 396	0.12 322	0.08 224	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

noway7	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.28 570	0.17 370	0.11 320	0.12 322	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

FAST (zero-shot)	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.13 637	0.07 41	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.05 195	0.08 517

DNSM	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.19 579	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.14 686	0.12 649

Weightmod	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.15 395	0.14 183	0.12 189	0.11 320	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.03 1

depth_test_26	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.08 224	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.07 440

DNS	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.08 169	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.03 1	0.14 686	0.10 600

PointNet	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

TS12	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.21 629	0.07 151	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.09 74	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.09 72	0.12 402	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

DN	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.17 310	0.16 333	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.11 625	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.09 568

MUNStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

TOTStereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.11 91	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

PSi22b	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

WQFJA1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

WQFJX	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.09 396	0.12 359	0.16 463	0.19 375	0.18 391	0.12 360	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.07 393	0.07 553	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

NLMM1	0.11 342	0.09 489	0.07 25	0.22 654	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.19 375	0.20 445	0.12 360	0.11 300	0.08 224	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

NLMM	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

NLSM3	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.06 42	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.07 440	0.03 1	0.04 63

MM-Stereo_test3	0.10 293	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.19 595	0.24 493	0.19 420	0.06 42	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

MM-Stereo_test1	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.18 548	0.21 418	0.20 445	0.09 226	0.11 300	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

HART	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AIO-test2	0.10 293	0.08 397	0.10 207	0.23 675	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.23 467	0.24 505	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.09 572	0.05 195	0.05 219

castereo++	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.14 456	0.11 91	0.11 70	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

tt45	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.15 395	0.13 142	0.12 189	0.09 226	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

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

mms	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ours_stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

fffy	0.09 211	0.08 397	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.17 497	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

GCAP-BAT	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

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

MGS-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

IGEVStereo-DCA	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

rrr	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

GCAPDPT-zeroshot	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

HH	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

HanStereo	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

CAS	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.09 74	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

RCA-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.18 342	0.14 265	0.10 277	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

iRaft-Stereo_20w	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.19 375	0.11 145	0.11 320	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

test-3	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_1	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

CroCo-Stereo	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.07 11	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.10 277	0.14 362	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.14 265	0.10 277	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

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

EAI-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.16 271	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.07 199	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

monster_256*512	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.17 497	0.27 545	0.19 420	0.12 360	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

SE	0.10 293	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.16 271	0.11 145	0.10 277	0.17 416	0.09 276	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.04 63

PhaseNet	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.20 395	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.09 276	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

PipStereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.07 29	0.06 42	0.05 7	0.09 276	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

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

DLNR-FE	10.51 810	2.29 795	19.85 824	120.28 833	13.21 815	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	53.18 836	0.04 63

IGEV-FE	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

water-stereo	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.13 234	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.10 356	0.07 9	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

depthmonostereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.11 399	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.14 183	0.16 333	0.11 320	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

2.5w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 211	0.08 397	0.11 280	0.13 20	0.10 515	0.08 95	0.06 1	0.10 40	0.10 105	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.09 312	0.11 232	0.11 321	0.13 670	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.10 605	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.09 276	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

HUF	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

AIO-test1	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.24 687	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.22 445	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.04 50	0.07 440

fffft	0.09 211	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.16 463	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.05 219
1: 1. 1
trnet	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.12 7	0.05 4	0.12 359	0.10 45	0.13 142	0.10 105	0.08 169	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.18 342	0.19 420	0.10 277	0.09 209	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.06 349

plain	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.13 396	0.15 379	0.09 276	0.12 434	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

IGEV_Zeroshot_test	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

MSKI-zero shot	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.14 265	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.06 81	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

MIM_Stereo	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.12 139	0.20 395	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.09 276	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

DLNR_Zeroshot_test	10.48 809	2.27 794	19.78 823	120.28 833	13.29 816	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	52.68 835	0.04 63

CASnet	0.09 211	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.18 342	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.10 600	0.08 524	0.06 336	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.11 342	0.10 558	0.16 518	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.09 28	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.09 276	0.07 199	0.16 490	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.11 631	0.07 440	0.06 336	0.05 219

MC-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.12 322	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

DCANet-4	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.18 342	0.20 445	0.13 396	0.17 416	0.09 276	0.14 504	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

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

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

TRStereo	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.12 611	0.10 241	0.13 223	0.18 342	0.19 420	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

RAFT-345	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.17 323	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.16 271	0.10 105	0.11 320	0.34 651	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.04 50	0.05 219

AnonymousM	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.19 375	0.14 265	0.13 396	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.05 219

XX-TBD	0.09 211	0.06 127	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.13 406	0.16 463	0.14 183	0.14 265	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

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

CREStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.11 1	0.06 45	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.10 105	0.09 226	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.06 349
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Weightmod_eth	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.06 233	0.07 440	0.04 50	0.03 1

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

DF	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RT-Monster	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.10 45	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

PSi22	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.14 183	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Foundation-i1c-attn	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.07 199	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i1b	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

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

VMStereo-Base	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.10 45	0.16 271	0.13 234	0.10 277	0.16 396	0.10 311	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

Hybrid-DGEV-2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.18 429	0.09 396	0.09 175	0.13 223	0.29 592	0.30 587	0.11 320	0.12 322	0.10 311	0.13 470	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

BridgeDepth	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.06 12	0.04 1	0.07 87	0.10 311	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Select-FE	0.11 342	0.06 127	0.21 622	0.15 135	0.11 576	0.12 359	0.13 223	0.22 445	0.18 391	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.06 336	0.08 517

DA	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GGEV	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

Reg-Stereo(zero)	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.12 359	0.11 91	0.15 226	0.11 145	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

PAM_32	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

PAM	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.09 396	0.10 241	0.16 463	0.15 226	0.16 333	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 342	0.05 39	0.14 437	0.16 233	0.21 737	0.09 175	0.17 497	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.09 568

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 342	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.13 637	0.14 456	0.16 463	0.23 467	0.18 391	0.10 277	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.08 517

H2IRNET	0.10 293	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.10 311	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.05 219

StereoVision	0.14 493	0.13 632	0.10 207	0.24 687	0.10 515	0.16 512	0.21 636	0.21 418	0.20 445	0.12 360	0.25 553	0.10 311	0.10 356	0.16 490	0.10 229	0.09 545	0.10 651	0.12 653	0.12 669	0.06 336	0.05 219

MIF-Stereo (partial)	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.12 139	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.16 396	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.07 440

4D-IteraStereo	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.18 342	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.03 1	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.05 219

fff	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

ADStereo(finetuned)	0.10 293	0.06 127	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.12 434	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

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

DRaft	0.12 429	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.21 418	0.30 587	0.18 529	0.27 585	0.10 311	0.16 545	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

test-1	0.10 293	0.07 244	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.11 300	0.24 680	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.10 311	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.05 219

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

TANstereo	0.09 211	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.19 420	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

DCANet	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

csc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

cscssc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

PMTNet	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.06 45	0.13 406	0.14 305	0.16 271	0.11 145	0.09 226	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.10 229	0.15 695	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.07 427	0.06 349

HLF11	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.12 7	0.08 267	0.15 481	0.11 91	0.22 445	0.10 105	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.12 434	0.14 437	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

TestStereo_HLe17	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.06 349

Foundation-i1a	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.13 406	0.13 223	0.12 100	0.10 105	0.11 320	0.11 300	0.11 345	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Foundation-i1	0.09 211	0.04 2	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.07 199	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.05 219

DStereoRT	0.17 588	0.07 244	0.12 336	0.19 516	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.28 570	0.23 493	0.12 360	0.20 471	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.05 284	1.02 790	0.09 572	0.05 195	0.04 63

castereo	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.18 391	0.08 169	0.10 246	0.11 345	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

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

CAS++	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.14 77	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.24 493	0.14 265	0.11 320	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.15 135	0.09 396	0.18 554	0.14 305	0.19 375	0.22 483	0.12 360	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.16 490	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.09 568

RAFT-Test	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.13 234	0.09 226	0.10 246	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

CES	0.08 106	0.04 2	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

DCRE	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.11 576	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.17 370	0.11 320	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

Selective-RAFT	0.11 342	0.11 586	0.12 336	0.21 629	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.21 418	0.23 493	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

test_5	0.14 493	0.12 605	0.08 57	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.28 720	0.21 418	0.24 505	0.19 547	0.28 596	0.11 345	0.15 524	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

iRaft-Stereo_5w	0.12 429	0.09 489	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.22 445	0.22 483	0.19 547	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.20 598	0.16 547	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.06 349

IPLGR	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.24 505	0.12 360	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.04 63

HHNet	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.14 661	0.07 41	0.13 223	0.20 395	0.18 391	0.15 452	0.25 553	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.09 568

TransformOpticalFlow	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

OMP-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.21 418	0.21 461	0.13 396	0.14 362	0.11 345	0.12 434	0.11 232	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

FTStereo	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.07 41	0.15 395	0.22 445	0.18 391	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.10 600

RAFT-RH_RVC	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.12 359	0.12 139	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.40 681	0.11 345	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.06 349

s12784h	0.10 293	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.16 512	0.18 548	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GMStereo	0.13 460	0.15 655	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.16 463	0.20 395	0.25 530	0.17 496	0.17 416	0.11 345	0.11 399	0.16 490	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.17 310	0.18 391	0.08 169	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

R-Stereo Train	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219

RAFT-Stereo	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.10 293	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.06 336	0.04 63

ManiGeoR	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf10	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf8	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.11 1	0.08 267	0.15 481	0.12 139	0.22 445	0.16 333	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.09 545	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.08 503	0.08 517

TestStereo_HL2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.21 491	0.12 371	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

GGDA	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.14 305	0.19 375	0.19 420	0.13 396	0.20 471	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

TestStereo-Hl	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.08 267	0.15 481	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.11 399	0.14 437	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

Hybrid-DGEV-03	0.11 342	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.16 512	0.14 305	0.15 226	0.14 265	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

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

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

AE-Stereo	0.10 293	0.08 397	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.20 445	0.09 226	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

anonymousdsp2	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.23 493	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

LoS	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.14 456	0.11 91	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.09 209	0.12 371	0.09 312	0.15 461	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.12 371	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.11 627

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

GLC_STEREO	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.16 271	0.24 505	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.08 268	0.18 553	0.12 402	0.06 194	0.08 590	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

STrans-v2	0.10 293	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.11 320	0.15 379	0.12 371	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

IIG-Stereo	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.12 139	0.22 445	0.18 391	0.14 427	0.17 416	0.12 371	0.13 470	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

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

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

DEmStereo	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.14 77	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.16 271	0.24 505	0.17 496	0.23 514	0.12 371	0.14 504	0.12 332	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

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

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

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

cross-raft	0.10 293	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.07 151	0.11 300	0.24 680	0.13 142	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

rafts_anoy	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.18 342	0.14 265	0.13 396	0.13 347	0.12 371	0.11 399	0.11 232	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.06 349

raft+_RVC	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.11 91	0.24 493	0.20 445	0.12 360	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

raftrobust	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.09 175	0.10 45	0.18 342	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

sCroCo_RVC	0.12 429	0.09 489	0.24 647	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.14 305	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.13 347	0.12 371	0.07 199	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.05 195	0.07 440

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

SFCPSM	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.16 463	0.28 570	0.27 557	0.14 427	0.18 445	0.12 371	0.13 470	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

Gwc-CoAtRS	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.17 370	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.05 219

S0	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.20 588	0.07 151	0.18 554	0.22 654	0.15 226	0.15 295	0.11 320	0.10 246	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.09 545	0.10 651	0.14 682	0.14 687	0.05 195	0.04 63

TestStereo_HL3	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.11 91	0.20 395	0.09 74	0.15 452	0.31 623	0.13 403	0.12 434	0.16 490	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

DFGA-Net	0.13 460	0.11 586	0.19 605	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.23 467	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.13 403	0.12 434	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

UGAM	0.13 460	0.10 558	0.09 138	0.22 654	0.08 267	0.13 406	0.20 618	0.18 342	0.24 505	0.22 602	0.16 396	0.13 403	0.13 470	0.19 579	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.13 667	0.11 645	0.07 427	0.05 219

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

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

Any-RAFT	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.10 356	0.13 396	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

knoymous	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.15 481	0.13 223	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.17 416	0.13 403	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

RAFT_CTSACE	0.12 429	0.09 489	0.10 207	0.22 654	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.18 342	0.17 370	0.21 586	0.27 585	0.13 403	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

AAGNet	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.13 223	0.19 375	0.13 234	0.16 482	0.21 491	0.13 403	0.14 504	0.11 232	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

PSM-softLoss	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

KMStereo	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

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

SST-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.15 452	0.18 445	0.13 403	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.07 427	0.06 349

THIR-Stereo	0.12 429	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.08 267	0.14 456	0.16 463	0.18 342	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.13 403	0.13 470	0.12 332	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

Pruner-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.08 517

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

Prome-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.23 467	0.13 234	0.13 396	0.16 396	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

sAnonymous2	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.08 9	0.22 445	0.19 420	0.17 496	0.23 514	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.06 349

SCION-MonSter(vits)	0.15 534	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.28 570	0.42 672	0.05 2	0.33 640	0.14 424	0.17 571	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.06 475	0.17 711	0.16 715	0.07 427	0.08 517

MEA-ACV	0.16 565	0.08 397	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.19 578	0.20 618	0.30 607	0.39 658	0.21 586	0.30 617	0.14 424	0.19 606	0.17 530	0.16 547	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.07 440

S	0.12 429	0.08 397	0.10 207	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.19 595	0.17 310	0.16 333	0.13 396	0.12 322	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.09 545	0.07 553	0.13 667	0.15 707	0.06 336	0.05 219

FLISNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

CoSv	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

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

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

LL-Strereo	0.13 460	0.10 558	0.12 336	0.20 588	0.10 515	0.11 300	0.18 548	0.33 645	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.14 504	0.19 579	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.04 50	0.05 219

GMOStereo	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

error version	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-v	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

PFNet+	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.05 4	0.12 139	0.18 342	0.21 461	0.16 482	0.19 461	0.14 424	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.11 627

Patchmatch Stereo++	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo_v2	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

HUI-Stereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

PFNet	0.12 429	0.06 127	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.26 530	0.20 445	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

iGMRVC	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

iRAFT	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

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

test-2	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

RAFT-IKP	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

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

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

111	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.24 505	0.11 320	0.12 322	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

ARAFT	0.12 429	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.20 395	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.14 424	0.12 434	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.04 63

DIP-Stereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.09 28	0.16 271	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.07 440
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.15 395	0.14 183	0.18 391	0.16 482	0.18 445	0.15 452	0.16 545	0.13 396	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

xyz-stereo-finetune	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.19 595	0.18 342	0.19 420	0.12 360	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

FACV-RUCA	0.13 460	0.11 586	0.13 387	0.19 516	0.12 611	0.15 481	0.16 463	0.22 445	0.21 461	0.16 482	0.16 396	0.15 452	0.16 545	0.14 437	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.08 517

rvit_stereo_0080	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

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

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

MyStereo05	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.28 570	0.35 634	0.17 496	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

CoDeX	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.16 463	0.23 467	0.27 557	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.12 434	0.14 437	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

whm_eth	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

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

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

CASS	0.14 493	0.12 605	0.12 336	0.23 675	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.19 375	0.20 445	0.17 496	0.18 445	0.15 452	0.15 524	0.15 461	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.09 569	0.07 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

raft_robust	0.13 460	0.10 558	0.07 25	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.24 680	0.29 592	0.34 620	0.20 569	0.20 471	0.15 452	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

SA	0.13 460	0.09 489	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.23 467	0.19 420	0.17 496	0.27 585	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.05 195	0.05 219

CrosDoStereo	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

DeepStereo_LL	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

RAFT_R40	0.11 342	0.07 244	0.15 474	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.18 445	0.15 452	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

IRAFT_RVC	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.14 305	0.25 516	0.23 493	0.14 427	0.15 379	0.15 452	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

HITNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.10 45	0.18 342	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.06 336	0.05 219
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
iResNet	0.13 460	0.10 558	0.18 579	0.19 516	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.21 418	0.27 557	0.16 482	0.24 526	0.15 452	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

IGEV_i1	0.12 429	0.08 397	0.12 336	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.15 395	0.19 375	0.23 493	0.18 529	0.18 445	0.16 473	0.12 434	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

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

MyStereo04	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.29 592	0.38 652	0.17 496	0.14 362	0.16 473	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

xx1	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.16 473	0.16 545	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

anonymousa	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.13 406	0.17 497	0.20 395	0.29 581	0.15 452	0.24 526	0.16 473	0.14 504	0.14 437	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.09 572	0.05 195	0.07 440

TestStereo1	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

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

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

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

SA-5K	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

CIPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.16 333	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

IPLGR_C	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

ACRE	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

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

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

TestStereo	0.14 493	0.15 655	0.11 280	0.23 675	0.08 267	0.15 481	0.21 636	0.20 395	0.23 493	0.14 427	0.25 553	0.16 473	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.05 219

RALAANet	0.11 342	0.08 397	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.10 45	0.20 395	0.16 333	0.14 427	0.13 347	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.04 63

FENet	0.13 460	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.23 467	0.23 493	0.17 496	0.24 526	0.16 473	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.08 517

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

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.16 463	0.23 467	0.30 587	0.17 496	0.17 416	0.17 491	0.10 356	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

xyz-stereo-finetune2	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.19 595	0.17 310	0.12 189	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.13 470	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.06 349

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

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

11t1	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.15 395	0.19 375	0.15 295	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.16 545	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

riskmin	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.14 456	0.14 305	0.18 342	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.17 491	0.11 399	0.14 437	0.12 402	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.08 517

IER	0.14 493	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.16 463	0.26 530	0.27 557	0.18 529	0.26 567	0.17 491	0.20 620	0.17 530	0.14 487	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

Sa-1000	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.22 654	0.22 445	0.19 420	0.15 452	0.20 471	0.17 491	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.05 195	0.05 219

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

GrayStereo	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.09 175	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.17 416	0.17 491	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

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

222	0.16 565	0.07 244	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.25 658	0.18 548	0.30 607	0.21 461	0.18 529	0.29 611	0.17 491	0.16 545	0.16 490	0.44 755	0.10 590	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

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

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

MLCV	0.13 460	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.06 45	0.16 512	0.17 497	0.19 375	0.22 483	0.19 547	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.15 461	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

MWDA-net	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.20 599	0.22 654	0.26 530	0.36 639	0.18 529	0.25 553	0.18 507	0.17 571	0.17 530	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

RT-IGEV	0.13 460	0.06 127	0.14 437	0.15 135	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.25 516	0.28 573	0.16 482	0.17 416	0.18 507	0.11 399	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.07 427	0.08 517

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

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

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

test_sample1	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.17 497	0.20 395	0.15 295	0.14 427	0.22 509	0.18 507	0.16 545	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.08 517

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

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 397	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.20 618	0.30 607	0.25 530	0.14 427	0.14 362	0.18 507	0.14 504	0.13 396	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.06 349

PSM-AAD	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.20 588	0.09 396	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.13 234	0.12 360	0.14 362	0.18 507	0.11 399	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.14 690

RAFT	0.13 460	0.09 489	0.11 280	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.23 668	0.21 418	0.20 445	0.21 586	0.21 491	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.05 219

CCAANet	0.15 534	0.06 127	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.13 223	0.31 625	0.25 530	0.16 482	0.32 633	0.18 507	0.18 587	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

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

test_sample6	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.08 267	0.17 536	0.19 595	0.26 530	0.18 391	0.18 529	0.28 596	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_sample3	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.09 396	0.20 599	0.17 497	0.27 545	0.18 391	0.17 496	0.22 509	0.19 519	0.15 524	0.17 530	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.08 517

DispNO	0.15 534	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.11 300	0.21 636	0.23 467	0.29 581	0.18 529	0.23 514	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.16 547	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.06 349

SMFormer	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

tta	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.06 349

qqq1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

fff1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

ffm	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

ff1	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

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

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

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

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

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

test_xeample	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.22 626	0.20 618	0.29 592	0.21 461	0.16 482	0.29 611	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.28 689	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

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

BEATNet_4x	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.07 151	0.15 481	0.07 5	0.23 467	0.19 420	0.16 482	0.19 461	0.19 519	0.14 504	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

SCION-MonSter	0.22 648	0.17 681	0.17 544	0.25 697	0.18 717	0.35 715	0.17 497	0.29 592	0.48 703	0.23 617	0.46 710	0.20 536	0.19 606	0.26 665	0.27 680	0.09 545	0.08 590	0.23 740	0.20 733	0.11 627	0.11 627

G2L-ROB	0.13 460	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.17 497	0.25 516	0.19 420	0.20 569	0.19 461	0.20 536	0.14 504	0.18 553	0.16 547	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.09 568

G2L-Stereo_test	0.14 493	0.07 244	0.11 280	0.13 20	0.08 267	0.12 359	0.17 497	0.31 625	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.16 545	0.17 530	0.19 593	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

test_sample2	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.08 267	0.16 512	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.14 427	0.21 491	0.20 536	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

x	0.13 460	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.22 445	0.21 461	0.15 452	0.20 471	0.20 536	0.18 587	0.18 553	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

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

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

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

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

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

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

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

mmm	0.14 493	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.16 482	0.23 514	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.07 440

PCWNet_CMD	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

iinet-f	0.17 588	0.07 244	0.46 721	0.14 77	0.10 515	0.21 612	0.14 305	0.27 545	0.23 493	0.22 602	0.25 553	0.21 546	0.16 545	0.18 553	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.10 600

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.13 20	0.12 611	0.14 456	0.20 618	0.22 445	0.34 620	0.17 496	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.21 617	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

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

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

MSMDNet	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

AANet_RVC	0.16 565	0.10 558	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.27 545	0.32 603	0.22 602	0.35 655	0.21 546	0.22 635	0.22 635	0.17 565	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349

AdaStereo	0.15 534	0.11 586	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.21 612	0.11 91	0.33 645	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.21 546	0.13 470	0.19 579	0.15 526	0.13 670	0.05 284	0.10 600	0.07 440	0.09 569	0.07 440
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PWCDC_ROB	0.21 640	0.13 632	0.23 641	0.25 697	0.12 611	0.20 599	0.15 395	0.34 660	0.55 728	0.29 678	0.49 715	0.21 546	0.15 524	0.28 677	0.20 603	0.11 625	0.09 627	0.10 600	0.08 524	0.11 627	0.09 568

z-ln-s-r	0.18 604	0.10 558	0.41 712	0.19 516	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.23 467	0.34 620	0.19 547	0.41 692	0.22 564	0.17 571	0.20 598	0.25 661	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

coex_refinement	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.18 529	0.21 491	0.22 564	0.17 571	0.16 490	0.19 593	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.09 569	0.08 517

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.07 440

xxxx	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.24 649	0.18 548	0.32 631	0.20 445	0.14 427	0.28 596	0.22 564	0.14 504	0.15 461	0.29 698	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

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

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

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

cf-r	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.14 456	0.19 595	0.21 418	0.25 530	0.17 496	0.26 567	0.22 564	0.17 571	0.14 437	0.15 526	0.10 590	0.05 284	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

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

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

ccs_rob	0.14 493	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.20 588	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.27 545	0.24 505	0.26 648	0.41 692	0.23 581	0.18 587	0.21 617	0.21 617	0.09 545	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.07 427	0.07 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.15 135	0.07 151	0.19 578	0.14 305	0.26 530	0.32 603	0.23 617	0.26 567	0.23 581	0.16 545	0.15 461	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

MultiAttention	0.30 710	0.08 397	0.15 474	0.19 516	0.13 637	1.56 791	1.33 796	0.36 682	0.36 639	0.20 569	0.21 491	0.24 590	0.11 399	0.39 727	0.18 578	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.11 627	0.09 568

DualNet (step1)	0.17 588	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.15 695	0.06 475	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample9	0.18 604	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample7	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.14 77	0.12 611	0.16 512	0.17 497	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.12 651	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.10 600

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

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

GANet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.23 467	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.24 590	0.16 545	0.16 490	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.26 530	0.36 639	0.21 586	0.29 611	0.24 590	0.13 470	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.04 67	0.09 569	0.08 517

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 489	0.30 681	0.15 135	0.11 576	0.23 640	0.20 618	0.27 545	0.40 663	0.26 648	0.43 703	0.25 603	0.15 524	0.21 617	0.20 603	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.10 605	0.09 568

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

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

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

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

PA-Net	0.24 673	0.18 696	0.34 696	0.28 722	0.22 740	0.22 626	0.39 759	0.29 592	0.39 658	0.22 602	0.33 640	0.25 603	0.26 666	0.21 617	0.25 661	0.10 590	0.23 762	0.15 694	0.22 743	0.09 569	0.13 668
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 588	0.10 558	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.31 625	0.25 530	0.21 586	0.31 623	0.25 603	0.17 571	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.08 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 616	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.16 694	0.28 690	0.23 668	0.44 731	0.42 672	0.15 452	0.28 596	0.25 603	0.19 606	0.23 643	0.18 578	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.15 700	0.10 600

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

xyz-stereo	0.14 493	0.07 244	0.22 633	0.15 135	0.05 4	0.22 626	0.15 395	0.17 310	0.31 597	0.15 452	0.28 596	0.26 613	0.17 571	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

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

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

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

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

DRN-Test	0.20 625	0.11 586	0.21 622	0.22 654	0.10 515	0.22 626	0.22 654	0.40 707	0.38 652	0.24 630	0.33 640	0.26 613	0.22 635	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.08 517

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

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

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

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

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

ICVP	0.16 565	0.09 489	0.12 336	0.22 654	0.09 396	0.18 554	0.21 636	0.26 530	0.24 505	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	0.21 640	0.23 722	0.37 705	0.18 429	0.17 706	0.25 658	0.13 223	0.32 631	0.32 603	0.23 617	0.25 553	0.27 620	0.21 628	0.19 579	0.16 547	0.13 670	0.15 716	0.12 653	0.15 707	0.17 721	0.18 732

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

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

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

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

w-ln-seven-2	0.20 625	0.14 648	0.39 707	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.21 636	0.29 592	0.38 652	0.25 643	0.38 670	0.28 630	0.23 641	0.21 617	0.25 661	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.09 568

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.20 625	0.14 648	0.18 579	0.20 588	0.13 637	0.21 612	0.22 654	0.33 645	0.31 597	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.20 620	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.16 733	0.15 694	0.14 687	0.13 666	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 692	0.19 702	0.39 707	0.27 715	0.17 706	0.23 640	0.21 636	0.50 743	0.60 739	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.34 711	0.40 734	0.29 698	0.12 651	0.11 666	0.16 705	0.14 687	0.15 700	0.12 649

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.14 493	0.08 397	0.12 336	0.15 135	0.08 267	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.20 569	0.21 491	0.29 639	0.14 504	0.18 553	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	0.22 648	0.10 558	0.18 579	0.18 429	0.11 576	0.40 731	0.19 595	0.44 731	0.42 672	0.40 719	0.40 681	0.29 639	0.21 628	0.27 668	0.19 593	0.11 625	0.10 651	0.14 682	0.11 645	0.10 605	0.08 517

pmcnn	0.15 534	0.07 244	0.20 610	0.15 135	0.07 151	0.21 612	0.16 463	0.25 516	0.26 544	0.21 586	0.33 640	0.29 639	0.19 606	0.18 553	0.17 565	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.22 648	0.17 681	0.57 737	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.19 595	0.20 395	0.33 609	0.49 736	0.48 714	0.30 649	0.28 682	0.21 617	0.24 653	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.10 605	0.09 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.20 625	0.15 655	0.18 579	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.11 91	0.30 607	0.31 597	0.29 678	0.31 623	0.31 664	0.23 641	0.28 677	0.19 593	0.13 670	0.15 716	0.17 711	0.16 715	0.10 605	0.10 600
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.22 648	0.16 668	0.41 712	0.22 654	0.13 637	0.25 658	0.24 680	0.33 645	0.44 686	0.30 684	0.42 700	0.32 671	0.19 606	0.23 643	0.27 680	0.10 590	0.09 627	0.08 457	0.08 524	0.12 647	0.11 627

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

hitnet-ft	0.18 604	0.10 558	0.17 544	0.14 77	0.09 396	0.27 680	0.20 618	0.25 516	0.26 544	0.24 630	0.32 633	0.32 671	0.23 641	0.24 655	0.21 617	0.12 651	0.07 553	0.10 600	0.08 524	0.12 647	0.11 627

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DStereoFS	0.27 700	0.22 718	0.32 688	0.23 675	0.15 680	0.23 640	0.21 636	0.52 749	0.49 705	0.28 668	0.45 707	0.34 682	0.36 718	0.53 759	0.29 698	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.13 681	0.17 721	0.17 725

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

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

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

GANetREF_RVC	0.31 716	0.34 755	0.29 675	0.35 748	0.16 694	0.33 705	0.42 762	0.48 740	0.52 721	0.35 706	0.35 655	0.34 682	0.32 705	0.40 734	0.33 724	0.27 760	0.20 746	0.29 758	0.15 707	0.19 730	0.18 732
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DISCO	0.20 625	0.09 489	0.22 633	0.17 323	0.10 515	0.25 658	0.18 548	0.28 570	0.45 690	0.23 617	0.32 633	0.34 682	0.26 666	0.29 684	0.29 698	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

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

DANet	0.21 640	0.16 668	0.29 675	0.25 697	0.13 637	0.23 640	0.19 595	0.28 570	0.27 557	0.28 668	0.32 633	0.35 688	0.32 705	0.31 691	0.24 653	0.11 625	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.11 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample8	0.20 625	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.32 631	0.21 461	0.28 668	0.22 509	0.36 690	0.26 666	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

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

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

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

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

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

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

GANet	0.22 648	0.13 632	0.21 622	0.25 697	0.14 661	0.23 640	0.22 654	0.42 717	0.27 557	0.31 691	0.43 703	0.37 693	0.29 687	0.23 643	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.09 572	0.10 605	0.08 517

HSM	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.16 512	0.14 305	0.28 570	0.25 530	0.20 569	0.24 526	0.37 693	0.17 571	0.20 598	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.06 349

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-MNSev	0.23 662	0.13 632	0.33 693	0.20 588	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.34 660	0.45 690	0.29 678	0.41 692	0.39 704	0.19 606	0.25 661	0.27 680	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.12 647	0.10 600

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.28 703	0.16 668	0.28 666	0.28 722	0.20 729	0.33 705	0.27 714	0.45 734	0.58 735	0.28 668	0.41 692	0.45 721	0.30 698	0.34 705	0.35 729	0.12 651	0.09 627	0.17 711	0.16 715	0.17 721	0.13 668

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

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

otaku	0.39 734	0.38 758	0.53 729	0.44 761	0.28 755	0.57 750	0.24 680	0.42 717	0.62 744	0.40 719	0.50 717	0.46 725	0.34 711	0.40 734	0.33 724	0.30 761	0.30 769	0.39 765	0.33 763	0.30 759	0.29 757

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

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

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

Ntro	0.41 737	0.40 760	0.54 731	0.46 765	0.30 759	0.64 756	0.24 680	0.47 738	0.68 755	0.42 725	0.49 715	0.47 729	0.42 736	0.40 734	0.32 716	0.32 762	0.28 767	0.37 764	0.31 761	0.33 764	0.29 757

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.30 735	0.24 747	0.39 729	0.28 720	0.43 723	0.42 672	0.44 730	0.53 721	0.51 735	0.42 736	0.37 720	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.25 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.26 707	0.23 743	0.38 726	0.29 731	0.40 707	0.44 686	0.46 733	0.56 728	0.51 735	0.41 732	0.38 725	0.31 711	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.24 746

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

SGM_RVC	0.24 673	0.12 605	0.16 518	0.15 135	0.09 396	0.34 710	0.19 595	0.35 675	0.32 603	0.44 730	0.38 670	0.53 739	0.36 718	0.36 714	0.26 674	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.13 681	0.11 627	0.11 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PVD	0.40 736	0.21 714	0.40 710	0.32 740	0.23 743	0.30 697	0.45 766	0.53 753	0.97 778	0.55 742	0.80 762	0.54 740	0.60 767	0.53 759	0.40 745	0.19 736	0.14 707	0.17 711	0.14 687	0.24 749	0.32 761

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

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

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

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

RainbowNet	0.54 756	0.61 769	0.71 764	0.57 769	0.43 766	0.66 758	0.37 754	0.60 766	0.87 775	0.51 737	0.67 742	0.63 745	0.47 747	0.50 752	0.44 755	0.47 773	0.48 783	0.53 772	0.41 768	0.53 772	0.41 770

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

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

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

SPS-STEREO	0.58 760	0.59 768	0.66 751	0.45 762	0.55 773	0.65 757	0.44 765	0.63 769	0.51 715	0.69 758	0.65 741	0.66 748	0.58 762	0.62 768	0.62 772	0.62 783	0.47 782	0.51 770	0.49 773	0.55 773	0.58 777
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS_RVC	0.42 739	0.29 750	0.33 693	0.28 722	0.24 747	0.56 749	0.38 757	0.50 743	0.61 741	0.74 767	0.76 757	0.67 750	0.56 759	0.55 762	0.42 751	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.27 757	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	0.27 700	0.13 632	0.18 579	0.15 135	0.11 576	0.33 705	0.24 680	0.41 712	0.36 639	0.53 739	0.58 736	0.67 750	0.41 732	0.36 714	0.27 680	0.14 691	0.13 696	0.13 667	0.11 645	0.11 627	0.11 627
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	0.42 739	0.29 750	0.34 696	0.28 722	0.24 747	0.63 755	0.37 754	0.52 749	0.52 721	0.72 764	0.82 764	0.68 752	0.56 759	0.52 757	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.26 755	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PatchMatch Graph Cmp	0.33 720	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.33 705	0.21 636	0.44 731	0.63 747	0.57 748	0.84 765	0.69 753	0.46 746	0.39 727	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.47 751	0.37 757	0.47 724	0.42 758	0.29 758	0.35 715	0.35 752	0.50 743	0.61 741	0.73 765	0.94 770	0.70 755	0.68 771	0.48 750	0.62 772	0.22 750	0.33 773	0.34 763	0.34 766	0.30 759	0.31 760
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PM Graph cmp D40	0.32 719	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.32 701	0.21 636	0.43 723	0.58 735	0.56 745	0.73 752	0.71 759	0.47 747	0.40 734	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

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

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

light-stereo	0.44 744	0.27 741	0.64 750	0.61 770	0.50 769	0.34 710	0.23 668	0.47 738	0.52 721	0.57 748	0.59 738	0.78 762	0.33 709	0.49 751	0.30 705	0.33 763	0.25 763	0.27 748	0.33 763	0.47 768	0.41 770

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

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

PM Cens cmp D40	0.34 727	0.15 655	0.20 610	0.17 323	0.13 637	0.40 731	0.21 636	0.51 747	0.52 721	0.64 753	0.74 755	0.84 765	0.50 751	0.46 747	0.39 742	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.14 687	0.13 666	0.13 668

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PML	8.57 806	9.39 817	6.24 802	5.34 799	6.36 800	13.21 809	20.99 809	5.35 805	6.68 805	17.75 819	26.46 830	7.58 808	6.08 806	7.89 808	5.76 804	5.33 811	1.83 804	5.95 817	1.93 804	8.75 814	2.53 799

LRCNet_RVC	10.76 811	13.97 820	7.97 811	19.07 817	2.04 796	0.35 715	0.31 741	5.29 804	0.48 703	13.02 817	17.65 816	8.69 809	5.73 805	4.78 804	2.22 794	23.53 832	2.69 808	27.60 835	25.75 834	17.60 827	16.54 828

Selective-IGEV-i16pa	19.44 816	3.95 798	1.06 780	0.21 629	0.19 725	105.21 835	0.29 731	22.78 823	47.64 835	4.27 804	59.07 835	9.08 810	2.84 801	125.10 837	5.92 806	0.18 727	0.12 682	0.09 550	0.12 669	0.12 647	0.52 775

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

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

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

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

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

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

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

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

HaxPig	15.73 815	18.55 829	19.19 822	16.92 816	15.89 817	7.80 803	7.57 805	13.37 820	10.80 810	15.40 818	14.87 815	15.95 819	14.81 818	15.67 818	15.97 820	18.96 827	16.72 818	19.47 831	18.10 828	19.45 830	19.06 829

MEDIAN_ROB	20.38 819	24.05 830	23.36 827	21.18 818	21.62 820	10.51 807	8.17 806	17.68 821	15.46 820	20.04 822	19.65 817	20.30 820	20.16 819	21.17 819	21.03 821	23.81 833	21.77 828	24.98 834	23.75 833	25.01 833	23.94 832

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

FlowAnything	22.34 823	17.13 824	15.98 817	22.00 823	23.23 821	38.39 829	53.32 826	24.19 828	28.48 826	21.00 831	21.93 825	20.83 822	23.97 823	23.44 829	26.83 823	14.04 818	17.80 827	11.63 818	14.08 823	14.00 818	14.65 816

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

Hybrid-DGEV	22.38 824	17.26 827	16.15 819	21.92 819	23.29 823	38.36 826	53.40 828	24.38 832	28.67 829	20.64 824	21.89 824	21.01 824	24.05 826	23.35 825	27.12 829	14.08 823	17.70 825	11.71 823	13.99 822	14.01 819	14.70 819

RAFT-FEzeroshot	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 830	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

RAFT-FE	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 830	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

CasAABBNet	22.33 820	17.11 821	15.84 816	21.94 820	23.28 822	38.30 822	53.40 828	24.05 826	28.44 825	20.66 825	21.86 823	21.03 827	24.04 825	23.35 825	27.03 826	14.06 819	17.69 822	11.70 819	13.94 818	14.04 820	14.76 820

RAFTStereoReplicaGSO							53.30 825	24.29 831	29.26 830	20.93 830	23.62 828	21.26 828	24.31 830	23.36 827	28.04 831	14.21 826	17.68 821	11.82 825	14.23 824	14.21 824

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

RSGM-EC	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 830	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 835	33.86 834	20.06 832	18.04 826	19.30 828	16.22 826

acva	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 830	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 835	33.86 834	20.06 832	18.04 826	19.30 828	16.22 826

AVERAGE_ROB	24.89 828	29.12 833	27.98 830	24.83 827	24.59 828	17.82 814	11.61 807	21.45 822	19.91 821	25.04 832	24.38 829	25.06 832	25.31 831	24.69 831	22.86 822	29.74 834	27.09 833	28.97 836	27.94 835	30.07 834	29.35 833

zzzzzz3	32.40 829	13.78 818	19.88 825	39.27 830	40.27 832	57.81 830	73.58 833	33.27 834	42.65 831	31.40 833	32.97 831	30.93 833	36.54 834	37.48 834	43.96 834	20.77 828	26.80 831	16.44 827	20.72 829	13.41 816	16.16 824

zzz1	32.42 830	13.80 819	20.04 826	39.27 830	40.27 832	57.84 831	73.53 832	33.30 835	42.71 834	31.42 834	32.98 832	30.95 834	36.54 834	37.50 835	43.97 835	20.78 829	26.81 832	16.46 828	20.73 830	13.42 817	16.17 825

zzzz2	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 834	36.98 836	42.68 832	31.82 835	33.40 833	31.44 835	36.00 832	34.74 832	40.15 832	21.20 830	26.75 829	17.85 829	21.11 831	21.10 831	22.26 830

noway5	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 834	36.98 836	42.68 832	31.82 835	33.40 833	31.44 835	36.00 832	34.74 832	40.15 832	21.20 830	26.75 829	17.85 829	21.11 831	21.10 831	22.26 830

test_example2	97.69 833	92.93 834	45.57 831	96.02 832	109.84 834	88.44 834	93.70 836	25.54 833	94.63 836	130.46 838	126.87 836	58.93 837	75.48 836	87.99 836	77.94 836	150.16 837	221.11 836	76.29 837	98.21 836	108.42 837	95.33 834

ccccc		285.89 835		366.70 835	366.78 835	118.88 836		113.97 838		125.77 837		120.54 838		252.62 838		382.79 838	352.84 837	254.30 838	222.62 837	426.61 838

Low-res two-view benchmark