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 9	0.06 147	0.08 62	0.20 622	0.05 5	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

NBS	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 235	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

anonymous	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.05 6	0.12 154	0.11 87	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DepthFocus	0.08 128	0.04 3	0.15 513	0.13 24	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.05 4	0.09 251	0.06 39	0.07 170	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

GEAStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GSStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GS-Stereo							0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GASTEREO	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

MSCF	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

SCV	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.04 68

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.13 244	0.06 2	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

GIP-stereo	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 240	0.10 593	0.32 728	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.07 15	0.12 694	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.05 244

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

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

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.05 19	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 140	0.07 177	0.05 6	0.15 428	0.08 16	0.13 265	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

F5.5	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.19 550	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.14 214	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

EE1	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.12 216	0.08 191	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.05 244

AnonStereo	0.09 240	0.08 429	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.20 432	0.14 301	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

test410_97500	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LACA_dic	0.07 9	0.10 593	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GEAR-Net	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

DNSM	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.19 620	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.14 731	0.12 688

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.08 16	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

depth_test_26	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.08 243	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.07 477

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

DNS	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.03 1	0.14 731	0.10 638

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

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

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

CR7Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ARStereo	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.11 335	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 128	0.07 272	0.18 618	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 304	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

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

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.15 258	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

BStereo	0.08 128	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.09 28	0.15 258	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 154	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.04 68
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 240	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.11 331	0.09 28	0.18 378	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

gasm-f	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

252Zero-FE	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.13 443	0.11 98	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

IGEV	0.08 128	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.10 128	0.06 48	0.09 235	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

111111	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 128	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.10 128	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 44	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.04 3	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.05 2	0.11 335	0.07 170	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

HART	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.22 690	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.04 68

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 708	0.17 583	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

AIO_test	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

AIO-test2	0.10 326	0.08 429	0.10 236	0.23 711	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.23 505	0.24 546	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.09 612	0.05 216	0.05 244

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.07 9	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

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

Occ-G	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.12 357	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

U	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.17 409	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

AIO-Stereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.16 303	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RSM++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.11 87	0.11 170	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.03 1

RSM	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

IGEV++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

MIM_Stereo	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.12 154	0.20 432	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.09 304	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

EGLCR-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.16 372	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

CroCo-Stereo Lap2	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.22 690	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.06 367	0.05 244

iRaft-Stereo_20w	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.19 412	0.11 170	0.11 351	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

StereoNetSlim22	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.06 19	0.14 329	0.16 303	0.08 48	0.12 395	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

StereoNetSlim	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

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

ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.05 5	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Cross2Single Stereo	0.09 240	0.10 593	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.10 51	0.24 546	0.12 395	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.09 609	0.04 68

GIO	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.09 304	0.06 85	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.06 6	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

F8.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.19 550	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

FORCE_6	0.07 9	0.07 272	0.04 1	0.18 459	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

rgla	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

SCION-M(vits-remse)	0.08 128	0.06 147	0.13 425	0.24 724	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 326	0.13 669	0.13 425	0.24 724	0.17 746	0.26 710	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.21 665	0.09 428	0.08 108	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.11 335	0.05 4	0.06 85	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.06 19	0.13 244	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

quiztm	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.03 1

monster-pro	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.17 345	0.16 372	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.09 605

LWStereo	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LMStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

FCBStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSGStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MUNStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

TOTStereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ACMStereo	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.06 48	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

KABStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.17 345	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.11 170	0.08 191	0.11 335	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.13 169	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 128	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.14 329	0.13 169	0.16 372	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.13 384	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSi22	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.14 214	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.13 443	0.13 244	0.12 121	0.10 128	0.11 351	0.11 335	0.11 380	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

gcap_with_dpt	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DispViT+	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.05 6	0.11 98	0.18 378	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.07 9	0.10 128	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

WQFJA1++	0.08 128	0.04 3	0.11 310	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

Select-FE	0.11 376	0.06 147	0.21 661	0.15 140	0.11 610	0.12 392	0.13 244	0.22 483	0.18 430	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.06 367	0.08 554

IGEV-FE	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DDF-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

Zero-FE251	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MonStereo	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.09 28	0.14 214	0.12 216	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

zero-FE	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

AdaDepth	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

S2M2_XL	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.09 197	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.06 19	0.10 49	0.16 303	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

asd	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

qwe	0.08 128	0.08 429	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.18 378	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.10 51	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.18 378	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.75w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 128	0.09 523	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.11 98	0.20 432	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

2w_stereo	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.20 432	0.15 333	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

monsters	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.09 91	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

MM-Stereo_test3	0.10 326	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.19 638	0.24 533	0.19 459	0.06 48	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

MM-Stereo_test2	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.18 590	0.15 258	0.14 301	0.07 120	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.18 590	0.21 455	0.20 484	0.09 251	0.11 335	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

HUF	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

castereo++	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.14 494	0.11 98	0.11 87	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

MonSter	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fffft	0.09 240	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.16 500	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.05 244
1: 1. 1
tt45	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.15 428	0.13 169	0.12 216	0.09 251	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

mms	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ours_stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

WCG-NET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RAStereo	0.10 326	0.09 523	0.08 62	0.20 622	0.08 295	0.13 443	0.18 590	0.16 303	0.17 409	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Pointernet	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.10 49	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

WCG-NET（raft）	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RAFT-Stereo-weight	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.19 412	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

test_for_model	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

MGS-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

MoCha-V2	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.20 622	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

1test111	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.15 499	0.16 589	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

cc1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

ff7	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEVStereo-DCA	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

ffff	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

rrr	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

11t	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

tt1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.15 258	0.19 459	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

MaDis-Stereo	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.11 98	0.16 303	0.16 372	0.09 251	0.11 335	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.04 68

IGEV_Zeroshot_test	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

MSKI-zero shot	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.14 301	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.06 85	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.11 98	0.12 121	0.11 170	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.05 244

testlalala	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

GCAPDPT-zeroshot	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CAS	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.09 91	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

anonymousdsp	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

ProNet	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

MC-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.12 357	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ccc-4	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEV-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.22 690	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
XX-Stereo	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.12 154	0.21 455	0.10 128	0.10 307	0.14 400	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.04 68

test_xeample3	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.14 301	0.10 307	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

L400	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

HNOStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.15 428	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.08 16	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC-I	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.14 329	0.11 87	0.14 301	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

tt3	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.14 214	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt7	0.07 9	0.08 429	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

E$^{3}$Stereo	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLLLL	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLL	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 429	0.05 2	0.20 622	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

F4.4	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.15 258	0.04 2	0.05 2	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.15 258	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

416test1013	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

noway7	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.20 622	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.28 612	0.17 409	0.11 351	0.12 357	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

monster_256*512	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.21 665	0.10 548	0.13 443	0.17 537	0.27 587	0.19 459	0.12 395	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

FAST (zero-shot)	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.13 672	0.07 48	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.05 216	0.08 554

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 295	0.04 3	0.13 244	0.09 30	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Weightmod_eth	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.06 257	0.07 480	0.04 58	0.03 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.06 4	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

Weightmod	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.15 428	0.14 214	0.12 216	0.11 351	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.03 1

canet-new	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.13 169	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

bcnet-new	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

BARStereo	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

CHEStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RMAStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ATMStereo	0.08 128	0.10 593	0.07 26	0.20 622	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

KMOStereo	0.09 240	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.15 258	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

LACA3	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.07 211	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.11 610	0.38 767	0.16 500	0.23 505	0.17 409	0.11 351	0.15 420	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.10 260	0.10 631	0.08 631	0.06 257	0.07 480	0.09 609	0.10 638

Selective-IGEV-i16pb	0.14 531	0.08 429	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.41 775	0.16 500	0.29 634	0.24 546	0.11 351	0.21 533	0.10 344	0.07 211	0.17 571	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.06 257	0.08 564	0.09 609	0.10 638

Foundation-i1	0.09 240	0.04 3	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.07 211	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.05 244

HiDET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

LCMNet	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

FE-Mocha	0.09 240	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DLNR-FE	10.51 854	2.29 841	19.85 869	120.28 879	13.21 861	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	53.18 887	0.04 68

Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.06 1	0.14 214	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.10 49	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

LG-Stereo	0.08 128	0.08 429	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.17 537	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

AIO-test1	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.24 724	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.22 483	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.04 58	0.07 477

SMoEStereo_RVC	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.11 87	0.14 301	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

tg	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.20 432	0.12 216	0.08 191	0.11 335	0.11 380	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

PAM_32	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

PAM	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.09 428	0.10 269	0.16 500	0.15 258	0.16 372	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

model_zeroshot	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.12 407	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 376	0.05 44	0.14 475	0.16 245	0.21 778	0.09 197	0.17 537	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.09 605

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.13 672	0.14 494	0.16 500	0.23 505	0.18 430	0.10 307	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.08 554

CAS++	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.14 81	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.24 533	0.14 301	0.11 351	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo06	0.10 326	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.19 412	0.12 216	0.13 435	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

DLNR_Zeroshot_test	10.48 853	2.27 840	19.78 868	120.28 879	13.29 862	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	52.68 886	0.04 68

CASnet	0.09 240	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.18 378	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.10 639	0.08 564	0.06 367	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

HanStereo	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

LL-Strereo2	0.11 376	0.10 593	0.16 557	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.09 28	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.09 304	0.07 211	0.16 530	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.11 672	0.07 480	0.06 367	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.18 378	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.03 1	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.05 244

CES	0.08 128	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

RCA-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.18 378	0.14 301	0.10 307	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

RAFT_CTSACE	0.12 465	0.09 523	0.10 236	0.22 690	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.18 378	0.17 409	0.21 630	0.27 627	0.13 441	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

IPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.20 432	0.15 333	0.13 435	0.18 487	0.07 170	0.07 211	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

MIPNet	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.21 455	0.25 572	0.12 395	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

TRStereo	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.12 646	0.10 269	0.13 244	0.18 378	0.19 459	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

iRaftStereo_RVC	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.12 216	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

CREStereo++_RVC	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.10 307	0.14 400	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 240	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.19 459	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

sCroCo_RVC	0.12 465	0.09 523	0.24 686	0.24 724	0.11 610	0.19 617	0.14 329	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.13 384	0.12 407	0.07 211	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.05 216	0.07 477

EAI-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.16 303	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

PMTNet	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 57	0.13 443	0.14 329	0.16 303	0.11 170	0.09 251	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.10 260	0.15 740	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.07 463	0.06 382

L4000	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.11 331	0.18 590	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.15 428	0.10 51	0.08 48	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CEFStereo	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.09 91	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

tt8	0.07 9	0.08 429	0.06 10	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.08 290	0.08 33	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

tt9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RSGM							0.14 329	0.17 345	0.13 265	0.11 351	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216

100	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

300	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.10 128	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.21 665	0.10 548	0.13 443	0.18 590	0.22 483	0.20 484	0.13 435	0.12 357	0.08 243	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

GELT-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.15 428	0.21 455	0.17 409	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

VeloStereo	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 707

flow	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 707

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.19 550	0.07 177	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.10 128	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.07 463	0.05 244

S0	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.20 622	0.07 177	0.18 593	0.22 700	0.15 258	0.15 333	0.11 351	0.10 278	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.09 583	0.10 696	0.14 724	0.14 732	0.05 216	0.04 68

SE	0.10 326	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.16 303	0.11 170	0.10 307	0.17 458	0.09 304	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.04 68

LGCAT	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.11 1	0.06 57	0.07 48	0.13 244	0.07 9	0.08 48	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.10 631	0.09 669	0.04 1	0.05 255	0.04 58	0.09 605

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

DF	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RT-Monster	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.10 49	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

GeoVLM	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.07 15	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

CSFM-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.07 30	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

DA	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GGEV	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.12 392	0.11 98	0.15 258	0.11 170	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

castereo	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.18 430	0.08 191	0.10 278	0.11 380	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

999	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.16 530	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

UGAM-zero	0.10 326	0.05 44	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.20 432	0.15 333	0.11 351	0.15 420	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

trnet	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 5	0.12 392	0.10 49	0.13 169	0.10 128	0.08 191	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.18 378	0.19 459	0.10 307	0.09 235	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.06 382

AE-Stereo	0.10 326	0.08 429	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.20 484	0.09 251	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

AEACV	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 672	0.14 494	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

GLC_STEREO	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.16 303	0.24 546	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.08 290	0.18 594	0.12 437	0.06 215	0.08 631	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

test-3	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test_1	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

AnonymousM	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.19 412	0.14 301	0.13 435	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.05 244

test-1	0.10 326	0.07 272	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.11 331	0.24 727	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.10 344	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.05 244

Prome-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.23 505	0.13 265	0.13 435	0.16 438	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

raft+_RVC	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.11 98	0.24 533	0.20 484	0.12 395	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

XX-TBD	0.09 240	0.06 147	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.13 443	0.16 500	0.14 214	0.14 301	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

raftrobust	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.09 197	0.10 49	0.18 378	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

sAnonymous2	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 622	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 622	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

CREStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 57	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.10 128	0.09 251	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.06 382
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	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G3	0.13 497	0.14 686	0.12 371	0.32 779	0.13 672	0.11 331	0.14 329	0.23 505	0.09 91	0.15 494	0.13 384	0.19 560	0.09 343	0.15 499	0.13 480	0.10 631	0.05 320	0.16 748	0.10 656	0.10 646	0.06 382

G2	0.12 465	0.12 641	0.12 371	0.25 735	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.24 533	0.12 216	0.10 307	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.14 473	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.11 672	0.06 369	0.08 541	0.06 382

GStereo	0.10 326	0.05 44	0.11 310	0.12 9	0.13 672	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.09 91	0.11 351	0.12 357	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.09 605

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt5	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.09 343	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

TADF							0.16 500	0.18 378	0.21 500	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216

GFORCE	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.20 622	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

Last	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DDDD	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

TT111	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

over-6	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.10 269	0.09 28	0.17 345	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

over-9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

SMOE	0.10 326	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.06 367	0.04 68

Anonymus	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.06 382

ManiGeoR	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

HLf10	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

TestStereo_HLe17	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.06 382

GGDA	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.14 329	0.19 412	0.19 459	0.13 435	0.20 513	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

PointNet	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

LiteMatch*	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

VMStereo-Base	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.10 49	0.16 303	0.13 265	0.10 307	0.16 438	0.10 344	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

Hybrid-DGEV-03	0.11 376	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.16 551	0.14 329	0.15 258	0.14 301	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

NLSM3	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.20 622	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.06 48	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.07 480	0.03 1	0.04 68

NLCSM	0.11 376	0.09 523	0.09 155	0.23 711	0.11 610	0.12 392	0.19 638	0.19 412	0.19 459	0.12 395	0.11 335	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.05 244

BridgeDepth	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 105	0.10 344	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.09 240	0.08 429	0.11 310	0.13 24	0.10 548	0.08 108	0.06 1	0.10 51	0.10 128	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.09 343	0.11 257	0.11 355	0.13 714	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.10 646	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.09 304	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

fffy	0.09 240	0.08 429	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.17 537	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

rvit_stereo_0081_aga	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.19 459	0.10 307	0.18 487	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0081	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0082	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0080	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

whm_eth	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

GCAP-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.07 5	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.07 170	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

RAFT-Test	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

LoS_RVC	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.08 108	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.09 235	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

anonymousdsp2	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.23 534	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

LoS	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.14 494	0.11 98	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.09 235	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.15 520	0.13 244	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.17 458	0.13 441	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

test_4	0.11 376	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.21 680	0.15 258	0.18 430	0.12 395	0.18 487	0.12 407	0.09 343	0.08 33	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

iRaft-Stereo_5w	0.12 465	0.09 523	0.12 371	0.20 622	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.22 483	0.22 524	0.19 591	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.20 639	0.16 589	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.06 382

IPLGR	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.24 546	0.12 395	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.04 68

HHNet	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.14 699	0.07 48	0.13 244	0.20 432	0.18 430	0.15 494	0.25 595	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.09 605

RALAANet	0.11 376	0.08 429	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.10 49	0.20 432	0.16 372	0.14 466	0.13 384	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.04 68

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.17 345	0.18 430	0.08 191	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.17 409	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.05 244

over v1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

S	0.12 465	0.08 429	0.10 236	0.20 622	0.08 295	0.13 443	0.19 638	0.17 345	0.16 372	0.13 435	0.12 357	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.09 583	0.07 594	0.13 709	0.15 752	0.06 367	0.05 244

PhaseNet	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.20 432	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.09 304	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

HLf8	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.11 1	0.08 295	0.15 520	0.12 154	0.22 483	0.16 372	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.09 583	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.08 541	0.08 554

TS12	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.21 665	0.07 177	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.09 91	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.09 79	0.12 437	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.20 622	0.08 295	0.18 593	0.16 500	0.23 505	0.30 630	0.17 540	0.17 458	0.17 532	0.10 394	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

DStereoRT	0.17 627	0.07 272	0.12 371	0.19 550	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.28 612	0.23 534	0.12 395	0.20 513	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.05 320	1.02 838	0.09 612	0.05 216	0.04 68

WQFJA1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 622	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

WQFJX1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.22 690	0.09 428	0.12 392	0.17 537	0.18 378	0.18 430	0.10 307	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

WQFJX	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.21 665	0.09 428	0.12 392	0.16 500	0.19 412	0.18 430	0.12 395	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.07 422	0.07 594	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

NLMM1	0.11 376	0.09 523	0.07 26	0.22 690	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.19 412	0.20 484	0.12 395	0.11 335	0.08 243	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

NLMM	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 622	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NLSM1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

water-stereo	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.13 265	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.10 394	0.07 10	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

DVStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.14 214	0.16 372	0.11 351	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

FLISNet	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

CoSv	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0083	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.26 586	0.11 351	0.14 400	0.13 441	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_ft	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.19 550	0.10 548	0.12 392	0.17 537	0.16 303	0.16 372	0.13 435	0.13 384	0.15 491	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

MyStereo8	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.15 140	0.09 428	0.18 593	0.14 329	0.19 412	0.22 524	0.12 395	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.16 530	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.09 605

StereoVision	0.14 531	0.13 669	0.10 236	0.24 724	0.10 548	0.16 551	0.21 680	0.21 455	0.20 484	0.12 395	0.25 595	0.10 344	0.10 394	0.16 530	0.10 260	0.09 583	0.10 696	0.12 695	0.12 713	0.06 367	0.05 244

EKT-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.21 500	0.11 351	0.08 189	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

Any-RAFT	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.10 394	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DCRE	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.11 610	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.17 409	0.11 351	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

Selective-RAFT	0.11 376	0.11 622	0.12 371	0.21 665	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.21 455	0.23 534	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DisPM	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.12 407	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.11 666

raft_robust	0.13 497	0.10 593	0.07 26	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.24 727	0.29 634	0.34 665	0.20 613	0.20 513	0.15 491	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 622	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.28 767	0.22 483	0.22 524	0.15 494	0.26 609	0.10 344	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

CIPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.16 372	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

dd	0.15 573	0.17 722	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.18 590	0.22 483	0.26 586	0.23 661	0.20 513	0.21 588	0.10 394	0.21 659	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

IPLGR_C	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

ACRE	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

test_3	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.21 665	0.08 295	0.13 443	0.25 745	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.10 394	0.08 33	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

PFNet+	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.05 6	0.12 154	0.18 378	0.21 500	0.16 525	0.19 503	0.14 462	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.11 666

STrans-v2	0.10 326	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.11 351	0.15 420	0.12 407	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

KYRaft	0.12 465	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.15 428	0.23 505	0.12 216	0.13 435	0.16 438	0.20 578	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.15 744

Pruner-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.08 554

RAFT-RH_RVC	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.12 392	0.12 154	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.40 727	0.11 380	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.06 382

RAFT-345	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.17 345	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.16 303	0.10 128	0.11 351	0.34 694	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.04 58	0.05 244

cross-raft	0.10 326	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.07 177	0.11 331	0.24 727	0.13 169	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

RALCasStereoNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.17 345	0.11 170	0.12 395	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

AFF-stereo	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.10 128	0.10 307	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

RAFT + AFF	0.13 497	0.08 429	0.21 661	0.20 622	0.10 548	0.14 494	0.23 715	0.27 587	0.21 500	0.12 395	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

G4	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.24 724	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.10 344	0.11 437	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.05 216	0.05 244

GOStereo-base	0.14 531	0.16 708	0.14 475	0.32 779	0.13 672	0.12 392	0.16 500	0.26 571	0.12 216	0.16 525	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.13 480	0.12 694	0.05 320	0.16 748	0.09 612	0.12 691	0.06 382

TestStereo_HL2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.21 533	0.12 407	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

TestStereo-Hl	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.08 295	0.15 520	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.11 437	0.14 473	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

RT-IGEV	0.13 497	0.06 147	0.14 475	0.15 140	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.25 557	0.28 615	0.16 525	0.17 458	0.18 548	0.11 437	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.08 554

MultiAttention	0.30 751	0.08 429	0.15 513	0.19 550	0.13 672	1.56 835	1.33 846	0.36 728	0.36 684	0.20 613	0.21 533	0.24 633	0.11 437	0.39 771	0.18 620	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.11 669	0.09 605

depthmonostereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.11 437	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.19 638	0.18 378	0.19 459	0.12 395	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

H2IRNET	0.10 326	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.10 344	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.05 244

MyStereo05	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.28 612	0.35 679	0.17 540	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo04	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.29 634	0.38 698	0.17 540	0.14 400	0.16 512	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

GMStereo_Zeroshot	0.16 604	0.13 669	0.25 689	0.20 622	0.10 548	0.17 575	0.13 244	0.30 649	0.25 572	0.23 661	0.32 676	0.25 646	0.11 437	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.11 672	0.06 369	0.12 691	0.08 554

MIF-Stereo (partial)	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.12 154	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.16 438	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.07 477

riskmin	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.14 494	0.14 329	0.18 378	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.17 532	0.11 437	0.14 473	0.12 437	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.08 554

TestStereo1	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 622	0.08 295	0.18 593	0.29 778	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

fff	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

SA-5K	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 622	0.08 295	0.18 593	0.29 778	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

Sa-1000	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.22 700	0.22 483	0.19 459	0.15 494	0.20 513	0.17 532	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.05 216	0.05 244

SA	0.13 497	0.09 523	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.23 505	0.19 459	0.17 540	0.27 627	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.05 216	0.05 244

CrosDoStereo	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

LCNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.14 730

TransformOpticalFlow	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

PSM-softLoss	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

KMStereo	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

PSM-AAD	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.20 622	0.09 428	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.18 548	0.11 437	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.14 730

ASMatch	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.18 378	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.09 605

DeepStereo_LL	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

GrayStereo	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.09 197	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.17 458	0.17 532	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

GMM-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.24 533	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.09 605

rafts_anoy	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.18 378	0.14 301	0.13 435	0.13 384	0.12 407	0.11 437	0.11 257	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.06 382

Anonymous3	0.16 604	0.14 686	0.34 737	0.26 746	0.14 699	0.27 720	0.18 590	0.28 612	0.28 615	0.15 494	0.17 458	0.14 462	0.11 437	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.11 666

s12784h	0.10 326	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.16 551	0.18 590	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DCANet	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

csc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

cscssc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

GMStereo	0.13 497	0.15 695	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.16 500	0.20 432	0.25 572	0.17 540	0.17 458	0.11 380	0.11 437	0.16 530	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.10 49	0.18 378	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 367	0.05 244
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GeoMambaStereo_RVC	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.11 1	0.14 699	0.12 392	0.09 28	0.12 121	0.13 265	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.15 567	0.09 583	0.08 631	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.13 707

SME	0.12 465	0.09 523	0.11 310	0.17 345	0.07 177	0.20 638	0.13 244	0.21 455	0.17 409	0.12 395	0.13 384	0.10 344	0.12 474	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.06 367	0.06 382

HLF11	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.12 9	0.08 295	0.15 520	0.11 98	0.22 483	0.10 128	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.12 474	0.14 473	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

TestStereo_HL3	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.11 98	0.20 432	0.09 91	0.15 494	0.31 666	0.13 441	0.12 474	0.16 530	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

IGEV_i1	0.12 465	0.08 429	0.12 371	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.15 428	0.19 412	0.23 534	0.18 573	0.18 487	0.16 512	0.12 474	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

FlowAnything_test	0.11 376	0.08 429	0.14 475	0.15 140	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.20 432	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

DFGA-Net	0.13 497	0.11 622	0.19 644	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.23 505	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.13 441	0.12 474	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

GCST	0.37 771	0.42 803	0.27 701	1.03 833	0.39 803	0.18 593	0.08 9	0.21 455	0.18 430	0.28 714	0.25 595	0.15 491	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.64 830	0.43 823	0.75 828	0.65 828	0.64 823	0.46 815

CoDeX	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.16 500	0.23 505	0.27 599	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.12 474	0.14 473	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

plain	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.13 435	0.15 420	0.09 304	0.12 474	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

SDNR	0.20 665	0.09 523	0.19 644	0.16 245	0.12 646	0.79 814	0.13 244	0.26 571	0.33 652	0.19 591	0.25 595	0.19 560	0.12 474	0.19 620	0.15 567	0.16 762	0.18 786	0.14 724	0.11 689	0.08 541	0.12 688

ADStereo(finetuned)	0.10 326	0.06 147	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.12 474	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GMOStereo	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 767	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

error version	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 767	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

test-v	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 767	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

Patchmatch Stereo++	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477
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	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.21 455	0.21 500	0.13 435	0.14 400	0.11 380	0.12 474	0.11 257	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

NF-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.12 688

OCTAStereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

PSM-adaLoss	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ROB_FTStereo_v2	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ROB_FTStereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

HUI-Stereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

SST-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.15 494	0.18 487	0.13 441	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.07 463	0.06 382

RAFT_R40	0.11 376	0.07 272	0.15 513	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.18 487	0.15 491	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

PFNet	0.12 465	0.06 147	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.26 571	0.20 484	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

RE-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

TVStereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

DeepStereo_RVC	0.11 376	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.08 108	0.11 98	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.15 420	0.12 407	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.08 554

iGMRVC	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

IRAFT_RVC	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.14 329	0.25 557	0.23 534	0.14 466	0.15 420	0.15 491	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

iRAFT	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

test-2	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 767	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

RAFT-IKP	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

111	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.24 546	0.11 351	0.12 357	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ARAFT	0.12 465	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.20 432	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.14 462	0.12 474	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.04 68

DIP-Stereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.09 28	0.16 303	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.07 477
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	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.23 715	0.29 634	0.32 646	0.18 573	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.08 554

Hybrid-DGEV-2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.18 459	0.09 428	0.09 197	0.13 244	0.29 634	0.30 630	0.11 351	0.12 357	0.10 344	0.13 511	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

xyz-stereo-finetune2	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.19 638	0.17 345	0.12 216	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.13 511	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.06 382

G2L-Stereo	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.27 587	0.22 524	0.17 540	0.27 627	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

DDVS	0.16 604	0.10 593	0.22 672	0.16 245	0.12 646	0.15 520	0.14 329	0.25 557	0.19 459	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.13 511	0.20 639	0.16 589	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.11 669	0.11 666

rvit_0105_6	0.14 531	0.09 523	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.10 269	0.17 537	0.19 412	0.26 586	0.12 395	0.18 487	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.13 480	0.15 740	0.11 711	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.06 382

rvit_0105_5	0.14 531	0.10 593	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.23 715	0.24 533	0.27 599	0.14 466	0.15 420	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.14 736	0.11 711	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.07 477

UGAM	0.13 497	0.10 593	0.09 155	0.22 690	0.08 295	0.13 443	0.20 662	0.18 378	0.24 546	0.22 646	0.16 438	0.13 441	0.13 511	0.19 620	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.13 709	0.11 689	0.07 463	0.05 244

ffm	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

ff1	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

mmx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

xxx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

PCWNet_CMD	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 684	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

UDGNet	0.14 531	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.12 392	0.16 500	0.21 455	0.27 599	0.20 613	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.07 477

dad	0.18 643	0.20 749	0.21 661	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.19 638	0.21 455	0.28 615	0.30 730	0.24 568	0.30 694	0.13 511	0.19 620	0.17 607	0.18 773	0.09 669	0.11 672	0.09 612	0.11 669	0.07 477

GANet-ADL	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.10 548	0.19 617	0.15 428	0.30 649	0.21 500	0.13 435	0.18 487	0.19 560	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.08 554

IIG-Stereo	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.12 154	0.22 483	0.18 430	0.14 466	0.17 458	0.12 407	0.13 511	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NRIStereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.07 477

FTStereo	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.07 48	0.15 428	0.22 483	0.18 430	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.10 638

THIR-Stereo	0.12 465	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.08 295	0.14 494	0.16 500	0.18 378	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.13 441	0.13 511	0.12 363	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

CRE-IMP	0.11 376	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.13 511	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.08 554

RAFT	0.13 497	0.09 523	0.11 310	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.23 715	0.21 455	0.20 484	0.21 630	0.21 533	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.05 244

GEStereo_RVC	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.22 690	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.32 673	0.49 751	0.20 613	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.21 659	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

TestStereo	0.14 531	0.15 695	0.11 310	0.23 711	0.08 295	0.15 520	0.21 680	0.20 432	0.23 534	0.14 466	0.25 595	0.16 512	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.07 477

SFCPSM	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.16 500	0.28 612	0.27 599	0.14 466	0.18 487	0.12 407	0.13 511	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

FENet	0.13 497	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.23 505	0.23 534	0.17 540	0.24 568	0.16 512	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.08 554

MSMDNet	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 684	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

ccs_rob	0.14 531	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

AdaStereo	0.15 573	0.11 622	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.21 651	0.11 98	0.33 690	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.21 588	0.13 511	0.19 620	0.15 567	0.13 714	0.05 320	0.10 639	0.07 480	0.09 609	0.07 477
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	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.26 571	0.36 684	0.21 630	0.29 653	0.24 633	0.13 511	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.04 78	0.09 609	0.08 554

MLCV	0.13 497	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.06 57	0.16 551	0.17 537	0.19 412	0.22 524	0.19 591	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.15 499	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

iResNet	0.13 497	0.10 593	0.18 618	0.19 550	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.21 455	0.27 599	0.16 525	0.24 568	0.15 491	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.08 9	0.22 483	0.19 459	0.17 540	0.23 556	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.06 382

G2L-ROB	0.13 497	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.17 537	0.25 557	0.19 459	0.20 613	0.19 503	0.20 578	0.14 545	0.18 594	0.16 589	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.09 605

rvit_0105_4	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.17 345	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.23 505	0.27 599	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.14 545	0.17 571	0.13 480	0.15 740	0.11 711	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.06 382

rvit_0105_3	0.16 604	0.10 593	0.15 513	0.20 622	0.12 646	0.15 520	0.26 756	0.25 557	0.30 630	0.15 494	0.17 458	0.21 588	0.14 545	0.18 594	0.14 526	0.14 736	0.11 711	0.12 695	0.14 732	0.07 463	0.07 477

CFNet_ucs	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.30 649	0.34 665	0.16 525	0.24 568	0.23 624	0.14 545	0.18 594	0.15 567	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

LL-Strereo	0.13 497	0.10 593	0.12 371	0.20 622	0.10 548	0.11 331	0.18 590	0.33 690	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.14 545	0.19 620	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.04 58	0.05 244

anonymousa	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.13 443	0.17 537	0.20 432	0.29 624	0.15 494	0.24 568	0.16 512	0.14 545	0.14 473	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.09 612	0.05 216	0.07 477

DCANet-4	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.18 378	0.20 484	0.13 435	0.17 458	0.09 304	0.14 545	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

BUS	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 690	0.10 548	0.20 638	0.14 329	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

NINENet	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.14 329	0.41 758	0.37 692	0.18 573	0.21 533	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.10 639	0.07 480	0.10 646	0.09 605

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 429	0.14 475	0.20 622	0.09 428	0.12 392	0.20 662	0.30 649	0.25 572	0.14 466	0.14 400	0.18 548	0.14 545	0.13 429	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.06 382

AAGNet	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.13 244	0.19 412	0.13 265	0.16 525	0.21 533	0.13 441	0.14 545	0.11 257	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

DEmStereo	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.14 81	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.16 303	0.24 546	0.17 540	0.23 556	0.12 407	0.14 545	0.12 363	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

GES	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.15 140	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.28 612	0.26 586	0.17 540	0.24 568	0.19 560	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.09 605

HCRNet	0.16 604	0.23 763	0.12 371	0.35 789	0.11 610	0.15 520	0.17 537	0.26 571	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.14 545	0.15 499	0.13 480	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.07 477

xxxx	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.24 688	0.18 590	0.32 673	0.20 484	0.14 466	0.28 638	0.22 606	0.14 545	0.15 499	0.29 744	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

PSMNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.25 557	0.24 546	0.17 540	0.28 638	0.23 624	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.11 667	0.06 515	0.09 588	0.12 713	0.08 541	0.07 477

CFNet-ft	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

BEATNet_4x	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.07 177	0.15 520	0.07 5	0.23 505	0.19 459	0.16 525	0.19 503	0.19 560	0.14 545	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

HSM-Net_RVC	0.14 531	0.08 429	0.12 371	0.15 140	0.08 295	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.20 613	0.21 533	0.29 684	0.14 545	0.18 594	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

MCPF							0.19 638	0.23 505	0.28 615	0.12 395	0.14 400	0.22 606	0.15 565	0.20 639	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216

DCVSM-stereo	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.15 520	0.09 28	0.20 432	0.24 546	0.20 613	0.24 568	0.26 658	0.15 565	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.08 564	0.10 646	0.12 688

ACV-stereo	0.15 573	0.10 593	0.29 715	0.18 459	0.12 646	0.15 520	0.13 244	0.23 505	0.21 500	0.19 591	0.23 556	0.22 606	0.15 565	0.23 685	0.17 607	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

ITSA-stereo	0.16 604	0.11 622	0.14 475	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.30 649	0.49 751	0.17 540	0.18 487	0.22 606	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.09 605

rvit_stereo_0075_2	0.17 627	0.12 641	0.25 689	0.23 711	0.16 734	0.13 443	0.10 49	0.30 649	0.27 599	0.20 613	0.28 638	0.22 606	0.15 565	0.18 594	0.13 480	0.16 762	0.10 696	0.17 756	0.10 656	0.10 646	0.10 638

test_sample6	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.08 295	0.17 575	0.19 638	0.26 571	0.18 430	0.18 573	0.28 638	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.08 554

test_sample5	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.17 540	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

test_sample4	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.18 430	0.17 540	0.26 609	0.18 548	0.15 565	0.17 571	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.08 554

test_sample3	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.09 428	0.20 638	0.17 537	0.27 587	0.18 430	0.17 540	0.22 551	0.19 560	0.15 565	0.17 571	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.08 554

test_sample2	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.08 295	0.16 551	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.14 466	0.21 533	0.20 578	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

SMFormer	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

tta	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.06 382

qqq1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

fff1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

DualNet	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.18 573	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

1111x	0.16 604	0.09 523	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.18 593	0.25 745	0.32 673	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.27 665	0.15 565	0.14 473	0.24 697	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.07 477

CASS	0.14 531	0.12 641	0.12 371	0.23 711	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.19 412	0.20 484	0.17 540	0.18 487	0.15 491	0.15 565	0.15 499	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.09 609	0.07 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 523	0.30 721	0.15 140	0.11 610	0.23 679	0.20 662	0.27 587	0.40 709	0.26 693	0.43 749	0.25 646	0.15 565	0.21 659	0.20 645	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.10 646	0.09 605

test_5	0.14 531	0.12 641	0.08 62	0.20 622	0.10 548	0.14 494	0.28 767	0.21 455	0.24 546	0.19 591	0.28 638	0.11 380	0.15 565	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

FADNet-RVC-Resample	0.17 627	0.12 641	0.32 728	0.22 690	0.12 646	0.19 617	0.14 329	0.25 557	0.24 546	0.24 674	0.27 627	0.20 578	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.07 422	0.08 631	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.11 666

UCFNet_RVC	0.15 573	0.08 429	0.13 425	0.11 1	0.10 548	0.20 638	0.10 49	0.24 533	0.23 534	0.17 540	0.21 533	0.24 633	0.15 565	0.18 594	0.15 567	0.12 694	0.07 594	0.11 672	0.13 726	0.11 669	0.10 638

PWCDC_ROB	0.21 680	0.13 669	0.23 680	0.25 735	0.12 646	0.20 638	0.15 428	0.34 705	0.55 774	0.29 724	0.49 761	0.21 588	0.15 565	0.28 721	0.20 645	0.11 667	0.09 669	0.10 639	0.08 564	0.11 669	0.09 605

LiteMatch	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.16 587	0.10 162	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

Lsterematch	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.15 428	0.14 214	0.18 430	0.16 525	0.18 487	0.15 491	0.16 587	0.13 429	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

G2L-Stereo_test	0.14 531	0.07 272	0.11 310	0.13 24	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.31 667	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.16 587	0.17 571	0.19 635	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 622	0.13 425	0.19 550	0.12 646	0.15 520	0.16 500	0.22 483	0.21 500	0.16 525	0.16 438	0.15 491	0.16 587	0.14 473	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.08 554

test_sample1	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.17 537	0.20 432	0.15 333	0.14 466	0.22 551	0.18 548	0.16 587	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.08 554

xx1	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.16 512	0.16 587	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

mmm	0.14 531	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.16 525	0.23 556	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.07 477

11t1	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.15 428	0.19 412	0.15 333	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.16 587	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

CBFPSM	0.15 573	0.07 272	0.27 701	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.22 483	0.23 534	0.20 613	0.27 627	0.23 624	0.16 587	0.16 530	0.19 635	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.07 463	0.07 477

iinet-f	0.17 627	0.07 272	0.46 764	0.14 81	0.10 548	0.21 651	0.14 329	0.27 587	0.23 534	0.22 646	0.25 595	0.21 588	0.16 587	0.18 594	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.10 638

GASNet	0.22 688	0.24 766	0.34 737	0.26 746	0.17 746	0.27 720	0.16 500	0.45 780	0.42 718	0.27 701	0.24 568	0.30 694	0.16 587	0.27 712	0.18 620	0.12 694	0.09 669	0.12 695	0.11 689	0.16 759	0.08 554

gwcnet-sp	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

scenet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

ssnet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

qqq	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.15 494	0.19 503	0.16 512	0.16 587	0.15 499	0.16 589	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

BSDual-CNN	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 690	0.10 548	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

psmg	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.10 548	0.15 520	0.17 537	0.29 634	0.20 484	0.17 540	0.21 533	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

CSP-Net	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.33 652	0.26 693	0.31 666	0.25 646	0.16 587	0.21 659	0.19 635	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

DAS	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

SepStereo	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.26 708	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

DRaft	0.12 465	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.21 455	0.30 630	0.18 573	0.27 627	0.10 344	0.16 587	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

ADLNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.16 245	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.33 690	0.27 599	0.23 661	0.27 627	0.24 633	0.16 587	0.18 594	0.21 659	0.10 631	0.06 515	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.09 605

222	0.16 604	0.07 272	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.25 698	0.18 590	0.30 649	0.21 500	0.18 573	0.29 653	0.17 532	0.16 587	0.16 530	0.44 801	0.10 631	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

GANet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.23 505	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.24 633	0.16 587	0.16 530	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

DSFCA	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.21 651	0.19 638	0.28 612	0.31 640	0.23 661	0.25 595	0.22 606	0.16 587	0.20 639	0.20 645	0.10 631	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

iResNet_ROB	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.15 140	0.07 177	0.19 617	0.14 329	0.26 571	0.32 646	0.23 661	0.26 609	0.23 624	0.16 587	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

base	0.19 655	0.13 669	0.25 689	0.20 622	0.14 699	0.24 688	0.10 49	0.32 673	0.21 500	0.26 693	0.38 715	0.16 512	0.17 613	0.25 703	0.23 684	0.16 762	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.07 463	0.10 638

SCION-MonSter(vits)	0.15 573	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.28 612	0.42 718	0.05 2	0.33 683	0.14 462	0.17 613	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.06 515	0.17 756	0.16 760	0.07 463	0.08 554

MWDA-net	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.20 638	0.22 700	0.26 571	0.36 684	0.18 573	0.25 595	0.18 548	0.17 613	0.17 571	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

z-ln-s-r	0.18 643	0.10 593	0.41 755	0.19 550	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.23 505	0.34 665	0.19 591	0.41 738	0.22 606	0.17 613	0.20 639	0.25 705	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

xyz-stereo	0.14 531	0.07 272	0.22 672	0.15 140	0.05 5	0.22 665	0.15 428	0.17 345	0.31 640	0.15 494	0.28 638	0.26 658	0.17 613	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

coex_refinement	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.18 573	0.21 533	0.22 606	0.17 613	0.16 530	0.19 635	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.09 609	0.08 554

DispNO	0.15 573	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.11 331	0.21 680	0.23 505	0.29 624	0.18 573	0.23 556	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.16 589	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.06 382

AASNet	0.16 604	0.08 429	0.13 425	0.19 550	0.09 428	0.19 617	0.15 428	0.38 744	0.37 692	0.20 613	0.24 568	0.20 578	0.17 613	0.17 571	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

PSMNet-ADL	0.15 573	0.12 641	0.13 425	0.22 690	0.09 428	0.13 443	0.20 662	0.26 571	0.23 534	0.18 573	0.20 513	0.23 624	0.17 613	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.11 689	0.08 541	0.07 477

LMCR-Stereo	0.15 573	0.08 429	0.14 475	0.21 665	0.09 428	0.18 593	0.19 638	0.28 612	0.19 459	0.24 674	0.24 568	0.23 624	0.17 613	0.20 639	0.17 607	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.09 605

test_xeample	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.22 665	0.20 662	0.29 634	0.21 500	0.16 525	0.29 653	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.28 735	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

ACVNet	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.13 24	0.12 646	0.14 494	0.20 662	0.22 483	0.34 665	0.17 540	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.21 659	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

acv_ft	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.25 557	0.34 665	0.19 591	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

cf-r	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.14 494	0.19 638	0.21 455	0.25 572	0.17 540	0.26 609	0.22 606	0.17 613	0.14 473	0.15 567	0.10 631	0.05 320	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

GwcNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.20 662	0.22 483	0.28 615	0.18 573	0.28 638	0.23 624	0.17 613	0.15 499	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.07 463	0.07 477

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 627	0.10 593	0.23 680	0.20 622	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.31 667	0.25 572	0.21 630	0.31 666	0.25 646	0.17 613	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.08 554
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	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.16 551	0.14 329	0.28 612	0.25 572	0.20 613	0.24 568	0.37 738	0.17 613	0.20 639	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.06 382

YMNet	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 665	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 698	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 741	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

YMNet_1	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 665	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 698	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 741	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

ISRNet	0.18 643	0.08 429	0.20 649	0.19 550	0.13 672	0.15 520	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.21 630	0.26 609	0.27 665	0.18 630	0.17 571	0.20 645	0.20 789	0.08 631	0.14 724	0.14 732	0.14 731	0.17 765

rvit_105_1	0.19 655	0.12 641	0.25 689	0.21 665	0.16 734	0.22 665	0.28 767	0.32 673	0.42 718	0.20 613	0.21 533	0.22 606	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.12 694	0.12 727	0.13 709	0.15 752	0.08 541	0.07 477

x	0.13 497	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.22 483	0.21 500	0.15 494	0.20 513	0.20 578	0.18 630	0.18 594	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

CRFU-Net	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.28 714	0.28 638	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.09 583	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.09 605

hknet	0.15 573	0.11 622	0.14 475	0.22 690	0.11 610	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.26 586	0.17 540	0.23 556	0.22 606	0.18 630	0.17 571	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

AACVNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.18 593	0.15 428	0.24 533	0.25 572	0.27 701	0.27 627	0.28 675	0.18 630	0.19 620	0.17 607	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.10 646	0.09 605

ICVP	0.16 604	0.09 523	0.12 371	0.22 690	0.09 428	0.18 593	0.21 680	0.26 571	0.24 546	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 604	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.24 533	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.06 382

HGLStereo	0.17 627	0.09 523	0.19 644	0.17 345	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.31 667	0.33 652	0.22 646	0.33 683	0.24 633	0.18 630	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

CCAANet	0.15 573	0.06 147	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.13 244	0.31 667	0.25 572	0.16 525	0.32 676	0.18 548	0.18 630	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

DMCA	0.14 531	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.23 505	0.28 615	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.10 638

FADNet_RVC	0.17 627	0.14 686	0.41 755	0.20 622	0.11 610	0.13 443	0.13 244	0.27 587	0.22 524	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.08 631	0.12 695	0.09 612	0.11 669	0.10 638

STTStereo	0.18 643	0.13 669	0.28 706	0.20 622	0.11 610	0.16 551	0.21 680	0.29 634	0.23 534	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.18 630	0.20 639	0.20 645	0.12 694	0.11 711	0.11 672	0.14 732	0.09 609	0.08 554

TDLM	0.18 643	0.12 641	0.14 475	0.24 724	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.37 737	0.30 630	0.22 646	0.28 638	0.28 675	0.18 630	0.23 685	0.19 635	0.11 667	0.07 594	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.08 554

CFNet	0.15 573	0.11 622	0.17 583	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.10 49	0.29 634	0.26 586	0.19 591	0.24 568	0.24 633	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.10 656	0.08 541	0.07 477

CVANet_RVC	0.18 643	0.11 622	0.14 475	0.21 665	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.34 705	0.34 665	0.22 646	0.31 666	0.28 675	0.18 630	0.24 697	0.18 620	0.12 694	0.08 631	0.12 695	0.12 713	0.09 609	0.08 554

StereoDRNet-Refined	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.20 622	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.27 587	0.24 546	0.26 693	0.41 738	0.23 624	0.18 630	0.21 659	0.21 659	0.09 583	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.07 463	0.07 477
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.22 688	0.17 722	0.17 583	0.25 735	0.18 757	0.35 756	0.17 537	0.29 634	0.48 749	0.23 661	0.46 756	0.20 578	0.19 649	0.26 708	0.27 726	0.09 583	0.08 631	0.23 785	0.20 778	0.11 669	0.11 666

MEA-ACV	0.16 604	0.08 429	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.19 617	0.20 662	0.30 649	0.39 704	0.21 630	0.30 660	0.14 462	0.19 649	0.17 571	0.16 589	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.07 477

ssnet_v2	0.17 627	0.10 593	0.18 618	0.17 345	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.34 705	0.25 572	0.23 661	0.23 556	0.27 665	0.19 649	0.22 677	0.21 659	0.11 667	0.10 696	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

Wz-Net-LNSev	0.22 688	0.16 708	0.41 755	0.22 690	0.13 672	0.25 698	0.24 727	0.33 690	0.44 732	0.30 730	0.42 746	0.32 716	0.19 649	0.23 685	0.27 726	0.10 631	0.09 669	0.08 495	0.08 564	0.12 691	0.11 666

Wz-Net-MNSev	0.23 702	0.13 669	0.33 734	0.20 622	0.15 720	0.36 761	0.25 745	0.34 705	0.45 736	0.29 724	0.41 738	0.39 749	0.19 649	0.25 703	0.27 726	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.12 691	0.10 638

ADLNet2	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.16 500	0.32 673	0.39 704	0.17 540	0.20 513	0.20 578	0.19 649	0.21 659	0.23 684	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.07 477

pcwnet_v2	0.19 655	0.11 622	0.26 699	0.18 459	0.14 699	0.18 593	0.15 428	0.37 737	0.46 745	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.19 649	0.21 659	0.20 645	0.13 714	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.11 669	0.13 707

delet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.30 649	0.38 698	0.17 540	0.27 627	0.19 560	0.19 649	0.19 620	0.21 659	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.11 689	0.06 367	0.07 477

UNet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.28 730	0.19 638	0.33 690	0.30 630	0.21 630	0.25 595	0.23 624	0.19 649	0.20 639	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

RASNet	0.15 573	0.07 272	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.30 649	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.21 588	0.19 649	0.20 639	0.20 645	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

NVstereo2D	0.19 655	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.16 734	0.28 730	0.23 715	0.44 777	0.42 718	0.15 494	0.28 638	0.25 646	0.19 649	0.23 685	0.18 620	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.15 745	0.10 638

DeepPruner_ROB	0.16 604	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.15 428	0.32 673	0.21 500	0.19 591	0.21 533	0.22 606	0.19 649	0.21 659	0.16 589	0.13 714	0.09 669	0.09 588	0.10 656	0.11 669	0.11 666

StereoDRNet	0.19 655	0.11 622	0.18 618	0.22 690	0.11 610	0.22 665	0.22 700	0.37 737	0.34 665	0.24 674	0.28 638	0.30 694	0.19 649	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.11 672	0.09 612	0.09 609	0.07 477

pmcnn	0.15 573	0.07 272	0.20 649	0.15 140	0.07 177	0.21 651	0.16 500	0.25 557	0.26 586	0.21 630	0.33 683	0.29 684	0.19 649	0.18 594	0.17 607	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

AHVO							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 698	0.25 646	0.20 663	0.39 771	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

DSFM							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 698	0.25 646	0.20 663	0.39 771	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

TCMNet	0.19 655	0.12 641	0.20 649	0.21 665	0.18 757	0.21 651	0.24 727	0.28 612	0.36 684	0.23 661	0.26 609	0.25 646	0.20 663	0.20 639	0.23 684	0.13 714	0.11 711	0.11 672	0.12 713	0.13 711	0.12 688

DualNet (step1)	0.17 627	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.15 740	0.06 515	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 707

test_sample9	0.18 643	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 707

test_sample7	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.14 81	0.12 646	0.16 551	0.17 537	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.12 694	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.10 638

IER	0.14 531	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.16 500	0.26 571	0.27 599	0.18 573	0.26 609	0.17 532	0.20 663	0.17 571	0.14 526	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

MMNet	0.17 627	0.10 593	0.17 583	0.20 622	0.11 610	0.27 720	0.20 662	0.26 571	0.42 718	0.22 646	0.30 660	0.22 606	0.20 663	0.18 594	0.20 645	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

UPFNet	0.16 604	0.08 429	0.12 371	0.20 622	0.12 646	0.20 638	0.23 715	0.28 612	0.26 586	0.18 573	0.24 568	0.22 606	0.20 663	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.08 541	0.06 382

SGM-Forest	0.20 665	0.14 686	0.18 618	0.20 622	0.13 672	0.21 651	0.22 700	0.33 690	0.31 640	0.24 674	0.29 653	0.28 675	0.20 663	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.16 779	0.15 736	0.14 732	0.13 711	0.12 688
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	0.18 643	0.11 622	0.20 649	0.19 550	0.12 646	0.26 710	0.21 680	0.26 571	0.35 679	0.22 646	0.34 694	0.27 665	0.21 673	0.21 659	0.23 684	0.09 583	0.09 669	0.08 495	0.10 656	0.08 541	0.07 477

DGSMNet	0.25 721	0.19 743	0.34 737	0.21 665	0.24 788	0.24 688	0.21 680	0.36 728	0.42 718	0.25 687	0.32 676	0.38 744	0.21 673	0.29 728	0.24 697	0.13 714	0.11 711	0.14 724	0.16 760	0.23 787	0.23 786

GwcNet	0.20 665	0.14 686	0.20 649	0.18 459	0.12 646	0.25 698	0.20 662	0.36 728	0.45 736	0.20 613	0.33 683	0.33 722	0.21 673	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.10 638

FADNet-RVC	0.21 680	0.20 749	0.40 753	0.21 665	0.16 734	0.21 651	0.15 428	0.27 587	0.27 599	0.26 693	0.32 676	0.26 658	0.21 673	0.22 677	0.19 635	0.12 694	0.13 741	0.12 695	0.14 732	0.13 711	0.18 772

FADNet	0.21 680	0.23 763	0.37 748	0.18 459	0.17 746	0.25 698	0.13 244	0.32 673	0.32 646	0.23 661	0.25 595	0.27 665	0.21 673	0.19 620	0.16 589	0.13 714	0.15 762	0.12 695	0.15 752	0.17 767	0.18 772

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 688	0.21 755	0.25 689	0.26 746	0.11 610	0.24 688	0.14 329	0.39 750	0.24 546	0.32 745	0.36 705	0.30 694	0.21 673	0.19 620	0.22 673	0.17 769	0.14 753	0.21 776	0.16 760	0.13 711	0.12 688

MDST_ROB	0.22 688	0.10 593	0.18 618	0.18 459	0.11 610	0.40 772	0.19 638	0.44 777	0.42 718	0.40 766	0.40 727	0.29 684	0.21 673	0.27 712	0.19 635	0.11 667	0.10 696	0.14 724	0.11 689	0.10 646	0.08 554

SQANet	0.24 713	0.24 766	0.31 724	0.31 776	0.19 765	0.27 720	0.13 244	0.30 649	0.33 652	0.25 687	0.37 708	0.31 709	0.22 680	0.27 712	0.23 684	0.15 740	0.10 696	0.21 776	0.16 760	0.22 781	0.16 754

SuperB	0.20 665	0.10 593	0.57 780	0.16 245	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.51 761	0.27 701	0.39 724	0.17 532	0.22 680	0.22 677	0.21 659	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.12 691	0.11 666

RTSC	0.23 702	0.13 669	0.30 721	0.21 665	0.13 672	0.29 734	0.17 537	0.36 728	0.68 803	0.27 701	0.34 694	0.30 694	0.22 680	0.32 740	0.31 757	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.13 711	0.14 730

ADCP+	0.20 665	0.10 593	0.35 743	0.21 665	0.12 646	0.22 665	0.27 761	0.31 667	0.35 679	0.26 693	0.37 708	0.22 606	0.22 680	0.27 712	0.28 735	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

AANet_RVC	0.16 604	0.10 593	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.27 587	0.32 646	0.22 646	0.35 698	0.21 588	0.22 680	0.22 677	0.17 607	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382

DRN-Test	0.20 665	0.11 622	0.21 661	0.22 690	0.10 548	0.22 665	0.22 700	0.40 753	0.38 698	0.24 674	0.33 683	0.26 658	0.22 680	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.08 554

w-ln-seven-2	0.20 665	0.14 686	0.39 750	0.23 711	0.12 646	0.21 651	0.21 680	0.29 634	0.38 698	0.25 687	0.38 715	0.28 675	0.23 686	0.21 659	0.25 705	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.09 605

w-ln-seven	0.24 713	0.15 695	0.58 783	0.20 622	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.36 728	0.62 790	0.30 730	0.40 727	0.30 694	0.23 686	0.22 677	0.28 735	0.09 583	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.11 669	0.10 638

SACVNet	0.19 655	0.12 641	0.15 513	0.17 345	0.13 672	0.22 665	0.18 590	0.31 667	0.31 640	0.24 674	0.31 666	0.30 694	0.23 686	0.23 685	0.17 607	0.11 667	0.08 631	0.10 639	0.10 656	0.12 691	0.14 730

FINET	0.22 688	0.18 737	0.28 706	0.19 550	0.16 734	0.24 688	0.24 727	0.33 690	0.49 751	0.26 693	0.33 683	0.22 606	0.23 686	0.23 685	0.18 620	0.18 773	0.16 779	0.11 672	0.10 656	0.15 745	0.14 730

hitnet-ft	0.18 643	0.10 593	0.17 583	0.14 81	0.09 428	0.27 720	0.20 662	0.25 557	0.26 586	0.24 674	0.32 676	0.32 716	0.23 686	0.24 697	0.21 659	0.12 694	0.07 594	0.10 639	0.08 564	0.12 691	0.11 666

ADCRef	0.20 665	0.12 641	0.43 760	0.20 622	0.12 646	0.23 679	0.18 590	0.32 673	0.37 692	0.26 693	0.33 683	0.18 548	0.23 686	0.25 703	0.26 720	0.07 422	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.09 605

NaN_ROB	0.23 702	0.20 749	0.25 689	0.25 735	0.13 672	0.31 739	0.27 761	0.34 705	0.41 716	0.31 737	0.31 666	0.32 716	0.23 686	0.31 735	0.22 673	0.11 667	0.17 784	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.09 605

PSMNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.15 513	0.27 754	0.15 720	0.25 698	0.36 800	0.43 769	0.37 692	0.27 701	0.33 683	0.32 716	0.23 686	0.21 659	0.27 726	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.11 689	0.10 646	0.09 605

CBMV	0.20 665	0.15 695	0.18 618	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.11 98	0.30 649	0.31 640	0.29 724	0.31 666	0.31 709	0.23 686	0.28 721	0.19 635	0.13 714	0.15 762	0.17 756	0.16 760	0.10 646	0.10 638
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.25 721	0.15 695	0.47 767	0.19 550	0.13 672	0.28 730	0.25 745	0.35 721	0.64 795	0.27 701	0.57 778	0.29 684	0.24 695	0.32 740	0.27 726	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

PSMNet-RUCA	0.28 744	0.33 795	0.42 758	0.36 791	0.32 801	0.18 593	0.20 662	0.42 763	0.30 630	0.33 749	0.41 738	0.40 755	0.24 695	0.31 735	0.20 645	0.19 782	0.11 711	0.25 789	0.15 752	0.22 781	0.16 754

ToySt	0.17 627	0.11 622	0.19 644	0.17 345	0.11 610	0.16 551	0.26 756	0.24 533	0.33 652	0.19 591	0.24 568	0.26 658	0.24 695	0.19 620	0.21 659	0.07 422	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.09 609	0.08 554

RYNet	0.23 702	0.12 641	0.22 672	0.19 550	0.17 746	0.47 781	0.26 756	0.39 750	0.49 751	0.24 674	0.29 653	0.34 727	0.24 695	0.20 639	0.31 757	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.14 731	0.15 744

PS-NSSS	0.20 665	0.21 755	0.23 680	0.20 622	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.36 728	0.26 586	0.27 701	0.34 694	0.27 665	0.24 695	0.20 639	0.20 645	0.15 740	0.12 727	0.17 756	0.14 732	0.10 646	0.09 605

CBMV_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.16 551	0.12 154	0.27 587	0.29 624	0.27 701	0.31 666	0.27 665	0.24 695	0.24 697	0.16 589	0.15 740	0.18 786	0.22 782	0.20 778	0.10 646	0.12 688

NOSS_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.12 646	0.16 551	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.20 613	0.22 551	0.27 665	0.24 695	0.21 659	0.16 589	0.16 762	0.18 786	0.23 785	0.21 785	0.13 711	0.13 707

DispFullNet	0.27 741	0.22 759	0.66 794	0.28 761	0.17 746	0.27 720	0.17 537	0.34 705	0.57 778	0.27 701	0.37 708	0.43 762	0.24 695	0.39 771	0.25 705	0.12 694	0.06 515	0.19 768	0.11 689	0.23 787	0.16 754

Light-Stereo-hy	0.24 713	0.14 686	0.32 728	0.23 711	0.20 769	0.31 739	0.16 500	0.34 705	0.36 684	0.25 687	0.29 653	0.43 762	0.25 703	0.26 708	0.21 659	0.13 714	0.13 741	0.24 788	0.23 792	0.16 759	0.18 772

zh-mn7	0.26 733	0.15 695	0.59 785	0.19 550	0.14 699	0.24 688	0.22 700	0.35 721	0.63 793	0.35 753	0.67 788	0.31 709	0.25 703	0.31 735	0.26 720	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.11 666

HBP-ISP	0.18 643	0.13 669	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.08 108	0.13 244	0.28 612	0.30 630	0.22 646	0.33 683	0.21 588	0.25 703	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.17 784	0.21 776	0.17 768	0.10 646	0.09 605

WZ-Net	0.29 748	0.17 722	0.82 815	0.23 711	0.16 734	0.35 756	0.29 778	0.40 753	0.59 784	0.24 674	0.57 778	0.37 738	0.25 703	0.34 749	0.37 780	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.14 731	0.16 754

Syn2CoEx	0.22 688	0.16 708	0.29 715	0.29 770	0.15 720	0.26 710	0.21 680	0.34 705	0.32 646	0.29 724	0.36 705	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.25 705	0.16 762	0.12 727	0.14 724	0.11 689	0.09 609	0.08 554

psm_up	0.19 655	0.10 593	0.18 618	0.21 665	0.11 610	0.17 575	0.19 638	0.38 744	0.34 665	0.22 646	0.28 638	0.29 684	0.25 703	0.20 639	0.22 673	0.09 583	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.08 541	0.08 554

RP	0.22 688	0.13 669	0.22 672	0.23 711	0.12 646	0.21 651	0.20 662	0.26 571	0.45 736	0.22 646	0.38 715	0.37 738	0.25 703	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.12 727	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.14 730

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 593	0.16 557	0.23 711	0.11 610	0.24 688	0.18 590	0.30 649	0.28 615	0.27 701	0.29 653	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.07 463	0.07 477

PWC_ROB	0.21 680	0.16 708	0.27 701	0.18 459	0.11 610	0.22 665	0.13 244	0.33 690	0.49 751	0.30 730	0.40 727	0.32 716	0.25 703	0.31 735	0.23 684	0.10 631	0.07 594	0.11 672	0.08 564	0.11 669	0.10 638

FSD					0.23 784	0.25 698	0.25 745	0.27 587	0.26 586	0.25 687	0.26 609	0.26 658	0.26 712	0.27 712	0.24 697	0.21 792	0.20 792	0.27 794	0.26 796	0.25 797

test_sample8	0.20 665	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.32 673	0.21 500	0.28 714	0.22 551	0.36 735	0.26 712	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 707

Wz-Net-SNSev	0.26 733	0.17 722	0.46 764	0.25 735	0.14 699	0.26 710	0.24 727	0.38 744	0.57 778	0.30 730	0.56 774	0.39 749	0.26 712	0.24 697	0.32 762	0.10 631	0.09 669	0.10 639	0.11 689	0.11 669	0.11 666

DDUNet	0.23 702	0.18 737	0.22 672	0.22 690	0.15 720	0.25 698	0.24 727	0.30 649	0.31 640	0.31 737	0.37 708	0.34 727	0.26 712	0.25 703	0.21 659	0.18 773	0.13 741	0.17 756	0.11 689	0.16 759	0.17 765

PA-Net	0.24 713	0.18 737	0.34 737	0.28 761	0.22 781	0.22 665	0.39 806	0.29 634	0.39 704	0.22 646	0.33 683	0.25 646	0.26 712	0.21 659	0.25 705	0.10 631	0.23 808	0.15 736	0.22 788	0.09 609	0.13 707
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.20 665	0.09 523	0.22 672	0.17 345	0.10 548	0.25 698	0.18 590	0.28 612	0.45 736	0.23 661	0.32 676	0.34 727	0.26 712	0.29 728	0.29 744	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

LALA_ROB	0.25 721	0.16 708	0.23 680	0.27 754	0.17 746	0.27 720	0.27 761	0.42 763	0.38 698	0.33 749	0.39 724	0.51 781	0.26 712	0.29 728	0.28 735	0.16 762	0.09 669	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.13 707

ACVNet-4b	0.39 775	0.53 806	0.56 777	0.45 803	0.24 788	0.46 780	0.18 590	0.50 789	0.64 795	0.42 772	0.45 753	0.60 789	0.27 719	0.34 749	0.24 697	0.33 809	0.14 753	0.48 814	0.42 815	0.31 808	0.27 797

Anonymous_2	0.22 688	0.17 722	0.28 706	0.15 140	0.16 734	0.33 746	0.22 700	0.23 505	0.18 430	0.23 661	0.24 568	0.26 658	0.27 719	0.27 712	0.24 697	0.22 796	0.26 811	0.17 756	0.17 768	0.16 759	0.18 772

DMCA-RVC	0.17 627	0.10 593	0.16 557	0.24 724	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.24 546	0.21 630	0.27 627	0.25 646	0.27 719	0.18 594	0.21 659	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.10 656	0.10 646	0.08 554

AF-Net	0.23 702	0.17 722	0.17 583	0.27 754	0.13 672	0.26 710	0.24 727	0.33 690	0.51 761	0.25 687	0.33 683	0.39 749	0.27 719	0.28 721	0.26 720	0.11 667	0.10 696	0.16 748	0.12 713	0.11 669	0.11 666

stereogan	0.22 688	0.11 622	0.21 661	0.20 622	0.12 646	0.32 742	0.19 638	0.36 728	0.45 736	0.23 661	0.39 724	0.35 733	0.27 719	0.33 744	0.23 684	0.10 631	0.12 727	0.10 639	0.10 656	0.14 731	0.14 730

FBW_ROB	0.25 721	0.17 722	0.23 680	0.27 754	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.42 763	0.43 730	0.42 772	0.41 738	0.43 762	0.27 719	0.32 740	0.24 697	0.09 583	0.15 762	0.15 736	0.12 713	0.12 691	0.10 638

SANet	0.25 721	0.14 686	0.29 715	0.21 665	0.11 610	0.29 734	0.25 745	0.40 753	0.65 799	0.36 756	0.40 727	0.42 760	0.27 719	0.27 712	0.25 705	0.12 694	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.13 711	0.12 688

XPNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.20 649	0.22 690	0.13 672	0.22 665	0.19 638	0.35 721	0.40 709	0.30 730	0.40 727	0.38 744	0.27 719	0.26 708	0.29 744	0.15 740	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.12 688

ETE_ROB	0.23 702	0.17 722	0.23 680	0.25 735	0.14 699	0.26 710	0.29 778	0.32 673	0.37 692	0.28 714	0.37 708	0.45 767	0.27 719	0.28 721	0.27 726	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.14 731	0.13 707

DStereoO	0.25 721	0.18 737	0.19 644	0.20 622	0.15 720	0.22 665	0.19 638	0.33 690	0.42 718	0.30 730	0.22 551	0.33 722	0.28 728	0.42 788	0.28 735	0.47 819	0.12 727	0.31 807	0.11 689	0.17 767	0.12 688

MSAF-DinoV2	0.23 702	0.11 622	0.25 689	0.17 345	0.10 548	0.28 730	0.17 537	0.38 744	0.56 776	0.21 630	0.27 627	0.47 775	0.28 728	0.36 758	0.40 791	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.12 691	0.11 666

aanetorigin	0.22 688	0.17 722	0.57 780	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.19 638	0.20 432	0.33 652	0.49 783	0.48 760	0.30 694	0.28 728	0.21 659	0.24 697	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.10 646	0.09 605

RGC	0.25 721	0.20 749	0.29 715	0.28 761	0.16 734	0.22 665	0.23 715	0.33 690	0.44 732	0.27 701	0.40 727	0.38 744	0.28 728	0.37 764	0.23 684	0.11 667	0.13 741	0.17 756	0.17 768	0.15 745	0.16 754

DeepPrunerF	0.24 713	0.17 722	0.45 761	0.26 746	0.16 734	0.23 679	0.29 778	0.37 737	0.51 761	0.27 701	0.31 666	0.24 633	0.28 728	0.22 677	0.23 684	0.15 740	0.11 711	0.20 773	0.18 774	0.12 691	0.14 730

UDG	0.21 680	0.17 722	0.20 649	0.23 711	0.15 720	0.31 739	0.20 662	0.33 690	0.35 679	0.24 674	0.28 638	0.31 709	0.29 733	0.21 659	0.23 684	0.15 740	0.12 727	0.13 709	0.09 612	0.14 731	0.15 744

APVNet	0.23 702	0.12 641	0.20 649	0.18 459	0.14 699	0.32 742	0.31 788	0.40 753	0.33 652	0.27 701	0.40 727	0.30 694	0.29 733	0.27 712	0.25 705	0.11 667	0.12 727	0.11 672	0.14 732	0.12 691	0.13 707

S-Stereo	0.21 680	0.12 641	0.25 689	0.21 665	0.13 672	0.21 651	0.19 638	0.33 690	0.45 736	0.23 661	0.36 705	0.28 675	0.29 733	0.20 639	0.23 684	0.09 583	0.12 727	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.14 730

G-Net	0.25 721	0.17 722	0.38 749	0.23 711	0.16 734	0.51 785	0.23 715	0.29 634	0.35 679	0.36 756	0.38 715	0.31 709	0.29 733	0.28 721	0.27 726	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.16 759	0.14 730

NCC-stereo	0.25 721	0.15 695	0.31 724	0.26 746	0.17 746	0.21 651	0.31 788	0.41 758	0.40 709	0.24 674	0.38 715	0.33 722	0.29 733	0.37 764	0.28 735	0.13 714	0.11 711	0.15 736	0.22 788	0.13 711	0.13 707

Nwc_Net	0.23 702	0.17 722	0.22 672	0.25 735	0.15 720	0.25 698	0.27 761	0.38 744	0.39 704	0.22 646	0.41 738	0.30 694	0.29 733	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.10 696	0.17 756	0.20 778	0.10 646	0.11 666

Abc-Net	0.25 721	0.15 695	0.31 724	0.26 746	0.17 746	0.21 651	0.31 788	0.41 758	0.40 709	0.24 674	0.38 715	0.33 722	0.29 733	0.37 764	0.28 735	0.13 714	0.11 711	0.15 736	0.22 788	0.13 711	0.13 707
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 733	0.15 695	0.31 724	0.24 724	0.18 757	0.23 679	0.15 428	0.39 750	0.72 808	0.32 745	0.42 746	0.36 735	0.29 733	0.33 744	0.30 751	0.13 714	0.11 711	0.14 724	0.13 726	0.16 759	0.20 781

ADCPNet	0.26 733	0.17 722	0.62 790	0.21 665	0.15 720	0.36 761	0.25 745	0.33 690	0.37 692	0.31 737	0.41 738	0.36 735	0.29 733	0.29 728	0.34 774	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.12 713	0.14 731	0.13 707

GANet	0.22 688	0.13 669	0.21 661	0.25 735	0.14 699	0.23 679	0.22 700	0.42 763	0.27 599	0.31 737	0.43 749	0.37 738	0.29 733	0.23 685	0.23 684	0.10 631	0.12 727	0.10 639	0.09 612	0.10 646	0.08 554

NCCL2	0.24 713	0.15 695	0.18 618	0.34 784	0.18 757	0.24 688	0.24 727	0.34 705	0.29 624	0.31 737	0.38 715	0.38 744	0.29 733	0.23 685	0.25 705	0.15 740	0.12 727	0.18 766	0.21 785	0.13 711	0.13 707

ccnet	0.30 751	0.28 784	0.24 686	0.20 622	0.28 796	0.41 775	0.22 700	0.46 783	0.33 652	0.37 760	0.46 756	0.37 738	0.30 744	0.40 780	0.43 798	0.23 802	0.14 753	0.21 776	0.17 768	0.23 787	0.19 778

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 751	0.24 766	0.30 721	0.36 791	0.16 734	0.36 761	0.31 788	0.34 705	0.43 730	0.41 770	0.46 756	0.38 744	0.30 744	0.35 754	0.29 744	0.19 782	0.20 792	0.26 790	0.29 804	0.18 771	0.19 778

XQC	0.29 748	0.23 763	0.53 772	0.29 770	0.19 765	0.36 761	0.28 767	0.37 737	0.58 781	0.31 737	0.31 666	0.37 738	0.30 744	0.39 771	0.39 788	0.13 714	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.18 771	0.18 772

DPSNet	0.28 744	0.16 708	0.33 734	0.18 459	0.13 672	0.55 790	0.42 809	0.52 795	0.68 803	0.29 724	0.38 715	0.39 749	0.30 744	0.32 740	0.23 684	0.11 667	0.10 696	0.11 672	0.08 564	0.20 778	0.16 754

PDISCO_ROB	0.28 744	0.16 708	0.28 706	0.28 761	0.20 769	0.33 746	0.27 761	0.45 780	0.58 781	0.28 714	0.41 738	0.45 767	0.30 744	0.34 749	0.35 775	0.12 694	0.09 669	0.17 756	0.16 760	0.17 767	0.13 707

ADCL	0.25 721	0.12 641	0.49 770	0.22 690	0.12 646	0.36 761	0.29 778	0.30 649	0.57 778	0.24 674	0.47 759	0.30 694	0.31 749	0.30 734	0.30 751	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.10 638

CC-Net-ROB	0.28 744	0.31 793	0.36 747	0.30 774	0.15 720	0.25 698	0.19 638	0.45 780	0.34 665	0.39 763	0.37 708	0.39 749	0.31 749	0.27 712	0.27 726	0.24 804	0.18 786	0.30 806	0.23 792	0.19 776	0.15 744

PStereo	0.20 665	0.22 759	0.20 649	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.19 638	0.28 612	0.38 698	0.20 613	0.14 400	0.28 675	0.32 751	0.24 697	0.32 762	0.18 773	0.13 741	0.16 748	0.11 689	0.13 711	0.12 688

zh-sn7	0.26 733	0.17 722	0.55 776	0.24 724	0.14 699	0.25 698	0.25 745	0.34 705	0.49 751	0.29 724	0.55 772	0.29 684	0.32 751	0.37 764	0.33 770	0.10 631	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.12 688

DANet	0.21 680	0.16 708	0.29 715	0.25 735	0.13 672	0.23 679	0.19 638	0.28 612	0.27 599	0.28 714	0.32 676	0.35 733	0.32 751	0.31 735	0.24 697	0.11 667	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.11 666
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	0.31 757	0.34 796	0.29 715	0.35 789	0.16 734	0.33 746	0.42 809	0.48 786	0.52 767	0.35 753	0.35 698	0.34 727	0.32 751	0.40 780	0.33 770	0.27 806	0.20 792	0.29 804	0.15 752	0.19 776	0.18 772
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	0.44 785	0.27 782	0.64 793	0.61 813	0.50 810	0.34 751	0.23 715	0.47 784	0.52 767	0.57 795	0.59 784	0.78 810	0.33 755	0.49 797	0.30 751	0.33 809	0.25 809	0.27 794	0.33 809	0.47 814	0.41 811

FAT-Stereo	0.21 680	0.13 669	0.22 672	0.21 665	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.35 721	0.40 709	0.28 714	0.37 708	0.33 722	0.33 755	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.11 711	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.14 730

DStereoSA	0.26 733	0.19 743	0.39 750	0.27 754	0.17 746	0.23 679	0.21 680	0.50 789	0.60 785	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.34 757	0.40 780	0.29 744	0.12 694	0.11 711	0.16 748	0.14 732	0.15 745	0.12 688

otaku	0.39 775	0.38 799	0.53 772	0.44 802	0.28 796	0.57 792	0.24 727	0.42 763	0.62 790	0.40 766	0.50 763	0.46 771	0.34 757	0.40 780	0.33 770	0.30 807	0.30 815	0.39 811	0.33 809	0.30 805	0.29 798

AnyNet_C32	0.26 733	0.16 708	0.39 750	0.20 622	0.17 746	0.26 710	0.31 788	0.32 673	0.45 736	0.31 737	0.50 763	0.30 694	0.34 757	0.41 787	0.36 776	0.12 694	0.12 727	0.12 695	0.14 732	0.14 731	0.15 744

CSAN	0.30 751	0.24 766	0.28 706	0.34 784	0.19 765	0.34 751	0.42 809	0.38 744	0.51 761	0.38 762	0.40 727	0.44 766	0.34 757	0.29 728	0.31 757	0.19 782	0.16 779	0.19 768	0.19 775	0.14 731	0.15 744

edge stereo	0.23 702	0.14 686	0.21 661	0.21 665	0.13 672	0.24 688	0.16 500	0.32 673	0.42 718	0.32 745	0.40 727	0.39 749	0.35 761	0.25 703	0.25 705	0.13 714	0.11 711	0.14 724	0.11 689	0.12 691	0.14 730

PASM	0.33 761	0.25 772	0.51 771	0.28 761	0.27 794	0.30 737	0.31 788	0.35 721	0.51 761	0.36 756	0.40 727	0.47 775	0.35 761	0.34 749	0.36 776	0.23 802	0.26 811	0.26 790	0.28 803	0.23 787	0.21 782

WCMA_ROB	0.24 713	0.11 622	0.24 686	0.17 345	0.14 699	0.34 751	0.16 500	0.33 690	0.33 652	0.39 763	0.54 771	0.40 755	0.35 761	0.35 754	0.26 720	0.12 694	0.12 727	0.12 695	0.11 689	0.14 731	0.14 730

DStereoFS	0.27 741	0.22 759	0.32 728	0.23 711	0.15 720	0.23 679	0.21 680	0.52 795	0.49 751	0.28 714	0.45 753	0.34 727	0.36 764	0.53 805	0.29 744	0.13 714	0.11 711	0.15 736	0.13 726	0.17 767	0.17 765

SGM_RVC	0.24 713	0.12 641	0.16 557	0.15 140	0.09 428	0.34 751	0.19 638	0.35 721	0.32 646	0.44 777	0.38 715	0.53 785	0.36 764	0.36 758	0.26 720	0.13 714	0.13 741	0.13 709	0.13 726	0.11 669	0.11 666
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.30 751	0.19 743	0.48 769	0.21 665	0.18 757	0.29 734	0.24 727	0.42 763	0.64 795	0.40 766	0.50 763	0.40 755	0.37 766	0.40 780	0.43 798	0.13 714	0.13 741	0.13 709	0.14 732	0.16 759	0.16 754

LSM	0.34 768	0.21 755	0.62 790	0.27 754	0.62 823	0.35 756	0.26 756	0.43 769	0.49 751	0.45 779	0.60 786	0.42 760	0.37 766	0.35 754	0.26 720	0.13 714	0.21 802	0.14 724	0.16 760	0.18 771	0.34 804

TARStereo(FT)	0.37 771	0.26 775	0.32 728	0.42 799	0.20 769	0.78 812	1.22 843	0.43 769	0.42 718	0.33 749	0.53 767	0.48 778	0.38 768	0.33 744	0.32 762	0.17 769	0.14 753	0.21 776	0.15 752	0.23 787	0.12 688

2222	0.37 771	0.26 775	0.32 728	0.42 799	0.20 769	0.78 812	1.22 843	0.43 769	0.42 718	0.33 749	0.53 767	0.48 778	0.38 768	0.33 744	0.32 762	0.17 769	0.14 753	0.21 776	0.15 752	0.23 787	0.12 688

psmorigin	0.25 721	0.16 708	0.35 743	0.17 345	0.13 672	0.24 688	0.14 329	0.34 705	0.34 665	0.41 770	0.55 772	0.41 758	0.38 768	0.35 754	0.28 735	0.11 667	0.15 762	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.17 765

AANet	0.31 757	0.20 749	1.05 823	0.16 245	0.13 672	0.23 679	0.16 500	0.30 649	0.64 795	0.60 797	0.53 767	0.46 771	0.39 771	0.23 685	0.33 770	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.12 688

Wz-Net-TNSev	0.29 748	0.20 749	0.69 802	0.19 550	0.15 720	0.38 767	0.27 761	0.36 728	0.56 776	0.35 753	0.42 746	0.45 767	0.39 771	0.33 744	0.31 757	0.13 714	0.13 741	0.10 639	0.12 713	0.15 745	0.15 744

MFN_U_SF_RVC	0.33 761	0.22 759	0.58 783	0.31 776	0.15 720	0.36 761	0.17 537	0.54 802	0.46 745	0.47 782	0.56 774	0.58 788	0.39 771	0.36 758	0.38 784	0.15 740	0.15 762	0.18 766	0.21 785	0.16 759	0.16 754

SAMSARA	0.41 778	0.28 784	0.34 737	0.55 811	0.39 803	0.85 817	1.25 845	0.49 788	0.52 767	0.36 756	0.35 698	0.56 787	0.39 771	0.39 771	0.41 795	0.15 740	0.20 792	0.15 736	0.14 732	0.23 787	0.21 782

AnyNet_C01	0.37 771	0.26 775	1.41 830	0.22 690	0.17 746	0.51 785	0.28 767	0.36 728	0.40 709	0.39 763	0.75 804	0.46 771	0.39 771	0.46 793	0.50 810	0.13 714	0.13 741	0.13 709	0.14 732	0.14 731	0.16 754

noway2	3.63 836	5.25 852	3.83 840	12.30 857	11.84 856	4.62 841	3.98 850	1.03 835	0.50 759	0.91 831	2.05 841	6.21 856	0.40 776	2.96 845	2.36 848	0.95 843	0.14 753	1.90 850	1.76 850	5.79 855	3.81 852

EDNetEfficient	0.30 751	0.24 766	1.18 825	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.20 662	0.21 455	0.61 787	0.74 814	0.56 774	0.30 694	0.40 776	0.23 685	0.32 762	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.10 638

FC-DCNN v2	0.33 761	0.28 784	0.28 706	0.26 746	0.23 784	0.39 770	0.29 778	0.41 758	0.44 732	0.46 780	0.57 778	0.51 781	0.41 778	0.38 769	0.30 751	0.21 792	0.20 792	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 787

FC-DCNN	0.33 761	0.28 784	0.28 706	0.26 746	0.23 784	0.38 767	0.29 778	0.40 753	0.44 732	0.46 780	0.56 774	0.51 781	0.41 778	0.38 769	0.31 757	0.21 792	0.20 792	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 787

MSMD_ROB	0.31 757	0.26 775	0.26 699	0.24 724	0.21 778	0.34 751	0.25 745	0.34 705	0.39 704	0.40 766	0.69 792	0.45 767	0.41 778	0.34 749	0.28 735	0.20 789	0.20 792	0.26 790	0.25 795	0.23 787	0.22 785

MeshStereo	0.27 741	0.13 669	0.18 618	0.15 140	0.11 610	0.33 746	0.24 727	0.41 758	0.36 684	0.53 786	0.58 782	0.67 797	0.41 778	0.36 758	0.27 726	0.14 736	0.13 741	0.13 709	0.11 689	0.11 669	0.11 666
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	3.66 839	5.59 855	3.99 843	12.28 855	11.84 856	4.70 843	4.02 854	1.16 846	0.47 748	0.84 824	2.09 845	6.05 851	0.42 782	3.08 848	2.23 846	0.95 843	0.15 762	1.91 851	1.75 849	5.88 859	3.80 851

Ntro	0.41 778	0.40 801	0.54 774	0.46 806	0.30 800	0.64 799	0.24 727	0.47 784	0.68 803	0.42 772	0.49 761	0.47 775	0.42 782	0.40 780	0.32 762	0.32 808	0.28 813	0.37 810	0.31 807	0.33 810	0.29 798

FCDSN-DC	0.33 761	0.28 784	0.28 706	0.30 774	0.24 788	0.39 770	0.28 767	0.43 769	0.42 718	0.44 777	0.53 767	0.51 781	0.42 782	0.37 764	0.30 751	0.21 792	0.20 792	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.25 791
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.26 733	0.15 695	0.42 758	0.20 622	0.14 699	0.25 698	0.26 756	0.35 721	0.40 709	0.37 760	0.45 753	0.34 727	0.42 782	0.36 758	0.36 776	0.10 631	0.09 669	0.11 672	0.11 689	0.13 711	0.13 707

zzzz4	3.65 837	5.61 857	4.02 845	12.30 857	11.85 859	4.60 839	3.99 851	1.11 843	0.45 736	0.87 825	2.08 843	6.08 852	0.43 786	3.05 846	2.22 843	0.96 845	0.15 762	1.91 851	1.76 850	5.84 857	3.78 848

noway1	3.65 837	5.60 856	3.99 843	12.30 857	11.85 859	4.61 840	4.00 853	1.11 843	0.45 736	0.87 825	2.08 843	6.09 853	0.43 786	3.05 846	2.22 843	0.96 845	0.15 762	1.91 851	1.76 850	5.84 857	3.79 849

RTS	0.46 790	0.19 743	3.33 836	0.25 735	0.15 720	0.72 807	0.21 680	0.37 737	0.78 819	0.42 772	0.44 751	0.31 709	0.43 786	0.55 808	0.37 780	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 744

RTSA	0.46 790	0.19 743	3.33 836	0.25 735	0.15 720	0.72 807	0.21 680	0.37 737	0.78 819	0.42 772	0.44 751	0.31 709	0.43 786	0.55 808	0.37 780	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 744

SGM-ForestM	0.33 761	0.12 641	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.42 777	0.20 662	0.43 769	0.53 772	0.53 786	0.57 778	1.41 833	0.44 790	0.42 788	0.29 744	0.14 736	0.16 779	0.16 748	0.16 760	0.12 691	0.13 707

noway3	3.67 840	5.34 853	3.88 841	12.29 856	11.84 856	4.64 842	3.99 851	1.08 839	0.50 759	0.90 828	2.07 842	6.19 855	0.45 791	3.36 850	2.45 851	0.97 847	0.15 762	1.91 851	1.76 850	5.79 855	3.82 853

PatchMatch Graph Cmp	0.33 761	0.16 708	0.27 701	0.19 550	0.13 672	0.33 746	0.21 680	0.44 777	0.63 793	0.57 795	0.84 813	0.69 801	0.46 792	0.39 771	0.38 784	0.15 740	0.15 762	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 707

PM Graph cmp D40	0.32 760	0.16 708	0.27 701	0.19 550	0.13 672	0.32 742	0.21 680	0.43 769	0.58 781	0.56 792	0.73 799	0.71 807	0.47 793	0.40 780	0.38 784	0.15 740	0.15 762	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 707

RainbowNet	0.54 797	0.61 811	0.71 807	0.57 812	0.43 807	0.66 801	0.37 801	0.60 813	0.87 825	0.51 784	0.67 788	0.63 791	0.47 793	0.50 798	0.44 801	0.47 819	0.48 829	0.53 818	0.41 814	0.53 818	0.41 811

coex-ft	3.24 835	0.35 797	57.83 877	0.18 459	0.13 672	0.27 720	0.23 715	0.28 612	0.72 808	1.89 848	0.70 795	0.43 762	0.47 793	0.29 728	0.43 798	0.09 583	0.09 669	0.12 695	0.09 612	0.14 731	0.14 730

LE_ROB	0.50 795	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.26 710	0.17 537	0.23 505	1.71 847	4.68 855	0.67 788	0.46 771	0.47 793	0.21 659	0.30 751	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

PM Cens cmp D40	0.34 768	0.15 695	0.20 649	0.17 345	0.13 672	0.40 772	0.21 680	0.51 793	0.52 767	0.64 800	0.74 802	0.84 813	0.50 797	0.46 793	0.39 788	0.15 740	0.15 762	0.16 748	0.14 732	0.13 711	0.13 707

ACVNet_1	0.45 788	0.51 805	0.61 788	0.45 803	0.28 796	0.50 783	0.28 767	0.58 811	0.71 807	0.63 799	0.59 784	0.74 808	0.50 797	0.50 798	0.36 776	0.26 805	0.25 809	0.39 811	0.29 804	0.32 809	0.25 791

Consistency-Raft	0.44 785	0.40 801	0.46 764	0.37 793	0.43 807	0.42 777	0.41 807	0.57 806	0.55 774	0.32 745	0.73 799	0.32 716	0.50 797	0.42 788	0.49 809	0.39 813	0.36 820	0.45 813	0.52 824	0.42 813	0.30 800

EDNetEfficientorigin	7.92 847	0.32 794	152.98 878	0.20 622	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.23 505	0.60 785	0.73 812	0.67 788	0.41 758	0.51 800	0.24 697	0.41 795	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.12 691	0.11 666

PatchMatch Cens Cmp	0.34 768	0.15 695	0.21 661	0.17 345	0.13 672	0.42 777	0.21 680	0.48 786	0.53 772	0.69 805	0.81 811	0.88 814	0.52 801	0.45 792	0.37 780	0.15 740	0.15 762	0.16 748	0.15 752	0.13 711	0.13 707

TCMNet-wrong-test	3.69 841	5.54 854	3.91 842	12.22 854	11.75 855	4.77 844	3.86 849	1.08 839	0.74 813	1.13 840	2.21 846	6.16 854	0.53 802	3.43 851	2.33 847	0.90 841	0.20 792	1.85 848	1.69 848	5.71 854	3.79 849

anonymity	0.53 796	0.58 808	0.66 794	0.41 797	0.61 822	0.54 789	0.41 807	0.57 806	0.41 716	0.56 792	0.50 763	0.50 780	0.55 803	0.59 813	0.50 810	0.58 826	0.50 833	0.51 816	0.51 822	0.52 816	0.58 818

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 785	0.39 800	0.56 777	0.40 796	0.20 769	0.66 801	0.33 797	0.54 802	0.72 808	0.71 810	0.72 798	0.62 790	0.55 803	0.52 803	0.47 806	0.20 789	0.19 791	0.29 804	0.30 806	0.24 795	0.19 778

ELAS_RVC	0.42 780	0.29 791	0.33 734	0.28 761	0.24 788	0.56 791	0.38 804	0.50 789	0.61 787	0.74 814	0.76 805	0.67 797	0.56 805	0.55 808	0.42 797	0.22 796	0.21 802	0.27 794	0.26 796	0.27 803	0.26 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 780	0.29 791	0.34 737	0.28 761	0.24 788	0.63 798	0.37 801	0.52 795	0.52 767	0.72 811	0.82 812	0.68 799	0.56 805	0.52 803	0.45 804	0.22 796	0.21 802	0.27 794	0.26 796	0.26 801	0.26 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.57 800	0.58 808	0.67 798	0.41 797	0.55 814	0.68 803	0.51 819	0.57 806	0.46 745	0.67 803	0.70 795	0.69 801	0.57 807	0.64 816	0.58 815	0.59 827	0.49 830	0.50 815	0.50 821	0.52 816	0.59 821

UHP(FT)	0.42 780	0.26 775	0.45 761	0.37 793	0.20 769	0.62 795	0.45 813	0.53 799	0.75 814	0.55 789	0.78 807	0.70 803	0.58 808	0.51 800	0.40 791	0.19 782	0.22 806	0.22 782	0.20 778	0.21 779	0.17 765

nnnnnnn	0.43 784	0.26 775	0.54 774	0.33 782	0.27 794	0.51 785	0.30 787	0.54 802	0.79 821	0.64 800	0.71 797	0.75 809	0.58 808	0.47 795	0.45 804	0.22 796	0.21 802	0.27 794	0.26 796	0.29 804	0.25 791

mmmmmm	0.42 780	0.26 775	0.45 761	0.37 793	0.20 769	0.62 795	0.45 813	0.53 799	0.75 814	0.55 789	0.78 807	0.70 803	0.58 808	0.51 800	0.40 791	0.19 782	0.22 806	0.22 782	0.20 778	0.21 779	0.17 765

SPS-STEREO	0.58 801	0.59 810	0.66 794	0.45 803	0.55 814	0.65 800	0.44 812	0.63 816	0.51 761	0.69 805	0.65 787	0.66 794	0.58 808	0.62 814	0.62 818	0.62 829	0.47 828	0.51 816	0.49 819	0.55 819	0.58 818
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.49 794	0.27 782	0.61 788	0.29 770	0.20 769	0.40 772	0.19 638	0.51 793	0.66 800	0.53 786	0.91 817	1.02 817	0.59 812	0.51 800	0.58 815	0.53 823	0.32 818	0.55 820	0.40 813	0.36 811	0.38 808

PVD	0.40 777	0.21 755	0.40 753	0.32 779	0.23 784	0.30 737	0.45 813	0.53 799	0.97 829	0.55 789	0.80 810	0.54 786	0.60 813	0.53 805	0.40 791	0.19 782	0.14 753	0.17 756	0.14 732	0.24 795	0.32 802

PWCK	0.72 808	0.95 829	0.99 821	0.77 818	0.32 801	0.79 814	0.38 804	0.92 826	0.90 826	0.96 833	0.76 805	0.97 816	0.62 814	0.87 828	0.68 824	0.73 833	0.46 824	0.76 830	0.49 819	0.71 832	0.44 814

MANE	0.47 792	0.28 784	0.28 706	0.27 754	0.24 788	0.50 783	0.32 796	0.57 806	0.62 790	0.74 814	1.20 831	1.21 826	0.64 815	0.54 807	0.39 788	0.22 796	0.20 792	0.27 794	0.31 807	0.26 801	0.25 791

BEATNet-Init1	0.54 797	0.28 784	0.68 801	0.31 776	0.21 778	0.85 817	0.31 788	0.57 806	0.69 806	0.89 827	1.00 821	2.17 840	0.66 816	0.58 812	0.44 801	0.19 782	0.18 786	0.23 785	0.22 788	0.22 781	0.21 782

MADNet+	0.76 812	0.72 818	3.76 839	0.67 815	0.41 805	0.99 824	0.97 841	0.72 819	0.75 814	0.52 785	0.58 782	0.64 793	0.68 817	0.89 831	1.04 838	0.35 811	0.36 820	0.28 803	0.23 792	0.38 812	0.33 803

MFMNet_re	0.65 802	0.66 816	0.66 794	0.51 807	0.69 827	0.70 805	0.58 823	0.65 817	0.75 814	0.61 798	0.73 799	0.63 791	0.68 817	0.65 817	0.60 817	0.66 831	0.58 843	0.63 821	0.59 825	0.68 827	0.69 830

NVStereoNet_ROB	0.47 792	0.37 798	0.47 767	0.42 799	0.29 799	0.35 756	0.35 799	0.50 789	0.61 787	0.73 812	0.94 818	0.70 803	0.68 817	0.48 796	0.62 818	0.22 796	0.33 819	0.34 809	0.34 812	0.30 805	0.31 801
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	0.45 788	0.24 766	0.56 777	0.33 782	0.20 769	0.88 819	0.37 801	0.52 795	0.84 822	0.64 800	0.69 792	0.70 803	0.70 820	0.79 821	0.38 784	0.17 769	0.15 762	0.19 768	0.19 775	0.22 781	0.17 765

relurobot		0.79 822		0.85 823	0.72 831	0.62 795	0.77 834	0.59 812	0.72 808	0.75 818	0.69 792	0.66 794	0.73 821	0.63 815	0.67 823	0.73 833		0.69 824	0.65 828	0.69 829	0.67 828

ACVNet_2	0.67 807	0.68 817	0.70 805	0.64 814	0.41 805	0.75 810	0.50 818	0.98 832	1.38 840	0.90 828	1.09 825	1.04 818	0.74 822	0.55 808	0.48 807	0.43 815	0.40 822	0.53 818	0.45 816	0.48 815	0.36 806

TorneroNet-64	0.76 812	0.73 819	0.77 812	0.78 820	0.58 819	0.94 823	0.58 823	0.85 823	1.26 835	0.67 803	0.88 815	1.41 833	0.76 823	0.87 828	0.68 824	0.49 821	0.46 824	0.73 827	0.59 825	0.68 827	0.54 817

IMH-64-1	0.66 803	0.62 812	0.69 802	0.72 816	0.51 811	0.60 793	0.51 819	0.92 826	0.84 822	0.75 818	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.80 822	0.50 810	0.43 815	0.46 824	0.72 825	0.48 817	0.55 819	0.40 809

IMH-64	0.66 803	0.62 812	0.69 802	0.72 816	0.51 811	0.60 793	0.51 819	0.92 826	0.84 822	0.75 818	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.80 822	0.50 810	0.43 815	0.46 824	0.72 825	0.48 817	0.55 819	0.40 809

relubot	0.74 811	0.83 824	0.78 813	0.91 828	0.79 832	0.68 803	0.77 834	0.70 818	0.76 818	0.83 823	0.74 802	0.68 799	0.81 826	0.66 818	0.74 829	0.74 835	0.71 846	0.68 823	0.65 828	0.69 829	0.67 828

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 803	0.18 737	0.59 785	0.28 761	0.22 781	1.31 833	0.25 745	0.61 814	1.61 845	0.69 805	3.69 850	1.08 821	0.82 827	0.39 771	0.32 762	0.18 773	0.15 762	0.20 773	0.20 778	0.18 771	0.24 787

TestStereooo	0.66 803	0.18 737	0.59 785	0.28 761	0.22 781	1.31 833	0.25 745	0.61 814	1.61 845	0.69 805	3.69 850	1.08 821	0.82 827	0.39 771	0.32 762	0.18 773	0.15 762	0.20 773	0.20 778	0.18 771	0.24 787

JetBlue	0.73 810	0.46 804	1.21 828	0.52 808	0.47 809	2.16 837	0.67 829	0.78 820	0.72 808	0.70 809	0.79 809	1.21 826	0.84 829	1.06 839	1.04 838	0.40 814	0.28 813	0.33 808	0.33 809	0.30 805	0.34 804

LVE	0.84 817	0.87 827	0.86 818	0.81 821	0.56 816	1.09 829	0.66 828	1.07 837	1.45 842	0.97 834	1.23 833	1.11 824	0.86 830	0.84 825	0.72 828	0.49 821	0.56 840	0.76 830	0.60 827	0.66 825	0.60 824

TorneroNet	0.83 816	0.75 820	0.83 817	0.85 823	0.63 824	1.03 827	0.65 827	0.96 830	1.14 833	0.80 821	1.10 827	1.36 831	0.88 831	0.95 835	0.82 833	0.57 824	0.49 830	0.79 833	0.66 832	0.74 835	0.64 827

IMH	0.72 808	0.65 814	0.70 805	0.77 818	0.54 813	0.71 806	0.56 822	0.99 834	1.08 831	0.82 822	1.09 825	0.89 815	0.88 831	0.88 830	0.53 814	0.44 818	0.50 833	0.75 828	0.51 822	0.58 822	0.42 813

fsdfsdds	0.54 797	0.19 743	0.72 808	0.34 784	0.18 757	0.51 785	0.33 797	0.55 805	1.06 830	0.74 814	2.30 847	1.05 819	0.89 833	0.36 758	0.48 807	0.16 762	0.16 779	0.26 790	0.19 775	0.15 745	0.15 744

WAO-7	0.80 814	0.78 821	0.57 780	0.85 823	0.67 826	0.76 811	0.69 832	1.07 837	1.30 837	0.90 828	1.20 831	1.05 819	0.93 834	0.71 819	0.68 824	0.60 828	0.62 844	0.67 822	0.68 833	0.64 823	0.59 821

JetRed	1.66 828	1.51 838	3.09 835	0.93 829	1.21 838	5.28 846	1.61 848	1.29 849	1.42 841	1.84 847	1.77 838	1.59 839	0.95 835	1.43 842	2.51 852	0.91 842	1.61 852	0.93 837	0.91 841	1.36 843	1.03 837

KSHMR	1.10 825	1.19 833	0.90 820	1.26 838	1.00 837	0.99 824	0.96 840	1.13 845	1.35 838	1.16 842	1.28 834	1.40 832	0.97 836	1.03 838	0.93 835	1.03 848	1.08 851	1.20 842	1.03 843	1.03 840	0.98 836

Dean	0.88 818	0.88 828	0.81 814	0.82 822	0.57 817	0.91 820	0.62 826	1.17 847	1.71 847	1.15 841	1.16 829	1.31 830	1.00 837	0.82 824	0.83 834	0.57 824	0.56 840	0.78 832	0.65 828	0.67 826	0.58 818

WAO-6	0.82 815	0.81 823	0.63 792	0.87 826	0.63 824	0.79 814	0.60 825	0.98 832	1.52 844	0.91 831	0.97 820	1.08 821	1.04 838	0.72 820	0.70 827	0.72 832	0.49 830	0.91 836	0.71 834	0.70 831	0.59 821

ktn	1.02 824	1.23 834	0.82 815	1.24 837	0.86 835	1.00 826	0.86 837	0.96 830	1.37 839	1.05 836	1.12 828	1.16 825	1.06 839	0.95 835	0.62 818	1.28 852	0.71 846	1.39 845	0.83 838	1.06 841	0.77 833

WAO-8	0.92 819	0.83 824	0.67 798	0.94 830	0.70 828	0.92 821	0.68 830	1.08 839	1.80 849	1.06 838	1.42 835	1.29 828	1.08 840	0.86 826	0.80 831	0.74 835	0.54 837	0.86 834	0.75 835	0.71 832	0.63 825

Venus	0.92 819	0.83 824	0.67 798	0.94 830	0.70 828	0.92 821	0.68 830	1.08 839	1.80 849	1.06 838	1.42 835	1.29 828	1.08 840	0.86 826	0.80 831	0.74 835	0.54 837	0.86 834	0.75 835	0.71 832	0.63 825

DPSimNet_ROB	1.14 826	1.25 835	0.87 819	1.15 836	0.90 836	1.15 830	1.18 842	1.20 848	1.26 835	1.45 845	1.05 824	1.44 836	1.13 842	0.92 834	1.70 842	1.47 853	0.52 836	1.22 843	1.04 844	0.92 838	1.03 837

notaker	0.98 822	1.13 832	1.02 822	1.14 835	0.81 833	0.73 809	0.69 832	0.94 829	1.15 834	1.19 843	1.19 830	1.41 833	1.17 843	1.10 841	0.74 829	0.82 839	0.64 845	1.18 841	0.79 837	1.02 839	0.82 834

UNDER WATER-64	0.97 821	0.96 830	1.48 832	0.88 827	0.57 817	1.24 832	0.90 839	0.78 820	0.96 828	1.05 836	0.85 814	1.56 838	1.26 844	0.97 837	0.99 836	0.88 840	0.57 842	1.04 840	0.88 839	0.81 836	0.75 831

UNDER WATER	0.99 823	1.00 831	1.47 831	1.00 832	0.71 830	1.18 831	0.86 837	0.81 822	1.09 832	1.02 835	0.90 816	1.53 837	1.26 844	1.06 839	1.02 837	0.79 838	0.54 837	1.02 838	0.88 839	0.83 837	0.75 831

Light2-Stereo	27.33 873	1.29 836	18.08 864	9.32 848	1.62 840	1.56 835	0.22 700	1.80 850	0.91 827	26.87 883	3.25 849	5.32 849	1.68 846	105.46 887	1.69 840	12.23 868	0.50 833	161.24 888	141.86 887	21.82 883	29.88 879

HanzoNet	1.31 827	1.29 836	1.22 829	1.13 834	0.85 834	1.05 828	0.84 836	1.06 836	1.47 843	1.66 846	1.63 837	2.48 842	1.78 847	1.63 843	1.69 840	1.27 851	0.80 850	1.32 844	1.02 842	1.07 842	0.90 835

Selective-IGEV-i1pa	2.90 834	3.64 843	0.72 808	0.29 770	0.14 699	10.70 854	0.45 813	4.60 854	3.77 854	3.60 853	7.07 853	3.52 845	2.16 848	13.72 867	2.40 850	0.37 812	0.15 762	0.13 709	0.10 656	0.15 745	0.36 806

MADNet++	1.97 832	1.75 839	1.66 833	1.83 839	1.69 841	2.38 838	1.45 847	2.36 853	2.11 851	2.58 852	2.37 848	2.25 841	2.21 849	2.28 844	2.36 848	1.87 854	1.67 853	1.53 846	1.34 845	1.87 844	1.78 842

Selective-IGEV-i16pa	19.44 860	3.95 844	1.06 824	0.21 665	0.19 765	105.21 881	0.29 778	22.78 874	47.64 886	4.27 854	59.07 886	9.08 861	2.84 850	125.10 888	5.92 857	0.18 773	0.12 727	0.09 588	0.12 713	0.12 691	0.52 816

UHP(ZeroShot)	1.91 830	0.25 772	1.18 825	0.34 784	0.18 757	5.77 847	0.24 727	0.87 824	3.44 852	2.38 850	11.09 864	6.66 857	3.09 851	0.90 832	0.65 821	0.18 773	0.14 753	0.19 768	0.17 768	0.22 781	0.16 754

UHP	1.91 830	0.25 772	1.18 825	0.34 784	0.18 757	5.77 847	0.24 727	0.87 824	3.44 852	2.38 850	11.09 864	6.66 857	3.09 851	0.90 832	0.65 821	0.18 773	0.14 753	0.19 768	0.17 768	0.22 781	0.16 754

ply	1.68 829	0.65 814	0.35 743	0.53 809	0.60 820	0.49 782	0.46 817	1.83 851	0.66 800	0.31 737	2.03 839	2.58 843	3.28 853	3.71 852	5.37 853	1.25 849	0.79 848	1.94 855	1.64 846	3.83 852	1.25 840

xbf	2.24 833	0.55 807	0.35 743	0.53 809	0.60 820	5.03 845	5.37 855	1.83 851	0.66 800	2.26 849	2.03 839	2.58 843	3.28 853	3.71 852	5.37 853	1.25 849	0.79 848	1.94 855	1.64 846	3.83 852	1.25 840

tt	4.65 842	0.07 272	3.54 838	2.01 840	1.55 839	10.25 852	16.66 859	8.90 863	5.03 855	1.33 844	0.96 819	4.71 846	4.74 855	3.33 849	5.86 856	6.06 862	10.30 867	1.87 849	2.09 855	2.61 846	1.19 839

LRCNet_RVC	10.76 855	13.97 866	7.97 855	19.07 863	2.04 842	0.35 756	0.31 788	5.29 855	0.48 749	13.02 867	17.65 867	8.69 860	5.73 856	4.78 854	2.22 843	23.53 883	2.69 858	27.60 885	25.75 884	17.60 877	16.54 873

PML	8.57 850	9.39 863	6.24 846	5.34 844	6.36 846	13.21 855	20.99 860	5.35 856	6.68 856	17.75 869	26.46 881	7.58 859	6.08 857	7.89 858	5.76 855	5.33 861	1.83 854	5.95 867	1.93 854	8.75 864	2.53 844

USTest	6.16 843	2.65 842	2.79 834	6.48 847	7.21 847	14.33 856	21.38 861	6.98 862	9.55 860	5.35 858	6.12 852	5.71 850	7.69 858	6.31 857	6.75 858	1.97 855	3.38 859	1.63 847	2.14 856	2.49 845	2.35 843

xxxxx1	7.75 844	5.06 849	7.26 847	3.15 841	3.91 843	16.37 857	22.88 864	5.87 859	8.68 857	7.99 859	8.55 854	9.13 862	8.46 859	10.05 859	10.47 859	2.43 856	2.48 855	3.56 859	12.26 864	3.48 847	3.02 845

tt_ll	7.75 844	5.06 849	7.26 847	3.15 841	3.91 843	16.37 857	22.88 864	5.87 859	8.68 857	7.99 859	8.55 854	9.13 862	8.46 859	10.05 859	10.47 859	2.43 856	2.48 855	3.56 859	12.26 864	3.48 847	3.02 845

ff	7.75 844	5.06 849	7.26 847	3.15 841	3.91 843	16.37 857	22.88 864	5.87 859	8.68 857	7.99 859	8.55 854	9.13 862	8.46 859	10.05 859	10.47 859	2.43 856	2.48 855	3.56 859	12.26 864	3.48 847	3.02 845

DPSMNet_ROB	8.06 848	4.50 845	8.69 856	5.36 846	10.74 850	8.32 850	22.71 862	5.47 857	13.38 864	5.13 856	9.98 859	5.10 847	10.47 862	5.53 855	12.77 865	3.80 860	8.00 860	3.49 857	6.95 861	3.75 851	7.09 857

DGTPSM_ROB	8.06 848	4.50 845	8.69 856	5.34 844	10.73 849	8.32 850	22.71 862	5.47 857	13.38 864	5.13 856	9.98 859	5.10 847	10.47 862	5.53 855	12.77 865	3.79 859	8.00 860	3.49 857	6.95 861	3.74 850	7.09 857

iinet-test	10.41 851	8.00 859	7.40 850	10.23 849	10.93 851	17.97 861	25.06 867	11.30 867	13.29 862	9.69 863	9.78 858	9.38 865	11.23 864	10.97 863	12.61 863	6.59 864	8.30 862	5.49 862	6.54 857	6.58 860	6.91 855

IINet	10.41 851	8.00 859	7.40 850	10.23 849	10.93 851	17.97 861	25.06 867	11.30 867	13.29 862	9.69 863	9.77 857	9.38 865	11.23 864	10.97 863	12.61 863	6.59 864	8.30 862	5.49 862	6.54 857	6.58 860	6.91 855

Anonymous_1	10.87 856	7.82 858	7.41 852	10.29 851	10.08 848	18.64 863	26.11 869	11.02 866	13.45 866	9.43 862	10.10 861	9.73 867	11.31 866	10.69 862	12.47 862	6.42 863	8.38 864	5.70 864	10.22 863	11.41 865	6.65 854

DPSM_ROB	11.10 857	8.47 861	7.95 853	10.84 852	11.58 853	19.10 864	26.50 872	12.02 869	14.09 867	10.38 865	10.91 862	10.39 868	11.92 867	11.67 865	13.39 867	6.99 866	8.79 865	5.82 865	6.92 859	6.97 862	7.31 859

DPSM	11.10 857	8.47 861	7.95 853	10.84 852	11.58 853	19.10 864	26.50 872	12.02 869	14.09 867	10.38 865	10.91 862	10.39 868	11.92 867	11.67 865	13.39 867	6.99 866	8.79 865	5.82 865	6.92 859	6.97 862	7.31 859

HaxPig	15.73 859	18.55 875	19.19 867	16.92 862	15.89 863	7.80 849	7.57 856	13.37 871	10.80 861	15.40 868	14.87 866	15.95 870	14.81 869	15.67 868	15.97 871	18.96 878	16.72 868	19.47 881	18.10 878	19.45 880	19.06 874

MEDIAN_ROB	20.38 863	24.05 876	23.36 872	21.18 864	21.62 866	10.51 853	8.17 857	17.68 872	15.46 871	20.04 872	19.65 868	20.30 871	20.16 870	21.17 869	21.03 872	23.81 884	21.77 878	24.98 884	23.75 883	25.01 884	23.94 877

RSGM-EC	20.15 861	4.62 847	0.75 810	16.73 860	16.97 864	21.10 866	26.46 870	10.37 864	14.13 869	18.18 870	21.56 870	22.31 881	22.50 871	21.80 870	15.71 869	62.36 886	33.86 884	20.06 882	18.04 876	19.30 878	16.22 871

acva	20.15 861	4.62 847	0.75 810	16.73 860	16.97 864	21.10 866	26.46 870	10.37 864	14.13 869	18.18 870	21.56 870	22.31 881	22.50 871	21.80 870	15.71 869	62.36 886	33.86 884	20.06 882	18.04 876	19.30 878	16.22 871

fast-reg	22.77 870	17.32 874	19.13 865	22.15 872	24.31 873	38.33 871	53.16 874	24.18 878	28.58 880	20.60 873	22.12 879	20.65 872	23.90 873	23.12 872	26.84 875	14.18 877	17.47 870	14.33 876	14.96 875	15.38 876	14.67 863

FlowAnything	22.34 867	17.13 870	15.98 861	22.00 869	23.23 867	38.39 875	53.32 876	24.19 879	28.48 877	21.00 881	21.93 877	20.83 873	23.97 874	23.44 878	26.83 874	14.04 869	17.80 877	11.63 868	14.08 874	14.00 868	14.65 861

Selective-RAFT-Error	22.39 869	17.14 871	16.01 862	22.00 869	23.34 872	38.37 873	53.36 877	24.24 881	28.53 879	20.80 878	21.94 878	20.94 874	24.02 875	23.48 879	27.33 882	14.07 873	17.70 874	11.70 869	13.93 867	14.05 871	14.83 868

CasAABBNet	22.33 864	17.11 867	15.84 860	21.94 866	23.28 868	38.30 868	53.40 878	24.05 877	28.44 876	20.66 875	21.86 875	21.03 878	24.04 876	23.35 875	27.03 878	14.06 870	17.69 871	11.70 869	13.94 868	14.04 870	14.76 865

Hybrid-DGEV	22.38 868	17.26 873	16.15 863	21.92 865	23.29 869	38.36 872	53.40 878	24.38 882	28.67 881	20.64 874	21.89 876	21.01 875	24.05 877	23.35 875	27.12 881	14.08 874	17.70 874	11.71 874	13.99 872	14.01 869	14.70 864

RAFT-FEzeroshot	22.33 864	17.12 868	15.83 858	21.95 867	23.32 870	38.31 869	53.41 880	23.99 875	28.43 874	20.66 875	21.84 873	21.02 876	24.05 877	23.33 873	27.09 879	14.06 870	17.69 871	11.70 869	13.95 869	14.05 871	14.76 865

RAFT-FE	22.33 864	17.12 868	15.83 858	21.95 867	23.32 870	38.31 869	53.41 880	23.99 875	28.43 874	20.66 875	21.84 873	21.02 876	24.05 877	23.33 873	27.09 879	14.06 870	17.69 871	11.70 869	13.95 869	14.05 871	14.76 865

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 880	24.57 883	28.49 878	20.83 879	21.79 872	21.71 880	24.18 880	24.35 880	26.98 876	14.13 876	17.72 876	11.70 869	14.00 873	14.08 874

LSM0	22.80 871	17.22 872	19.17 866	22.12 871	28.90 875	38.38 874	53.27 875	24.21 880	28.36 873	20.84 880	21.11 869	21.63 879	24.25 881	23.42 877	26.98 876	14.08 874	17.39 869	11.72 875	13.98 871	14.22 875	14.66 862

AVERAGE_ROB	24.89 872	29.12 879	27.98 875	24.83 873	24.59 874	17.82 860	11.61 858	21.45 873	19.91 872	25.04 882	24.38 880	25.06 883	25.31 882	24.69 881	22.86 873	29.74 885	27.09 883	28.97 886	27.94 885	30.07 885	29.35 878

zzzz2	33.77 876	25.93 877	24.41 873	33.32 874	35.10 876	58.15 878	80.98 885	36.98 887	42.68 883	31.82 886	33.40 884	31.44 886	36.00 883	34.74 882	40.15 883	21.20 881	26.75 879	17.85 879	21.11 881	21.10 881	22.26 875

noway5	33.77 876	25.93 877	24.41 873	33.32 874	35.10 876	58.15 878	80.98 885	36.98 887	42.68 883	31.82 886	33.40 884	31.44 886	36.00 883	34.74 882	40.15 883	21.20 881	26.75 879	17.85 879	21.11 881	21.10 881	22.26 875

zzzzzz3	32.40 874	13.78 864	19.88 870	39.27 876	40.27 878	57.81 876	73.58 884	33.27 885	42.65 882	31.40 884	32.97 882	30.93 884	36.54 885	37.48 884	43.96 885	20.77 879	26.80 881	16.44 877	20.72 879	13.41 866	16.16 869

zzz1	32.42 875	13.80 865	20.04 871	39.27 876	40.27 878	57.84 877	73.53 883	33.30 886	42.71 885	31.42 885	32.98 883	30.95 885	36.54 885	37.50 885	43.97 886	20.78 880	26.81 882	16.46 878	20.73 880	13.42 867	16.17 870

test_example2	97.69 878	92.93 880	45.57 876	96.02 878	109.84 880	88.44 880	93.70 887	25.54 884	94.63 887	130.46 889	126.87 887	58.93 888	75.48 887	87.99 886	77.94 887	150.16 888	221.11 886	76.29 887	98.21 886	108.42 888	95.33 880

PatchMatch		0.16 708		0.19 550		0.32 742		0.43 769		0.56 792		0.66 794		0.42 788		0.15 740		0.15 736		0.12 691

ccccc		285.89 881		366.70 881	366.78 881	118.88 882		113.97 889		125.77 888		120.54 889		252.62 889		382.79 889	352.84 887	254.30 889	222.62 888	426.61 889

Low-res two-view benchmark