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

MGE	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.20 631	0.05 5	0.05 6	0.11 100	0.10 55	0.11 180	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

NBS	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.13 249	0.05 2	0.07 31	0.06 48	0.09 241	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 146	0.05 65	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.04 72

anonymous	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.05 6	0.12 158	0.11 91	0.14 317	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.07 11	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

DepthFocus	0.08 133	0.04 3	0.15 532	0.13 24	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.05 4	0.09 256	0.06 43	0.07 175	0.04 1	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.04 72

Selective-IGEV-i32	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

GEAStereo	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.06 60	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GSStereo	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.05 4	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GS-Stereo							0.14 335	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.05 4	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GASTEREO	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.14 220	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.04 1	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

MSCF	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.07 48	0.12 158	0.14 220	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.04 1	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

LG-Stereo_L1	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.08 50	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

MLG-Stereo_test2	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.09 34	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.04 1	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

SCV	0.08 133	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.04 72

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.09 199	0.13 249	0.06 3	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.04 1	0.07 11	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

AIO_rvc	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.14 335	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.04 1	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

GIP-stereo	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.15 268	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.04 1	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 245	0.10 609	0.32 749	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.11 264	0.07 15	0.12 711	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.05 259

Selective-IGEV	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.04 1	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 249	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ww	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

MGW-Stereo-1	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.09 34	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.08 249	0.05 19	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Cross2Single-S	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.15 143	0.07 183	0.05 6	0.15 437	0.08 19	0.13 280	0.07 125	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 100	0.13 175	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.05 1	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

low	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.14 81	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

F5.5	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.19 558	0.06 62	0.09 199	0.11 100	0.14 220	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

EE1	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.09 28	0.16 314	0.12 227	0.08 196	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.14 488	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.05 259

AnonStereo	0.09 245	0.08 442	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.11 100	0.20 446	0.14 317	0.09 256	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

test410_97500	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

test410	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

LACA_dic	0.07 12	0.10 609	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.08 19	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GEAR-Net	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

DNSM	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.05 19	0.19 641	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.14 752	0.12 709

testmc14	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.08 19	0.08 50	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.07 11	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

depth_test_26	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.07 109	0.08 249	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.07 498

MCSU-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

DNS	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.06 19	0.12 158	0.12 127	0.09 99	0.08 196	0.08 194	0.08 249	0.05 19	0.17 592	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.03 1	0.14 752	0.10 659

MGA	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

CAR	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.08 9	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MSE-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.07 48	0.08 9	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

CR7Stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

ARStereo	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.12 127	0.14 317	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.13 249	0.12 127	0.13 280	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.09 241	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.06 48	0.11 341	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 133	0.07 279	0.18 638	0.16 249	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.13 175	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.06 19	0.14 335	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.10 284	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.06 3	0.07 31	0.06 48	0.05 8	0.09 311	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.08 249	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 100	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 158	0.06 3	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Test_v1	0.07 12	0.04 3	0.06 11	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.15 268	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 34	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Pro-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.07 11	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

BStereo	0.08 133	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.08 110	0.09 28	0.15 268	0.16 391	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.07 493	0.04 60	0.05 259

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 67	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 158	0.07 11	0.07 31	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.04 72
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
Anonymus123	0.09 245	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.11 338	0.09 28	0.18 391	0.16 391	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.07 493	0.04 60	0.05 259

VIP-Stereo	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

gasm-f	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

252Zero-FE	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.13 459	0.11 100	0.13 175	0.14 317	0.07 125	0.05 8	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

IGEV	0.08 133	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.12 158	0.14 220	0.10 137	0.06 48	0.09 241	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

111111	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.17 351	0.06 62	0.05 6	0.10 49	0.11 91	0.10 137	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.07 479	0.06 402

LG-Stereo_L2	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.10 137	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 49	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.09 34	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

MLG-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.08 19	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 12	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.04 3	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.05 2	0.11 341	0.07 175	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

HART	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.16 512	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GREAT-IGEV	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.13 24	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72
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	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.10 557	0.08 110	0.14 335	0.11 91	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.22 699	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.04 72

StereoAnything_RVC	0.07 12	0.16 726	0.17 602	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 100	0.08 19	0.08 50	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.09 83	0.08 52	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.04 72

AIO_test	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.08 34	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

AIO-test2	0.10 335	0.08 442	0.10 242	0.23 721	0.09 434	0.11 338	0.11 100	0.23 520	0.24 567	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.09 632	0.05 230	0.05 259

DEFOM-Stereo	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.07 11	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

dual_stereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.05 6	0.13 249	0.12 127	0.08 50	0.07 125	0.06 43	0.05 4	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Occ-G	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.12 364	0.07 175	0.05 19	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

U	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.19 558	0.10 557	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.17 429	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

AIO-Stereo	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.06 62	0.09 199	0.11 100	0.16 314	0.09 99	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.05 19	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

RSM++	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.11 91	0.11 180	0.08 196	0.06 43	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.03 1

RSM	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.05 19	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

IGEV++	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.10 55	0.10 137	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.05 19	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

MIM_Stereo	0.10 335	0.07 279	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.12 158	0.20 446	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.09 311	0.05 19	0.12 371	0.08 52	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

EGLCR-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.11 91	0.16 391	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.05 19	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

CroCo-Stereo Lap2	0.09 245	0.09 538	0.08 67	0.22 699	0.09 434	0.09 199	0.18 608	0.16 314	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.05 4	0.05 19	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.06 382	0.05 259

iRaft-Stereo_20w	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.19 425	0.11 180	0.11 360	0.08 194	0.08 249	0.05 19	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

vfm_20000	0.07 12	0.04 3	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.12 400	0.11 100	0.06 3	0.06 13	0.06 48	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.11 338	0.11 100	0.08 19	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 67	0.14 81	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.07 11	0.07 31	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

vfmstereo	0.07 12	0.04 3	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.11 91	0.09 99	0.06 48	0.05 8	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AROF-Stereo-S	0.10 335	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.19 425	0.12 227	0.11 360	0.11 341	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.05 259

StereoNetSlim22	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.06 19	0.14 335	0.16 314	0.08 50	0.12 406	0.07 109	0.10 352	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

StereoNetSlim	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.15 351	0.11 360	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

test_c	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 86	0.06 4	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.05 259

ww3	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.16 249	0.05 5	0.07 48	0.12 158	0.09 34	0.09 99	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

ww2	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.12 158	0.09 34	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Cross2Single Stereo	0.09 245	0.10 609	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.06 19	0.14 335	0.10 55	0.24 567	0.12 406	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.11 684	0.03 1	0.05 86	0.04 83	0.09 627	0.04 72

GIO	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.13 280	0.09 256	0.10 284	0.09 311	0.06 86	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 67	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 3	0.08 50	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.13 175	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

FORCE_4.6	0.07 12	0.07 279	0.06 11	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.06 6	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

F8.5	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_9	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_8	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.19 558	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.13 175	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

F7	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.13 175	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

FORCE_5	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.05 4	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72

FORCE_6	0.07 12	0.07 279	0.04 1	0.18 466	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.12 127	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

rgla	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.17 351	0.07 183	0.09 199	0.10 49	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

Codiref-stereo	0.08 133	0.06 152	0.13 442	0.24 738	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.08 529	0.06 535	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 335	0.13 686	0.13 442	0.24 738	0.17 767	0.26 731	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 245	0.08 442	0.08 67	0.21 674	0.09 434	0.08 110	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.11 341	0.05 4	0.06 86	0.14 488	0.11 367	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

small-0shot	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.07 183	0.06 19	0.13 249	0.09 34	0.08 50	0.05 2	0.10 284	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

quiztm	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.14 220	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.03 1

monster-pro	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 335	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.17 357	0.16 391	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.11 684	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.09 626

LWStereo	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

LMStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.11 91	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.03 1

FCBStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

PSGStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.10 55	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MUNStereo	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.09 99	0.09 256	0.08 194	0.08 249	0.06 86	0.12 371	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

TOTStereo	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.14 220	0.12 227	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.13 175	0.13 280	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

ACMStereo	0.08 133	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.15 351	0.06 48	0.08 194	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

KABStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.09 199	0.11 100	0.17 357	0.15 351	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 133	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.13 175	0.11 180	0.08 196	0.11 341	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.14 335	0.13 175	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 133	0.06 152	0.16 576	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.14 335	0.13 175	0.16 391	0.05 2	0.10 284	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.13 249	0.14 220	0.14 317	0.08 196	0.13 392	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 133	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

PSi22	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.08 110	0.10 49	0.14 220	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.10 352	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Foundation-i1b	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.13 459	0.13 249	0.12 127	0.10 137	0.11 360	0.11 341	0.11 392	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

gcap_with_dpt	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.12 158	0.14 220	0.14 317	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

DispViT+	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.05 6	0.11 100	0.18 391	0.16 391	0.09 256	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.07 11	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

WQFJA1++	0.08 133	0.04 3	0.11 325	0.14 81	0.07 183	0.11 338	0.11 100	0.12 127	0.07 31	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

Select-FE	0.11 390	0.06 152	0.21 682	0.15 143	0.11 628	0.12 400	0.13 249	0.22 498	0.18 450	0.09 256	0.11 341	0.10 352	0.06 86	0.12 371	0.09 146	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.08 582	0.06 382	0.08 575

IGEV-FE	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.13 249	0.17 357	0.11 180	0.10 312	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

DDF-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.10 557	0.05 6	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.05 259

Zero-FE251	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.10 137	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

MonStereo	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.08 9	0.12 127	0.07 31	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

Replicate-Monster	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.09 28	0.14 220	0.12 227	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

zero-FE	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.10 557	0.05 6	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.05 259

AdaDepth	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.11 100	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.04 6	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

S2M2_XL	0.08 133	0.06 152	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.09 199	0.09 28	0.07 11	0.07 31	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.06 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.06 19	0.10 49	0.16 314	0.11 180	0.06 48	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

asd	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.08 110	0.08 9	0.11 91	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

qwe	0.08 133	0.08 442	0.07 28	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.18 391	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

2.25w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.10 55	0.15 351	0.08 196	0.10 284	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

4.25_new	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4.5w_new	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4.5_new	0.07 12	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.11 180	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 12	0.09 538	0.08 67	0.15 143	0.07 183	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.11 180	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 12	0.08 442	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.14 220	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.12 371	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

4w-stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.07 48	0.08 9	0.11 91	0.09 99	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.03 1

2.5w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.10 55	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.08 9	0.18 391	0.13 280	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.25w_new	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.07 5	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.25w	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.10 272	0.07 5	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.75w	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.07 48	0.09 28	0.16 314	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 133	0.09 538	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.08 110	0.11 100	0.20 446	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.05 4	0.06 86	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 1

2w_stereo	0.08 133	0.08 442	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.20 446	0.15 351	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.10 269	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.14 220	0.15 351	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

monsters	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.06 62	0.08 110	0.09 28	0.13 175	0.09 99	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

MLG-Stereo_test3	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 86	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

MM-Stereo_test3	0.10 335	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.07 183	0.12 400	0.19 657	0.24 550	0.19 479	0.06 48	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.04 72

MM-Stereo_test2	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.18 608	0.15 268	0.14 317	0.07 125	0.10 284	0.07 175	0.06 86	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.04 72

MM-Stereo_test1	0.10 335	0.07 279	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.12 400	0.18 608	0.21 470	0.20 505	0.09 256	0.11 341	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

HUF	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.13 175	0.13 280	0.07 125	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

castereo++	0.08 133	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.14 515	0.11 100	0.11 91	0.15 351	0.07 125	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.14 81	0.09 434	0.10 272	0.12 158	0.10 55	0.12 227	0.06 48	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

MonSter	0.07 12	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.15 268	0.15 351	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.06 86	0.07 11	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fffft	0.09 245	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.16 512	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.07 109	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.05 259
1: 1. 1
tt45	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.15 437	0.13 175	0.12 227	0.09 256	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

mms	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

ours_stereo	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.11 91	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.12 371	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

WCG-NET	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.14 335	0.13 175	0.14 317	0.07 125	0.09 241	0.07 175	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.17 429	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

IGEV-Stereo++	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.05 6	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

RAStereo	0.10 335	0.09 538	0.08 67	0.20 631	0.08 301	0.13 459	0.18 608	0.16 314	0.17 429	0.10 312	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.05 230	0.04 72

Pointernet	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.10 49	0.15 268	0.18 450	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.05 259

IGEV-Stereo+	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.04 3	0.09 28	0.10 55	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.06 4	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

WCG-NET（raft）	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.15 268	0.12 227	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

RAFT-Stereo-weight	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.19 425	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

gcap-zeroshot	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.13 249	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

test_for_model	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.12 158	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

MGS-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.09 199	0.15 437	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

MoCha-V2	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.20 631	0.07 183	0.10 272	0.14 335	0.12 127	0.08 50	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

ACVNet-DCA	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

1test111	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.15 517	0.16 610	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

cc1	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.16 314	0.18 450	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

ff7	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

IGEVStereo-DCA	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.10 557	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

ffff	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

rrr	0.09 245	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.10 557	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.06 43	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

11t	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

tt1	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.15 268	0.19 479	0.09 256	0.08 194	0.06 60	0.06 86	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

MaDis-Stereo	0.09 245	0.09 538	0.08 67	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.11 100	0.16 314	0.16 391	0.09 256	0.11 341	0.06 60	0.06 86	0.09 83	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.04 72

IGEV_Zeroshot_test	0.09 245	0.05 49	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.13 249	0.17 357	0.11 180	0.10 312	0.06 43	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

MSKI-zero shot	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.15 268	0.14 317	0.09 256	0.09 241	0.09 311	0.06 86	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

UniTT-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.11 100	0.12 127	0.11 180	0.10 312	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.10 269	0.07 434	0.06 535	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.05 259

testlalala	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.07 183	0.12 400	0.13 249	0.15 268	0.16 391	0.08 196	0.12 364	0.05 4	0.06 86	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.04 72

GCAPDPT-zeroshot	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.17 429	0.07 125	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

CAS	0.08 133	0.04 3	0.07 28	0.17 351	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.12 127	0.09 99	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.06 86	0.09 83	0.09 146	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.04 72

anonymousdsp	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

ProNet	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.15 437	0.15 268	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.07 175	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

MC-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.10 272	0.14 335	0.12 127	0.11 180	0.09 256	0.12 364	0.09 311	0.06 86	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

ccc-4	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

IGEV-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.12 227	0.10 312	0.06 43	0.06 60	0.06 86	0.11 264	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.09 245	0.08 442	0.08 67	0.22 699	0.09 434	0.09 199	0.18 608	0.16 314	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.08 34	0.07 15	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72
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
XX-Stereo	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.09 434	0.15 541	0.12 158	0.21 470	0.10 137	0.10 312	0.14 412	0.07 175	0.06 86	0.13 441	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

test_xeample3	0.09 245	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.14 317	0.10 312	0.07 109	0.08 249	0.06 86	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

AROF-Stereo_1	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.22 699	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

AROF-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 721	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

base_500_lr5e5	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 721	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

base_1k_lr1e5	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.23 721	0.10 557	0.12 400	0.15 437	0.16 314	0.08 50	0.11 360	0.14 412	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.04 60	0.04 72

arf5	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.23 721	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.14 220	0.08 50	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.04 72

CMRA-Stereo	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.16 391	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.07 217	0.14 488	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.05 259

L400	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.13 175	0.09 99	0.08 196	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.10 284	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

HNOStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.15 437	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.11 1	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.08 19	0.10 137	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

ACC-I	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.02 1	0.13 249	0.09 34	0.14 317	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

ACC	0.08 133	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.02 1	0.14 335	0.11 91	0.14 317	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

tt3	0.07 12	0.06 152	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.09 28	0.11 91	0.05 4	0.07 125	0.06 43	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt4	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.09 28	0.14 220	0.07 31	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt7	0.07 12	0.08 442	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.13 175	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.07 217	0.09 83	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.03 1

MGW-Stereo	0.07 12	0.04 3	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.12 227	0.06 48	0.05 8	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 158	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.05 1	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

E$^{3}$Stereo	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

LLLLL	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.10 137	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

LLL	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

FORCE_4.7	0.07 12	0.08 442	0.05 2	0.20 631	0.07 183	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

F4.4	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.17 351	0.05 5	0.07 48	0.11 100	0.15 268	0.04 2	0.05 2	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

FORCE_4.5	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.17 351	0.05 5	0.08 110	0.11 100	0.15 268	0.06 13	0.05 2	0.06 43	0.05 4	0.07 217	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

FORCE_4	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.10 272	0.11 100	0.12 127	0.05 4	0.06 48	0.07 109	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.03 1

416test1013	0.07 12	0.06 152	0.07 28	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.10 49	0.09 34	0.07 31	0.08 196	0.07 109	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

416test	0.07 12	0.07 279	0.06 11	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.10 49	0.09 34	0.08 50	0.07 125	0.07 109	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

noway7	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.20 631	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.28 630	0.17 429	0.11 360	0.12 364	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

monster_256*512	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.21 674	0.10 557	0.13 459	0.17 551	0.27 604	0.19 479	0.12 406	0.12 364	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

FAST (zero-shot)	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.19 558	0.13 693	0.07 48	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.08 196	0.07 109	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.07 493	0.05 230	0.08 575

DF_test	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.08 301	0.04 3	0.13 249	0.09 34	0.11 180	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.06 4	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

Weightmod_eth	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.07 183	0.11 338	0.16 512	0.13 175	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.10 352	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.07 614	0.06 262	0.07 493	0.04 60	0.03 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.12 9	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.07 11	0.07 31	0.06 48	0.10 284	0.05 4	0.07 217	0.06 4	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

Weightmod	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.15 437	0.14 220	0.12 227	0.11 360	0.11 341	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.03 1

canet-new	0.08 133	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.13 175	0.13 280	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.03 1

bcnet-new	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.09 34	0.14 317	0.07 125	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

BARStereo	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.19 558	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.13 280	0.07 125	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

CHEStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.17 351	0.06 62	0.07 48	0.12 158	0.10 55	0.11 180	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

RMAStereo	0.08 133	0.08 442	0.08 67	0.19 558	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

ATMStereo	0.08 133	0.10 609	0.07 28	0.20 631	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.12 127	0.14 317	0.08 196	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.09 83	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

KMOStereo	0.09 245	0.09 538	0.10 242	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.12 158	0.15 268	0.13 280	0.08 196	0.08 194	0.05 4	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.04 72

LACA3	0.07 12	0.08 442	0.08 67	0.13 24	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.08 19	0.09 99	0.08 196	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.08 34	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.12 158	0.13 175	0.10 137	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.07 217	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

Selective-IGEV-i16pc	0.13 514	0.06 152	0.13 442	0.15 143	0.11 628	0.38 788	0.16 512	0.23 520	0.17 429	0.11 360	0.15 436	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.10 269	0.10 647	0.08 651	0.06 262	0.07 493	0.09 627	0.10 659

Selective-IGEV-i16pb	0.14 548	0.08 442	0.17 602	0.15 143	0.11 628	0.41 796	0.16 512	0.29 654	0.24 567	0.11 360	0.21 554	0.10 352	0.07 217	0.17 592	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.06 262	0.08 582	0.09 627	0.10 659

Foundation-i1	0.09 245	0.04 3	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.11 392	0.07 217	0.07 11	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.05 259

HiDET	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.09 199	0.12 158	0.12 127	0.12 227	0.07 125	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

LCMNet	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.10 55	0.12 227	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

FE-Mocha	0.09 245	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.19 425	0.16 391	0.10 312	0.09 241	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

DLNR-FE	10.51 875	2.29 862	19.85 890	120.28 900	13.21 882	0.06 19	0.13 249	0.24 550	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.13 732	0.04 28	0.06 262	0.04 83	53.18 908	0.04 72

Wavelet-MonSter	0.07 12	0.05 49	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.10 55	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.06 1	0.14 220	0.11 180	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.16 249	0.06 62	0.08 110	0.10 49	0.16 314	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.08 34	0.09 146	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.03 1

LG-G_1	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.08 9	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

LG-G	0.07 12	0.04 3	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.08 9	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.08 52	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

LGtest1	0.07 12	0.05 49	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.09 28	0.08 19	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

LG-Stereo	0.08 133	0.08 442	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.10 272	0.17 551	0.11 91	0.08 50	0.06 48	0.08 194	0.06 60	0.07 217	0.09 83	0.09 146	0.04 6	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

AIO-test1	0.10 335	0.07 279	0.11 325	0.24 738	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.22 498	0.15 351	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.07 217	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.10 677	0.04 60	0.07 498

SMoEStereo_RVC	0.08 133	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.11 91	0.14 317	0.09 256	0.07 109	0.07 175	0.07 217	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

tg	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.20 446	0.12 227	0.08 196	0.11 341	0.11 392	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

PAM_32	0.10 335	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.15 437	0.14 220	0.16 391	0.09 256	0.08 194	0.10 352	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

PAM	0.10 335	0.06 152	0.17 602	0.15 143	0.09 434	0.10 272	0.16 512	0.15 268	0.16 391	0.12 406	0.09 241	0.10 352	0.07 217	0.13 441	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

model_zeroshot	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.14 317	0.11 360	0.10 284	0.12 421	0.07 217	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 390	0.05 49	0.14 492	0.16 249	0.21 799	0.09 199	0.17 551	0.21 470	0.16 391	0.11 360	0.15 436	0.10 352	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.09 626

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 390	0.05 49	0.12 386	0.15 143	0.13 693	0.14 515	0.16 512	0.23 520	0.18 450	0.10 312	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.08 575

CAS++	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.14 81	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.24 550	0.14 317	0.11 360	0.09 241	0.11 392	0.07 217	0.14 488	0.09 146	0.11 684	0.09 690	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.08 575
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.06 43	0.06 60	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

MyStereo06	0.10 335	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.18 608	0.19 425	0.12 227	0.13 449	0.08 194	0.07 175	0.07 217	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

DLNR_Zeroshot_test	10.48 874	2.27 861	19.78 889	120.28 900	13.29 883	0.06 19	0.13 249	0.24 550	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.13 732	0.04 28	0.06 262	0.04 83	52.68 907	0.04 72

CASnet	0.09 245	0.09 538	0.09 161	0.19 558	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.18 391	0.14 317	0.11 360	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.10 656	0.08 582	0.06 382	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.15 268	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

HanStereo	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.15 268	0.10 137	0.08 196	0.10 284	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

LL-Strereo2	0.11 390	0.10 609	0.16 576	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.09 28	0.17 357	0.14 317	0.14 483	0.11 341	0.09 311	0.07 217	0.16 549	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.11 689	0.07 493	0.06 382	0.05 259

4D-IteraStereo	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.18 391	0.15 351	0.10 312	0.11 341	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.05 65	0.03 1	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.05 259

CES	0.08 133	0.04 3	0.08 67	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.11 91	0.09 99	0.08 196	0.09 241	0.11 392	0.07 217	0.12 371	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259

RCA-Stereo	0.09 245	0.06 152	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.18 391	0.14 317	0.10 312	0.11 341	0.08 249	0.07 217	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

RAFT_CTSACE	0.12 482	0.09 538	0.10 242	0.22 699	0.08 301	0.12 400	0.24 747	0.18 391	0.17 429	0.21 651	0.27 648	0.13 456	0.07 217	0.13 441	0.09 146	0.05 65	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

IPLG	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.20 446	0.15 351	0.13 449	0.18 508	0.07 175	0.07 217	0.14 488	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

MIPNet	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.12 400	0.14 335	0.21 470	0.25 593	0.12 406	0.10 284	0.09 311	0.07 217	0.13 441	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

TRStereo	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.16 249	0.12 666	0.10 272	0.13 249	0.18 391	0.19 479	0.09 256	0.09 241	0.09 311	0.07 217	0.10 168	0.08 52	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

iRaftStereo_RVC	0.10 335	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.11 338	0.17 551	0.18 391	0.12 227	0.09 256	0.11 341	0.10 352	0.07 217	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

CREStereo++_RVC	0.08 133	0.04 3	0.07 28	0.13 24	0.07 183	0.09 199	0.12 158	0.14 220	0.14 317	0.10 312	0.14 412	0.08 249	0.07 217	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72
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
TANstereo	0.09 245	0.04 3	0.08 67	0.13 24	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.15 268	0.19 479	0.11 360	0.15 436	0.10 352	0.07 217	0.12 371	0.09 146	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

sCroCo_RVC	0.12 482	0.09 538	0.24 707	0.24 738	0.11 628	0.19 638	0.14 335	0.17 357	0.15 351	0.10 312	0.13 392	0.12 421	0.07 217	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.05 230	0.07 498

EAI-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.16 314	0.09 99	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.07 217	0.09 83	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.04 72

PMTNet	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.12 9	0.06 62	0.13 459	0.14 335	0.16 314	0.11 180	0.09 256	0.13 392	0.10 352	0.07 217	0.14 488	0.10 269	0.15 759	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.07 479	0.06 402

AROF-StereoT2	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.26 762	0.10 557	0.12 400	0.16 512	0.23 520	0.12 227	0.12 406	0.14 412	0.11 392	0.08 302	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.06 382	0.04 72

valid	0.10 335	0.20 769	0.12 386	0.16 249	0.06 62	0.07 48	0.13 249	0.17 357	0.14 317	0.13 449	0.08 194	0.11 392	0.08 302	0.11 264	0.07 15	0.15 759	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.08 557	0.04 72

L4000	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.17 351	0.07 183	0.11 338	0.18 608	0.16 314	0.10 137	0.07 125	0.09 241	0.06 60	0.08 302	0.07 11	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.03 1	0.03 1

FETCStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.07 31	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

FETStereo	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.15 437	0.10 55	0.08 50	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

CEFStereo	0.08 133	0.05 49	0.09 161	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.09 99	0.08 196	0.10 284	0.07 175	0.08 302	0.09 83	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

CGFBStereo	0.07 12	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.05 5	0.09 199	0.14 335	0.09 34	0.07 31	0.09 256	0.09 241	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

tt8	0.07 12	0.08 442	0.06 11	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.06 43	0.08 249	0.08 302	0.08 34	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

tt9	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.08 302	0.09 83	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

TYNG	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.17 351	0.06 62	0.08 110	0.11 100	0.12 127	0.08 50	0.05 2	0.05 8	0.08 249	0.08 302	0.09 83	0.05 1	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

RSGM							0.14 335	0.17 357	0.13 280	0.11 360	0.09 241	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.05 230

100	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.05 6	0.12 158	0.12 127	0.11 180	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

300	0.08 133	0.05 49	0.12 386	0.14 81	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.10 137	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

zzzzzzz1	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.21 674	0.10 557	0.13 459	0.18 608	0.22 498	0.20 505	0.13 449	0.12 364	0.08 249	0.08 302	0.13 441	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

GELT-Stereo	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.15 437	0.21 470	0.17 429	0.08 196	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.07 15	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

VeloStereo	0.09 245	0.04 3	0.12 386	0.14 81	0.11 628	0.07 48	0.06 1	0.08 19	0.06 13	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.13 728

flow	0.09 245	0.04 3	0.12 386	0.14 81	0.11 628	0.07 48	0.06 1	0.08 19	0.06 13	0.09 256	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.13 728

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.19 558	0.07 183	0.10 272	0.09 28	0.12 127	0.10 137	0.09 256	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.07 479	0.05 259

S0	0.12 482	0.08 442	0.09 161	0.20 631	0.07 183	0.18 614	0.22 720	0.15 268	0.15 351	0.11 360	0.10 284	0.13 456	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.09 598	0.10 717	0.14 742	0.14 753	0.05 230	0.04 72

SE	0.10 335	0.10 609	0.08 67	0.19 558	0.09 434	0.11 338	0.11 100	0.16 314	0.11 180	0.10 312	0.17 477	0.09 311	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.04 72

LGCAT	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.11 1	0.06 62	0.07 48	0.13 249	0.07 11	0.08 50	0.09 256	0.07 109	0.07 175	0.08 302	0.12 371	0.11 367	0.10 647	0.09 690	0.04 1	0.05 261	0.04 60	0.09 626

derf	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.05 6	0.12 158	0.12 127	0.09 99	0.05 2	0.07 109	0.07 175	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

qqai	0.07 12	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.05 6	0.12 158	0.08 19	0.09 99	0.05 2	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.05 259

DF	0.08 133	0.06 152	0.10 242	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.09 146	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

RT-Monster	0.09 245	0.05 49	0.09 161	0.14 81	0.08 301	0.12 400	0.10 49	0.17 357	0.19 479	0.14 483	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

GeoVLM	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

LACA2	0.07 12	0.05 49	0.06 11	0.15 143	0.06 62	0.09 199	0.10 49	0.11 91	0.11 180	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.07 15	0.07 434	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.04 60	0.04 72

LACA1	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.14 81	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.05 2	0.05 8	0.06 60	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.03 1	0.04 72

BridgeDepth_RVC	0.07 12	0.04 3	0.09 161	0.11 1	0.05 5	0.10 272	0.10 49	0.14 220	0.09 99	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.07 11	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.04 72
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 133	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

CSFM-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.06 62	0.09 199	0.13 249	0.15 268	0.07 31	0.07 125	0.08 194	0.06 60	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

DA	0.09 245	0.07 279	0.07 28	0.19 558	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

GGEV	0.09 245	0.07 279	0.07 28	0.19 558	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.10 284	0.10 352	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.05 230	0.04 72

Reg-Stereo(zero)	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.16 249	0.06 62	0.12 400	0.11 100	0.15 268	0.11 180	0.12 406	0.09 241	0.10 352	0.08 302	0.11 264	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

castereo	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.18 450	0.08 196	0.10 284	0.11 392	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.04 72

999	0.09 245	0.06 152	0.13 442	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.12 227	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.16 549	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.06 402

UGAM-zero	0.10 335	0.05 49	0.15 532	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.20 446	0.15 351	0.11 360	0.15 436	0.07 175	0.08 302	0.09 83	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

trnet	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.12 9	0.05 5	0.12 400	0.10 49	0.13 175	0.10 137	0.08 196	0.13 392	0.09 311	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.05 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.16 512	0.18 391	0.19 479	0.10 312	0.09 241	0.09 311	0.08 302	0.11 264	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.07 479	0.06 402

AE-Stereo	0.10 335	0.08 442	0.11 325	0.19 558	0.09 434	0.10 272	0.15 437	0.14 220	0.20 505	0.09 256	0.15 436	0.12 421	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

AEACV	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.14 81	0.13 693	0.14 515	0.13 249	0.15 268	0.09 99	0.07 125	0.09 241	0.07 175	0.08 302	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.04 72

GLC_STEREO	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.18 466	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.16 314	0.24 567	0.12 406	0.13 392	0.12 421	0.08 302	0.18 615	0.12 450	0.06 222	0.08 651	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

test-3	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.12 127	0.16 391	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

test_1	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.18 466	0.07 183	0.07 48	0.14 335	0.12 127	0.16 391	0.10 312	0.08 194	0.08 249	0.08 302	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.04 72

AnonymousM	0.10 335	0.06 152	0.10 242	0.14 81	0.07 183	0.09 199	0.13 249	0.19 425	0.14 317	0.13 449	0.12 364	0.09 311	0.08 302	0.13 441	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.05 259

test-1	0.10 335	0.07 279	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.11 338	0.24 747	0.15 268	0.18 450	0.09 256	0.07 109	0.10 352	0.08 302	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.05 259

Prome-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.14 335	0.23 520	0.13 280	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.10 659

raft+_RVC	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.11 100	0.24 550	0.20 505	0.12 406	0.15 436	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.13 497	0.07 434	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

XX-TBD	0.09 245	0.06 152	0.07 28	0.14 81	0.07 183	0.13 459	0.16 512	0.14 220	0.14 317	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.08 302	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

raftrobust	0.09 245	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.09 199	0.10 49	0.18 391	0.16 391	0.10 312	0.09 241	0.12 421	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.06 402

sAnonymous2	0.13 514	0.12 657	0.25 710	0.20 631	0.12 666	0.18 614	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.08 302	0.11 264	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.15 766	0.10 659

CroCo_RVC	0.13 514	0.12 657	0.25 710	0.20 631	0.12 666	0.18 614	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.08 302	0.11 264	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.15 766	0.10 659

CREStereo	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.11 1	0.06 62	0.14 515	0.14 335	0.14 220	0.10 137	0.09 256	0.13 392	0.09 311	0.08 302	0.12 371	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.06 382	0.06 402
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
R-Stereo Train	0.10 335	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.24 550	0.11 180	0.12 406	0.19 524	0.11 392	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.05 259

RAFT-Stereo	0.10 335	0.06 152	0.11 325	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.14 335	0.24 550	0.11 180	0.12 406	0.19 524	0.11 392	0.08 302	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.05 259
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
arf4	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.24 738	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.12 227	0.12 406	0.15 436	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

G3	0.13 514	0.14 703	0.12 386	0.32 797	0.13 693	0.11 338	0.14 335	0.23 520	0.09 99	0.15 511	0.13 392	0.19 579	0.09 357	0.15 517	0.13 497	0.10 647	0.05 335	0.16 766	0.10 677	0.10 664	0.06 402

G2	0.12 482	0.12 657	0.12 386	0.25 751	0.11 628	0.14 515	0.14 335	0.24 550	0.12 227	0.10 312	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.14 488	0.10 269	0.08 529	0.04 28	0.11 689	0.06 376	0.08 557	0.06 402

GStereo	0.10 335	0.05 49	0.11 325	0.12 9	0.13 693	0.10 272	0.09 28	0.12 127	0.09 99	0.11 360	0.12 364	0.12 421	0.09 357	0.15 517	0.14 544	0.07 434	0.06 535	0.07 407	0.05 261	0.07 479	0.09 626

WiStereo	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.07 125	0.05 8	0.09 311	0.09 357	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

tt5	0.07 12	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.07 48	0.10 49	0.11 91	0.07 31	0.07 125	0.06 43	0.08 249	0.09 357	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

tt6	0.07 12	0.05 49	0.09 161	0.15 143	0.05 5	0.09 199	0.11 100	0.10 55	0.07 31	0.07 125	0.05 8	0.09 311	0.09 357	0.09 83	0.07 15	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 72

TADF							0.16 512	0.18 391	0.21 521	0.11 360	0.07 109	0.09 311	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.05 230

GFORCE	0.07 12	0.07 279	0.05 2	0.20 631	0.07 183	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.05 4	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.09 357	0.08 34	0.06 6	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.03 1

Last	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.07 48	0.13 249	0.14 220	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

DDDD	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.08 110	0.13 249	0.15 268	0.09 99	0.06 48	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.09 83	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

TT111	0.08 133	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.06 62	0.08 110	0.12 158	0.14 220	0.09 99	0.05 2	0.06 43	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

over-6	0.08 133	0.07 279	0.08 67	0.17 351	0.05 5	0.10 272	0.09 28	0.17 357	0.11 180	0.06 48	0.07 109	0.07 175	0.09 357	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.05 230	0.05 259

over-8	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

over-9	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.13 175	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

SMOE	0.10 335	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.07 183	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.13 280	0.12 406	0.13 392	0.12 421	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.06 382	0.04 72

Anonymus	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.15 268	0.10 137	0.07 125	0.06 43	0.07 175	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.05 230	0.06 402

ManiGeoR	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.12 400	0.12 158	0.24 550	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

HLf10	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.12 400	0.12 158	0.24 550	0.14 317	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

TestStereo_HLe17	0.10 335	0.05 49	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.11 360	0.14 412	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.06 402

GGDA	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.07 183	0.12 400	0.14 335	0.19 425	0.19 479	0.13 449	0.20 534	0.12 421	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

mm2	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

mm1	0.07 12	0.04 3	0.10 242	0.13 24	0.06 62	0.06 19	0.13 249	0.06 3	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 259

PointNet	0.08 133	0.06 152	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.14 335	0.11 91	0.08 50	0.05 2	0.08 194	0.08 249	0.09 357	0.09 83	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

LiteMatch*	0.08 133	0.04 3	0.12 386	0.13 24	0.08 301	0.08 110	0.13 249	0.14 220	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

VMStereo-Base	0.09 245	0.05 49	0.10 242	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.10 49	0.16 314	0.13 280	0.10 312	0.16 455	0.10 352	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.06 402

Hybrid-DGEV-03	0.11 390	0.06 152	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.16 572	0.14 335	0.15 268	0.14 317	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.09 357	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.04 72

NLSM3	0.09 245	0.07 279	0.08 67	0.20 631	0.08 301	0.11 338	0.16 512	0.18 391	0.17 429	0.06 48	0.08 194	0.08 249	0.09 357	0.09 83	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.06 262	0.07 493	0.03 1	0.04 72

NLCSM	0.11 390	0.09 538	0.09 161	0.23 721	0.11 628	0.12 400	0.19 657	0.19 425	0.19 479	0.12 406	0.11 341	0.07 175	0.09 357	0.11 264	0.10 269	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.07 493	0.06 382	0.05 259

BridgeDepth	0.07 12	0.07 279	0.08 67	0.18 466	0.06 62	0.07 48	0.11 100	0.10 55	0.06 13	0.04 1	0.07 109	0.10 352	0.09 357	0.08 34	0.08 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 83	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
S2M2_L	0.09 245	0.08 442	0.11 325	0.13 24	0.10 557	0.08 110	0.06 1	0.10 55	0.10 137	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.09 357	0.11 264	0.11 367	0.13 732	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.10 664	0.08 575
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 133	0.05 49	0.10 242	0.14 81	0.06 62	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.12 227	0.07 125	0.09 241	0.09 311	0.09 357	0.08 34	0.08 52	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

fffy	0.09 245	0.08 442	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.13 459	0.17 551	0.13 175	0.12 227	0.08 196	0.09 241	0.08 249	0.09 357	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.05 259

rvit_stereo_0081_aga	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.10 557	0.14 515	0.14 335	0.14 220	0.19 479	0.10 312	0.18 508	0.16 529	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0081	0.11 390	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.24 567	0.11 360	0.13 392	0.14 479	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0082	0.11 390	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.24 567	0.11 360	0.13 392	0.14 479	0.09 357	0.11 264	0.12 450	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0080	0.10 335	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.15 508	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.05 259

whm_eth	0.10 335	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.07 48	0.15 437	0.16 314	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.15 508	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.05 259

GCAP-Stereo	0.09 245	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.06 62	0.11 338	0.07 5	0.14 220	0.12 227	0.09 256	0.10 284	0.07 175	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

RAFT-Test	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.11 338	0.15 437	0.16 314	0.13 280	0.09 256	0.10 284	0.11 392	0.09 357	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

LoS_RVC	0.08 133	0.05 49	0.07 28	0.15 143	0.07 183	0.08 110	0.15 437	0.12 127	0.11 180	0.08 196	0.09 241	0.06 60	0.09 357	0.10 168	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.03 1	0.04 60	0.04 72

anonymousdsp2	0.11 390	0.07 279	0.11 325	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.23 555	0.13 449	0.14 412	0.12 421	0.09 357	0.14 488	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.06 402

LoS	0.09 245	0.05 49	0.11 325	0.13 24	0.07 183	0.14 515	0.11 100	0.15 268	0.15 351	0.09 256	0.09 241	0.12 421	0.09 357	0.15 517	0.10 269	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.03 1	0.05 230	0.05 259
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.07 183	0.15 541	0.13 249	0.20 446	0.14 317	0.11 360	0.17 477	0.13 456	0.09 357	0.14 488	0.11 367	0.09 598	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.07 498

test_4	0.11 390	0.10 609	0.08 67	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.21 700	0.15 268	0.18 450	0.12 406	0.18 508	0.12 421	0.09 357	0.08 34	0.11 367	0.04 6	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.04 60	0.04 72

iRaft-Stereo_5w	0.12 482	0.09 538	0.12 386	0.20 631	0.08 301	0.09 199	0.12 158	0.22 498	0.22 545	0.19 611	0.14 412	0.11 392	0.09 357	0.20 660	0.16 610	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.06 402

IPLGR	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.21 470	0.24 567	0.12 406	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.04 72

HHNet	0.11 390	0.06 152	0.16 576	0.15 143	0.14 720	0.07 48	0.13 249	0.20 446	0.18 450	0.15 511	0.25 616	0.11 392	0.09 357	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.09 626

RALAANet	0.11 390	0.08 442	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.10 49	0.20 446	0.16 391	0.14 483	0.13 392	0.16 529	0.09 357	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.04 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.17 357	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.08 249	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.17 357	0.18 450	0.08 196	0.12 364	0.11 392	0.09 357	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

Gwc-CoAtRS	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.18 391	0.17 429	0.08 196	0.10 284	0.12 421	0.09 357	0.12 371	0.09 146	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.05 259

arf3	0.11 390	0.08 442	0.10 242	0.24 738	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.23 520	0.10 137	0.13 449	0.16 455	0.13 456	0.10 409	0.14 488	0.12 450	0.08 529	0.04 28	0.09 602	0.07 493	0.05 230	0.04 72

AROF3	0.16 624	0.16 726	0.19 664	0.32 797	0.10 557	0.10 272	0.19 657	0.28 630	0.19 479	0.16 543	0.12 364	0.19 579	0.10 409	0.15 517	0.12 450	0.14 754	0.04 28	0.32 828	0.07 493	0.11 687	0.06 402

over v1	0.07 12	0.07 279	0.07 28	0.18 466	0.05 5	0.08 110	0.08 9	0.10 55	0.05 4	0.06 48	0.06 43	0.07 175	0.10 409	0.11 264	0.08 52	0.05 65	0.04 28	0.04 1	0.03 1	0.05 230	0.05 259

S	0.12 482	0.08 442	0.10 242	0.20 631	0.08 301	0.13 459	0.19 657	0.17 357	0.16 391	0.13 449	0.12 364	0.14 479	0.10 409	0.12 371	0.13 497	0.09 598	0.07 614	0.13 726	0.15 773	0.06 382	0.05 259

PhaseNet	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.15 143	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.20 446	0.12 227	0.07 125	0.08 194	0.09 311	0.10 409	0.13 441	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

HLf8	0.11 390	0.05 49	0.13 442	0.11 1	0.08 301	0.15 541	0.12 158	0.22 498	0.16 391	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.10 409	0.14 488	0.13 497	0.09 598	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.08 557	0.08 575

TS12	0.08 133	0.06 152	0.09 161	0.21 674	0.07 183	0.12 400	0.12 158	0.11 91	0.09 99	0.10 312	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.09 83	0.12 450	0.04 6	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.04 72

Selective-IGEV-i1	0.13 514	0.07 279	0.12 386	0.20 631	0.08 301	0.18 614	0.16 512	0.23 520	0.30 651	0.17 560	0.17 477	0.17 550	0.10 409	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

DStereoRT	0.17 648	0.07 279	0.12 386	0.19 558	0.09 434	0.13 459	0.12 158	0.28 630	0.23 555	0.12 406	0.20 534	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.14 544	0.06 222	0.05 335	1.02 859	0.09 632	0.05 230	0.04 72

WQFJA1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.20 631	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.18 391	0.18 450	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

WQFJX1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.22 699	0.09 434	0.12 400	0.17 551	0.18 391	0.18 450	0.10 312	0.10 284	0.07 175	0.10 409	0.11 264	0.10 269	0.07 434	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

WQFJX	0.10 335	0.07 279	0.09 161	0.21 674	0.09 434	0.12 400	0.16 512	0.19 425	0.18 450	0.12 406	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.10 269	0.07 434	0.07 614	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

NLMM1	0.11 390	0.09 538	0.07 28	0.22 699	0.10 557	0.12 400	0.20 682	0.19 425	0.20 505	0.12 406	0.11 341	0.08 249	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

NLMM	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.20 631	0.09 434	0.12 400	0.18 608	0.18 391	0.18 450	0.09 256	0.10 284	0.08 249	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

NLSM1	0.10 335	0.07 279	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.21 470	0.16 391	0.11 360	0.10 284	0.07 175	0.10 409	0.10 168	0.11 367	0.07 434	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.05 230	0.05 259

water-stereo	0.09 245	0.06 152	0.08 67	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.13 249	0.15 268	0.13 280	0.11 360	0.12 364	0.09 311	0.10 409	0.07 11	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.04 60	0.04 72

DVStereo	0.09 245	0.05 49	0.08 67	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.12 158	0.14 220	0.16 391	0.11 360	0.11 341	0.09 311	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.03 1	0.03 1

FLISNet	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.09 434	0.09 199	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.20 634	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.16 549	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

CoSv	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.13 24	0.09 434	0.09 199	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.20 634	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.16 549	0.09 146	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_0083	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.16 249	0.09 434	0.11 338	0.15 437	0.15 268	0.26 607	0.11 360	0.14 412	0.13 456	0.10 409	0.12 371	0.13 497	0.10 647	0.08 651	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.06 402

rvit_stereo_ft	0.12 482	0.07 279	0.13 442	0.19 558	0.10 557	0.12 400	0.17 551	0.16 314	0.16 391	0.13 449	0.13 392	0.15 508	0.10 409	0.14 488	0.13 497	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.06 402

MyStereo8	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.15 143	0.09 434	0.18 614	0.14 335	0.19 425	0.22 545	0.12 406	0.18 508	0.11 392	0.10 409	0.16 549	0.18 641	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.09 626

StereoVision	0.14 548	0.13 686	0.10 242	0.24 738	0.10 557	0.16 572	0.21 700	0.21 470	0.20 505	0.12 406	0.25 616	0.10 352	0.10 409	0.16 549	0.10 269	0.09 598	0.10 717	0.12 712	0.12 734	0.06 382	0.05 259

EKT-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.16 249	0.10 557	0.13 459	0.14 335	0.19 425	0.21 521	0.11 360	0.08 194	0.13 456	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

Any-RAFT	0.10 335	0.05 49	0.10 242	0.15 143	0.07 183	0.13 459	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.11 360	0.12 364	0.13 456	0.10 409	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.06 382	0.05 259

DCRE	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.11 628	0.11 338	0.17 551	0.18 391	0.17 429	0.11 360	0.18 508	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

Selective-RAFT	0.11 390	0.11 638	0.12 386	0.21 674	0.08 301	0.16 572	0.13 249	0.21 470	0.23 555	0.10 312	0.10 284	0.11 392	0.10 409	0.15 517	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

DisPM	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.09 434	0.06 19	0.13 249	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.19 524	0.12 421	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.11 687

raft_robust	0.13 514	0.10 609	0.07 28	0.18 466	0.08 301	0.13 459	0.24 747	0.29 654	0.34 686	0.20 634	0.20 534	0.15 508	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.04 72

RAFT+CT+SA	0.13 514	0.11 638	0.09 161	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.28 788	0.22 498	0.22 545	0.15 511	0.26 630	0.10 352	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.06 402

CIPLG	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.17 357	0.16 391	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.17 592	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

dd	0.15 591	0.17 742	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.18 608	0.22 498	0.26 607	0.23 682	0.20 534	0.21 608	0.10 409	0.21 680	0.17 628	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

IPLGR_C	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.15 351	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

ACRE	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.17 357	0.14 317	0.14 483	0.11 341	0.16 529	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.06 402

test_3	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.21 674	0.08 301	0.13 459	0.25 766	0.14 220	0.21 521	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.10 409	0.08 34	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.04 60	0.04 72

PFNet+	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.05 6	0.12 158	0.18 391	0.21 521	0.16 543	0.19 524	0.14 479	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.11 687

STrans-v2	0.10 335	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.22 498	0.11 180	0.11 360	0.15 436	0.12 421	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

KYRaft	0.12 482	0.07 279	0.10 242	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.15 437	0.23 520	0.12 227	0.13 449	0.16 455	0.20 598	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.06 382	0.15 765

Pruner-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.09 434	0.06 19	0.12 158	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.19 524	0.13 456	0.10 409	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.08 575

RAFT-RH_RVC	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.16 249	0.09 434	0.12 400	0.12 158	0.17 357	0.12 227	0.13 449	0.40 748	0.11 392	0.10 409	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.05 261	0.05 230	0.06 402

RAFT-345	0.11 390	0.07 279	0.16 576	0.17 351	0.08 301	0.08 110	0.12 158	0.16 314	0.10 137	0.11 360	0.34 715	0.09 311	0.10 409	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.04 60	0.05 259

cross-raft	0.10 335	0.09 538	0.09 161	0.19 558	0.07 183	0.11 338	0.24 747	0.13 175	0.15 351	0.08 196	0.10 284	0.12 421	0.10 409	0.09 83	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

RALCasStereoNet	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.17 357	0.11 180	0.12 406	0.17 477	0.14 479	0.10 409	0.12 371	0.11 367	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.07 498

AFF-stereo	0.09 245	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.18 391	0.10 137	0.10 312	0.11 341	0.09 311	0.10 409	0.12 371	0.10 269	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.04 60	0.04 72

RAFT + AFF	0.13 514	0.08 442	0.21 682	0.20 631	0.10 557	0.14 515	0.23 735	0.27 604	0.21 521	0.12 406	0.10 284	0.12 421	0.10 409	0.16 549	0.12 450	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

arf1	0.15 591	0.16 726	0.14 492	0.35 809	0.11 628	0.13 459	0.16 512	0.29 654	0.14 317	0.15 511	0.17 477	0.16 529	0.11 454	0.16 549	0.12 450	0.12 711	0.05 335	0.17 774	0.08 582	0.12 710	0.05 259

G4	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.24 738	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.21 470	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.10 352	0.11 454	0.13 441	0.10 269	0.07 434	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.05 230	0.05 259

GOStereo-base	0.14 548	0.16 726	0.14 492	0.32 797	0.13 693	0.12 400	0.16 512	0.26 588	0.12 227	0.16 543	0.15 436	0.16 529	0.11 454	0.13 441	0.13 497	0.12 711	0.05 335	0.16 766	0.09 632	0.12 710	0.06 402

TestStereo_HL2	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.12 9	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.20 446	0.18 450	0.13 449	0.21 554	0.12 421	0.11 454	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

TestStereo-Hl	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.14 81	0.08 301	0.15 541	0.14 335	0.20 446	0.18 450	0.13 449	0.17 477	0.12 421	0.11 454	0.14 488	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

RT-IGEV	0.13 514	0.06 152	0.14 492	0.15 143	0.10 557	0.15 541	0.18 608	0.25 574	0.28 636	0.16 543	0.17 477	0.18 567	0.11 454	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.07 479	0.08 575

MultiAttention	0.30 772	0.08 442	0.15 532	0.19 558	0.13 693	1.56 856	1.33 867	0.36 749	0.36 705	0.20 634	0.21 554	0.24 654	0.11 454	0.39 792	0.18 641	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.11 687	0.09 626

depthmonostereo	0.09 245	0.06 152	0.09 161	0.15 143	0.06 62	0.11 338	0.13 249	0.14 220	0.15 351	0.10 312	0.10 284	0.09 311	0.11 454	0.08 34	0.09 146	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.14 81	0.06 62	0.10 272	0.19 657	0.18 391	0.19 479	0.12 406	0.14 412	0.15 508	0.11 454	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.05 259

H2IRNET	0.10 335	0.09 538	0.10 242	0.18 466	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.14 220	0.21 521	0.10 312	0.10 284	0.10 352	0.11 454	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.08 508	0.08 582	0.06 382	0.05 259

MyStereo05	0.13 514	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.18 608	0.28 630	0.35 700	0.17 560	0.14 412	0.15 508	0.11 454	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

MyStereo04	0.13 514	0.07 279	0.10 242	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.29 654	0.38 719	0.17 560	0.14 412	0.16 529	0.11 454	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.06 402

GMStereo_Zeroshot	0.16 624	0.13 686	0.25 710	0.20 631	0.10 557	0.17 596	0.13 249	0.30 670	0.25 593	0.23 682	0.32 697	0.25 667	0.11 454	0.19 641	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.11 689	0.06 376	0.12 710	0.08 575

MIF-Stereo (partial)	0.11 390	0.06 152	0.10 242	0.19 558	0.10 557	0.10 272	0.12 158	0.17 357	0.19 479	0.14 483	0.16 455	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.07 498

riskmin	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.14 81	0.08 301	0.14 515	0.14 335	0.18 391	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.17 550	0.11 454	0.14 488	0.12 450	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.08 575

TestStereo1	0.13 514	0.08 442	0.08 67	0.20 631	0.08 301	0.18 614	0.29 799	0.23 520	0.17 429	0.17 560	0.20 534	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

fff	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

SA-5K	0.13 514	0.08 442	0.08 67	0.20 631	0.08 301	0.18 614	0.29 799	0.23 520	0.17 429	0.17 560	0.20 534	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.05 230	0.05 259

Sa-1000	0.12 482	0.08 442	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.22 720	0.22 498	0.19 479	0.15 511	0.20 534	0.17 550	0.11 454	0.10 168	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.09 632	0.05 230	0.05 259

SA	0.13 514	0.09 538	0.09 161	0.18 466	0.08 301	0.12 400	0.24 747	0.23 520	0.19 479	0.17 560	0.27 648	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.05 230	0.05 259

CrosDoStereo	0.12 482	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

LCNet	0.11 390	0.07 279	0.09 161	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.21 470	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.16 529	0.11 454	0.12 371	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.14 751

TransformOpticalFlow	0.10 335	0.08 442	0.13 442	0.18 466	0.07 183	0.09 199	0.15 437	0.19 425	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.11 392	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.05 230	0.05 259

PSM-softLoss	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.24 550	0.17 429	0.15 511	0.19 524	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.12 709

KMStereo	0.12 482	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.08 110	0.12 158	0.24 550	0.17 429	0.15 511	0.19 524	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.12 709

PSM-AAD	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.20 631	0.09 434	0.10 272	0.14 335	0.21 470	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.18 567	0.11 454	0.11 264	0.10 269	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.14 751

ASMatch	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.10 557	0.08 110	0.14 335	0.18 391	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.16 529	0.11 454	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.04 60	0.09 626

DeepStereo_LL	0.12 482	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.12 400	0.15 437	0.17 357	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

GrayStereo	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.19 558	0.09 434	0.09 199	0.16 512	0.18 391	0.17 429	0.14 483	0.17 477	0.17 550	0.11 454	0.12 371	0.11 367	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.10 659

GMM-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.10 242	0.18 466	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.24 550	0.16 391	0.11 360	0.15 436	0.13 456	0.11 454	0.11 264	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.08 508	0.07 493	0.06 382	0.09 626

rafts_anoy	0.11 390	0.06 152	0.10 242	0.17 351	0.08 301	0.10 272	0.14 335	0.18 391	0.14 317	0.13 449	0.13 392	0.12 421	0.11 454	0.11 264	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.11 710	0.07 479	0.06 402

Anonymous3	0.16 624	0.14 703	0.34 758	0.26 762	0.14 720	0.27 741	0.18 608	0.28 630	0.28 636	0.15 511	0.17 477	0.14 479	0.11 454	0.16 549	0.12 450	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.11 687

s12784h	0.10 335	0.06 152	0.08 67	0.15 143	0.05 5	0.16 572	0.18 608	0.16 314	0.15 351	0.10 312	0.11 341	0.11 392	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.04 60	0.04 72

DCANet	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.20 505	0.13 449	0.18 508	0.10 352	0.11 454	0.11 264	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

csc	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

cscssc	0.10 335	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.21 521	0.13 449	0.17 477	0.10 352	0.11 454	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

GMStereo	0.13 514	0.15 713	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.16 512	0.20 446	0.25 593	0.17 560	0.17 477	0.11 392	0.11 454	0.16 549	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.06 62	0.12 400	0.10 49	0.18 391	0.18 450	0.13 449	0.17 477	0.15 508	0.11 454	0.15 517	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.04 1	0.04 83	0.06 382	0.05 259
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
ww1	0.10 335	0.08 442	0.07 28	0.19 558	0.12 666	0.13 459	0.24 747	0.04 1	0.13 280	0.12 406	0.14 412	0.07 175	0.12 492	0.06 4	0.15 587	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.04 60	0.05 259

arf2	0.14 548	0.12 657	0.12 386	0.30 791	0.11 628	0.13 459	0.15 437	0.27 604	0.12 227	0.16 543	0.17 477	0.17 550	0.12 492	0.14 488	0.14 544	0.10 647	0.05 335	0.13 726	0.08 582	0.08 557	0.04 72

AROF2	0.15 591	0.14 703	0.17 602	0.32 797	0.10 557	0.10 272	0.18 608	0.28 630	0.15 351	0.19 611	0.14 412	0.21 608	0.12 492	0.16 549	0.13 497	0.15 759	0.05 335	0.27 813	0.07 493	0.13 731	0.05 259

GeoMambaStereo_RVC	0.11 390	0.05 49	0.12 386	0.11 1	0.14 720	0.12 400	0.09 28	0.12 127	0.13 280	0.14 483	0.14 412	0.14 479	0.12 492	0.16 549	0.15 587	0.09 598	0.08 651	0.07 407	0.05 261	0.08 557	0.13 728

SME	0.12 482	0.09 538	0.11 325	0.17 351	0.07 183	0.20 659	0.13 249	0.21 470	0.17 429	0.12 406	0.13 392	0.10 352	0.12 492	0.13 441	0.13 497	0.07 434	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.06 382	0.06 402

HLF11	0.11 390	0.05 49	0.13 442	0.12 9	0.08 301	0.15 541	0.11 100	0.22 498	0.10 137	0.12 406	0.24 589	0.11 392	0.12 492	0.14 488	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.08 557	0.08 575

TestStereo_HL3	0.11 390	0.06 152	0.16 576	0.13 24	0.07 183	0.12 400	0.11 100	0.20 446	0.09 99	0.15 511	0.31 687	0.13 456	0.12 492	0.16 549	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

IGEV_i1	0.12 482	0.08 442	0.12 386	0.17 351	0.08 301	0.19 638	0.15 437	0.19 425	0.23 555	0.18 593	0.18 508	0.16 529	0.12 492	0.17 592	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.06 402

FlowAnything_test	0.11 390	0.08 442	0.14 492	0.15 143	0.09 434	0.08 110	0.14 335	0.20 446	0.11 180	0.10 312	0.09 241	0.12 421	0.12 492	0.13 441	0.11 367	0.09 598	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

DFGA-Net	0.13 514	0.11 638	0.19 664	0.18 466	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.23 520	0.25 593	0.16 543	0.16 455	0.13 456	0.12 492	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.05 230	0.05 259

GCST	0.37 792	0.42 824	0.27 722	1.03 854	0.39 824	0.18 614	0.08 9	0.21 470	0.18 450	0.28 735	0.25 616	0.15 508	0.12 492	0.16 549	0.14 544	0.64 851	0.43 844	0.75 849	0.65 849	0.64 844	0.46 836

CoDeX	0.12 482	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.12 400	0.16 512	0.23 520	0.27 620	0.13 449	0.17 477	0.15 508	0.12 492	0.14 488	0.11 367	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

plain	0.11 390	0.09 538	0.10 242	0.19 558	0.09 434	0.11 338	0.14 335	0.14 220	0.13 280	0.13 449	0.15 436	0.09 311	0.12 492	0.13 441	0.12 450	0.07 434	0.05 335	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.06 402

SDNR	0.20 686	0.09 538	0.19 664	0.16 249	0.12 666	0.79 835	0.13 249	0.26 588	0.33 673	0.19 611	0.25 616	0.19 579	0.12 492	0.19 641	0.15 587	0.16 783	0.18 807	0.14 742	0.11 710	0.08 557	0.12 709

ADStereo(finetuned)	0.10 335	0.06 152	0.13 442	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.16 314	0.20 505	0.13 449	0.18 508	0.10 352	0.12 492	0.12 371	0.12 450	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.05 259

GMOStereo	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 788	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

error version	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 788	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

test-v	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 788	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

Patchmatch Stereo++	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498
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
OMP-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.08 301	0.09 199	0.12 158	0.21 470	0.21 521	0.13 449	0.14 412	0.11 392	0.12 492	0.11 264	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.04 72

NF-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.12 709

OCTAStereo	0.11 390	0.07 279	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

PSM-adaLoss	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

ROB_FTStereo_v2	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

ROB_FTStereo	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

HUI-Stereo	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

SST-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.16 576	0.18 466	0.09 434	0.06 19	0.12 158	0.18 391	0.10 137	0.15 511	0.18 508	0.13 456	0.12 492	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.07 479	0.06 402

RAFT_R40	0.11 390	0.07 279	0.15 532	0.18 466	0.09 434	0.06 19	0.13 249	0.17 357	0.15 351	0.14 483	0.18 508	0.15 508	0.12 492	0.10 168	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.05 259

PFNet	0.12 482	0.06 152	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.09 199	0.15 437	0.26 588	0.20 505	0.16 543	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.13 441	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

RE-Stereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

TVStereo	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.10 272	0.13 249	0.23 520	0.19 479	0.12 406	0.17 477	0.12 421	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.11 687

DeepStereo_RVC	0.11 390	0.08 442	0.17 602	0.18 466	0.08 301	0.08 110	0.11 100	0.17 357	0.12 227	0.13 449	0.15 436	0.12 421	0.12 492	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.08 575

iGMRVC	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.12 158	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

IRAFT_RVC	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.07 48	0.14 335	0.25 574	0.23 555	0.14 483	0.15 436	0.15 508	0.12 492	0.12 371	0.11 367	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.06 402

iRAFT	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

test-2	0.11 390	0.09 538	0.08 67	0.19 558	0.08 301	0.12 400	0.28 788	0.13 175	0.18 450	0.11 360	0.17 477	0.14 479	0.12 492	0.07 11	0.07 15	0.05 65	0.05 335	0.09 602	0.07 493	0.04 60	0.04 72

RAFT-IKP	0.11 390	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.08 301	0.06 19	0.11 100	0.17 357	0.13 280	0.15 511	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.11 264	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.07 498

111	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.15 143	0.07 183	0.10 272	0.14 335	0.21 470	0.24 567	0.11 360	0.12 364	0.14 479	0.12 492	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.04 83	0.06 382	0.05 259

ARAFT	0.12 482	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.20 446	0.13 280	0.12 406	0.13 392	0.14 479	0.12 492	0.15 517	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.10 656	0.09 632	0.06 382	0.04 72

DIP-Stereo	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.09 28	0.16 314	0.16 391	0.12 406	0.16 455	0.14 479	0.12 492	0.16 549	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230	0.07 498
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MWSP-net	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.17 351	0.10 557	0.17 596	0.23 735	0.29 654	0.32 667	0.18 593	0.20 534	0.17 550	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.08 582	0.07 479	0.08 575

Hybrid-DGEV-2	0.11 390	0.06 152	0.12 386	0.18 466	0.09 434	0.09 199	0.13 249	0.29 654	0.30 651	0.11 360	0.12 364	0.10 352	0.13 532	0.12 371	0.10 269	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

xyz-stereo-finetune2	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.07 183	0.11 338	0.19 657	0.17 357	0.12 227	0.15 511	0.15 436	0.17 550	0.13 532	0.13 441	0.11 367	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.05 261	0.04 60	0.06 402

G2L-Stereo	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.12 158	0.27 604	0.22 545	0.17 560	0.27 648	0.21 608	0.13 532	0.18 615	0.18 641	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.07 498

DDVS	0.16 624	0.10 609	0.22 693	0.16 249	0.12 666	0.15 541	0.14 335	0.25 574	0.19 479	0.18 593	0.30 681	0.27 686	0.13 532	0.20 660	0.16 610	0.09 598	0.06 535	0.09 602	0.07 493	0.11 687	0.11 687

rvit_0105_6	0.14 548	0.09 538	0.18 638	0.17 351	0.10 557	0.10 272	0.17 551	0.19 425	0.26 607	0.12 406	0.18 508	0.17 550	0.13 532	0.18 615	0.13 497	0.15 759	0.11 732	0.12 712	0.10 677	0.09 627	0.06 402

rvit_0105_5	0.14 548	0.10 609	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.23 735	0.24 550	0.27 620	0.14 483	0.15 436	0.18 567	0.13 532	0.17 592	0.14 544	0.14 754	0.11 732	0.10 656	0.11 710	0.08 557	0.07 498

UGAM	0.13 514	0.10 609	0.09 161	0.22 699	0.08 301	0.13 459	0.20 682	0.18 391	0.24 567	0.22 667	0.16 455	0.13 456	0.13 532	0.19 641	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.13 726	0.11 710	0.07 479	0.05 259

ffm	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.15 268	0.19 479	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.10 168	0.08 52	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.06 402

ff1	0.13 514	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.15 268	0.19 479	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.06 382	0.06 402

mmx	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.26 607	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.08 582	0.08 557	0.08 575

xxx	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.26 607	0.15 511	0.26 630	0.19 579	0.13 532	0.15 517	0.22 694	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.08 582	0.08 557	0.08 575

PCWNet_CMD	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.14 335	0.29 654	0.36 705	0.14 483	0.20 534	0.21 608	0.13 532	0.17 592	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

UDGNet	0.14 548	0.13 686	0.17 602	0.18 466	0.10 557	0.12 400	0.16 512	0.21 470	0.27 620	0.20 634	0.20 534	0.17 550	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.10 647	0.06 535	0.09 602	0.07 493	0.07 479	0.07 498

dad	0.18 664	0.20 769	0.21 682	0.17 351	0.11 628	0.20 659	0.19 657	0.21 470	0.28 636	0.30 751	0.24 589	0.30 715	0.13 532	0.19 641	0.17 628	0.18 794	0.09 690	0.11 689	0.09 632	0.11 687	0.07 498

GANet-ADL	0.13 514	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.10 557	0.19 638	0.15 437	0.30 670	0.21 521	0.13 449	0.18 508	0.19 579	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.08 575

IIG-Stereo	0.11 390	0.06 152	0.13 442	0.17 351	0.08 301	0.11 338	0.12 158	0.22 498	0.18 450	0.14 483	0.17 477	0.12 421	0.13 532	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.05 259

NRIStereo	0.11 390	0.08 442	0.15 532	0.18 466	0.08 301	0.10 272	0.13 249	0.17 357	0.15 351	0.12 406	0.15 436	0.13 456	0.13 532	0.13 441	0.10 269	0.06 222	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.07 498

FTStereo	0.12 482	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.07 48	0.15 437	0.22 498	0.18 450	0.12 406	0.24 589	0.11 392	0.13 532	0.13 441	0.14 544	0.05 65	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.06 382	0.10 659

THIR-Stereo	0.12 482	0.07 279	0.11 325	0.15 143	0.08 301	0.14 515	0.16 512	0.18 391	0.25 593	0.17 560	0.24 589	0.13 456	0.13 532	0.12 371	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

CRE-IMP	0.11 390	0.09 538	0.16 576	0.19 558	0.09 434	0.10 272	0.12 158	0.18 391	0.10 137	0.14 483	0.14 412	0.14 479	0.13 532	0.12 371	0.12 450	0.07 434	0.04 28	0.08 508	0.06 376	0.08 557	0.08 575

RAFT	0.13 514	0.09 538	0.11 325	0.18 466	0.08 301	0.15 541	0.23 735	0.21 470	0.20 505	0.21 651	0.21 554	0.18 567	0.13 532	0.17 592	0.10 269	0.06 222	0.07 614	0.10 656	0.09 632	0.06 382	0.05 259

GEStereo_RVC	0.17 648	0.12 657	0.16 576	0.22 699	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.32 694	0.49 772	0.20 634	0.25 616	0.17 550	0.13 532	0.21 680	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

TestStereo	0.14 548	0.15 713	0.11 325	0.23 721	0.08 301	0.15 541	0.21 700	0.20 446	0.23 555	0.14 483	0.25 616	0.16 529	0.13 532	0.16 549	0.14 544	0.06 222	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.05 259

CFNet_pseudo	0.14 548	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.27 604	0.34 686	0.15 511	0.21 554	0.22 627	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.07 479	0.07 498

SFCPSM	0.13 514	0.07 279	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.15 541	0.16 512	0.28 630	0.27 620	0.14 483	0.18 508	0.12 421	0.13 532	0.14 488	0.11 367	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.06 402

FENet	0.13 514	0.08 442	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.16 512	0.23 520	0.23 555	0.17 560	0.24 589	0.16 529	0.13 532	0.14 488	0.15 587	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.08 575

MSMDNet	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.14 335	0.29 654	0.36 705	0.14 483	0.20 534	0.21 608	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

ccs_rob	0.14 548	0.09 538	0.16 576	0.16 249	0.09 434	0.13 459	0.14 335	0.27 604	0.34 686	0.15 511	0.21 554	0.22 627	0.13 532	0.18 615	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.07 498

AdaStereo	0.15 591	0.11 638	0.16 576	0.19 558	0.09 434	0.21 672	0.11 100	0.33 711	0.28 636	0.21 651	0.23 577	0.21 608	0.13 532	0.19 641	0.15 587	0.13 732	0.05 335	0.10 656	0.07 493	0.09 627	0.07 498
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.
iResNetv2_ROB	0.15 591	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.08 301	0.16 572	0.13 249	0.26 588	0.36 705	0.21 651	0.29 674	0.24 654	0.13 532	0.14 488	0.14 544	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.04 83	0.09 627	0.08 575

MLCV	0.13 514	0.08 442	0.17 602	0.18 466	0.06 62	0.16 572	0.17 551	0.19 425	0.22 545	0.19 611	0.25 616	0.17 550	0.13 532	0.15 517	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.05 230	0.04 72

iResNet	0.13 514	0.10 609	0.18 638	0.19 558	0.08 301	0.14 515	0.18 608	0.21 470	0.27 620	0.16 543	0.24 589	0.15 508	0.13 532	0.14 488	0.15 587	0.06 222	0.04 28	0.06 262	0.05 261	0.06 382	0.05 259

DN-CSS_ROB	0.13 514	0.13 686	0.17 602	0.18 466	0.10 557	0.16 572	0.08 9	0.22 498	0.19 479	0.17 560	0.23 577	0.13 456	0.13 532	0.13 441	0.14 544	0.05 65	0.05 335	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.06 402

G2L-ROB	0.13 514	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.08 301	0.14 515	0.17 551	0.25 574	0.19 479	0.20 634	0.19 524	0.20 598	0.14 566	0.18 615	0.16 610	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.09 626

rvit_0105_4	0.15 591	0.09 538	0.17 602	0.17 351	0.10 557	0.12 400	0.20 682	0.23 520	0.27 620	0.14 483	0.20 534	0.17 550	0.14 566	0.17 592	0.13 497	0.15 759	0.11 732	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.06 402

rvit_0105_3	0.16 624	0.10 609	0.15 532	0.20 631	0.12 666	0.15 541	0.26 777	0.25 574	0.30 651	0.15 511	0.17 477	0.21 608	0.14 566	0.18 615	0.14 544	0.14 754	0.11 732	0.12 712	0.14 753	0.07 479	0.07 498

CFNet_ucs	0.15 591	0.09 538	0.17 602	0.16 249	0.11 628	0.14 515	0.14 335	0.30 670	0.34 686	0.16 543	0.24 589	0.23 645	0.14 566	0.18 615	0.15 587	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.09 626

LL-Strereo	0.13 514	0.10 609	0.12 386	0.20 631	0.10 557	0.11 338	0.18 608	0.33 711	0.25 593	0.16 543	0.16 455	0.14 479	0.14 566	0.19 641	0.11 367	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.08 582	0.04 60	0.05 259

anonymousa	0.13 514	0.07 279	0.14 492	0.18 466	0.09 434	0.13 459	0.17 551	0.20 446	0.29 645	0.15 511	0.24 589	0.16 529	0.14 566	0.14 488	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.09 632	0.05 230	0.07 498

DCANet-4	0.11 390	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.06 62	0.09 199	0.17 551	0.18 391	0.20 505	0.13 449	0.17 477	0.09 311	0.14 566	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.04 28	0.05 86	0.04 83	0.04 60	0.05 259

BUS	0.15 591	0.09 538	0.14 492	0.22 699	0.10 557	0.20 659	0.14 335	0.34 726	0.20 505	0.17 560	0.23 577	0.16 529	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

NINENet	0.16 624	0.10 609	0.16 576	0.17 351	0.11 628	0.20 659	0.14 335	0.41 779	0.37 713	0.18 593	0.21 554	0.16 529	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.08 651	0.10 656	0.07 493	0.10 664	0.09 626

GwcNet-ADL	0.13 514	0.08 442	0.14 492	0.20 631	0.09 434	0.12 400	0.20 682	0.30 670	0.25 593	0.14 483	0.14 412	0.18 567	0.14 566	0.13 441	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.07 479	0.06 402

AAGNet	0.12 482	0.08 442	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.08 110	0.13 249	0.19 425	0.13 280	0.16 543	0.21 554	0.13 456	0.14 566	0.11 264	0.14 544	0.06 222	0.04 28	0.09 602	0.06 376	0.06 382	0.05 259

DEmStereo	0.12 482	0.06 152	0.14 492	0.14 81	0.10 557	0.16 572	0.15 437	0.16 314	0.24 567	0.17 560	0.23 577	0.12 421	0.14 566	0.12 371	0.14 544	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.06 376	0.05 230	0.05 259

GES	0.14 548	0.08 442	0.16 576	0.15 143	0.10 557	0.13 459	0.13 249	0.28 630	0.26 607	0.17 560	0.24 589	0.19 579	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.08 651	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.09 626

HCRNet	0.16 624	0.23 784	0.12 386	0.35 809	0.11 628	0.15 541	0.17 551	0.26 588	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.21 608	0.14 566	0.15 517	0.13 497	0.11 684	0.07 614	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.07 498

xxxx	0.15 591	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.24 709	0.18 608	0.32 694	0.20 505	0.14 483	0.28 659	0.22 627	0.14 566	0.15 517	0.29 765	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.08 575

PSMNet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.13 459	0.16 512	0.25 574	0.24 567	0.17 560	0.28 659	0.23 645	0.14 566	0.16 549	0.14 544	0.11 684	0.06 535	0.09 602	0.12 734	0.08 557	0.07 498

CFNet-ft	0.14 548	0.07 279	0.15 532	0.12 9	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.22 498	0.24 567	0.17 560	0.26 630	0.24 654	0.14 566	0.16 549	0.15 587	0.11 684	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.09 627	0.08 575

BEATNet_4x	0.12 482	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.07 183	0.15 541	0.07 5	0.23 520	0.19 479	0.16 543	0.19 524	0.19 579	0.14 566	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.07 498

HSM-Net_RVC	0.14 548	0.08 442	0.12 386	0.15 143	0.08 301	0.16 572	0.15 437	0.27 604	0.29 645	0.20 634	0.21 554	0.29 705	0.14 566	0.18 615	0.13 497	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 548	0.07 279	0.15 532	0.12 9	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.22 498	0.24 567	0.17 560	0.26 630	0.24 654	0.14 566	0.16 549	0.15 587	0.11 684	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.09 627	0.08 575

MCPF							0.19 657	0.23 520	0.28 636	0.12 406	0.14 412	0.22 627	0.15 586	0.20 660	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.05 230

DCVSM-stereo	0.15 591	0.09 538	0.16 576	0.16 249	0.10 557	0.15 541	0.09 28	0.20 446	0.24 567	0.20 634	0.24 589	0.26 679	0.15 586	0.19 641	0.14 544	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.08 582	0.10 664	0.12 709

ACV-stereo	0.15 591	0.10 609	0.29 736	0.18 466	0.12 666	0.15 541	0.13 249	0.23 520	0.21 521	0.19 611	0.23 577	0.22 627	0.15 586	0.23 706	0.17 628	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.07 498

ITSA-stereo	0.16 624	0.11 638	0.14 492	0.19 558	0.08 301	0.13 459	0.14 335	0.30 670	0.49 772	0.17 560	0.18 508	0.22 627	0.15 586	0.17 592	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.09 626

rvit_stereo_0075_2	0.17 648	0.12 657	0.25 710	0.23 721	0.16 755	0.13 459	0.10 49	0.30 670	0.27 620	0.20 634	0.28 659	0.22 627	0.15 586	0.18 615	0.13 497	0.16 783	0.10 717	0.17 774	0.10 677	0.10 664	0.10 659

test_sample6	0.14 548	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.08 301	0.17 596	0.19 657	0.26 588	0.18 450	0.18 593	0.28 659	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.08 575

test_sample5	0.14 548	0.08 442	0.14 492	0.16 249	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.25 574	0.17 429	0.17 560	0.28 659	0.18 567	0.15 586	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

test_sample4	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.08 301	0.19 638	0.18 608	0.26 588	0.18 450	0.17 560	0.26 630	0.18 567	0.15 586	0.17 592	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.08 575

test_sample3	0.14 548	0.08 442	0.15 532	0.14 81	0.09 434	0.20 659	0.17 551	0.27 604	0.18 450	0.17 560	0.22 572	0.19 579	0.15 586	0.17 592	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.09 627	0.08 575

test_sample2	0.13 514	0.07 279	0.12 386	0.14 81	0.08 301	0.16 572	0.18 608	0.21 470	0.16 391	0.14 483	0.21 554	0.20 598	0.15 586	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.08 575

SMFormer	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

tta	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.06 382	0.06 402

qqq1	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

fff1	0.14 548	0.07 279	0.18 638	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.17 551	0.27 604	0.27 620	0.19 611	0.20 534	0.19 579	0.15 586	0.15 517	0.12 450	0.08 529	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.06 382	0.06 402

DualNet	0.14 548	0.08 442	0.14 492	0.16 249	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.25 574	0.17 429	0.18 593	0.28 659	0.18 567	0.15 586	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.08 575

1111x	0.16 624	0.09 538	0.13 442	0.18 466	0.08 301	0.18 614	0.25 766	0.32 694	0.25 593	0.17 560	0.24 589	0.27 686	0.15 586	0.14 488	0.24 718	0.07 434	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.07 498

CASS	0.14 548	0.12 657	0.12 386	0.23 721	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.19 425	0.20 505	0.17 560	0.18 508	0.15 508	0.15 586	0.15 517	0.14 544	0.09 598	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.09 627	0.07 498
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 664	0.09 538	0.30 742	0.15 143	0.11 628	0.23 700	0.20 682	0.27 604	0.40 730	0.26 714	0.43 770	0.25 667	0.15 586	0.21 680	0.20 666	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.10 664	0.09 626

test_5	0.14 548	0.12 657	0.08 67	0.20 631	0.10 557	0.14 515	0.28 788	0.21 470	0.24 567	0.19 611	0.28 659	0.11 392	0.15 586	0.12 371	0.13 497	0.06 222	0.05 335	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

FADNet-RVC-Resample	0.17 648	0.12 657	0.32 749	0.22 699	0.12 666	0.19 638	0.14 335	0.25 574	0.24 567	0.24 695	0.27 648	0.20 598	0.15 586	0.17 592	0.16 610	0.07 434	0.08 651	0.12 712	0.10 677	0.09 627	0.11 687

UCFNet_RVC	0.15 591	0.08 442	0.13 442	0.11 1	0.10 557	0.20 659	0.10 49	0.24 550	0.23 555	0.17 560	0.21 554	0.24 654	0.15 586	0.18 615	0.15 587	0.12 711	0.07 614	0.11 689	0.13 747	0.11 687	0.10 659

PWCDC_ROB	0.21 701	0.13 686	0.23 701	0.25 751	0.12 666	0.20 659	0.15 437	0.34 726	0.55 795	0.29 745	0.49 782	0.21 608	0.15 586	0.28 742	0.20 666	0.11 684	0.09 690	0.10 656	0.08 582	0.11 687	0.09 626

LiteMatch	0.09 245	0.06 152	0.10 242	0.16 249	0.07 183	0.10 272	0.15 437	0.13 175	0.08 50	0.06 48	0.07 109	0.06 60	0.16 608	0.10 168	0.14 544	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.06 402

Lsterematch	0.11 390	0.06 152	0.11 325	0.16 249	0.07 183	0.13 459	0.15 437	0.14 220	0.18 450	0.16 543	0.18 508	0.15 508	0.16 608	0.13 441	0.14 544	0.07 434	0.04 28	0.06 262	0.06 376	0.06 382	0.06 402

G2L-Stereo_test	0.14 548	0.07 279	0.11 325	0.13 24	0.08 301	0.12 400	0.17 551	0.31 688	0.28 636	0.21 651	0.23 577	0.20 598	0.16 608	0.17 592	0.19 656	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.05 261	0.07 479	0.07 498

FACV-RUCA	0.13 514	0.11 638	0.13 442	0.19 558	0.12 666	0.15 541	0.16 512	0.22 498	0.21 521	0.16 543	0.16 455	0.15 508	0.16 608	0.14 488	0.13 497	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.06 376	0.10 664	0.08 575

test_sample1	0.13 514	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.19 638	0.17 551	0.20 446	0.15 351	0.14 483	0.22 572	0.18 567	0.16 608	0.17 592	0.15 587	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.08 575

xx1	0.11 390	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.16 314	0.18 450	0.09 256	0.09 241	0.16 529	0.16 608	0.10 168	0.07 15	0.06 222	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

mmm	0.14 548	0.08 442	0.18 638	0.17 351	0.09 434	0.17 596	0.18 608	0.21 470	0.16 391	0.16 543	0.23 577	0.21 608	0.16 608	0.16 549	0.17 628	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.08 557	0.07 498

11t1	0.12 482	0.07 279	0.14 492	0.14 81	0.08 301	0.17 596	0.15 437	0.19 425	0.15 351	0.15 511	0.15 436	0.17 550	0.16 608	0.15 517	0.13 497	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.08 557	0.07 498

CBFPSM	0.15 591	0.07 279	0.27 722	0.17 351	0.09 434	0.13 459	0.15 437	0.22 498	0.23 555	0.20 634	0.27 648	0.23 645	0.16 608	0.16 549	0.19 656	0.06 222	0.06 535	0.06 262	0.07 493	0.07 479	0.07 498

iinet-f	0.17 648	0.07 279	0.46 785	0.14 81	0.10 557	0.21 672	0.14 335	0.27 604	0.23 555	0.22 667	0.25 616	0.21 608	0.16 608	0.18 615	0.22 694	0.09 598	0.07 614	0.07 407	0.06 376	0.09 627	0.10 659

GASNet	0.22 709	0.24 787	0.34 758	0.26 762	0.17 767	0.27 741	0.16 512	0.45 801	0.42 739	0.27 722	0.24 589	0.30 715	0.16 608	0.27 733	0.18 641	0.12 711	0.09 690	0.12 712	0.11 710	0.16 780	0.08 575

gwcnet-sp	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

scenet	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

ssnet	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.18 466	0.09 434	0.16 572	0.18 608	0.24 550	0.24 567	0.19 611	0.24 589	0.15 508	0.16 608	0.16 549	0.15 587	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

qqq	0.13 514	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.08 301	0.13 459	0.15 437	0.24 550	0.16 391	0.15 511	0.19 524	0.16 529	0.16 608	0.15 517	0.16 610	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

BSDual-CNN	0.15 591	0.09 538	0.14 492	0.22 699	0.10 557	0.15 541	0.15 437	0.34 726	0.20 505	0.17 560	0.23 577	0.25 667	0.16 608	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

psmg	0.14 548	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.10 557	0.15 541	0.17 551	0.29 654	0.20 505	0.17 560	0.21 554	0.25 667	0.16 608	0.16 549	0.14 544	0.08 529	0.07 614	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.07 498

CSP-Net	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.25 574	0.33 673	0.26 714	0.31 687	0.25 667	0.16 608	0.21 680	0.19 656	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.08 575

DAS	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.28 630	0.30 651	0.18 593	0.26 630	0.21 608	0.16 608	0.16 549	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

SepStereo	0.15 591	0.08 442	0.18 638	0.19 558	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.28 630	0.30 651	0.18 593	0.26 630	0.21 608	0.16 608	0.26 729	0.13 497	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

DRaft	0.12 482	0.06 152	0.12 386	0.14 81	0.09 434	0.14 515	0.17 551	0.21 470	0.30 651	0.18 593	0.27 648	0.10 352	0.16 608	0.11 264	0.12 450	0.05 65	0.04 28	0.07 407	0.07 493	0.05 230	0.05 259

ADLNet	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.16 249	0.10 557	0.16 572	0.17 551	0.33 711	0.27 620	0.23 682	0.27 648	0.24 654	0.16 608	0.18 615	0.21 680	0.10 647	0.06 535	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.09 626

222	0.16 624	0.07 279	0.15 532	0.14 81	0.08 301	0.25 719	0.18 608	0.30 670	0.21 521	0.18 593	0.29 674	0.17 550	0.16 608	0.16 549	0.44 822	0.10 647	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.08 575

GANet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.13 24	0.08 301	0.14 515	0.18 608	0.23 520	0.21 521	0.17 560	0.25 616	0.24 654	0.16 608	0.16 549	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.07 407	0.08 582	0.08 557	0.07 498

DSFCA	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.16 249	0.10 557	0.21 672	0.19 657	0.28 630	0.31 661	0.23 682	0.25 616	0.22 627	0.16 608	0.20 660	0.20 666	0.10 647	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.08 575

iResNet_ROB	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.15 143	0.07 183	0.19 638	0.14 335	0.26 588	0.32 667	0.23 682	0.26 630	0.23 645	0.16 608	0.15 517	0.14 544	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.08 557	0.08 575

base	0.19 676	0.13 686	0.25 710	0.20 631	0.14 720	0.24 709	0.10 49	0.32 694	0.21 521	0.26 714	0.38 736	0.16 529	0.17 634	0.25 724	0.23 705	0.16 783	0.09 690	0.15 754	0.12 734	0.07 479	0.10 659

SCION-MonSter(vits)	0.15 591	0.06 152	0.06 11	0.15 143	0.05 5	0.08 110	0.10 49	0.28 630	0.42 739	0.05 2	0.33 704	0.14 479	0.17 634	0.20 660	0.20 666	0.08 529	0.06 535	0.17 774	0.16 781	0.07 479	0.08 575

MWDA-net	0.15 591	0.08 442	0.16 576	0.16 249	0.10 557	0.20 659	0.22 720	0.26 588	0.36 705	0.18 593	0.25 616	0.18 567	0.17 634	0.17 592	0.15 587	0.08 529	0.05 335	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.07 498

z-ln-s-r	0.18 664	0.10 609	0.41 776	0.19 558	0.08 301	0.18 614	0.18 608	0.23 520	0.34 686	0.19 611	0.41 759	0.22 627	0.17 634	0.20 660	0.25 726	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.06 402

xyz-stereo	0.14 548	0.07 279	0.22 693	0.15 143	0.05 5	0.22 686	0.15 437	0.17 357	0.31 661	0.15 511	0.28 659	0.26 679	0.17 634	0.13 441	0.12 450	0.05 65	0.05 335	0.06 262	0.05 261	0.04 60	0.04 72

coex_refinement	0.14 548	0.07 279	0.12 386	0.17 351	0.10 557	0.16 572	0.15 437	0.27 604	0.29 645	0.18 593	0.21 554	0.22 627	0.17 634	0.16 549	0.19 656	0.08 529	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.09 627	0.08 575

DispNO	0.15 591	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.12 666	0.11 338	0.21 700	0.23 520	0.29 645	0.18 593	0.23 577	0.19 579	0.17 634	0.16 549	0.16 610	0.07 434	0.05 335	0.08 508	0.08 582	0.07 479	0.06 402

AASNet	0.16 624	0.08 442	0.13 442	0.19 558	0.09 434	0.19 638	0.15 437	0.38 765	0.37 713	0.20 634	0.24 589	0.20 598	0.17 634	0.17 592	0.21 680	0.10 647	0.08 651	0.08 508	0.07 493	0.09 627	0.09 626

PSMNet-ADL	0.15 591	0.12 657	0.13 442	0.22 699	0.09 434	0.13 459	0.20 682	0.26 588	0.23 555	0.18 593	0.20 534	0.23 645	0.17 634	0.18 615	0.18 641	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.11 710	0.08 557	0.07 498

LMCR-Stereo	0.15 591	0.08 442	0.14 492	0.21 674	0.09 434	0.18 614	0.19 657	0.28 630	0.19 479	0.24 695	0.24 589	0.23 645	0.17 634	0.20 660	0.17 628	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.10 664	0.09 626

test_xeample	0.15 591	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.22 686	0.20 682	0.29 654	0.21 521	0.16 543	0.29 674	0.19 579	0.17 634	0.16 549	0.28 756	0.09 598	0.05 335	0.07 407	0.07 493	0.07 479	0.07 498

ACVNet	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.13 24	0.12 666	0.14 515	0.20 682	0.22 498	0.34 686	0.17 560	0.26 630	0.21 608	0.17 634	0.18 615	0.21 680	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

acv_ft	0.15 591	0.09 538	0.16 576	0.19 558	0.10 557	0.16 572	0.17 551	0.25 574	0.34 686	0.19 611	0.26 630	0.21 608	0.17 634	0.18 615	0.19 656	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

cf-r	0.14 548	0.07 279	0.13 442	0.16 249	0.08 301	0.14 515	0.19 657	0.21 470	0.25 593	0.17 560	0.26 630	0.22 627	0.17 634	0.14 488	0.15 587	0.10 647	0.05 335	0.06 262	0.08 582	0.06 382	0.06 402

GwcNet-RSSM	0.14 548	0.07 279	0.12 386	0.16 249	0.08 301	0.15 541	0.20 682	0.22 498	0.28 636	0.18 593	0.28 659	0.23 645	0.17 634	0.15 517	0.16 610	0.10 647	0.06 535	0.07 407	0.09 632	0.07 479	0.07 498

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 648	0.10 609	0.23 701	0.20 631	0.10 557	0.15 541	0.18 608	0.31 688	0.25 593	0.21 651	0.31 687	0.25 667	0.17 634	0.21 680	0.20 666	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.08 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.15 591	0.09 538	0.15 532	0.16 249	0.09 434	0.16 572	0.14 335	0.28 630	0.25 593	0.20 634	0.24 589	0.37 759	0.17 634	0.20 660	0.15 587	0.07 434	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.07 479	0.06 402

YMNet	0.20 686	0.12 657	0.20 670	0.21 674	0.14 720	0.27 741	0.23 735	0.32 694	0.34 686	0.28 735	0.35 719	0.30 715	0.18 651	0.18 615	0.22 694	0.11 684	0.13 762	0.10 656	0.10 677	0.09 627	0.09 626

YMNet_1	0.20 686	0.12 657	0.20 670	0.21 674	0.14 720	0.27 741	0.23 735	0.32 694	0.34 686	0.28 735	0.35 719	0.30 715	0.18 651	0.18 615	0.22 694	0.11 684	0.13 762	0.10 656	0.10 677	0.09 627	0.09 626

ISRNet	0.18 664	0.08 442	0.20 670	0.19 558	0.13 693	0.15 541	0.12 158	0.30 670	0.33 673	0.21 651	0.26 630	0.27 686	0.18 651	0.17 592	0.20 666	0.20 810	0.08 651	0.14 742	0.14 753	0.14 752	0.17 786

rvit_105_1	0.19 676	0.12 657	0.25 710	0.21 674	0.16 755	0.22 686	0.28 788	0.32 694	0.42 739	0.20 634	0.21 554	0.22 627	0.18 651	0.19 641	0.18 641	0.12 711	0.12 748	0.13 726	0.15 773	0.08 557	0.07 498

x	0.13 514	0.08 442	0.15 532	0.14 81	0.08 301	0.19 638	0.14 335	0.22 498	0.21 521	0.15 511	0.20 534	0.20 598	0.18 651	0.18 615	0.18 641	0.07 434	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.07 498

CRFU-Net	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.20 659	0.14 335	0.27 604	0.21 521	0.28 735	0.28 659	0.29 705	0.18 651	0.19 641	0.18 641	0.09 598	0.09 690	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.09 626

hknet	0.15 591	0.11 638	0.14 492	0.22 699	0.11 628	0.15 541	0.15 437	0.34 726	0.26 607	0.17 560	0.23 577	0.22 627	0.18 651	0.17 592	0.13 497	0.07 434	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.07 479	0.07 498

AACVNet	0.16 624	0.08 442	0.15 532	0.15 143	0.10 557	0.18 614	0.15 437	0.24 550	0.25 593	0.27 722	0.27 648	0.28 696	0.18 651	0.19 641	0.17 628	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.07 493	0.10 664	0.09 626

ICVP	0.16 624	0.09 538	0.12 386	0.22 699	0.09 434	0.18 614	0.21 700	0.26 588	0.24 567	0.18 593	0.30 681	0.27 686	0.18 651	0.18 615	0.15 587	0.10 647	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.07 479	0.08 575
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 624	0.09 538	0.15 532	0.18 466	0.10 557	0.22 686	0.17 551	0.24 550	0.22 545	0.19 611	0.24 589	0.29 705	0.18 651	0.19 641	0.22 694	0.09 598	0.08 651	0.08 508	0.09 632	0.07 479	0.06 402

HGLStereo	0.17 648	0.09 538	0.19 664	0.17 351	0.12 666	0.18 614	0.18 608	0.31 688	0.33 673	0.22 667	0.33 704	0.24 654	0.18 651	0.20 660	0.21 680	0.10 647	0.09 690	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.10 659

CCAANet	0.15 591	0.06 152	0.15 532	0.17 351	0.09 434	0.17 596	0.13 249	0.31 688	0.25 593	0.16 543	0.32 697	0.18 567	0.18 651	0.17 592	0.14 544	0.06 222	0.05 335	0.09 602	0.09 632	0.06 382	0.09 626

DMCA	0.14 548	0.09 538	0.17 602	0.19 558	0.09 434	0.15 541	0.17 551	0.23 520	0.28 636	0.14 483	0.20 534	0.17 550	0.18 651	0.15 517	0.17 628	0.10 647	0.06 535	0.08 508	0.06 376	0.09 627	0.10 659

FADNet_RVC	0.17 648	0.14 703	0.41 776	0.20 631	0.11 628	0.13 459	0.13 249	0.27 604	0.22 545	0.21 651	0.23 577	0.20 598	0.18 651	0.15 517	0.17 628	0.08 529	0.08 651	0.12 712	0.09 632	0.11 687	0.10 659

STTStereo	0.18 664	0.13 686	0.28 727	0.20 631	0.11 628	0.16 572	0.21 700	0.29 654	0.23 555	0.22 667	0.30 681	0.29 705	0.18 651	0.20 660	0.20 666	0.12 711	0.11 732	0.11 689	0.14 753	0.09 627	0.08 575

TDLM	0.18 664	0.12 657	0.14 492	0.24 738	0.10 557	0.18 614	0.18 608	0.37 758	0.30 651	0.22 667	0.28 659	0.28 696	0.18 651	0.23 706	0.19 656	0.11 684	0.07 614	0.10 656	0.10 677	0.08 557	0.08 575

CFNet	0.15 591	0.11 638	0.17 602	0.17 351	0.08 301	0.19 638	0.10 49	0.29 654	0.26 607	0.19 611	0.24 589	0.24 654	0.18 651	0.18 615	0.15 587	0.08 529	0.06 535	0.09 602	0.10 677	0.08 557	0.07 498

CVANet_RVC	0.18 664	0.11 638	0.14 492	0.21 674	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.34 726	0.34 686	0.22 667	0.31 687	0.28 696	0.18 651	0.24 718	0.18 641	0.12 711	0.08 651	0.12 712	0.12 734	0.09 627	0.08 575

StereoDRNet-Refined	0.17 648	0.12 657	0.16 576	0.20 631	0.10 557	0.18 614	0.18 608	0.27 604	0.24 567	0.26 714	0.41 759	0.23 645	0.18 651	0.21 680	0.21 680	0.09 598	0.05 335	0.09 602	0.10 677	0.07 479	0.07 498
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.22 709	0.17 742	0.17 602	0.25 751	0.18 778	0.35 777	0.17 551	0.29 654	0.48 770	0.23 682	0.46 777	0.20 598	0.19 670	0.26 729	0.27 747	0.09 598	0.08 651	0.23 804	0.20 799	0.11 687	0.11 687

MEA-ACV	0.16 624	0.08 442	0.18 638	0.16 249	0.11 628	0.19 638	0.20 682	0.30 670	0.39 725	0.21 651	0.30 681	0.14 479	0.19 670	0.17 592	0.16 610	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.11 710	0.07 479	0.07 498

ssnet_v2	0.17 648	0.10 609	0.18 638	0.17 351	0.11 628	0.21 672	0.22 720	0.34 726	0.25 593	0.23 682	0.23 577	0.27 686	0.19 670	0.22 698	0.21 680	0.11 684	0.10 717	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.08 575

Wz-Net-LNSev	0.22 709	0.16 726	0.41 776	0.22 699	0.13 693	0.25 719	0.24 747	0.33 711	0.44 753	0.30 751	0.42 767	0.32 737	0.19 670	0.23 706	0.27 747	0.10 647	0.09 690	0.08 508	0.08 582	0.12 710	0.11 687

Wz-Net-MNSev	0.23 723	0.13 686	0.33 755	0.20 631	0.15 741	0.36 782	0.25 766	0.34 726	0.45 757	0.29 745	0.41 759	0.39 770	0.19 670	0.25 724	0.27 747	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.12 710	0.10 659

ADLNet2	0.16 624	0.09 538	0.14 492	0.17 351	0.09 434	0.20 659	0.16 512	0.32 694	0.39 725	0.17 560	0.20 534	0.20 598	0.19 670	0.21 680	0.23 705	0.08 529	0.07 614	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.07 498

pcwnet_v2	0.19 676	0.11 638	0.26 720	0.18 466	0.14 720	0.18 614	0.15 437	0.37 758	0.46 766	0.19 611	0.24 589	0.21 608	0.19 670	0.21 680	0.20 666	0.13 732	0.10 717	0.10 656	0.10 677	0.11 687	0.13 728

delet	0.17 648	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.11 628	0.21 672	0.22 720	0.30 670	0.38 719	0.17 560	0.27 648	0.19 579	0.19 670	0.19 641	0.21 680	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.11 710	0.06 382	0.07 498

UNet	0.17 648	0.09 538	0.18 638	0.19 558	0.12 666	0.28 751	0.19 657	0.33 711	0.30 651	0.21 651	0.25 616	0.23 645	0.19 670	0.20 660	0.19 656	0.07 434	0.06 535	0.08 508	0.07 493	0.08 557	0.07 498

RASNet	0.15 591	0.07 279	0.15 532	0.16 249	0.08 301	0.19 638	0.14 335	0.30 670	0.21 521	0.17 560	0.25 616	0.21 608	0.19 670	0.20 660	0.20 666	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.08 582	0.06 382	0.06 402

NVstereo2D	0.19 676	0.11 638	0.16 576	0.17 351	0.16 755	0.28 751	0.23 735	0.44 798	0.42 739	0.15 511	0.28 659	0.25 667	0.19 670	0.23 706	0.18 641	0.09 598	0.06 535	0.10 656	0.08 582	0.15 766	0.10 659

DeepPruner_ROB	0.16 624	0.11 638	0.16 576	0.17 351	0.10 557	0.17 596	0.15 437	0.32 694	0.21 521	0.19 611	0.21 554	0.22 627	0.19 670	0.21 680	0.16 610	0.13 732	0.09 690	0.09 602	0.10 677	0.11 687	0.11 687

StereoDRNet	0.19 676	0.11 638	0.18 638	0.22 699	0.11 628	0.22 686	0.22 720	0.37 758	0.34 686	0.24 695	0.28 659	0.30 715	0.19 670	0.20 660	0.21 680	0.10 647	0.08 651	0.11 689	0.09 632	0.09 627	0.07 498

pmcnn	0.15 591	0.07 279	0.20 670	0.15 143	0.07 183	0.21 672	0.16 512	0.25 574	0.26 607	0.21 651	0.33 704	0.29 705	0.19 670	0.18 615	0.17 628	0.07 434	0.05 335	0.05 86	0.04 83	0.07 479	0.06 402

AHVO							0.21 700	0.32 694	0.33 673	0.14 483	0.35 719	0.25 667	0.20 684	0.39 792	0.25 726	0.09 598	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.11 687

DSFM							0.21 700	0.32 694	0.33 673	0.14 483	0.35 719	0.25 667	0.20 684	0.39 792	0.25 726	0.09 598	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.11 687

TCMNet	0.19 676	0.12 657	0.20 670	0.21 674	0.18 778	0.21 672	0.24 747	0.28 630	0.36 705	0.23 682	0.26 630	0.25 667	0.20 684	0.20 660	0.23 705	0.13 732	0.11 732	0.11 689	0.12 734	0.13 731	0.12 709

DualNet (step1)	0.17 648	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.16 549	0.16 610	0.15 759	0.06 535	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 728

test_sample9	0.18 664	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.19 641	0.18 641	0.15 759	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 728

test_sample7	0.16 624	0.10 609	0.16 576	0.14 81	0.12 666	0.16 572	0.17 551	0.28 630	0.24 567	0.21 651	0.21 554	0.24 654	0.20 684	0.16 549	0.16 610	0.12 711	0.06 535	0.10 656	0.09 632	0.11 687	0.10 659

IER	0.14 548	0.08 442	0.13 442	0.17 351	0.09 434	0.14 515	0.16 512	0.26 588	0.27 620	0.18 593	0.26 630	0.17 550	0.20 684	0.17 592	0.14 544	0.08 529	0.05 335	0.07 407	0.06 376	0.08 557	0.07 498

MMNet	0.17 648	0.10 609	0.17 602	0.20 631	0.11 628	0.27 741	0.20 682	0.26 588	0.42 739	0.22 667	0.30 681	0.22 627	0.20 684	0.18 615	0.20 666	0.06 222	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.08 557	0.07 498

UPFNet	0.16 624	0.08 442	0.12 386	0.20 631	0.12 666	0.20 659	0.23 735	0.28 630	0.26 607	0.18 593	0.24 589	0.22 627	0.20 684	0.19 641	0.22 694	0.09 598	0.07 614	0.08 508	0.09 632	0.08 557	0.06 402

SGM-Forest	0.20 686	0.14 703	0.18 638	0.20 631	0.13 693	0.21 672	0.22 720	0.33 711	0.31 661	0.24 695	0.29 674	0.28 696	0.20 684	0.23 706	0.18 641	0.15 759	0.16 800	0.15 754	0.14 753	0.13 731	0.12 709
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 664	0.11 638	0.20 670	0.19 558	0.12 666	0.26 731	0.21 700	0.26 588	0.35 700	0.22 667	0.34 715	0.27 686	0.21 694	0.21 680	0.23 705	0.09 598	0.09 690	0.08 508	0.10 677	0.08 557	0.07 498

DGSMNet	0.25 742	0.19 763	0.34 758	0.21 674	0.24 809	0.24 709	0.21 700	0.36 749	0.42 739	0.25 708	0.32 697	0.38 765	0.21 694	0.29 749	0.24 718	0.13 732	0.11 732	0.14 742	0.16 781	0.23 808	0.23 807

GwcNet	0.20 686	0.14 703	0.20 670	0.18 466	0.12 666	0.25 719	0.20 682	0.36 749	0.45 757	0.20 634	0.33 704	0.33 743	0.21 694	0.22 698	0.25 726	0.11 684	0.09 690	0.09 602	0.09 632	0.09 627	0.10 659

FADNet-RVC	0.21 701	0.20 769	0.40 774	0.21 674	0.16 755	0.21 672	0.15 437	0.27 604	0.27 620	0.26 714	0.32 697	0.26 679	0.21 694	0.22 698	0.19 656	0.12 711	0.13 762	0.12 712	0.14 753	0.13 731	0.18 793

FADNet	0.21 701	0.23 784	0.37 769	0.18 466	0.17 767	0.25 719	0.13 249	0.32 694	0.32 667	0.23 682	0.25 616	0.27 686	0.21 694	0.19 641	0.16 610	0.13 732	0.15 783	0.12 712	0.15 773	0.17 788	0.18 793

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 709	0.21 776	0.25 710	0.26 762	0.11 628	0.24 709	0.14 335	0.39 771	0.24 567	0.32 766	0.36 726	0.30 715	0.21 694	0.19 641	0.22 694	0.17 790	0.14 774	0.21 795	0.16 781	0.13 731	0.12 709

MDST_ROB	0.22 709	0.10 609	0.18 638	0.18 466	0.11 628	0.40 793	0.19 657	0.44 798	0.42 739	0.40 787	0.40 748	0.29 705	0.21 694	0.27 733	0.19 656	0.11 684	0.10 717	0.14 742	0.11 710	0.10 664	0.08 575

SQANet	0.24 734	0.24 787	0.31 745	0.31 794	0.19 786	0.27 741	0.13 249	0.30 670	0.33 673	0.25 708	0.37 729	0.31 730	0.22 701	0.27 733	0.23 705	0.15 759	0.10 717	0.21 795	0.16 781	0.22 802	0.16 775

SuperB	0.20 686	0.10 609	0.57 801	0.16 249	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.25 574	0.51 782	0.27 722	0.39 745	0.17 550	0.22 701	0.22 698	0.21 680	0.08 529	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.12 710	0.11 687

RTSC	0.23 723	0.13 686	0.30 742	0.21 674	0.13 693	0.29 755	0.17 551	0.36 749	0.68 824	0.27 722	0.34 715	0.30 715	0.22 701	0.32 761	0.31 778	0.10 647	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.13 731	0.14 751

ADCP+	0.20 686	0.10 609	0.35 764	0.21 674	0.12 666	0.22 686	0.27 782	0.31 688	0.35 700	0.26 714	0.37 729	0.22 627	0.22 701	0.27 733	0.28 756	0.09 598	0.06 535	0.08 508	0.08 582	0.10 664	0.10 659

AANet_RVC	0.16 624	0.10 609	0.11 325	0.18 466	0.09 434	0.19 638	0.18 608	0.27 604	0.32 667	0.22 667	0.35 719	0.21 608	0.22 701	0.22 698	0.17 628	0.06 222	0.05 335	0.06 262	0.06 376	0.07 479	0.06 402

DRN-Test	0.20 686	0.11 638	0.21 682	0.22 699	0.10 557	0.22 686	0.22 720	0.40 774	0.38 719	0.24 695	0.33 704	0.26 679	0.22 701	0.22 698	0.25 726	0.11 684	0.07 614	0.11 689	0.10 677	0.09 627	0.08 575

w-ln-seven-2	0.20 686	0.14 703	0.39 771	0.23 721	0.12 666	0.21 672	0.21 700	0.29 654	0.38 719	0.25 708	0.38 736	0.28 696	0.23 707	0.21 680	0.25 726	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.10 664	0.09 626

w-ln-seven	0.24 734	0.15 713	0.58 804	0.20 631	0.14 720	0.26 731	0.22 720	0.36 749	0.62 811	0.30 751	0.40 748	0.30 715	0.23 707	0.22 698	0.28 756	0.09 598	0.09 690	0.11 689	0.10 677	0.11 687	0.10 659

SACVNet	0.19 676	0.12 657	0.15 532	0.17 351	0.13 693	0.22 686	0.18 608	0.31 688	0.31 661	0.24 695	0.31 687	0.30 715	0.23 707	0.23 706	0.17 628	0.11 684	0.08 651	0.10 656	0.10 677	0.12 710	0.14 751

FINET	0.22 709	0.18 757	0.28 727	0.19 558	0.16 755	0.24 709	0.24 747	0.33 711	0.49 772	0.26 714	0.33 704	0.22 627	0.23 707	0.23 706	0.18 641	0.18 794	0.16 800	0.11 689	0.10 677	0.15 766	0.14 751

hitnet-ft	0.18 664	0.10 609	0.17 602	0.14 81	0.09 434	0.27 741	0.20 682	0.25 574	0.26 607	0.24 695	0.32 697	0.32 737	0.23 707	0.24 718	0.21 680	0.12 711	0.07 614	0.10 656	0.08 582	0.12 710	0.11 687

ADCRef	0.20 686	0.12 657	0.43 781	0.20 631	0.12 666	0.23 700	0.18 608	0.32 694	0.37 713	0.26 714	0.33 704	0.18 567	0.23 707	0.25 724	0.26 741	0.07 434	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.08 557	0.09 626

NaN_ROB	0.23 723	0.20 769	0.25 710	0.25 751	0.13 693	0.31 760	0.27 782	0.34 726	0.41 737	0.31 758	0.31 687	0.32 737	0.23 707	0.31 756	0.22 694	0.11 684	0.17 805	0.10 656	0.11 710	0.08 557	0.09 626

PSMNet_ROB	0.22 709	0.12 657	0.15 532	0.27 771	0.15 741	0.25 719	0.36 821	0.43 790	0.37 713	0.27 722	0.33 704	0.32 737	0.23 707	0.21 680	0.27 747	0.12 711	0.08 651	0.13 726	0.11 710	0.10 664	0.09 626

CBMV	0.20 686	0.15 713	0.18 638	0.18 466	0.10 557	0.20 659	0.11 100	0.30 670	0.31 661	0.29 745	0.31 687	0.31 730	0.23 707	0.28 742	0.19 656	0.13 732	0.15 783	0.17 774	0.16 781	0.10 664	0.10 659
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.25 742	0.15 713	0.47 788	0.19 558	0.13 693	0.28 751	0.25 766	0.35 742	0.64 816	0.27 722	0.57 799	0.29 705	0.24 716	0.32 761	0.27 747	0.08 529	0.08 651	0.08 508	0.08 582	0.10 664	0.10 659

PSMNet-RUCA	0.28 765	0.33 816	0.42 779	0.36 812	0.32 822	0.18 614	0.20 682	0.42 784	0.30 651	0.33 770	0.41 759	0.40 776	0.24 716	0.31 756	0.20 666	0.19 803	0.11 732	0.25 808	0.15 773	0.22 802	0.16 775

ToySt	0.17 648	0.11 638	0.19 664	0.17 351	0.11 628	0.16 572	0.26 777	0.24 550	0.33 673	0.19 611	0.24 589	0.26 679	0.24 716	0.19 641	0.21 680	0.07 434	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.09 627	0.08 575

RYNet	0.23 723	0.12 657	0.22 693	0.19 558	0.17 767	0.47 802	0.26 777	0.39 771	0.49 772	0.24 695	0.29 674	0.34 748	0.24 716	0.20 660	0.31 778	0.10 647	0.06 535	0.09 602	0.09 632	0.14 752	0.15 765

PS-NSSS	0.20 686	0.21 776	0.23 701	0.20 631	0.10 557	0.19 638	0.17 551	0.36 749	0.26 607	0.27 722	0.34 715	0.27 686	0.24 716	0.20 660	0.20 666	0.15 759	0.12 748	0.17 774	0.14 753	0.10 664	0.09 626

CBMV_ROB	0.19 676	0.13 686	0.18 638	0.16 249	0.11 628	0.16 572	0.12 158	0.27 604	0.29 645	0.27 722	0.31 687	0.27 686	0.24 716	0.24 718	0.16 610	0.15 759	0.18 807	0.22 801	0.20 799	0.10 664	0.12 709

NOSS_ROB	0.19 676	0.13 686	0.18 638	0.16 249	0.12 666	0.16 572	0.12 158	0.30 670	0.33 673	0.20 634	0.22 572	0.27 686	0.24 716	0.21 680	0.16 610	0.16 783	0.18 807	0.23 804	0.21 806	0.13 731	0.13 728

DispFullNet	0.27 762	0.22 780	0.66 815	0.28 778	0.17 767	0.27 741	0.17 551	0.34 726	0.57 799	0.27 722	0.37 729	0.43 783	0.24 716	0.39 792	0.25 726	0.12 711	0.06 535	0.19 787	0.11 710	0.23 808	0.16 775

Light-Stereo-hy	0.24 734	0.14 703	0.32 749	0.23 721	0.20 790	0.31 760	0.16 512	0.34 726	0.36 705	0.25 708	0.29 674	0.43 783	0.25 724	0.26 729	0.21 680	0.13 732	0.13 762	0.24 807	0.23 813	0.16 780	0.18 793

zh-mn7	0.26 754	0.15 713	0.59 806	0.19 558	0.14 720	0.24 709	0.22 720	0.35 742	0.63 814	0.35 774	0.67 809	0.31 730	0.25 724	0.31 756	0.26 741	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.09 627	0.11 687

HBP-ISP	0.18 664	0.13 686	0.17 602	0.15 143	0.11 628	0.08 110	0.13 249	0.28 630	0.30 651	0.22 667	0.33 704	0.21 608	0.25 724	0.23 706	0.18 641	0.15 759	0.17 805	0.21 795	0.17 789	0.10 664	0.09 626

WZ-Net	0.29 769	0.17 742	0.82 836	0.23 721	0.16 755	0.35 777	0.29 799	0.40 774	0.59 805	0.24 695	0.57 799	0.37 759	0.25 724	0.34 770	0.37 801	0.09 598	0.08 651	0.09 602	0.10 677	0.14 752	0.16 775

Syn2CoEx	0.22 709	0.16 726	0.29 736	0.29 787	0.15 741	0.26 731	0.21 700	0.34 726	0.32 667	0.29 745	0.36 726	0.28 696	0.25 724	0.20 660	0.25 726	0.16 783	0.12 748	0.14 742	0.11 710	0.09 627	0.08 575

psm_up	0.19 676	0.10 609	0.18 638	0.21 674	0.11 628	0.17 596	0.19 657	0.38 765	0.34 686	0.22 667	0.28 659	0.29 705	0.25 724	0.20 660	0.22 694	0.09 598	0.10 717	0.11 689	0.11 710	0.08 557	0.08 575

RP	0.22 709	0.13 686	0.22 693	0.23 721	0.12 666	0.21 672	0.20 682	0.26 588	0.45 757	0.22 667	0.38 736	0.37 759	0.25 724	0.28 742	0.25 726	0.11 684	0.12 748	0.13 726	0.12 734	0.13 731	0.14 751

DLCB_ROB	0.18 664	0.10 609	0.16 576	0.23 721	0.11 628	0.24 709	0.18 608	0.30 670	0.28 636	0.27 722	0.29 674	0.28 696	0.25 724	0.20 660	0.20 666	0.08 529	0.08 651	0.09 602	0.09 632	0.07 479	0.07 498

PWC_ROB	0.21 701	0.16 726	0.27 722	0.18 466	0.11 628	0.22 686	0.13 249	0.33 711	0.49 772	0.30 751	0.40 748	0.32 737	0.25 724	0.31 756	0.23 705	0.10 647	0.07 614	0.11 689	0.08 582	0.11 687	0.10 659

FSD					0.23 805	0.25 719	0.25 766	0.27 604	0.26 607	0.25 708	0.26 630	0.26 679	0.26 733	0.27 733	0.24 718	0.21 813	0.20 813	0.27 813	0.26 817	0.25 818

test_sample8	0.20 686	0.12 657	0.21 682	0.13 24	0.14 720	0.18 614	0.14 335	0.32 694	0.21 521	0.28 735	0.22 572	0.36 756	0.26 733	0.19 641	0.18 641	0.15 759	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.15 766	0.13 728

Wz-Net-SNSev	0.26 754	0.17 742	0.46 785	0.25 751	0.14 720	0.26 731	0.24 747	0.38 765	0.57 799	0.30 751	0.56 795	0.39 770	0.26 733	0.24 718	0.32 783	0.10 647	0.09 690	0.10 656	0.11 710	0.11 687	0.11 687

DDUNet	0.23 723	0.18 757	0.22 693	0.22 699	0.15 741	0.25 719	0.24 747	0.30 670	0.31 661	0.31 758	0.37 729	0.34 748	0.26 733	0.25 724	0.21 680	0.18 794	0.13 762	0.17 774	0.11 710	0.16 780	0.17 786

PA-Net	0.24 734	0.18 757	0.34 758	0.28 778	0.22 802	0.22 686	0.39 827	0.29 654	0.39 725	0.22 667	0.33 704	0.25 667	0.26 733	0.21 680	0.25 726	0.10 647	0.23 829	0.15 754	0.22 809	0.09 627	0.13 728
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.20 686	0.09 538	0.22 693	0.17 351	0.10 557	0.25 719	0.18 608	0.28 630	0.45 757	0.23 682	0.32 697	0.34 748	0.26 733	0.29 749	0.29 765	0.08 529	0.06 535	0.07 407	0.07 493	0.09 627	0.10 659

LALA_ROB	0.25 742	0.16 726	0.23 701	0.27 771	0.17 767	0.27 741	0.27 782	0.42 784	0.38 719	0.33 770	0.39 745	0.51 802	0.26 733	0.29 749	0.28 756	0.16 783	0.09 690	0.13 726	0.12 734	0.13 731	0.13 728

ACVNet-4b	0.39 796	0.53 827	0.56 798	0.45 824	0.24 809	0.46 801	0.18 608	0.50 810	0.64 816	0.42 793	0.45 774	0.60 810	0.27 740	0.34 770	0.24 718	0.33 830	0.14 774	0.48 835	0.42 836	0.31 829	0.27 818

Anonymous_2	0.22 709	0.17 742	0.28 727	0.15 143	0.16 755	0.33 767	0.22 720	0.23 520	0.18 450	0.23 682	0.24 589	0.26 679	0.27 740	0.27 733	0.24 718	0.22 817	0.26 832	0.17 774	0.17 789	0.16 780	0.18 793

DMCA-RVC	0.17 648	0.10 609	0.16 576	0.24 738	0.11 628	0.19 638	0.18 608	0.26 588	0.24 567	0.21 651	0.27 648	0.25 667	0.27 740	0.18 615	0.21 680	0.12 711	0.08 651	0.13 726	0.10 677	0.10 664	0.08 575

AF-Net	0.23 723	0.17 742	0.17 602	0.27 771	0.13 693	0.26 731	0.24 747	0.33 711	0.51 782	0.25 708	0.33 704	0.39 770	0.27 740	0.28 742	0.26 741	0.11 684	0.10 717	0.16 766	0.12 734	0.11 687	0.11 687

stereogan	0.22 709	0.11 638	0.21 682	0.20 631	0.12 666	0.32 763	0.19 657	0.36 749	0.45 757	0.23 682	0.39 745	0.35 754	0.27 740	0.33 765	0.23 705	0.10 647	0.12 748	0.10 656	0.10 677	0.14 752	0.14 751

FBW_ROB	0.25 742	0.17 742	0.23 701	0.27 771	0.14 720	0.26 731	0.22 720	0.42 784	0.43 751	0.42 793	0.41 759	0.43 783	0.27 740	0.32 761	0.24 718	0.09 598	0.15 783	0.15 754	0.12 734	0.12 710	0.10 659

SANet	0.25 742	0.14 703	0.29 736	0.21 674	0.11 628	0.29 755	0.25 766	0.40 774	0.65 820	0.36 777	0.40 748	0.42 781	0.27 740	0.27 733	0.25 726	0.12 711	0.09 690	0.10 656	0.09 632	0.13 731	0.12 709

XPNet_ROB	0.22 709	0.12 657	0.20 670	0.22 699	0.13 693	0.22 686	0.19 657	0.35 742	0.40 730	0.30 751	0.40 748	0.38 765	0.27 740	0.26 729	0.29 765	0.15 759	0.10 717	0.10 656	0.10 677	0.13 731	0.12 709

ETE_ROB	0.23 723	0.17 742	0.23 701	0.25 751	0.14 720	0.26 731	0.29 799	0.32 694	0.37 713	0.28 735	0.37 729	0.45 788	0.27 740	0.28 742	0.27 747	0.11 684	0.09 690	0.12 712	0.10 677	0.14 752	0.13 728

DStereoO	0.25 742	0.18 757	0.19 664	0.20 631	0.15 741	0.22 686	0.19 657	0.33 711	0.42 739	0.30 751	0.22 572	0.33 743	0.28 749	0.42 809	0.28 756	0.47 840	0.12 748	0.31 827	0.11 710	0.17 788	0.12 709

MSAF-DinoV2	0.23 723	0.11 638	0.25 710	0.17 351	0.10 557	0.28 751	0.17 551	0.38 765	0.56 797	0.21 651	0.27 648	0.47 796	0.28 749	0.36 779	0.40 812	0.09 598	0.06 535	0.07 407	0.09 632	0.12 710	0.11 687

aanetorigin	0.22 709	0.17 742	0.57 801	0.18 466	0.10 557	0.16 572	0.19 657	0.20 446	0.33 673	0.49 804	0.48 781	0.30 715	0.28 749	0.21 680	0.24 718	0.08 529	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.10 664	0.09 626

RGC	0.25 742	0.20 769	0.29 736	0.28 778	0.16 755	0.22 686	0.23 735	0.33 711	0.44 753	0.27 722	0.40 748	0.38 765	0.28 749	0.37 785	0.23 705	0.11 684	0.13 762	0.17 774	0.17 789	0.15 766	0.16 775

DeepPrunerF	0.24 734	0.17 742	0.45 782	0.26 762	0.16 755	0.23 700	0.29 799	0.37 758	0.51 782	0.27 722	0.31 687	0.24 654	0.28 749	0.22 698	0.23 705	0.15 759	0.11 732	0.20 792	0.18 795	0.12 710	0.14 751

UDG	0.21 701	0.17 742	0.20 670	0.23 721	0.15 741	0.31 760	0.20 682	0.33 711	0.35 700	0.24 695	0.28 659	0.31 730	0.29 754	0.21 680	0.23 705	0.15 759	0.12 748	0.13 726	0.09 632	0.14 752	0.15 765

APVNet	0.23 723	0.12 657	0.20 670	0.18 466	0.14 720	0.32 763	0.31 809	0.40 774	0.33 673	0.27 722	0.40 748	0.30 715	0.29 754	0.27 733	0.25 726	0.11 684	0.12 748	0.11 689	0.14 753	0.12 710	0.13 728

S-Stereo	0.21 701	0.12 657	0.25 710	0.21 674	0.13 693	0.21 672	0.19 657	0.33 711	0.45 757	0.23 682	0.36 726	0.28 696	0.29 754	0.20 660	0.23 705	0.09 598	0.12 748	0.10 656	0.10 677	0.13 731	0.14 751

G-Net	0.25 742	0.17 742	0.38 770	0.23 721	0.16 755	0.51 806	0.23 735	0.29 654	0.35 700	0.36 777	0.38 736	0.31 730	0.29 754	0.28 742	0.27 747	0.11 684	0.09 690	0.12 712	0.10 677	0.16 780	0.14 751

NCC-stereo	0.25 742	0.15 713	0.31 745	0.26 762	0.17 767	0.21 672	0.31 809	0.41 779	0.40 730	0.24 695	0.38 736	0.33 743	0.29 754	0.37 785	0.28 756	0.13 732	0.11 732	0.15 754	0.22 809	0.13 731	0.13 728

Nwc_Net	0.23 723	0.17 742	0.22 693	0.25 751	0.15 741	0.25 719	0.27 782	0.38 765	0.39 725	0.22 667	0.41 759	0.30 715	0.29 754	0.28 742	0.25 726	0.11 684	0.10 717	0.17 774	0.20 799	0.10 664	0.11 687

Abc-Net	0.25 742	0.15 713	0.31 745	0.26 762	0.17 767	0.21 672	0.31 809	0.41 779	0.40 730	0.24 695	0.38 736	0.33 743	0.29 754	0.37 785	0.28 756	0.13 732	0.11 732	0.15 754	0.22 809	0.13 731	0.13 728
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 754	0.15 713	0.31 745	0.24 738	0.18 778	0.23 700	0.15 437	0.39 771	0.72 829	0.32 766	0.42 767	0.36 756	0.29 754	0.33 765	0.30 772	0.13 732	0.11 732	0.14 742	0.13 747	0.16 780	0.20 802

ADCPNet	0.26 754	0.17 742	0.62 811	0.21 674	0.15 741	0.36 782	0.25 766	0.33 711	0.37 713	0.31 758	0.41 759	0.36 756	0.29 754	0.29 749	0.34 795	0.12 711	0.10 717	0.11 689	0.12 734	0.14 752	0.13 728

GANet	0.22 709	0.13 686	0.21 682	0.25 751	0.14 720	0.23 700	0.22 720	0.42 784	0.27 620	0.31 758	0.43 770	0.37 759	0.29 754	0.23 706	0.23 705	0.10 647	0.12 748	0.10 656	0.09 632	0.10 664	0.08 575

NCCL2	0.24 734	0.15 713	0.18 638	0.34 804	0.18 778	0.24 709	0.24 747	0.34 726	0.29 645	0.31 758	0.38 736	0.38 765	0.29 754	0.23 706	0.25 726	0.15 759	0.12 748	0.18 785	0.21 806	0.13 731	0.13 728

ccnet	0.30 772	0.28 805	0.24 707	0.20 631	0.28 817	0.41 796	0.22 720	0.46 804	0.33 673	0.37 781	0.46 777	0.37 759	0.30 765	0.40 801	0.43 819	0.23 823	0.14 774	0.21 795	0.17 789	0.23 808	0.19 799

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 772	0.24 787	0.30 742	0.36 812	0.16 755	0.36 782	0.31 809	0.34 726	0.43 751	0.41 791	0.46 777	0.38 765	0.30 765	0.35 775	0.29 765	0.19 803	0.20 813	0.26 809	0.29 825	0.18 792	0.19 799

XQC	0.29 769	0.23 784	0.53 793	0.29 787	0.19 786	0.36 782	0.28 788	0.37 758	0.58 802	0.31 758	0.31 687	0.37 759	0.30 765	0.39 792	0.39 809	0.13 732	0.09 690	0.15 754	0.12 734	0.18 792	0.18 793

DPSNet	0.28 765	0.16 726	0.33 755	0.18 466	0.13 693	0.55 811	0.42 830	0.52 816	0.68 824	0.29 745	0.38 736	0.39 770	0.30 765	0.32 761	0.23 705	0.11 684	0.10 717	0.11 689	0.08 582	0.20 799	0.16 775

PDISCO_ROB	0.28 765	0.16 726	0.28 727	0.28 778	0.20 790	0.33 767	0.27 782	0.45 801	0.58 802	0.28 735	0.41 759	0.45 788	0.30 765	0.34 770	0.35 796	0.12 711	0.09 690	0.17 774	0.16 781	0.17 788	0.13 728

ADCL	0.25 742	0.12 657	0.49 791	0.22 699	0.12 666	0.36 782	0.29 799	0.30 670	0.57 799	0.24 695	0.47 780	0.30 715	0.31 770	0.30 755	0.30 772	0.09 598	0.07 614	0.09 602	0.09 632	0.10 664	0.10 659

CC-Net-ROB	0.28 765	0.31 814	0.36 768	0.30 791	0.15 741	0.25 719	0.19 657	0.45 801	0.34 686	0.39 784	0.37 729	0.39 770	0.31 770	0.27 733	0.27 747	0.24 825	0.18 807	0.30 826	0.23 813	0.19 797	0.15 765

PStereo	0.20 686	0.22 780	0.20 670	0.18 466	0.10 557	0.13 459	0.19 657	0.28 630	0.38 719	0.20 634	0.14 412	0.28 696	0.32 772	0.24 718	0.32 783	0.18 794	0.13 762	0.16 766	0.11 710	0.13 731	0.12 709

zh-sn7	0.26 754	0.17 742	0.55 797	0.24 738	0.14 720	0.25 719	0.25 766	0.34 726	0.49 772	0.29 745	0.55 793	0.29 705	0.32 772	0.37 785	0.33 791	0.10 647	0.10 717	0.11 689	0.11 710	0.12 710	0.12 709

DANet	0.21 701	0.16 726	0.29 736	0.25 751	0.13 693	0.23 700	0.19 657	0.28 630	0.27 620	0.28 735	0.32 697	0.35 754	0.32 772	0.31 756	0.24 718	0.11 684	0.09 690	0.11 689	0.10 677	0.13 731	0.11 687
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.31 778	0.34 817	0.29 736	0.35 809	0.16 755	0.33 767	0.42 830	0.48 807	0.52 788	0.35 774	0.35 719	0.34 748	0.32 772	0.40 801	0.33 791	0.27 827	0.20 813	0.29 824	0.15 773	0.19 797	0.18 793
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
light-stereo	0.44 806	0.27 803	0.64 814	0.61 834	0.50 831	0.34 772	0.23 735	0.47 805	0.52 788	0.57 816	0.59 805	0.78 831	0.33 776	0.49 818	0.30 772	0.33 830	0.25 830	0.27 813	0.33 830	0.47 835	0.41 832

FAT-Stereo	0.21 701	0.13 686	0.22 693	0.21 674	0.12 666	0.18 614	0.18 608	0.35 742	0.40 730	0.28 735	0.37 729	0.33 743	0.33 776	0.21 680	0.20 666	0.09 598	0.11 732	0.10 656	0.09 632	0.11 687	0.14 751

DStereoSA	0.26 754	0.19 763	0.39 771	0.27 771	0.17 767	0.23 700	0.21 700	0.50 810	0.60 806	0.22 667	0.30 681	0.29 705	0.34 778	0.40 801	0.29 765	0.12 711	0.11 732	0.16 766	0.14 753	0.15 766	0.12 709

otaku	0.39 796	0.38 820	0.53 793	0.44 823	0.28 817	0.57 813	0.24 747	0.42 784	0.62 811	0.40 787	0.50 784	0.46 792	0.34 778	0.40 801	0.33 791	0.30 828	0.30 836	0.39 832	0.33 830	0.30 826	0.29 819

AnyNet_C32	0.26 754	0.16 726	0.39 771	0.20 631	0.17 767	0.26 731	0.31 809	0.32 694	0.45 757	0.31 758	0.50 784	0.30 715	0.34 778	0.41 808	0.36 797	0.12 711	0.12 748	0.12 712	0.14 753	0.14 752	0.15 765

CSAN	0.30 772	0.24 787	0.28 727	0.34 804	0.19 786	0.34 772	0.42 830	0.38 765	0.51 782	0.38 783	0.40 748	0.44 787	0.34 778	0.29 749	0.31 778	0.19 803	0.16 800	0.19 787	0.19 796	0.14 752	0.15 765

edge stereo	0.23 723	0.14 703	0.21 682	0.21 674	0.13 693	0.24 709	0.16 512	0.32 694	0.42 739	0.32 766	0.40 748	0.39 770	0.35 782	0.25 724	0.25 726	0.13 732	0.11 732	0.14 742	0.11 710	0.12 710	0.14 751

PASM	0.33 782	0.25 793	0.51 792	0.28 778	0.27 815	0.30 758	0.31 809	0.35 742	0.51 782	0.36 777	0.40 748	0.47 796	0.35 782	0.34 770	0.36 797	0.23 823	0.26 832	0.26 809	0.28 824	0.23 808	0.21 803

WCMA_ROB	0.24 734	0.11 638	0.24 707	0.17 351	0.14 720	0.34 772	0.16 512	0.33 711	0.33 673	0.39 784	0.54 792	0.40 776	0.35 782	0.35 775	0.26 741	0.12 711	0.12 748	0.12 712	0.11 710	0.14 752	0.14 751

DStereoFS	0.27 762	0.22 780	0.32 749	0.23 721	0.15 741	0.23 700	0.21 700	0.52 816	0.49 772	0.28 735	0.45 774	0.34 748	0.36 785	0.53 826	0.29 765	0.13 732	0.11 732	0.15 754	0.13 747	0.17 788	0.17 786

SGM_RVC	0.24 734	0.12 657	0.16 576	0.15 143	0.09 434	0.34 772	0.19 657	0.35 742	0.32 667	0.44 798	0.38 736	0.53 806	0.36 785	0.36 779	0.26 741	0.13 732	0.13 762	0.13 726	0.13 747	0.11 687	0.11 687
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.30 772	0.19 763	0.48 790	0.21 674	0.18 778	0.29 755	0.24 747	0.42 784	0.64 816	0.40 787	0.50 784	0.40 776	0.37 787	0.40 801	0.43 819	0.13 732	0.13 762	0.13 726	0.14 753	0.16 780	0.16 775

LSM	0.34 789	0.21 776	0.62 811	0.27 771	0.62 844	0.35 777	0.26 777	0.43 790	0.49 772	0.45 800	0.60 807	0.42 781	0.37 787	0.35 775	0.26 741	0.13 732	0.21 823	0.14 742	0.16 781	0.18 792	0.34 825

TARStereo(FT)	0.37 792	0.26 796	0.32 749	0.42 820	0.20 790	0.78 833	1.22 864	0.43 790	0.42 739	0.33 770	0.53 788	0.48 799	0.38 789	0.33 765	0.32 783	0.17 790	0.14 774	0.21 795	0.15 773	0.23 808	0.12 709

2222	0.37 792	0.26 796	0.32 749	0.42 820	0.20 790	0.78 833	1.22 864	0.43 790	0.42 739	0.33 770	0.53 788	0.48 799	0.38 789	0.33 765	0.32 783	0.17 790	0.14 774	0.21 795	0.15 773	0.23 808	0.12 709

psmorigin	0.25 742	0.16 726	0.35 764	0.17 351	0.13 693	0.24 709	0.14 335	0.34 726	0.34 686	0.41 791	0.55 793	0.41 779	0.38 789	0.35 775	0.28 756	0.11 684	0.15 783	0.11 689	0.11 710	0.12 710	0.17 786

AANet	0.31 778	0.20 769	1.05 844	0.16 249	0.13 693	0.23 700	0.16 512	0.30 670	0.64 816	0.60 818	0.53 788	0.46 792	0.39 792	0.23 706	0.33 791	0.12 711	0.10 717	0.11 689	0.10 677	0.13 731	0.12 709

Wz-Net-TNSev	0.29 769	0.20 769	0.69 823	0.19 558	0.15 741	0.38 788	0.27 782	0.36 749	0.56 797	0.35 774	0.42 767	0.45 788	0.39 792	0.33 765	0.31 778	0.13 732	0.13 762	0.10 656	0.12 734	0.15 766	0.15 765

MFN_U_SF_RVC	0.33 782	0.22 780	0.58 804	0.31 794	0.15 741	0.36 782	0.17 551	0.54 823	0.46 766	0.47 803	0.56 795	0.58 809	0.39 792	0.36 779	0.38 805	0.15 759	0.15 783	0.18 785	0.21 806	0.16 780	0.16 775

SAMSARA	0.41 799	0.28 805	0.34 758	0.55 832	0.39 824	0.85 838	1.25 866	0.49 809	0.52 788	0.36 777	0.35 719	0.56 808	0.39 792	0.39 792	0.41 816	0.15 759	0.20 813	0.15 754	0.14 753	0.23 808	0.21 803

AnyNet_C01	0.37 792	0.26 796	1.41 851	0.22 699	0.17 767	0.51 806	0.28 788	0.36 749	0.40 730	0.39 784	0.75 825	0.46 792	0.39 792	0.46 814	0.50 831	0.13 732	0.13 762	0.13 726	0.14 753	0.14 752	0.16 775

noway2	3.63 857	5.25 873	3.83 861	12.30 878	11.84 877	4.62 862	3.98 871	1.03 856	0.50 780	0.91 852	2.05 862	6.21 877	0.40 797	2.96 866	2.36 869	0.95 864	0.14 774	1.90 871	1.76 871	5.79 876	3.81 873

EDNetEfficient	0.30 772	0.24 787	1.18 846	0.18 466	0.10 557	0.20 659	0.20 682	0.21 470	0.61 808	0.74 835	0.56 795	0.30 715	0.40 797	0.23 706	0.32 783	0.09 598	0.07 614	0.08 508	0.07 493	0.11 687	0.10 659

FC-DCNN v2	0.33 782	0.28 805	0.28 727	0.26 762	0.23 805	0.39 791	0.29 799	0.41 779	0.44 753	0.46 801	0.57 799	0.51 802	0.41 799	0.38 790	0.30 772	0.21 813	0.20 813	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 808

FC-DCNN	0.33 782	0.28 805	0.28 727	0.26 762	0.23 805	0.38 788	0.29 799	0.40 774	0.44 753	0.46 801	0.56 795	0.51 802	0.41 799	0.38 790	0.31 778	0.21 813	0.20 813	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 808

MSMD_ROB	0.31 778	0.26 796	0.26 720	0.24 738	0.21 799	0.34 772	0.25 766	0.34 726	0.39 725	0.40 787	0.69 813	0.45 788	0.41 799	0.34 770	0.28 756	0.20 810	0.20 813	0.26 809	0.25 816	0.23 808	0.22 806

MeshStereo	0.27 762	0.13 686	0.18 638	0.15 143	0.11 628	0.33 767	0.24 747	0.41 779	0.36 705	0.53 807	0.58 803	0.67 818	0.41 799	0.36 779	0.27 747	0.14 754	0.13 762	0.13 726	0.11 710	0.11 687	0.11 687
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
noway4	3.66 860	5.59 876	3.99 864	12.28 876	11.84 877	4.70 864	4.02 875	1.16 867	0.47 769	0.84 845	2.09 866	6.05 872	0.42 803	3.08 869	2.23 867	0.95 864	0.15 783	1.91 872	1.75 870	5.88 880	3.80 872

Ntro	0.41 799	0.40 822	0.54 795	0.46 827	0.30 821	0.64 820	0.24 747	0.47 805	0.68 824	0.42 793	0.49 782	0.47 796	0.42 803	0.40 801	0.32 783	0.32 829	0.28 834	0.37 831	0.31 828	0.33 831	0.29 819

FCDSN-DC	0.33 782	0.28 805	0.28 727	0.30 791	0.24 809	0.39 791	0.28 788	0.43 790	0.42 739	0.44 798	0.53 788	0.51 802	0.42 803	0.37 785	0.30 772	0.21 813	0.20 813	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.25 812
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.26 754	0.15 713	0.42 779	0.20 631	0.14 720	0.25 719	0.26 777	0.35 742	0.40 730	0.37 781	0.45 774	0.34 748	0.42 803	0.36 779	0.36 797	0.10 647	0.09 690	0.11 689	0.11 710	0.13 731	0.13 728

zzzz4	3.65 858	5.61 878	4.02 866	12.30 878	11.85 880	4.60 860	3.99 872	1.11 864	0.45 757	0.87 846	2.08 864	6.08 873	0.43 807	3.05 867	2.22 864	0.96 866	0.15 783	1.91 872	1.76 871	5.84 878	3.78 869

noway1	3.65 858	5.60 877	3.99 864	12.30 878	11.85 880	4.61 861	4.00 874	1.11 864	0.45 757	0.87 846	2.08 864	6.09 874	0.43 807	3.05 867	2.22 864	0.96 866	0.15 783	1.91 872	1.76 871	5.84 878	3.79 870

RTS	0.46 811	0.19 763	3.33 857	0.25 751	0.15 741	0.72 828	0.21 700	0.37 758	0.78 840	0.42 793	0.44 772	0.31 730	0.43 807	0.55 829	0.37 801	0.10 647	0.09 690	0.13 726	0.13 747	0.15 766	0.15 765

RTSA	0.46 811	0.19 763	3.33 857	0.25 751	0.15 741	0.72 828	0.21 700	0.37 758	0.78 840	0.42 793	0.44 772	0.31 730	0.43 807	0.55 829	0.37 801	0.10 647	0.09 690	0.13 726	0.13 747	0.15 766	0.15 765

SGM-ForestM	0.33 782	0.12 657	0.17 602	0.16 249	0.11 628	0.42 798	0.20 682	0.43 790	0.53 793	0.53 807	0.57 799	1.41 854	0.44 811	0.42 809	0.29 765	0.14 754	0.16 800	0.16 766	0.16 781	0.12 710	0.13 728

noway3	3.67 861	5.34 874	3.88 862	12.29 877	11.84 877	4.64 863	3.99 872	1.08 860	0.50 780	0.90 849	2.07 863	6.19 876	0.45 812	3.36 871	2.45 872	0.97 868	0.15 783	1.91 872	1.76 871	5.79 876	3.82 874

PatchMatch Graph Cmp	0.33 782	0.16 726	0.27 722	0.19 558	0.13 693	0.33 767	0.21 700	0.44 798	0.63 814	0.57 816	0.84 834	0.69 822	0.46 813	0.39 792	0.38 805	0.15 759	0.15 783	0.15 754	0.14 753	0.12 710	0.13 728

PM Graph cmp D40	0.32 781	0.16 726	0.27 722	0.19 558	0.13 693	0.32 763	0.21 700	0.43 790	0.58 802	0.56 813	0.73 820	0.71 828	0.47 814	0.40 801	0.38 805	0.15 759	0.15 783	0.15 754	0.14 753	0.12 710	0.13 728

RainbowNet	0.54 818	0.61 832	0.71 828	0.57 833	0.43 828	0.66 822	0.37 822	0.60 834	0.87 846	0.51 805	0.67 809	0.63 812	0.47 814	0.50 819	0.44 822	0.47 840	0.48 850	0.53 839	0.41 835	0.53 839	0.41 832

coex-ft	3.24 856	0.35 818	57.83 898	0.18 466	0.13 693	0.27 741	0.23 735	0.28 630	0.72 829	1.89 869	0.70 816	0.43 783	0.47 814	0.29 749	0.43 819	0.09 598	0.09 690	0.12 712	0.09 632	0.14 752	0.14 751

LE_ROB	0.50 816	0.07 279	0.14 492	0.15 143	0.08 301	0.26 731	0.17 551	0.23 520	1.71 868	4.68 876	0.67 809	0.46 792	0.47 814	0.21 680	0.30 772	0.07 434	0.06 535	0.06 262	0.06 376	0.08 557	0.06 402

PM Cens cmp D40	0.34 789	0.15 713	0.20 670	0.17 351	0.13 693	0.40 793	0.21 700	0.51 814	0.52 788	0.64 821	0.74 823	0.84 834	0.50 818	0.46 814	0.39 809	0.15 759	0.15 783	0.16 766	0.14 753	0.13 731	0.13 728

ACVNet_1	0.45 809	0.51 826	0.61 809	0.45 824	0.28 817	0.50 804	0.28 788	0.58 832	0.71 828	0.63 820	0.59 805	0.74 829	0.50 818	0.50 819	0.36 797	0.26 826	0.25 830	0.39 832	0.29 825	0.32 830	0.25 812

Consistency-Raft	0.44 806	0.40 822	0.46 785	0.37 814	0.43 828	0.42 798	0.41 828	0.57 827	0.55 795	0.32 766	0.73 820	0.32 737	0.50 818	0.42 809	0.49 830	0.39 834	0.36 841	0.45 834	0.52 845	0.42 834	0.30 821

EDNetEfficientorigin	7.92 868	0.32 815	152.98 899	0.20 631	0.10 557	0.22 686	0.17 551	0.23 520	0.60 806	0.73 833	0.67 809	0.41 779	0.51 821	0.24 718	0.41 816	0.08 529	0.07 614	0.09 602	0.07 493	0.12 710	0.11 687

PatchMatch Cens Cmp	0.34 789	0.15 713	0.21 682	0.17 351	0.13 693	0.42 798	0.21 700	0.48 807	0.53 793	0.69 826	0.81 832	0.88 835	0.52 822	0.45 813	0.37 801	0.15 759	0.15 783	0.16 766	0.15 773	0.13 731	0.13 728

TCMNet-wrong-test	3.69 862	5.54 875	3.91 863	12.22 875	11.75 876	4.77 865	3.86 870	1.08 860	0.74 834	1.13 861	2.21 867	6.16 875	0.53 823	3.43 872	2.33 868	0.90 862	0.20 813	1.85 869	1.69 869	5.71 875	3.79 870

anonymity	0.53 817	0.58 829	0.66 815	0.41 818	0.61 843	0.54 810	0.41 828	0.57 827	0.41 737	0.56 813	0.50 784	0.50 801	0.55 824	0.59 834	0.50 831	0.58 847	0.50 854	0.51 837	0.51 843	0.52 837	0.58 839

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 806	0.39 821	0.56 798	0.40 817	0.20 790	0.66 822	0.33 818	0.54 823	0.72 829	0.71 831	0.72 819	0.62 811	0.55 824	0.52 824	0.47 827	0.20 810	0.19 812	0.29 824	0.30 827	0.24 816	0.19 799

ELAS_RVC	0.42 801	0.29 812	0.33 755	0.28 778	0.24 809	0.56 812	0.38 825	0.50 810	0.61 808	0.74 835	0.76 826	0.67 818	0.56 826	0.55 829	0.42 818	0.22 817	0.21 823	0.27 813	0.26 817	0.27 824	0.26 816
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 801	0.29 812	0.34 758	0.28 778	0.24 809	0.63 819	0.37 822	0.52 816	0.52 788	0.72 832	0.82 833	0.68 820	0.56 826	0.52 824	0.45 825	0.22 817	0.21 823	0.27 813	0.26 817	0.26 822	0.26 816
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.57 821	0.58 829	0.67 819	0.41 818	0.55 835	0.68 824	0.51 840	0.57 827	0.46 766	0.67 824	0.70 816	0.69 822	0.57 828	0.64 837	0.58 836	0.59 848	0.49 851	0.50 836	0.50 842	0.52 837	0.59 842

UHP(FT)	0.42 801	0.26 796	0.45 782	0.37 814	0.20 790	0.62 816	0.45 834	0.53 820	0.75 835	0.55 810	0.78 828	0.70 824	0.58 829	0.51 821	0.40 812	0.19 803	0.22 827	0.22 801	0.20 799	0.21 800	0.17 786

nnnnnnn	0.43 805	0.26 796	0.54 795	0.33 802	0.27 815	0.51 806	0.30 808	0.54 823	0.79 842	0.64 821	0.71 818	0.75 830	0.58 829	0.47 816	0.45 825	0.22 817	0.21 823	0.27 813	0.26 817	0.29 825	0.25 812

mmmmmm	0.42 801	0.26 796	0.45 782	0.37 814	0.20 790	0.62 816	0.45 834	0.53 820	0.75 835	0.55 810	0.78 828	0.70 824	0.58 829	0.51 821	0.40 812	0.19 803	0.22 827	0.22 801	0.20 799	0.21 800	0.17 786

SPS-STEREO	0.58 822	0.59 831	0.66 815	0.45 824	0.55 835	0.65 821	0.44 833	0.63 837	0.51 782	0.69 826	0.65 808	0.66 815	0.58 829	0.62 835	0.62 839	0.62 850	0.47 849	0.51 837	0.49 840	0.55 840	0.58 839
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.49 815	0.27 803	0.61 809	0.29 787	0.20 790	0.40 793	0.19 657	0.51 814	0.66 821	0.53 807	0.91 838	1.02 838	0.59 833	0.51 821	0.58 836	0.53 844	0.32 839	0.55 841	0.40 834	0.36 832	0.38 829

PVD	0.40 798	0.21 776	0.40 774	0.32 797	0.23 805	0.30 758	0.45 834	0.53 820	0.97 850	0.55 810	0.80 831	0.54 807	0.60 834	0.53 826	0.40 812	0.19 803	0.14 774	0.17 774	0.14 753	0.24 816	0.32 823

PWCK	0.72 829	0.95 850	0.99 842	0.77 839	0.32 822	0.79 835	0.38 825	0.92 847	0.90 847	0.96 854	0.76 826	0.97 837	0.62 835	0.87 849	0.68 845	0.73 854	0.46 845	0.76 851	0.49 840	0.71 853	0.44 835

MANE	0.47 813	0.28 805	0.28 727	0.27 771	0.24 809	0.50 804	0.32 817	0.57 827	0.62 811	0.74 835	1.20 852	1.21 847	0.64 836	0.54 828	0.39 809	0.22 817	0.20 813	0.27 813	0.31 828	0.26 822	0.25 812

BEATNet-Init1	0.54 818	0.28 805	0.68 822	0.31 794	0.21 799	0.85 838	0.31 809	0.57 827	0.69 827	0.89 848	1.00 842	2.17 861	0.66 837	0.58 833	0.44 822	0.19 803	0.18 807	0.23 804	0.22 809	0.22 802	0.21 803

MADNet+	0.76 833	0.72 839	3.76 860	0.67 836	0.41 826	0.99 845	0.97 862	0.72 840	0.75 835	0.52 806	0.58 803	0.64 814	0.68 838	0.89 852	1.04 859	0.35 832	0.36 841	0.28 823	0.23 813	0.38 833	0.33 824

MFMNet_re	0.65 823	0.66 837	0.66 815	0.51 828	0.69 848	0.70 826	0.58 844	0.65 838	0.75 835	0.61 819	0.73 820	0.63 812	0.68 838	0.65 838	0.60 838	0.66 852	0.58 864	0.63 842	0.59 846	0.68 848	0.69 851

NVStereoNet_ROB	0.47 813	0.37 819	0.47 788	0.42 820	0.29 820	0.35 777	0.35 820	0.50 810	0.61 808	0.73 833	0.94 839	0.70 824	0.68 838	0.48 817	0.62 839	0.22 817	0.33 840	0.34 830	0.34 833	0.30 826	0.31 822
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
1111	0.45 809	0.24 787	0.56 798	0.33 802	0.20 790	0.88 840	0.37 822	0.52 816	0.84 843	0.64 821	0.69 813	0.70 824	0.70 841	0.79 842	0.38 805	0.17 790	0.15 783	0.19 787	0.19 796	0.22 802	0.17 786

relurobot		0.79 843		0.85 844	0.72 852	0.62 816	0.77 855	0.59 833	0.72 829	0.75 839	0.69 813	0.66 815	0.73 842	0.63 836	0.67 844	0.73 854		0.69 845	0.65 849	0.69 850	0.67 849

ACVNet_2	0.67 828	0.68 838	0.70 826	0.64 835	0.41 826	0.75 831	0.50 839	0.98 853	1.38 861	0.90 849	1.09 846	1.04 839	0.74 843	0.55 829	0.48 828	0.43 836	0.40 843	0.53 839	0.45 837	0.48 836	0.36 827

TorneroNet-64	0.76 833	0.73 840	0.77 833	0.78 841	0.58 840	0.94 844	0.58 844	0.85 844	1.26 856	0.67 824	0.88 836	1.41 854	0.76 844	0.87 849	0.68 845	0.49 842	0.46 845	0.73 848	0.59 846	0.68 848	0.54 838

IMH-64-1	0.66 824	0.62 833	0.69 823	0.72 837	0.51 832	0.60 814	0.51 840	0.92 847	0.84 843	0.75 839	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.80 843	0.50 831	0.43 836	0.46 845	0.72 846	0.48 838	0.55 840	0.40 830

IMH-64	0.66 824	0.62 833	0.69 823	0.72 837	0.51 832	0.60 814	0.51 840	0.92 847	0.84 843	0.75 839	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.80 843	0.50 831	0.43 836	0.46 845	0.72 846	0.48 838	0.55 840	0.40 830

relubot	0.74 832	0.83 845	0.78 834	0.91 849	0.79 853	0.68 824	0.77 855	0.70 839	0.76 839	0.83 844	0.74 823	0.68 820	0.81 847	0.66 839	0.74 850	0.74 856	0.71 867	0.68 844	0.65 849	0.69 850	0.67 849

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 824	0.18 757	0.59 806	0.28 778	0.22 802	1.31 854	0.25 766	0.61 835	1.61 866	0.69 826	3.69 871	1.08 842	0.82 848	0.39 792	0.32 783	0.18 794	0.15 783	0.20 792	0.20 799	0.18 792	0.24 808

TestStereooo	0.66 824	0.18 757	0.59 806	0.28 778	0.22 802	1.31 854	0.25 766	0.61 835	1.61 866	0.69 826	3.69 871	1.08 842	0.82 848	0.39 792	0.32 783	0.18 794	0.15 783	0.20 792	0.20 799	0.18 792	0.24 808

JetBlue	0.73 831	0.46 825	1.21 849	0.52 829	0.47 830	2.16 858	0.67 850	0.78 841	0.72 829	0.70 830	0.79 830	1.21 847	0.84 850	1.06 860	1.04 859	0.40 835	0.28 834	0.33 829	0.33 830	0.30 826	0.34 825

LVE	0.84 838	0.87 848	0.86 839	0.81 842	0.56 837	1.09 850	0.66 849	1.07 858	1.45 863	0.97 855	1.23 854	1.11 845	0.86 851	0.84 846	0.72 849	0.49 842	0.56 861	0.76 851	0.60 848	0.66 846	0.60 845

TorneroNet	0.83 837	0.75 841	0.83 838	0.85 844	0.63 845	1.03 848	0.65 848	0.96 851	1.14 854	0.80 842	1.10 848	1.36 852	0.88 852	0.95 856	0.82 854	0.57 845	0.49 851	0.79 854	0.66 853	0.74 856	0.64 848

IMH	0.72 829	0.65 835	0.70 826	0.77 839	0.54 834	0.71 827	0.56 843	0.99 855	1.08 852	0.82 843	1.09 846	0.89 836	0.88 852	0.88 851	0.53 835	0.44 839	0.50 854	0.75 849	0.51 843	0.58 843	0.42 834

fsdfsdds	0.54 818	0.19 763	0.72 829	0.34 804	0.18 778	0.51 806	0.33 818	0.55 826	1.06 851	0.74 835	2.30 868	1.05 840	0.89 854	0.36 779	0.48 828	0.16 783	0.16 800	0.26 809	0.19 796	0.15 766	0.15 765

WAO-7	0.80 835	0.78 842	0.57 801	0.85 844	0.67 847	0.76 832	0.69 853	1.07 858	1.30 858	0.90 849	1.20 852	1.05 840	0.93 855	0.71 840	0.68 845	0.60 849	0.62 865	0.67 843	0.68 854	0.64 844	0.59 842

JetRed	1.66 849	1.51 859	3.09 856	0.93 850	1.21 859	5.28 867	1.61 869	1.29 870	1.42 862	1.84 868	1.77 859	1.59 860	0.95 856	1.43 863	2.51 873	0.91 863	1.61 873	0.93 858	0.91 862	1.36 864	1.03 858

KSHMR	1.10 846	1.19 854	0.90 841	1.26 859	1.00 858	0.99 845	0.96 861	1.13 866	1.35 859	1.16 863	1.28 855	1.40 853	0.97 857	1.03 859	0.93 856	1.03 869	1.08 872	1.20 863	1.03 864	1.03 861	0.98 857

Dean	0.88 839	0.88 849	0.81 835	0.82 843	0.57 838	0.91 841	0.62 847	1.17 868	1.71 868	1.15 862	1.16 850	1.31 851	1.00 858	0.82 845	0.83 855	0.57 845	0.56 861	0.78 853	0.65 849	0.67 847	0.58 839

WAO-6	0.82 836	0.81 844	0.63 813	0.87 847	0.63 845	0.79 835	0.60 846	0.98 853	1.52 865	0.91 852	0.97 841	1.08 842	1.04 859	0.72 841	0.70 848	0.72 853	0.49 851	0.91 857	0.71 855	0.70 852	0.59 842

ktn	1.02 845	1.23 855	0.82 836	1.24 858	0.86 856	1.00 847	0.86 858	0.96 851	1.37 860	1.05 857	1.12 849	1.16 846	1.06 860	0.95 856	0.62 839	1.28 873	0.71 867	1.39 866	0.83 859	1.06 862	0.77 854

WAO-8	0.92 840	0.83 845	0.67 819	0.94 851	0.70 849	0.92 842	0.68 851	1.08 860	1.80 870	1.06 859	1.42 856	1.29 849	1.08 861	0.86 847	0.80 852	0.74 856	0.54 858	0.86 855	0.75 856	0.71 853	0.63 846

Venus	0.92 840	0.83 845	0.67 819	0.94 851	0.70 849	0.92 842	0.68 851	1.08 860	1.80 870	1.06 859	1.42 856	1.29 849	1.08 861	0.86 847	0.80 852	0.74 856	0.54 858	0.86 855	0.75 856	0.71 853	0.63 846

DPSimNet_ROB	1.14 847	1.25 856	0.87 840	1.15 857	0.90 857	1.15 851	1.18 863	1.20 869	1.26 856	1.45 866	1.05 845	1.44 857	1.13 863	0.92 855	1.70 863	1.47 874	0.52 857	1.22 864	1.04 865	0.92 859	1.03 858

notaker	0.98 843	1.13 853	1.02 843	1.14 856	0.81 854	0.73 830	0.69 853	0.94 850	1.15 855	1.19 864	1.19 851	1.41 854	1.17 864	1.10 862	0.74 850	0.82 860	0.64 866	1.18 862	0.79 858	1.02 860	0.82 855

UNDER WATER-64	0.97 842	0.96 851	1.48 853	0.88 848	0.57 838	1.24 853	0.90 860	0.78 841	0.96 849	1.05 857	0.85 835	1.56 859	1.26 865	0.97 858	0.99 857	0.88 861	0.57 863	1.04 861	0.88 860	0.81 857	0.75 852

UNDER WATER	0.99 844	1.00 852	1.47 852	1.00 853	0.71 851	1.18 852	0.86 858	0.81 843	1.09 853	1.02 856	0.90 837	1.53 858	1.26 865	1.06 860	1.02 858	0.79 859	0.54 858	1.02 859	0.88 860	0.83 858	0.75 852

Light2-Stereo	27.33 894	1.29 857	18.08 885	9.32 869	1.62 861	1.56 856	0.22 720	1.80 871	0.91 848	26.87 904	3.25 870	5.32 870	1.68 867	105.46 908	1.69 861	12.23 889	0.50 854	161.24 909	141.86 908	21.82 904	29.88 900

HanzoNet	1.31 848	1.29 857	1.22 850	1.13 855	0.85 855	1.05 849	0.84 857	1.06 857	1.47 864	1.66 867	1.63 858	2.48 863	1.78 868	1.63 864	1.69 861	1.27 872	0.80 871	1.32 865	1.02 863	1.07 863	0.90 856

Selective-IGEV-i1pa	2.90 855	3.64 864	0.72 829	0.29 787	0.14 720	10.70 875	0.45 834	4.60 875	3.77 875	3.60 874	7.07 874	3.52 866	2.16 869	13.72 888	2.40 871	0.37 833	0.15 783	0.13 726	0.10 677	0.15 766	0.36 827

MADNet++	1.97 853	1.75 860	1.66 854	1.83 860	1.69 862	2.38 859	1.45 868	2.36 874	2.11 872	2.58 873	2.37 869	2.25 862	2.21 870	2.28 865	2.36 869	1.87 875	1.67 874	1.53 867	1.34 866	1.87 865	1.78 863

Selective-IGEV-i16pa	19.44 881	3.95 865	1.06 845	0.21 674	0.19 786	105.21 902	0.29 799	22.78 895	47.64 907	4.27 875	59.07 907	9.08 882	2.84 871	125.10 909	5.92 878	0.18 794	0.12 748	0.09 602	0.12 734	0.12 710	0.52 837

UHP(ZeroShot)	1.91 851	0.25 793	1.18 846	0.34 804	0.18 778	5.77 868	0.24 747	0.87 845	3.44 873	2.38 871	11.09 885	6.66 878	3.09 872	0.90 853	0.65 842	0.18 794	0.14 774	0.19 787	0.17 789	0.22 802	0.16 775

UHP	1.91 851	0.25 793	1.18 846	0.34 804	0.18 778	5.77 868	0.24 747	0.87 845	3.44 873	2.38 871	11.09 885	6.66 878	3.09 872	0.90 853	0.65 842	0.18 794	0.14 774	0.19 787	0.17 789	0.22 802	0.16 775

ply	1.68 850	0.65 835	0.35 764	0.53 830	0.60 841	0.49 803	0.46 838	1.83 872	0.66 821	0.31 758	2.03 860	2.58 864	3.28 874	3.71 873	5.37 874	1.25 870	0.79 869	1.94 876	1.64 867	3.83 873	1.25 861

xbf	2.24 854	0.55 828	0.35 764	0.53 830	0.60 841	5.03 866	5.37 876	1.83 872	0.66 821	2.26 870	2.03 860	2.58 864	3.28 874	3.71 873	5.37 874	1.25 870	0.79 869	1.94 876	1.64 867	3.83 873	1.25 861

tt	4.65 863	0.07 279	3.54 859	2.01 861	1.55 860	10.25 873	16.66 880	8.90 884	5.03 876	1.33 865	0.96 840	4.71 867	4.74 876	3.33 870	5.86 877	6.06 883	10.30 888	1.87 870	2.09 876	2.61 867	1.19 860

LRCNet_RVC	10.76 876	13.97 887	7.97 876	19.07 884	2.04 863	0.35 777	0.31 809	5.29 876	0.48 770	13.02 888	17.65 888	8.69 881	5.73 877	4.78 875	2.22 864	23.53 904	2.69 879	27.60 906	25.75 905	17.60 898	16.54 894

PML	8.57 871	9.39 884	6.24 867	5.34 865	6.36 867	13.21 876	20.99 881	5.35 877	6.68 877	17.75 890	26.46 902	7.58 880	6.08 878	7.89 879	5.76 876	5.33 882	1.83 875	5.95 888	1.93 875	8.75 885	2.53 865

USTest	6.16 864	2.65 863	2.79 855	6.48 868	7.21 868	14.33 877	21.38 882	6.98 883	9.55 881	5.35 879	6.12 873	5.71 871	7.69 879	6.31 878	6.75 879	1.97 876	3.38 880	1.63 868	2.14 877	2.49 866	2.35 864

xxxxx1	7.75 865	5.06 870	7.26 868	3.15 862	3.91 864	16.37 878	22.88 885	5.87 880	8.68 878	7.99 880	8.55 875	9.13 883	8.46 880	10.05 880	10.47 880	2.43 877	2.48 876	3.56 880	12.26 885	3.48 868	3.02 866

tt_ll	7.75 865	5.06 870	7.26 868	3.15 862	3.91 864	16.37 878	22.88 885	5.87 880	8.68 878	7.99 880	8.55 875	9.13 883	8.46 880	10.05 880	10.47 880	2.43 877	2.48 876	3.56 880	12.26 885	3.48 868	3.02 866

ff	7.75 865	5.06 870	7.26 868	3.15 862	3.91 864	16.37 878	22.88 885	5.87 880	8.68 878	7.99 880	8.55 875	9.13 883	8.46 880	10.05 880	10.47 880	2.43 877	2.48 876	3.56 880	12.26 885	3.48 868	3.02 866

DPSMNet_ROB	8.06 869	4.50 866	8.69 877	5.36 867	10.74 871	8.32 871	22.71 883	5.47 878	13.38 885	5.13 877	9.98 880	5.10 868	10.47 883	5.53 876	12.77 886	3.80 881	8.00 881	3.49 878	6.95 882	3.75 872	7.09 878

DGTPSM_ROB	8.06 869	4.50 866	8.69 877	5.34 865	10.73 870	8.32 871	22.71 883	5.47 878	13.38 885	5.13 877	9.98 880	5.10 868	10.47 883	5.53 876	12.77 886	3.79 880	8.00 881	3.49 878	6.95 882	3.74 871	7.09 878

iinet-test	10.41 872	8.00 880	7.40 871	10.23 870	10.93 872	17.97 882	25.06 888	11.30 888	13.29 883	9.69 884	9.78 879	9.38 886	11.23 885	10.97 884	12.61 884	6.59 885	8.30 883	5.49 883	6.54 878	6.58 881	6.91 876

IINet	10.41 872	8.00 880	7.40 871	10.23 870	10.93 872	17.97 882	25.06 888	11.30 888	13.29 883	9.69 884	9.77 878	9.38 886	11.23 885	10.97 884	12.61 884	6.59 885	8.30 883	5.49 883	6.54 878	6.58 881	6.91 876

Anonymous_1	10.87 877	7.82 879	7.41 873	10.29 872	10.08 869	18.64 884	26.11 890	11.02 887	13.45 887	9.43 883	10.10 882	9.73 888	11.31 887	10.69 883	12.47 883	6.42 884	8.38 885	5.70 885	10.22 884	11.41 886	6.65 875

DPSM_ROB	11.10 878	8.47 882	7.95 874	10.84 873	11.58 874	19.10 885	26.50 893	12.02 890	14.09 888	10.38 886	10.91 883	10.39 889	11.92 888	11.67 886	13.39 888	6.99 887	8.79 886	5.82 886	6.92 880	6.97 883	7.31 880

DPSM	11.10 878	8.47 882	7.95 874	10.84 873	11.58 874	19.10 885	26.50 893	12.02 890	14.09 888	10.38 886	10.91 883	10.39 889	11.92 888	11.67 886	13.39 888	6.99 887	8.79 886	5.82 886	6.92 880	6.97 883	7.31 880

HaxPig	15.73 880	18.55 896	19.19 888	16.92 883	15.89 884	7.80 870	7.57 877	13.37 892	10.80 882	15.40 889	14.87 887	15.95 891	14.81 890	15.67 889	15.97 892	18.96 899	16.72 889	19.47 902	18.10 899	19.45 901	19.06 895

MEDIAN_ROB	20.38 884	24.05 897	23.36 893	21.18 885	21.62 887	10.51 874	8.17 878	17.68 893	15.46 892	20.04 893	19.65 889	20.30 892	20.16 891	21.17 890	21.03 893	23.81 905	21.77 899	24.98 905	23.75 904	25.01 905	23.94 898

RSGM-EC	20.15 882	4.62 868	0.75 831	16.73 881	16.97 885	21.10 887	26.46 891	10.37 885	14.13 890	18.18 891	21.56 891	22.31 902	22.50 892	21.80 891	15.71 890	62.36 907	33.86 905	20.06 903	18.04 897	19.30 899	16.22 892

acva	20.15 882	4.62 868	0.75 831	16.73 881	16.97 885	21.10 887	26.46 891	10.37 885	14.13 890	18.18 891	21.56 891	22.31 902	22.50 892	21.80 891	15.71 890	62.36 907	33.86 905	20.06 903	18.04 897	19.30 899	16.22 892

fast-reg	22.77 891	17.32 895	19.13 886	22.15 893	24.31 894	38.33 892	53.16 895	24.18 899	28.58 901	20.60 894	22.12 900	20.65 893	23.90 894	23.12 893	26.84 896	14.18 898	17.47 891	14.33 897	14.96 896	15.38 897	14.67 884

FlowAnything	22.34 888	17.13 891	15.98 882	22.00 890	23.23 888	38.39 896	53.32 897	24.19 900	28.48 898	21.00 902	21.93 898	20.83 894	23.97 895	23.44 899	26.83 895	14.04 890	17.80 898	11.63 889	14.08 895	14.00 889	14.65 882

Selective-RAFT-Error	22.39 890	17.14 892	16.01 883	22.00 890	23.34 893	38.37 894	53.36 898	24.24 902	28.53 900	20.80 899	21.94 899	20.94 895	24.02 896	23.48 900	27.33 903	14.07 894	17.70 895	11.70 890	13.93 888	14.05 892	14.83 889

CasAABBNet	22.33 885	17.11 888	15.84 881	21.94 887	23.28 889	38.30 889	53.40 899	24.05 898	28.44 897	20.66 896	21.86 896	21.03 899	24.04 897	23.35 896	27.03 899	14.06 891	17.69 892	11.70 890	13.94 889	14.04 891	14.76 886

Hybrid-DGEV	22.38 889	17.26 894	16.15 884	21.92 886	23.29 890	38.36 893	53.40 899	24.38 903	28.67 902	20.64 895	21.89 897	21.01 896	24.05 898	23.35 896	27.12 902	14.08 895	17.70 895	11.71 895	13.99 893	14.01 890	14.70 885

RAFT-FEzeroshot	22.33 885	17.12 889	15.83 879	21.95 888	23.32 891	38.31 890	53.41 901	23.99 896	28.43 895	20.66 896	21.84 894	21.02 897	24.05 898	23.33 894	27.09 900	14.06 891	17.69 892	11.70 890	13.95 890	14.05 892	14.76 886

RAFT-FE	22.33 885	17.12 889	15.83 879	21.95 888	23.32 891	38.31 890	53.41 901	23.99 896	28.43 895	20.66 896	21.84 894	21.02 897	24.05 898	23.33 894	27.09 900	14.06 891	17.69 892	11.70 890	13.95 890	14.05 892	14.76 886

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 901	24.57 904	28.49 899	20.83 900	21.79 893	21.71 901	24.18 901	24.35 901	26.98 897	14.13 897	17.72 897	11.70 890	14.00 894	14.08 895

LSM0	22.80 892	17.22 893	19.17 887	22.12 892	28.90 896	38.38 895	53.27 896	24.21 901	28.36 894	20.84 901	21.11 890	21.63 900	24.25 902	23.42 898	26.98 897	14.08 895	17.39 890	11.72 896	13.98 892	14.22 896	14.66 883

AVERAGE_ROB	24.89 893	29.12 900	27.98 896	24.83 894	24.59 895	17.82 881	11.61 879	21.45 894	19.91 893	25.04 903	24.38 901	25.06 904	25.31 903	24.69 902	22.86 894	29.74 906	27.09 904	28.97 907	27.94 906	30.07 906	29.35 899

zzzz2	33.77 897	25.93 898	24.41 894	33.32 895	35.10 897	58.15 899	80.98 906	36.98 908	42.68 904	31.82 907	33.40 905	31.44 907	36.00 904	34.74 903	40.15 904	21.20 902	26.75 900	17.85 900	21.11 902	21.10 902	22.26 896

noway5	33.77 897	25.93 898	24.41 894	33.32 895	35.10 897	58.15 899	80.98 906	36.98 908	42.68 904	31.82 907	33.40 905	31.44 907	36.00 904	34.74 903	40.15 904	21.20 902	26.75 900	17.85 900	21.11 902	21.10 902	22.26 896

zzzzzz3	32.40 895	13.78 885	19.88 891	39.27 897	40.27 899	57.81 897	73.58 905	33.27 906	42.65 903	31.40 905	32.97 903	30.93 905	36.54 906	37.48 905	43.96 906	20.77 900	26.80 902	16.44 898	20.72 900	13.41 887	16.16 890

zzz1	32.42 896	13.80 886	20.04 892	39.27 897	40.27 899	57.84 898	73.53 904	33.30 907	42.71 906	31.42 906	32.98 904	30.95 906	36.54 906	37.50 906	43.97 907	20.78 901	26.81 903	16.46 899	20.73 901	13.42 888	16.17 891

test_example2	97.69 899	92.93 901	45.57 897	96.02 899	109.84 901	88.44 901	93.70 908	25.54 905	94.63 908	130.46 910	126.87 908	58.93 909	75.48 908	87.99 907	77.94 908	150.16 909	221.11 907	76.29 908	98.21 907	108.42 909	95.33 901

PatchMatch		0.16 726		0.19 558		0.32 763		0.43 790		0.56 813		0.66 815		0.42 809		0.15 759		0.15 754		0.12 710

ccccc		285.89 902		366.70 902	366.78 902	118.88 903		113.97 910		125.77 909		120.54 910		252.62 910		382.79 910	352.84 908	254.30 910	222.62 909	426.61 910

Low-res two-view benchmark