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

tt8	0.07 9	0.08 430	0.06 10	0.18 460	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.08 291	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	0.07 273	0.07 26	0.18 460	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 291	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	0.07 273	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	0.08 291	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

F7	0.07 9	0.07 273	0.05 2	0.18 460	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_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 460	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

tt7	0.07 9	0.08 430	0.07 26	0.18 460	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

GFORCE	0.07 9	0.07 273	0.05 2	0.20 623	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 344	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 430	0.05 2	0.20 623	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	0.06 370	0.04 58	0.03 1

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 273	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	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

F5.5	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.19 551	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

F8.5	0.07 9	0.07 273	0.05 2	0.18 460	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	0.07 273	0.05 2	0.18 460	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	0.07 273	0.05 2	0.19 551	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

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 460	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

FETStereo	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.15 429	0.10 51	0.08 48	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 291	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

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	0.09 344	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

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	0.06 216	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	0.06 216	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	0.09 344	0.10 162	0.07 15	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	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	0.09 344	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CR-Stereo	0.07 9	0.08 430	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	0.05 217	0.05 244

F4.4	0.07 9	0.07 273	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 273	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_6	0.07 9	0.07 273	0.04 1	0.18 460	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

GELT-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 460	0.07 177	0.07 48	0.15 429	0.21 456	0.17 410	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.08 291	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.04 58	0.03 1

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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

canet-new	0.08 128	0.07 273	0.09 155	0.19 551	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	0.05 217	0.03 1

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	0.07 273	0.09 155	0.19 551	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	0.05 217	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 430	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	0.05 217	0.04 68

CHEStereo	0.08 128	0.08 430	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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 311	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

LACA3	0.07 9	0.08 430	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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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	0.08 291	0.09 79	0.07 15	0.07 423	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	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
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	0.05 217	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	0.07 273	0.08 62	0.16 245	0.10 549	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.05 244

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

GIP-stereo	0.08 128	0.06 147	0.11 311	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	0.05 217	0.04 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 240	0.10 594	0.32 729	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	0.12 695	0.04 27	0.07 396	0.05 255	0.05 217	0.05 244

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 311	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 326	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.24 534	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.07 464	0.07 478

xx1	0.11 377	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.16 304	0.18 431	0.09 251	0.09 235	0.16 513	0.16 588	0.10 162	0.07 15	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.08 565	0.07 464	0.07 478

cc1	0.10 326	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.16 304	0.18 431	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.06 383

GMOStereo	0.11 377	0.09 524	0.08 62	0.19 551	0.08 295	0.12 393	0.28 768	0.13 169	0.18 431	0.11 351	0.17 459	0.14 463	0.12 475	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.07 481	0.04 58	0.04 68

error version	0.11 377	0.09 524	0.08 62	0.19 551	0.08 295	0.12 393	0.28 768	0.13 169	0.18 431	0.11 351	0.17 459	0.14 463	0.12 475	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.07 481	0.04 58	0.04 68

test-v	0.11 377	0.09 524	0.08 62	0.19 551	0.08 295	0.12 393	0.28 768	0.13 169	0.18 431	0.11 351	0.17 459	0.14 463	0.12 475	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.07 481	0.04 58	0.04 68

CroCo-Stereo	0.09 240	0.08 430	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 591	0.16 304	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.04 78	0.05 217	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
test-2	0.11 377	0.09 524	0.08 62	0.19 551	0.08 295	0.12 393	0.28 768	0.13 169	0.18 431	0.11 351	0.17 459	0.14 463	0.12 475	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.07 481	0.04 58	0.04 68

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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.05 244

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

MGE	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.20 623	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

L4000	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.11 332	0.18 591	0.16 304	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.08 291	0.07 10	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L400	0.08 128	0.07 273	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.12 393	0.17 538	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	0.07 273	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.12 393	0.17 538	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	0.15 429	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

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	0.08 291	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	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	0.08 291	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	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	0.08 291	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

ACC-I	0.08 128	0.06 147	0.11 311	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	0.07 423	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 368	0.05 244

ACC	0.08 128	0.06 147	0.11 311	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	0.07 423	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 368	0.05 244

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 140	0.07 177	0.05 6	0.15 429	0.08 16	0.13 265	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

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	0.07 423	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 217	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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 128	0.08 430	0.08 62	0.18 460	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	0.05 217	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	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	0.05 321	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	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LACA_dic	0.07 9	0.10 594	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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 217	0.05 244

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 295	0.04 3	0.13 244	0.09 30	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.06 4	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.04 68

over-6	0.08 128	0.07 273	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.10 269	0.09 28	0.17 346	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 344	0.10 162	0.08 51	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 217	0.05 244

over v1	0.07 9	0.07 273	0.07 26	0.18 460	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.10 395	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 273	0.07 26	0.18 460	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 344	0.11 257	0.08 51	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 244

over-9	0.07 9	0.07 273	0.07 26	0.18 460	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 344	0.11 257	0.08 51	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 244

depth_test_26	0.08 128	0.04 3	0.12 372	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	0.08 516	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.06 368	0.07 478

bcnet-new	0.08 128	0.07 273	0.08 62	0.18 460	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

ARStereo	0.08 128	0.07 273	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

BARStereo	0.08 128	0.07 273	0.08 62	0.19 551	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	0.06 368	0.04 68

FCBStereo	0.08 128	0.07 273	0.09 155	0.18 460	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	0.07 273	0.09 155	0.18 460	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	0.07 273	0.09 155	0.18 460	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	0.05 217	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 273	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

TOTStereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 460	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 128	0.08 430	0.08 62	0.18 460	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	0.05 217	0.04 68

RMAStereo	0.08 128	0.08 430	0.08 62	0.19 551	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	0.05 217	0.04 68

ATMStereo	0.08 128	0.10 594	0.07 26	0.20 623	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	0.06 368	0.04 68

ACMStereo	0.08 128	0.09 524	0.08 62	0.19 551	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	0.05 217	0.04 68

KABStereo	0.08 128	0.08 430	0.08 62	0.19 551	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.17 346	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

KMOStereo	0.09 240	0.09 524	0.10 236	0.18 460	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	0.06 368	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 128	0.08 430	0.09 155	0.18 460	0.07 177	0.11 332	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-36K	0.08 128	0.06 147	0.16 558	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	0.05 321	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-24K	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.15 429	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-5K	0.08 128	0.06 147	0.11 311	0.16 245	0.07 177	0.11 332	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	0.11 332	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	0.07 273	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-50K	0.08 128	0.07 273	0.18 619	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-FT	0.08 128	0.05 44	0.12 372	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DepthFocus	0.08 128	0.04 3	0.15 514	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	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	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

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

VIP-Stereo	0.07 9	0.07 273	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 332	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

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.05 244

BridgeDepth	0.07 9	0.07 273	0.08 62	0.18 460	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 105	0.10 344	0.09 344	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
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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.05 244

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.05 244

Zero-FE251	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.12 393	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GASTEREO	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 551	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	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

MSCF	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 551	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	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	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	0.10 395	0.07 10	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.04 58	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

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

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 311	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

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 311	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	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 311	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	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

SGD-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.12 393	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.09 304	0.09 344	0.08 33	0.08 51	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

HART	0.08 128	0.07 273	0.09 155	0.18 460	0.07 177	0.10 269	0.16 501	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	0.05 217	0.04 68

SCV	0.08 128	0.09 524	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	0.05 321	0.06 257	0.04 78	0.06 368	0.04 68

StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 709	0.17 584	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	0.08 516	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 217	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

AIO-test2	0.10 326	0.08 430	0.10 236	0.23 712	0.09 428	0.11 332	0.11 98	0.23 506	0.24 547	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.09 613	0.05 217	0.05 244

castereo++	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.14 495	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 128	0.06 147	0.11 311	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	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

WCG-NET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 332	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	0.11 311	0.13 24	0.07 177	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.17 410	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.04 68

RAStereo	0.10 326	0.09 524	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.13 444	0.18 591	0.16 304	0.17 410	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.05 255	0.05 217	0.04 68

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 377	0.05 44	0.14 476	0.16 245	0.21 779	0.09 197	0.17 538	0.21 456	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.09 606

AIO-Stereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 460	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.16 304	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

WCG-NET（raft）	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 332	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	0.05 217	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 128	0.06 147	0.11 311	0.15 140	0.07 177	0.12 393	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	0.11 311	0.16 245	0.07 177	0.11 332	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

MoCha-V2	0.08 128	0.05 44	0.11 311	0.20 623	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

ffm	0.12 466	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.09 428	0.17 576	0.17 538	0.15 258	0.19 460	0.15 495	0.26 610	0.19 561	0.13 512	0.10 162	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.06 368	0.06 383

tt1	0.10 326	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.15 258	0.19 460	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.06 383

MIM_Stereo	0.10 326	0.07 273	0.11 311	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.12 154	0.20 433	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.09 304	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

testlalala	0.08 128	0.06 147	0.11 311	0.15 140	0.07 177	0.12 393	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	0.11 311	0.13 24	0.07 177	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.17 410	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.04 68

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 217	0.05 244

CroCo-Stereo Lap2	0.09 240	0.09 524	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 591	0.16 304	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 216	0.06 516	0.07 396	0.05 255	0.06 368	0.05 244

TRStereo	0.10 326	0.05 44	0.12 372	0.16 245	0.12 647	0.10 269	0.13 244	0.18 379	0.19 460	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.04 58	0.04 68

XX-Stereo	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.09 428	0.15 521	0.12 154	0.21 456	0.10 128	0.10 307	0.14 400	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.04 58	0.04 68

StereoNetSlim	0.09 240	0.05 44	0.11 311	0.17 345	0.08 295	0.07 48	0.15 429	0.16 304	0.15 333	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 368	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	0.10 594	0.08 62	0.18 460	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.10 51	0.24 547	0.12 395	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 668	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.09 610	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	0.07 423	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 368	0.05 244

GIO	0.09 240	0.05 44	0.11 311	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	0.06 383

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

EE1	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 304	0.12 216	0.08 191	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.14 473	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.04 78	0.05 217	0.05 244

AnonStereo	0.09 240	0.08 430	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.20 433	0.14 301	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.05 244

NBS	0.07 9	0.07 273	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	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.05 217	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

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	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 273	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

SCION-M(vits-remse)	0.08 128	0.06 147	0.13 426	0.24 725	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	0.08 516	0.06 516	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 326	0.13 670	0.13 426	0.24 725	0.17 747	0.26 711	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

GEAR-Net	0.08 128	0.07 273	0.09 155	0.18 460	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	0.05 217	0.04 68

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 240	0.05 44	0.11 311	0.19 551	0.07 177	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.10 128	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 291	0.08 33	0.09 144	0.06 216	0.06 516	0.10 640	0.08 565	0.07 464	0.05 244

anonymous	0.08 128	0.05 44	0.12 372	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

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	0.08 291	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

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	0.09 344	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	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	0.09 344	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	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	0.08 291	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

quiztm	0.08 128	0.08 430	0.08 62	0.18 460	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	0.05 217	0.03 1

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 311	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 217	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	0.06 216	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

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

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	0.09 344	0.09 79	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DF	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 332	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.08 291	0.11 257	0.09 144	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DN	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.09 428	0.12 393	0.18 591	0.17 346	0.16 372	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 668	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.09 606

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-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-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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	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	0.06 216	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	0.07 423	0.04 27	0.04 1	0.03 1	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	0.06 216	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	0.13 444	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	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

LACA1	0.07 9	0.07 273	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	0.08 291	0.08 33	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.04 1	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	0.18 379	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 216	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

FE-Mocha	0.09 240	0.06 147	0.14 476	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.19 413	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

DLNR-FE	10.51 855	2.29 842	19.85 870	120.28 880	13.21 862	0.06 19	0.13 244	0.24 534	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 715	0.04 27	0.06 257	0.04 78	53.18 888	0.04 68

Select-FE	0.11 377	0.06 147	0.21 662	0.15 140	0.11 611	0.12 393	0.13 244	0.22 484	0.18 431	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.08 565	0.06 368	0.08 555

IGEV-FE	0.09 240	0.05 44	0.13 426	0.14 81	0.08 295	0.12 393	0.13 244	0.17 346	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

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

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

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	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 244

S2M2_XL	0.08 128	0.06 147	0.12 372	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	0.08 516	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.06 383
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 9	0.08 430	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	0.08 430	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.18 379	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

depthmonostereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.11 332	0.13 244	0.14 214	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.11 438	0.08 33	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 273	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

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 273	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

3w_stereo	0.08 128	0.09 524	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.11 98	0.20 433	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

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

monsterstereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.10 49	0.16 304	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

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.07 464	0.06 383

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 217	0.05 244

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

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 311	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	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.06 383

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

LG-Stereo	0.08 128	0.08 430	0.10 236	0.18 460	0.07 177	0.10 269	0.17 538	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	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.04 58	0.04 68

MM-Stereo_test3	0.10 326	0.07 273	0.07 26	0.18 460	0.07 177	0.12 393	0.19 639	0.24 534	0.19 460	0.06 48	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.06 516	0.07 396	0.05 255	0.05 217	0.04 68

MM-Stereo_test2	0.09 240	0.07 273	0.09 155	0.19 551	0.08 295	0.12 393	0.18 591	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	0.06 368	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.12 393	0.11 98	0.15 258	0.11 170	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.08 291	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FLISNet	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 484	0.11 170	0.20 614	0.17 459	0.14 463	0.10 395	0.16 531	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.08 565	0.07 464	0.06 383

CoSv	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 484	0.11 170	0.20 614	0.17 459	0.14 463	0.10 395	0.16 531	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.08 565	0.07 464	0.06 383

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 128	0.07 273	0.09 155	0.22 691	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 368	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

AIO-test1	0.10 326	0.07 273	0.11 311	0.24 725	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.22 484	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.10 657	0.04 58	0.07 478

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

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

PAM_32	0.10 326	0.06 147	0.17 584	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.15 429	0.14 214	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.06 383

PAM	0.10 326	0.06 147	0.17 584	0.15 140	0.09 428	0.10 269	0.16 501	0.15 258	0.16 372	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.06 383

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.18 460	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	0.05 217	0.04 68

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 377	0.05 44	0.12 372	0.15 140	0.13 673	0.14 495	0.16 501	0.23 506	0.18 431	0.10 307	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.08 555

U	0.08 128	0.07 273	0.10 236	0.19 551	0.10 549	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.17 410	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 368	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.06 383

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	0.05 217	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

CAS++	0.11 377	0.07 273	0.11 311	0.14 81	0.10 549	0.13 444	0.14 329	0.24 534	0.14 301	0.11 351	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.11 668	0.09 670	0.09 589	0.07 481	0.07 464	0.08 555
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 240	0.07 273	0.12 372	0.16 245	0.08 295	0.09 197	0.15 429	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	0.06 368	0.05 244

IGEV++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.18 460	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	0.05 217	0.04 68

MyStereo07	0.10 326	0.07 273	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.17 538	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.06 383

MyStereo06	0.10 326	0.07 273	0.12 372	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.18 591	0.19 413	0.12 216	0.13 435	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.06 383

ff7	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383

IGEVStereo-DCA	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.10 549	0.11 332	0.15 429	0.16 304	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

ffff	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383

rrr	0.09 240	0.07 273	0.13 426	0.16 245	0.10 549	0.11 332	0.15 429	0.16 304	0.15 333	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

11t	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383

IGEV_Zeroshot_test	0.09 240	0.05 44	0.13 426	0.14 81	0.08 295	0.12 393	0.13 244	0.17 346	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

DLNR_Zeroshot_test	10.48 854	2.27 841	19.78 869	120.28 880	13.29 863	0.06 19	0.13 244	0.24 534	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 715	0.04 27	0.06 257	0.04 78	52.68 887	0.04 68

AEACV	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 673	0.14 495	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.08 291	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.04 68

RAFT-Test	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 332	0.15 429	0.16 304	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.11 380	0.09 344	0.12 363	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.05 244

HH	0.09 240	0.06 147	0.13 426	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.16 501	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.04 68

HanStereo	0.09 240	0.06 147	0.13 426	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.16 501	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.04 68

4D-IteraStereo	0.10 326	0.07 273	0.10 236	0.18 460	0.07 177	0.09 197	0.15 429	0.18 379	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	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.05 244

LoS_RVC	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.08 108	0.15 429	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.09 235	0.06 57	0.09 344	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	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	0.08 516	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 217	0.04 68

anonymousdsp	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.17 345	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383

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

ProNet	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.15 429	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	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 383

ccc-4	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383

RAFT_CTSACE	0.12 466	0.09 524	0.10 236	0.22 691	0.08 295	0.12 393	0.24 728	0.18 379	0.17 410	0.21 631	0.27 628	0.13 441	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.04 58	0.04 68

IGEV-Stereo	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.17 345	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	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	0.05 217	0.06 383
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 240	0.05 44	0.13 426	0.14 81	0.09 428	0.12 393	0.15 429	0.19 413	0.11 170	0.11 351	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.05 244

test-1	0.10 326	0.07 273	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.11 332	0.24 728	0.15 258	0.18 431	0.09 251	0.07 105	0.10 344	0.08 291	0.08 33	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.04 58	0.05 244

TANstereo	0.09 240	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 57	0.11 332	0.13 244	0.15 258	0.19 460	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.05 244

test_xeample3	0.09 240	0.07 273	0.12 372	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.16 304	0.14 301	0.10 307	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

Gwc-CoAtRS	0.09 240	0.07 273	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 429	0.18 379	0.17 410	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.09 344	0.12 363	0.09 144	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.05 244

G4	0.11 377	0.09 524	0.10 236	0.24 725	0.10 549	0.13 444	0.13 244	0.21 456	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.10 344	0.11 438	0.13 429	0.10 260	0.07 423	0.04 27	0.09 589	0.06 370	0.05 217	0.05 244

G2	0.12 466	0.12 642	0.12 372	0.25 736	0.11 611	0.14 495	0.14 329	0.24 534	0.12 216	0.10 307	0.12 357	0.11 380	0.09 344	0.14 473	0.10 260	0.08 516	0.04 27	0.11 673	0.06 370	0.08 542	0.06 383

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

E$^{3}$Stereo	0.08 128	0.05 44	0.11 311	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	0.11 311	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

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	0.08 291	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	0.12 372	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	0.08 291	0.08 33	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 377	0.07 273	0.14 476	0.21 666	0.10 549	0.13 444	0.18 591	0.22 484	0.20 485	0.13 435	0.12 357	0.08 243	0.08 291	0.13 429	0.10 260	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

FAST (zero-shot)	0.09 240	0.06 147	0.11 311	0.19 551	0.13 673	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	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.07 481	0.05 217	0.08 555

VeloStereo	0.09 240	0.04 3	0.12 372	0.14 81	0.11 611	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 481	0.11 670	0.13 708

flow	0.09 240	0.04 3	0.12 372	0.14 81	0.11 611	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 291	0.12 363	0.10 260	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 481	0.11 670	0.13 708

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Weightmod_eth	0.09 240	0.07 273	0.08 62	0.18 460	0.07 177	0.11 332	0.16 501	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.07 595	0.06 257	0.07 481	0.04 58	0.03 1

SE	0.10 326	0.10 594	0.08 62	0.19 551	0.09 428	0.11 332	0.11 98	0.16 304	0.11 170	0.10 307	0.17 459	0.09 304	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.07 464	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	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.06 383

LiteMatch*	0.08 128	0.04 3	0.12 372	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	0.09 344	0.11 257	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

RT-Monster	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 295	0.12 393	0.10 49	0.17 346	0.19 460	0.14 467	0.10 278	0.10 344	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

PSi22	0.08 128	0.06 147	0.11 311	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-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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV-i16pc	0.13 498	0.06 147	0.13 426	0.15 140	0.11 611	0.38 768	0.16 501	0.23 506	0.17 410	0.11 351	0.15 420	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.10 260	0.10 632	0.08 632	0.06 257	0.07 481	0.09 610	0.10 639

Foundation-i1	0.09 240	0.04 3	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.16 304	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.07 211	0.07 10	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.05 244

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	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

VMStereo-Base	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.11 332	0.10 49	0.16 304	0.13 265	0.10 307	0.16 438	0.10 344	0.09 344	0.11 257	0.10 260	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

Hybrid-DGEV-2	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.18 460	0.09 428	0.09 197	0.13 244	0.29 635	0.30 631	0.11 351	0.12 357	0.10 344	0.13 512	0.12 363	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

WQFJA1++	0.08 128	0.04 3	0.11 311	0.14 81	0.07 177	0.11 332	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.06 383

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	0.08 291	0.07 10	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 217	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.10 326	0.07 273	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.12 393	0.17 538	0.18 379	0.18 431	0.10 307	0.10 278	0.07 170	0.10 395	0.11 257	0.10 260	0.07 423	0.08 632	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.05 244

WQFJX	0.10 326	0.07 273	0.09 155	0.21 666	0.09 428	0.12 393	0.16 501	0.19 413	0.18 431	0.12 395	0.10 278	0.08 243	0.10 395	0.12 363	0.10 260	0.07 423	0.07 595	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.05 244

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	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.07 30	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

NLCSM	0.11 377	0.09 524	0.09 155	0.23 712	0.11 611	0.12 393	0.19 639	0.19 413	0.19 460	0.12 395	0.11 335	0.07 170	0.09 344	0.11 257	0.10 260	0.08 516	0.08 632	0.07 396	0.07 481	0.06 368	0.05 244

DDF-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 549	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	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 542	0.05 244

252Zero-FE	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.13 444	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

DA	0.09 240	0.07 273	0.07 26	0.19 551	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 217	0.04 68

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

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	0.06 216	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	0.10 549	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	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 542	0.05 244

GGEV	0.09 240	0.07 273	0.07 26	0.19 551	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 217	0.04 68

AdaDepth	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.18 460	0.06 57	0.11 332	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	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

asda	0.07 9	0.08 430	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.06 19	0.10 49	0.16 304	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

2.25w	0.07 9	0.07 273	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	0.08 430	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	0.08 430	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	0.09 524	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	0.09 524	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	0.08 430	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	0.08 430	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

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	0.07 273	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 304	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

2w_stereo	0.08 128	0.08 430	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.20 433	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

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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

MM-Stereo_test1	0.10 326	0.07 273	0.09 155	0.18 460	0.07 177	0.12 393	0.18 591	0.21 456	0.20 485	0.09 251	0.11 335	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.05 217	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

castereo	0.09 240	0.06 147	0.11 311	0.15 140	0.06 57	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.18 431	0.08 191	0.10 278	0.11 380	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

SMoEStereo_RVC	0.08 128	0.06 147	0.12 372	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

tt45	0.09 240	0.06 147	0.11 311	0.15 140	0.07 177	0.12 393	0.15 429	0.13 169	0.12 216	0.09 251	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

999	0.09 240	0.06 147	0.13 426	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	0.08 291	0.16 531	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 383

tg	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.18 460	0.08 295	0.11 332	0.16 501	0.20 433	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	0.08 496	0.08 565	0.04 58	0.04 68

UGAM-zero	0.10 326	0.05 44	0.15 514	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.20 433	0.15 333	0.11 351	0.15 420	0.07 170	0.08 291	0.09 79	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

rvit_stereo_0081_aga	0.12 466	0.09 524	0.15 514	0.18 460	0.10 549	0.14 495	0.14 329	0.14 214	0.19 460	0.10 307	0.18 488	0.16 513	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.06 383

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	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.06 383

Pointernet	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.16 245	0.08 295	0.13 444	0.10 49	0.15 258	0.18 431	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.08 516	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 368	0.05 244

rvit_stereo_0080	0.10 326	0.08 430	0.15 514	0.15 140	0.10 549	0.07 48	0.15 429	0.16 304	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 492	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.09 584	0.07 595	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.05 244

trnet	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 5	0.12 393	0.10 49	0.13 169	0.10 128	0.08 191	0.13 384	0.09 304	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.08 516	0.05 321	0.05 81	0.03 1	0.06 368	0.05 244

H2IRNET	0.10 326	0.09 524	0.10 236	0.18 460	0.09 428	0.12 393	0.15 429	0.14 214	0.21 501	0.10 307	0.10 278	0.10 344	0.11 438	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.08 496	0.08 565	0.06 368	0.05 244

AE-Stereo	0.10 326	0.08 430	0.11 311	0.19 551	0.09 428	0.10 269	0.15 429	0.14 214	0.20 485	0.09 251	0.15 420	0.12 407	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.04 68

whm_eth	0.10 326	0.08 430	0.15 514	0.15 140	0.10 549	0.07 48	0.15 429	0.16 304	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 492	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.09 584	0.07 595	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.05 244

StereoVision	0.14 532	0.13 670	0.10 236	0.24 725	0.10 549	0.16 552	0.21 681	0.21 456	0.20 485	0.12 395	0.25 596	0.10 344	0.10 395	0.16 531	0.10 260	0.09 584	0.10 697	0.12 696	0.12 714	0.06 368	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 240	0.07 273	0.08 62	0.18 460	0.08 295	0.13 444	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	0.07 423	0.06 516	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.05 244

CASnet	0.09 240	0.09 524	0.09 155	0.19 551	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.18 379	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.10 640	0.08 565	0.06 368	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 240	0.07 273	0.13 426	0.18 460	0.06 57	0.11 332	0.07 5	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.07 170	0.09 344	0.13 429	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

Any-RAFT	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.13 444	0.14 329	0.21 456	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.10 395	0.13 429	0.10 260	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.05 244

LL-Strereo2	0.11 377	0.10 594	0.16 558	0.18 460	0.08 295	0.15 521	0.09 28	0.17 346	0.14 301	0.14 467	0.11 335	0.09 304	0.07 211	0.16 531	0.10 260	0.05 64	0.05 321	0.11 673	0.07 481	0.06 368	0.05 244

LoS	0.09 240	0.05 44	0.11 311	0.13 24	0.07 177	0.14 495	0.11 98	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.09 235	0.12 407	0.09 344	0.15 500	0.10 260	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.03 1	0.05 217	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.09 240	0.07 273	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	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

Sa-1000	0.12 466	0.08 430	0.09 155	0.18 460	0.08 295	0.15 521	0.22 701	0.22 484	0.19 460	0.15 495	0.20 514	0.17 533	0.11 438	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.09 613	0.05 217	0.05 244

test-3	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 460	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test_1	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 460	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 291	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.04 68

HHNet	0.11 377	0.06 147	0.16 558	0.15 140	0.14 700	0.07 48	0.13 244	0.20 433	0.18 431	0.15 495	0.25 596	0.11 380	0.09 344	0.13 429	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.08 496	0.06 370	0.05 217	0.09 606

NRIStereo	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.18 460	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.17 346	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.13 441	0.13 512	0.13 429	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.07 478

PSM-AAD	0.11 377	0.07 273	0.10 236	0.20 623	0.09 428	0.10 269	0.14 329	0.21 456	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.18 549	0.11 438	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.06 368	0.14 731

AnonymousM	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.19 413	0.14 301	0.13 435	0.12 357	0.09 304	0.08 291	0.13 429	0.10 260	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.05 255	0.05 217	0.05 244

RAFT	0.13 498	0.09 524	0.11 311	0.18 460	0.08 295	0.15 521	0.23 716	0.21 456	0.20 485	0.21 631	0.21 534	0.18 549	0.13 512	0.17 572	0.10 260	0.06 216	0.07 595	0.10 640	0.09 613	0.06 368	0.05 244

Prome-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.11 311	0.18 460	0.09 428	0.12 393	0.14 329	0.23 506	0.13 265	0.13 435	0.16 438	0.13 441	0.08 291	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.10 639

iRaftStereo_RVC	0.10 326	0.07 273	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.11 332	0.17 538	0.18 379	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	0.08 496	0.08 565	0.04 58	0.04 68

XX-TBD	0.09 240	0.06 147	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.13 444	0.16 501	0.14 214	0.14 301	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.08 291	0.10 162	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.05 244

raftrobust	0.09 240	0.06 147	0.11 311	0.17 345	0.08 295	0.09 197	0.10 49	0.18 379	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.08 291	0.12 363	0.10 260	0.08 516	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.06 383

111	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.15 140	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.21 456	0.24 547	0.11 351	0.12 357	0.14 463	0.12 475	0.13 429	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 368	0.05 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 429	0.17 346	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.04 58	0.03 1

AFF-stereo	0.09 240	0.07 273	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 429	0.18 379	0.10 128	0.10 307	0.11 335	0.09 304	0.10 395	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.07 481	0.04 58	0.04 68

CFNet-RSSM	0.09 240	0.07 273	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.15 429	0.17 346	0.18 431	0.08 191	0.12 357	0.11 380	0.09 344	0.12 363	0.10 260	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

CREStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 57	0.14 495	0.14 329	0.14 214	0.10 128	0.09 251	0.13 384	0.09 304	0.08 291	0.12 363	0.10 260	0.08 516	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 368	0.06 383
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 57	0.13 444	0.14 329	0.16 304	0.11 170	0.09 251	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.10 260	0.15 741	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.07 464	0.06 383

RSGM							0.14 329	0.17 346	0.13 265	0.11 351	0.09 235	0.12 407	0.08 291	0.12 363	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.04 78	0.05 217

Last	0.08 128	0.04 3	0.12 372	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	0.09 344	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	0.12 372	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	0.09 344	0.09 79	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

TT111	0.08 128	0.05 44	0.11 311	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	0.09 344	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

noway7	0.11 377	0.07 273	0.14 476	0.20 623	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.28 613	0.17 410	0.11 351	0.12 357	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

monster_256*512	0.11 377	0.07 273	0.09 155	0.21 666	0.10 549	0.13 444	0.17 538	0.27 588	0.19 460	0.12 395	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 240	0.08 430	0.08 62	0.21 666	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	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.05 244

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 177	0.09 197	0.15 429	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	0.05 217	0.05 244

Weightmod	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.18 460	0.06 57	0.11 332	0.15 429	0.14 214	0.12 216	0.11 351	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.08 632	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.03 1

S0	0.12 466	0.08 430	0.09 155	0.20 623	0.07 177	0.18 594	0.22 701	0.15 258	0.15 333	0.11 351	0.10 278	0.13 441	0.08 291	0.12 363	0.11 355	0.09 584	0.10 697	0.14 725	0.14 733	0.05 217	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	0.08 291	0.12 363	0.11 355	0.10 632	0.09 670	0.04 1	0.05 255	0.04 58	0.09 606

TestStereo_HL3	0.11 377	0.06 147	0.16 558	0.13 24	0.07 177	0.12 393	0.11 98	0.20 433	0.09 91	0.15 495	0.31 667	0.13 441	0.12 475	0.16 531	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.07 478

RT-IGEV	0.13 498	0.06 147	0.14 476	0.15 140	0.10 549	0.15 521	0.18 591	0.25 558	0.28 616	0.16 526	0.17 459	0.18 549	0.11 438	0.14 473	0.11 355	0.08 516	0.05 321	0.07 396	0.05 255	0.07 464	0.08 555

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	0.08 291	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

Hybrid-DGEV-03	0.11 377	0.06 147	0.09 155	0.18 460	0.08 295	0.16 552	0.14 329	0.15 258	0.14 301	0.13 435	0.17 459	0.12 407	0.09 344	0.13 429	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.08 496	0.06 370	0.05 217	0.04 68

BStereo	0.08 128	0.06 147	0.17 584	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	0.05 321	0.05 81	0.07 481	0.04 58	0.05 244

Anonymus123	0.09 240	0.06 147	0.17 584	0.15 140	0.08 295	0.11 332	0.09 28	0.18 379	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 321	0.05 81	0.07 481	0.04 58	0.05 244

WQFJA1	0.10 326	0.07 273	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 393	0.18 591	0.18 379	0.18 431	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 395	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.08 632	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

NLMM1	0.11 377	0.09 524	0.07 26	0.22 691	0.10 549	0.12 393	0.20 663	0.19 413	0.20 485	0.12 395	0.11 335	0.08 243	0.10 395	0.11 257	0.11 355	0.08 516	0.08 632	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.04 68

NLMM	0.10 326	0.07 273	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 393	0.18 591	0.18 379	0.18 431	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 395	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.08 632	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

NLSM3	0.09 240	0.07 273	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.11 332	0.16 501	0.18 379	0.17 410	0.06 48	0.08 189	0.08 243	0.09 344	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.07 481	0.03 1	0.04 68

NLSM1	0.10 326	0.07 273	0.08 62	0.19 551	0.08 295	0.13 444	0.16 501	0.21 456	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.07 170	0.10 395	0.10 162	0.11 355	0.07 423	0.08 632	0.08 496	0.07 481	0.05 217	0.05 244

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	0.08 291	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	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	0.06 216	0.05 321	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

FlowAnything_test	0.11 377	0.08 430	0.14 476	0.15 140	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.20 433	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.12 475	0.13 429	0.11 355	0.09 584	0.06 516	0.09 589	0.09 613	0.06 368	0.09 606

DVStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 332	0.12 154	0.14 214	0.16 372	0.11 351	0.11 335	0.09 304	0.10 395	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 273	0.07 26	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.18 379	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

xyz-stereo-finetune2	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.13 24	0.07 177	0.11 332	0.19 639	0.17 346	0.12 216	0.15 495	0.15 420	0.17 533	0.13 512	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.06 383

S2M2_L	0.09 240	0.08 430	0.11 311	0.13 24	0.10 549	0.08 108	0.06 1	0.10 51	0.10 128	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.09 344	0.11 257	0.11 355	0.13 715	0.07 595	0.08 496	0.09 613	0.10 647	0.08 555
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffy	0.09 240	0.08 430	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.13 444	0.17 538	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.09 344	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.05 244

model_zeroshot	0.10 326	0.05 44	0.12 372	0.15 140	0.09 428	0.13 444	0.14 329	0.20 433	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.12 407	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.06 383

RAFT-Stereo-weight	0.09 240	0.06 147	0.11 311	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.19 413	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

CoDeX	0.12 466	0.07 273	0.13 426	0.17 345	0.08 295	0.12 393	0.16 501	0.23 506	0.27 600	0.13 435	0.17 459	0.15 492	0.12 475	0.14 473	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	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	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LL-Strereo	0.13 498	0.10 594	0.12 372	0.20 623	0.10 549	0.11 332	0.18 591	0.33 691	0.25 573	0.16 526	0.16 438	0.14 463	0.14 546	0.19 621	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.04 58	0.05 244

anonymousdsp2	0.11 377	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.09 428	0.13 444	0.14 329	0.19 413	0.23 535	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 344	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.06 368	0.06 383

EGLCR-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.11 332	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	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

DCRE	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.16 245	0.11 611	0.11 332	0.17 538	0.18 379	0.17 410	0.11 351	0.18 488	0.11 380	0.10 395	0.15 500	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

knoymous	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.14 81	0.07 177	0.15 521	0.13 244	0.20 433	0.14 301	0.11 351	0.17 459	0.13 441	0.09 344	0.14 473	0.11 355	0.09 584	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.07 464	0.07 478

Selective-RAFT	0.11 377	0.11 623	0.12 372	0.21 666	0.08 295	0.16 552	0.13 244	0.21 456	0.23 535	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.10 395	0.15 500	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.06 368	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	0.18 379	0.14 301	0.10 307	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.04 68

DisPM	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.16 245	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.18 379	0.17 410	0.14 467	0.19 504	0.12 407	0.10 395	0.12 363	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.11 667

SA	0.13 498	0.09 524	0.09 155	0.18 460	0.08 295	0.12 393	0.24 728	0.23 506	0.19 460	0.17 541	0.27 628	0.15 492	0.11 438	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.05 217	0.05 244

test_4	0.11 377	0.10 594	0.08 62	0.19 551	0.09 428	0.08 108	0.21 681	0.15 258	0.18 431	0.12 395	0.18 488	0.12 407	0.09 344	0.08 33	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.08 496	0.08 565	0.04 58	0.04 68

test_3	0.11 377	0.09 524	0.10 236	0.21 666	0.08 295	0.13 444	0.25 746	0.14 214	0.21 501	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.10 395	0.08 33	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 496	0.07 481	0.04 58	0.04 68

PFNet+	0.12 466	0.06 147	0.14 476	0.16 245	0.09 428	0.05 6	0.12 154	0.18 379	0.21 501	0.16 526	0.19 504	0.14 463	0.10 395	0.11 257	0.11 355	0.08 516	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.06 368	0.11 667

LCNet	0.11 377	0.07 273	0.09 155	0.19 551	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.21 456	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.16 513	0.11 438	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.14 731

Patchmatch Stereo++	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.10 326	0.08 430	0.13 426	0.18 460	0.07 177	0.09 197	0.15 429	0.19 413	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.11 380	0.11 438	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

NF-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 506	0.19 460	0.12 395	0.17 459	0.12 407	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.12 689

OCTAStereo	0.11 377	0.07 273	0.14 476	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 506	0.19 460	0.12 395	0.17 459	0.12 407	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.11 667

PSM-softLoss	0.12 466	0.07 273	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 534	0.17 410	0.15 495	0.19 504	0.13 441	0.11 438	0.11 257	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.12 689

KMStereo	0.12 466	0.07 273	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 534	0.17 410	0.15 495	0.19 504	0.13 441	0.11 438	0.11 257	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.12 689

PSM-adaLoss	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

ROB_FTStereo_v2	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

ROB_FTStereo	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

KYRaft	0.12 466	0.07 273	0.10 236	0.19 551	0.09 428	0.08 108	0.15 429	0.23 506	0.12 216	0.13 435	0.16 438	0.20 579	0.10 395	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.08 496	0.08 565	0.06 368	0.15 745

HUI-Stereo	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

ASMatch	0.11 377	0.06 147	0.13 426	0.17 345	0.10 549	0.08 108	0.14 329	0.18 379	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.16 513	0.11 438	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.04 58	0.09 606

SST-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.16 558	0.18 460	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 379	0.10 128	0.15 495	0.18 488	0.13 441	0.12 475	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.09 589	0.06 370	0.07 464	0.06 383

RAFT_R40	0.11 377	0.07 273	0.15 514	0.18 460	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.17 346	0.15 333	0.14 467	0.18 488	0.15 492	0.12 475	0.10 162	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.09 589	0.06 370	0.06 368	0.05 244

PFNet	0.12 466	0.06 147	0.17 584	0.18 460	0.08 295	0.09 197	0.15 429	0.26 572	0.20 485	0.16 526	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.13 429	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.05 244

GrayStereo	0.11 377	0.06 147	0.11 311	0.19 551	0.09 428	0.09 197	0.16 501	0.18 379	0.17 410	0.14 467	0.17 459	0.17 533	0.11 438	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.10 639

RE-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 506	0.19 460	0.12 395	0.17 459	0.12 407	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.11 667

Pruner-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.12 372	0.17 345	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 379	0.17 410	0.14 467	0.19 504	0.13 441	0.10 395	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.08 555

TVStereo	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 506	0.19 460	0.12 395	0.17 459	0.12 407	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.11 667

DeepStereo_RVC	0.11 377	0.08 430	0.17 584	0.18 460	0.08 295	0.08 108	0.11 98	0.17 346	0.12 216	0.13 435	0.15 420	0.12 407	0.12 475	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.08 555

iGMRVC	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

IRAFT_RVC	0.12 466	0.08 430	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.07 48	0.14 329	0.25 558	0.23 535	0.14 467	0.15 420	0.15 492	0.12 475	0.12 363	0.11 355	0.06 216	0.04 27	0.09 589	0.06 370	0.06 368	0.06 383

iRAFT	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

cross-raft	0.10 326	0.09 524	0.09 155	0.19 551	0.07 177	0.11 332	0.24 728	0.13 169	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.10 395	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

GMM-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.10 236	0.18 460	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.24 534	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.13 441	0.11 438	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.09 606

RAFT-IKP	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 346	0.13 265	0.15 495	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.11 257	0.11 355	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

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	0.06 216	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
sAnonymous2	0.13 498	0.12 642	0.25 690	0.20 623	0.12 647	0.18 594	0.14 329	0.27 588	0.21 501	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 291	0.11 257	0.11 355	0.09 584	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.15 746	0.10 639

CroCo_RVC	0.13 498	0.12 642	0.25 690	0.20 623	0.12 647	0.18 594	0.14 329	0.27 588	0.21 501	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 291	0.11 257	0.11 355	0.09 584	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.15 746	0.10 639

RALCasStereoNet	0.11 377	0.07 273	0.09 155	0.16 245	0.08 295	0.13 444	0.14 329	0.17 346	0.11 170	0.12 395	0.17 459	0.14 463	0.10 395	0.12 363	0.11 355	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.05 255	0.08 542	0.07 478

sCroCo_RVC	0.12 466	0.09 524	0.24 687	0.24 725	0.11 611	0.19 618	0.14 329	0.17 346	0.15 333	0.10 307	0.13 384	0.12 407	0.07 211	0.14 473	0.11 355	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 565	0.05 217	0.07 478

EAI-Stereo	0.09 240	0.07 273	0.11 311	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 429	0.16 304	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.05 217	0.04 68

SFCPSM	0.13 498	0.07 273	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.15 521	0.16 501	0.28 613	0.27 600	0.14 467	0.18 488	0.12 407	0.13 512	0.14 473	0.11 355	0.08 516	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.06 383

R-Stereo Train	0.10 326	0.06 147	0.11 311	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.14 329	0.24 534	0.11 170	0.12 395	0.19 504	0.11 380	0.08 291	0.10 162	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 326	0.06 147	0.11 311	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.14 329	0.24 534	0.11 170	0.12 395	0.19 504	0.11 380	0.08 291	0.10 162	0.11 355	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.06 19	0.14 329	0.16 304	0.08 48	0.12 395	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.06 216	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

TADF							0.16 501	0.18 379	0.21 501	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.09 344	0.12 363	0.12 437	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 217

SMOE	0.10 326	0.08 430	0.09 155	0.18 460	0.07 177	0.13 444	0.14 329	0.19 413	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.09 344	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.06 368	0.04 68

PhaseNet	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.20 433	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.09 304	0.10 395	0.13 429	0.12 437	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

TestStereo_HL2	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.12 9	0.08 295	0.13 444	0.14 329	0.20 433	0.18 431	0.13 435	0.21 534	0.12 407	0.11 438	0.13 429	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.07 464	0.07 478

GGDA	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.13 24	0.07 177	0.12 393	0.14 329	0.19 413	0.19 460	0.13 435	0.20 514	0.12 407	0.09 344	0.12 363	0.12 437	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.07 478

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	0.17 572	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.03 1	0.14 732	0.10 639

TS12	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.21 666	0.07 177	0.12 393	0.12 154	0.11 87	0.09 91	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.10 395	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-i16pb	0.14 532	0.08 430	0.17 584	0.15 140	0.11 611	0.41 776	0.16 501	0.29 635	0.24 547	0.11 351	0.21 534	0.10 344	0.07 211	0.17 572	0.12 437	0.10 632	0.07 595	0.06 257	0.08 565	0.09 610	0.10 639

xyz-stereo-finetune	0.11 377	0.08 430	0.13 426	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.19 639	0.18 379	0.19 460	0.12 395	0.14 400	0.15 492	0.11 438	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.05 244

xyz-stereo	0.14 532	0.07 273	0.22 673	0.15 140	0.05 5	0.22 666	0.15 429	0.17 346	0.31 641	0.15 495	0.28 639	0.26 659	0.17 614	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

fffft	0.09 240	0.06 147	0.12 372	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.16 501	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
mms	0.09 240	0.07 273	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.15 429	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	0.07 396	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ours_stereo	0.09 240	0.07 273	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.16 501	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

rvit_stereo_0081	0.11 377	0.08 430	0.16 558	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.24 547	0.11 351	0.13 384	0.14 463	0.09 344	0.11 257	0.12 437	0.10 632	0.07 595	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.06 383

rvit_stereo_0082	0.11 377	0.08 430	0.16 558	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.24 547	0.11 351	0.13 384	0.14 463	0.09 344	0.11 257	0.12 437	0.10 632	0.07 595	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.06 383

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 377	0.08 430	0.13 426	0.16 245	0.08 295	0.15 521	0.16 501	0.18 379	0.19 460	0.10 307	0.09 235	0.09 304	0.08 291	0.11 257	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.07 464	0.06 383

qqq1	0.14 532	0.07 273	0.18 619	0.14 81	0.08 295	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.27 600	0.19 592	0.20 514	0.19 561	0.15 566	0.15 500	0.12 437	0.08 516	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.06 383

fff1	0.14 532	0.07 273	0.18 619	0.14 81	0.08 295	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.27 600	0.19 592	0.20 514	0.19 561	0.15 566	0.15 500	0.12 437	0.08 516	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.06 383

plain	0.11 377	0.09 524	0.10 236	0.19 551	0.09 428	0.11 332	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.13 435	0.15 420	0.09 304	0.12 475	0.13 429	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.09 589	0.06 370	0.06 368	0.06 383

MIF-Stereo (partial)	0.11 377	0.06 147	0.10 236	0.19 551	0.10 549	0.10 269	0.12 154	0.17 346	0.19 460	0.14 467	0.16 438	0.10 344	0.11 438	0.12 363	0.12 437	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.07 478

EKT-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.14 476	0.16 245	0.10 549	0.13 444	0.14 329	0.19 413	0.21 501	0.11 351	0.08 189	0.13 441	0.10 395	0.11 257	0.12 437	0.08 516	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.07 478

riskmin	0.11 377	0.06 147	0.13 426	0.14 81	0.08 295	0.14 495	0.14 329	0.18 379	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.17 533	0.11 438	0.14 473	0.12 437	0.09 584	0.05 321	0.07 396	0.05 255	0.08 542	0.08 555

ADStereo(finetuned)	0.10 326	0.06 147	0.13 426	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 538	0.16 304	0.20 485	0.13 435	0.18 488	0.10 344	0.12 475	0.12 363	0.12 437	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.05 244

raft_robust	0.13 498	0.10 594	0.07 26	0.18 460	0.08 295	0.13 444	0.24 728	0.29 635	0.34 666	0.20 614	0.20 514	0.15 492	0.10 395	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.04 68

RAFT+CT+SA	0.13 498	0.11 623	0.09 155	0.19 551	0.09 428	0.15 521	0.28 768	0.22 484	0.22 525	0.15 495	0.26 610	0.10 344	0.10 395	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.08 565	0.07 464	0.06 383

CIPLG	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.08 295	0.13 444	0.15 429	0.17 346	0.16 372	0.14 467	0.11 335	0.16 513	0.10 395	0.17 572	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.06 383

GLC_STEREO	0.11 377	0.07 273	0.11 311	0.18 460	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.16 304	0.24 547	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.08 291	0.18 595	0.12 437	0.06 216	0.08 632	0.08 496	0.06 370	0.05 217	0.05 244

IPLGR_C	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.08 295	0.12 393	0.15 429	0.17 346	0.15 333	0.14 467	0.11 335	0.16 513	0.10 395	0.16 531	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.06 383

IPLGR	0.11 377	0.09 524	0.17 584	0.18 460	0.08 295	0.13 444	0.16 501	0.21 456	0.24 547	0.12 395	0.12 357	0.11 380	0.09 344	0.13 429	0.12 437	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.04 68

ACRE	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.08 295	0.13 444	0.15 429	0.17 346	0.14 301	0.14 467	0.11 335	0.16 513	0.10 395	0.16 531	0.12 437	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.06 383

CrosDoStereo	0.12 466	0.07 273	0.12 372	0.14 81	0.09 428	0.12 393	0.15 429	0.17 346	0.22 525	0.19 592	0.24 569	0.15 492	0.11 438	0.11 257	0.12 437	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

STrans-v2	0.10 326	0.07 273	0.13 426	0.18 460	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.22 484	0.11 170	0.11 351	0.15 420	0.12 407	0.10 395	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.05 217	0.05 244

DeepStereo_LL	0.12 466	0.07 273	0.12 372	0.14 81	0.09 428	0.12 393	0.15 429	0.17 346	0.22 525	0.19 592	0.24 569	0.15 492	0.11 438	0.11 257	0.12 437	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

DRaft	0.12 466	0.06 147	0.12 372	0.14 81	0.09 428	0.14 495	0.17 538	0.21 456	0.30 631	0.18 574	0.27 628	0.10 344	0.16 588	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

RAFT-RH_RVC	0.12 466	0.06 147	0.14 476	0.16 245	0.09 428	0.12 393	0.12 154	0.17 346	0.12 216	0.13 435	0.40 728	0.11 380	0.10 395	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.08 496	0.05 255	0.05 217	0.06 383

RAFT-345	0.11 377	0.07 273	0.16 558	0.17 345	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.16 304	0.10 128	0.11 351	0.34 695	0.09 304	0.10 395	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.04 58	0.05 244

CRE-IMP	0.11 377	0.09 524	0.16 558	0.19 551	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.18 379	0.10 128	0.14 467	0.14 400	0.14 463	0.13 512	0.12 363	0.12 437	0.07 423	0.04 27	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.08 555

Anonymous3	0.16 605	0.14 687	0.34 738	0.26 747	0.14 700	0.27 721	0.18 591	0.28 613	0.28 616	0.15 495	0.17 459	0.14 463	0.11 438	0.16 531	0.12 437	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 565	0.08 542	0.11 667

s12784h	0.10 326	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.16 552	0.18 591	0.16 304	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.11 380	0.11 438	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

RALAANet	0.11 377	0.08 430	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.10 49	0.20 433	0.16 372	0.14 467	0.13 384	0.16 513	0.09 344	0.12 363	0.12 437	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.04 68

DCANet	0.10 326	0.06 147	0.12 372	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 538	0.16 304	0.20 485	0.13 435	0.18 488	0.10 344	0.11 438	0.11 257	0.12 437	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.05 244

RAFT + AFF	0.13 498	0.08 430	0.21 662	0.20 623	0.10 549	0.14 495	0.23 716	0.27 588	0.21 501	0.12 395	0.10 278	0.12 407	0.10 395	0.16 531	0.12 437	0.08 516	0.07 595	0.09 589	0.09 613	0.06 368	0.09 606

G3	0.13 498	0.14 687	0.12 372	0.32 780	0.13 673	0.11 332	0.14 329	0.23 506	0.09 91	0.15 495	0.13 384	0.19 561	0.09 344	0.15 500	0.13 480	0.10 632	0.05 321	0.16 749	0.10 657	0.10 647	0.06 383

GOStereo-base	0.14 532	0.16 709	0.14 476	0.32 780	0.13 673	0.12 393	0.16 501	0.26 572	0.12 216	0.16 526	0.15 420	0.16 513	0.11 438	0.13 429	0.13 480	0.12 695	0.05 321	0.16 749	0.09 613	0.12 692	0.06 383

S	0.12 466	0.08 430	0.10 236	0.20 623	0.08 295	0.13 444	0.19 639	0.17 346	0.16 372	0.13 435	0.12 357	0.14 463	0.10 395	0.12 363	0.13 480	0.09 584	0.07 595	0.13 710	0.15 753	0.06 368	0.05 244

SME	0.12 466	0.09 524	0.11 311	0.17 345	0.07 177	0.20 639	0.13 244	0.21 456	0.17 410	0.12 395	0.13 384	0.10 344	0.12 475	0.13 429	0.13 480	0.07 423	0.07 595	0.08 496	0.09 613	0.06 368	0.06 383

ManiGeoR	0.10 326	0.05 44	0.12 372	0.12 9	0.08 295	0.12 393	0.12 154	0.24 534	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 344	0.13 429	0.13 480	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.07 464	0.07 478

HLF11	0.11 377	0.05 44	0.13 426	0.12 9	0.08 295	0.15 521	0.11 98	0.22 484	0.10 128	0.12 395	0.24 569	0.11 380	0.12 475	0.14 473	0.13 480	0.08 516	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.08 542	0.08 555

HLf10	0.10 326	0.05 44	0.12 372	0.12 9	0.08 295	0.12 393	0.12 154	0.24 534	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 344	0.13 429	0.13 480	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.07 464	0.07 478

HLf8	0.11 377	0.05 44	0.13 426	0.11 1	0.08 295	0.15 521	0.12 154	0.22 484	0.16 372	0.13 435	0.17 459	0.12 407	0.10 395	0.14 473	0.13 480	0.09 584	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.08 542	0.08 555

TestStereo_HLe17	0.10 326	0.05 44	0.12 372	0.13 24	0.07 177	0.11 332	0.14 329	0.21 456	0.15 333	0.11 351	0.14 400	0.11 380	0.09 344	0.13 429	0.13 480	0.07 423	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.07 464	0.06 383

TestStereo-Hl	0.11 377	0.06 147	0.11 311	0.14 81	0.08 295	0.15 521	0.14 329	0.20 433	0.18 431	0.13 435	0.17 459	0.12 407	0.11 438	0.14 473	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.06 383

Selective-IGEV-i1	0.13 498	0.07 273	0.12 372	0.20 623	0.08 295	0.18 594	0.16 501	0.23 506	0.30 631	0.17 541	0.17 459	0.17 533	0.10 395	0.15 500	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.06 383

FACV-RUCA	0.13 498	0.11 623	0.13 426	0.19 551	0.12 647	0.15 521	0.16 501	0.22 484	0.21 501	0.16 526	0.16 438	0.15 492	0.16 588	0.14 473	0.13 480	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.10 647	0.08 555

rvit_0105_6	0.14 532	0.09 524	0.18 619	0.17 345	0.10 549	0.10 269	0.17 538	0.19 413	0.26 587	0.12 395	0.18 488	0.17 533	0.13 512	0.18 595	0.13 480	0.15 741	0.11 712	0.12 696	0.10 657	0.09 610	0.06 383

rvit_0105_4	0.15 574	0.09 524	0.17 584	0.17 345	0.10 549	0.12 393	0.20 663	0.23 506	0.27 600	0.14 467	0.20 514	0.17 533	0.14 546	0.17 572	0.13 480	0.15 741	0.11 712	0.11 673	0.10 657	0.09 610	0.06 383

UGAM	0.13 498	0.10 594	0.09 155	0.22 691	0.08 295	0.13 444	0.20 663	0.18 379	0.24 547	0.22 647	0.16 438	0.13 441	0.13 512	0.19 621	0.13 480	0.07 423	0.05 321	0.13 710	0.11 690	0.07 464	0.05 244

rvit_stereo_0083	0.12 466	0.08 430	0.17 584	0.16 245	0.09 428	0.11 332	0.15 429	0.15 258	0.26 587	0.11 351	0.14 400	0.13 441	0.10 395	0.12 363	0.13 480	0.10 632	0.08 632	0.09 589	0.07 481	0.07 464	0.06 383

rvit_stereo_0075_2	0.17 628	0.12 642	0.25 690	0.23 712	0.16 735	0.13 444	0.10 49	0.30 650	0.27 600	0.20 614	0.28 639	0.22 607	0.15 566	0.18 595	0.13 480	0.16 763	0.10 697	0.17 757	0.10 657	0.10 647	0.10 639

rvit_stereo_ft	0.12 466	0.07 273	0.13 426	0.19 551	0.10 549	0.12 393	0.17 538	0.16 304	0.16 372	0.13 435	0.13 384	0.15 492	0.10 395	0.14 473	0.13 480	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.06 383

test_sample6	0.14 532	0.09 524	0.14 476	0.17 345	0.08 295	0.17 576	0.19 639	0.26 572	0.18 431	0.18 574	0.28 639	0.19 561	0.15 566	0.15 500	0.13 480	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.08 542	0.08 555

test_sample5	0.14 532	0.08 430	0.14 476	0.16 245	0.08 295	0.18 594	0.18 591	0.25 558	0.17 410	0.17 541	0.28 639	0.18 549	0.15 566	0.16 531	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.09 610	0.08 555

test_sample4	0.14 532	0.08 430	0.15 514	0.15 140	0.08 295	0.19 618	0.18 591	0.26 572	0.18 431	0.17 541	0.26 610	0.18 549	0.15 566	0.17 572	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.09 610	0.08 555

test_sample2	0.13 498	0.07 273	0.12 372	0.14 81	0.08 295	0.16 552	0.18 591	0.21 456	0.16 372	0.14 467	0.21 534	0.20 579	0.15 566	0.15 500	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.08 555

MyStereo05	0.13 498	0.07 273	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.18 591	0.28 613	0.35 680	0.17 541	0.14 400	0.15 492	0.11 438	0.15 500	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.06 383

MyStereo04	0.13 498	0.07 273	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.17 538	0.29 635	0.38 699	0.17 541	0.14 400	0.16 513	0.11 438	0.15 500	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.06 368	0.06 383

11t1	0.12 466	0.07 273	0.14 476	0.14 81	0.08 295	0.17 576	0.15 429	0.19 413	0.15 333	0.15 495	0.15 420	0.17 533	0.16 588	0.15 500	0.13 480	0.08 516	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.08 542	0.07 478

DualNet	0.14 532	0.08 430	0.14 476	0.16 245	0.08 295	0.18 594	0.18 591	0.25 558	0.17 410	0.18 574	0.28 639	0.18 549	0.15 566	0.16 531	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.09 610	0.08 555

MaDis-Stereo	0.09 240	0.09 524	0.08 62	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.11 98	0.16 304	0.16 372	0.09 251	0.11 335	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.13 480	0.07 423	0.06 516	0.08 496	0.05 255	0.05 217	0.04 68

TestStereo1	0.13 498	0.08 430	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 594	0.29 779	0.23 506	0.17 410	0.17 541	0.20 514	0.16 513	0.11 438	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.05 217	0.05 244

DCANet-4	0.11 377	0.07 273	0.13 426	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 538	0.18 379	0.20 485	0.13 435	0.17 459	0.09 304	0.14 546	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

fff	0.10 326	0.06 147	0.12 372	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 538	0.16 304	0.21 501	0.13 435	0.17 459	0.10 344	0.11 438	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

test_5	0.14 532	0.12 642	0.08 62	0.20 623	0.10 549	0.14 495	0.28 768	0.21 456	0.24 547	0.19 592	0.28 639	0.11 380	0.15 566	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.08 565	0.08 542	0.07 478

hknet	0.15 574	0.11 623	0.14 476	0.22 691	0.11 611	0.15 521	0.15 429	0.34 706	0.26 587	0.17 541	0.23 557	0.22 607	0.18 631	0.17 572	0.13 480	0.07 423	0.06 516	0.10 640	0.09 613	0.07 464	0.07 478

SA-5K	0.13 498	0.08 430	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 594	0.29 779	0.23 506	0.17 410	0.17 541	0.20 514	0.16 513	0.11 438	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.05 217	0.05 244

DAS	0.15 574	0.08 430	0.18 619	0.19 551	0.10 549	0.19 618	0.17 538	0.28 613	0.30 631	0.18 574	0.26 610	0.21 589	0.16 588	0.16 531	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.07 478

SepStereo	0.15 574	0.08 430	0.18 619	0.19 551	0.10 549	0.19 618	0.17 538	0.28 613	0.30 631	0.18 574	0.26 610	0.21 589	0.16 588	0.26 709	0.13 480	0.08 516	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.07 478

MIPNet	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.12 393	0.14 329	0.21 456	0.25 573	0.12 395	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

OMP-Stereo	0.11 377	0.07 273	0.14 476	0.18 460	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.21 456	0.21 501	0.13 435	0.14 400	0.11 380	0.12 475	0.11 257	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 377	0.06 147	0.13 426	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.12 154	0.22 484	0.18 431	0.14 467	0.17 459	0.12 407	0.13 512	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.05 244

rafts_anoy	0.11 377	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.18 379	0.14 301	0.13 435	0.13 384	0.12 407	0.11 438	0.11 257	0.13 480	0.07 423	0.05 321	0.09 589	0.11 690	0.07 464	0.06 383

raft+_RVC	0.11 377	0.07 273	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.11 98	0.24 534	0.20 485	0.12 395	0.15 420	0.12 407	0.08 291	0.12 363	0.13 480	0.07 423	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.05 244

HCRNet	0.16 605	0.23 764	0.12 372	0.35 790	0.11 611	0.15 521	0.17 538	0.26 572	0.22 525	0.19 592	0.24 569	0.21 589	0.14 546	0.15 500	0.13 480	0.11 668	0.07 595	0.11 673	0.10 657	0.09 610	0.07 478

csc	0.10 326	0.06 147	0.12 372	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 538	0.16 304	0.21 501	0.13 435	0.17 459	0.10 344	0.11 438	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

cscssc	0.10 326	0.06 147	0.12 372	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 538	0.16 304	0.21 501	0.13 435	0.17 459	0.10 344	0.11 438	0.12 363	0.13 480	0.06 216	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

ARAFT	0.12 466	0.08 430	0.18 619	0.19 551	0.09 428	0.15 521	0.17 538	0.20 433	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.14 463	0.12 475	0.15 500	0.13 480	0.06 216	0.05 321	0.10 640	0.09 613	0.06 368	0.04 68

GMStereo	0.13 498	0.15 696	0.14 476	0.18 460	0.09 428	0.16 552	0.16 501	0.20 433	0.25 573	0.17 541	0.17 459	0.11 380	0.11 438	0.16 531	0.13 480	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.06 383
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM-Net_RVC	0.14 532	0.08 430	0.12 372	0.15 140	0.08 295	0.16 552	0.15 429	0.27 588	0.29 625	0.20 614	0.21 534	0.29 685	0.14 546	0.18 595	0.13 480	0.06 216	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.06 383
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CMRA-Stereo	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.16 372	0.13 435	0.16 438	0.13 441	0.07 211	0.14 473	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.05 244

GStereo	0.10 326	0.05 44	0.11 311	0.12 9	0.13 673	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.09 91	0.11 351	0.12 357	0.12 407	0.09 344	0.15 500	0.14 526	0.07 423	0.06 516	0.07 396	0.05 255	0.07 464	0.09 606

MCPF							0.19 639	0.23 506	0.28 616	0.12 395	0.14 400	0.22 607	0.15 566	0.20 640	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217

MWSP-net	0.15 574	0.08 430	0.18 619	0.17 345	0.10 549	0.17 576	0.23 716	0.29 635	0.32 647	0.18 574	0.20 514	0.17 533	0.13 512	0.18 595	0.14 526	0.08 516	0.06 516	0.07 396	0.08 565	0.07 464	0.08 555

IGEV_i1	0.12 466	0.08 430	0.12 372	0.17 345	0.08 295	0.19 618	0.15 429	0.19 413	0.23 535	0.18 574	0.18 488	0.16 513	0.12 475	0.17 572	0.14 526	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.06 383

LiteMatch	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 429	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.16 588	0.10 162	0.14 526	0.07 423	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.06 368	0.06 383

Lsterematch	0.11 377	0.06 147	0.11 311	0.16 245	0.07 177	0.13 444	0.15 429	0.14 214	0.18 431	0.16 526	0.18 488	0.15 492	0.16 588	0.13 429	0.14 526	0.07 423	0.04 27	0.06 257	0.06 370	0.06 368	0.06 383

DStereoRT	0.17 628	0.07 273	0.12 372	0.19 551	0.09 428	0.13 444	0.12 154	0.28 613	0.23 535	0.12 395	0.20 514	0.11 380	0.10 395	0.15 500	0.14 526	0.06 216	0.05 321	1.02 839	0.09 613	0.05 217	0.04 68

rvit_0105_5	0.14 532	0.10 594	0.14 476	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.23 716	0.24 534	0.27 600	0.14 467	0.15 420	0.18 549	0.13 512	0.17 572	0.14 526	0.14 737	0.11 712	0.10 640	0.11 690	0.08 542	0.07 478

rvit_0105_3	0.16 605	0.10 594	0.15 514	0.20 623	0.12 647	0.15 521	0.26 757	0.25 558	0.30 631	0.15 495	0.17 459	0.21 589	0.14 546	0.18 595	0.14 526	0.14 737	0.11 712	0.12 696	0.14 733	0.07 464	0.07 478

DCVSM-stereo	0.15 574	0.09 524	0.16 558	0.16 245	0.10 549	0.15 521	0.09 28	0.20 433	0.24 547	0.20 614	0.24 569	0.26 659	0.15 566	0.19 621	0.14 526	0.09 584	0.07 595	0.09 589	0.08 565	0.10 647	0.12 689

GCST	0.37 772	0.42 804	0.27 702	1.03 834	0.39 804	0.18 594	0.08 9	0.21 456	0.18 431	0.28 715	0.25 596	0.15 492	0.12 475	0.16 531	0.14 526	0.64 831	0.43 824	0.75 829	0.65 829	0.64 824	0.46 816

test_sample3	0.14 532	0.08 430	0.15 514	0.14 81	0.09 428	0.20 639	0.17 538	0.27 588	0.18 431	0.17 541	0.22 552	0.19 561	0.15 566	0.17 572	0.14 526	0.09 584	0.06 516	0.07 396	0.06 370	0.09 610	0.08 555

GMStereo_Zeroshot	0.16 605	0.13 670	0.25 690	0.20 623	0.10 549	0.17 576	0.13 244	0.30 650	0.25 573	0.23 662	0.32 677	0.25 647	0.11 438	0.19 621	0.14 526	0.09 584	0.06 516	0.11 673	0.06 370	0.12 692	0.08 555

PCWNet_CMD	0.14 532	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.14 329	0.29 635	0.36 685	0.14 467	0.20 514	0.21 589	0.13 512	0.17 572	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.07 478

CASS	0.14 532	0.12 642	0.12 372	0.23 712	0.09 428	0.15 521	0.17 538	0.19 413	0.20 485	0.17 541	0.18 488	0.15 492	0.15 566	0.15 500	0.14 526	0.09 584	0.06 516	0.10 640	0.08 565	0.09 610	0.07 478
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 498	0.07 273	0.14 476	0.18 460	0.09 428	0.13 444	0.17 538	0.20 433	0.29 625	0.15 495	0.24 569	0.16 513	0.14 546	0.14 473	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.09 613	0.05 217	0.07 478

BUS	0.15 574	0.09 524	0.14 476	0.22 691	0.10 549	0.20 639	0.14 329	0.34 706	0.20 485	0.17 541	0.23 557	0.16 513	0.14 546	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.06 516	0.10 640	0.09 613	0.07 464	0.07 478

IER	0.14 532	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.16 501	0.26 572	0.27 600	0.18 574	0.26 610	0.17 533	0.20 664	0.17 572	0.14 526	0.08 516	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.07 478

NINENet	0.16 605	0.10 594	0.16 558	0.17 345	0.11 611	0.20 639	0.14 329	0.41 759	0.37 693	0.18 574	0.21 534	0.16 513	0.14 546	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.08 632	0.10 640	0.07 481	0.10 647	0.09 606

BSDual-CNN	0.15 574	0.09 524	0.14 476	0.22 691	0.10 549	0.15 521	0.15 429	0.34 706	0.20 485	0.17 541	0.23 557	0.25 647	0.16 588	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.06 516	0.10 640	0.09 613	0.07 464	0.07 478

psmg	0.14 532	0.09 524	0.14 476	0.17 345	0.10 549	0.15 521	0.17 538	0.29 635	0.20 485	0.17 541	0.21 534	0.25 647	0.16 588	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.07 595	0.08 496	0.08 565	0.07 464	0.07 478

UDGNet	0.14 532	0.13 670	0.17 584	0.18 460	0.10 549	0.12 393	0.16 501	0.21 456	0.27 600	0.20 614	0.20 514	0.17 533	0.13 512	0.16 531	0.14 526	0.10 632	0.06 516	0.09 589	0.07 481	0.07 464	0.07 478

IPLG	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.08 295	0.11 332	0.14 329	0.20 433	0.15 333	0.13 435	0.18 488	0.07 170	0.07 211	0.14 473	0.14 526	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

GANet-ADL	0.13 498	0.07 273	0.15 514	0.17 345	0.10 549	0.19 618	0.15 429	0.30 650	0.21 501	0.13 435	0.18 488	0.19 561	0.13 512	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.06 516	0.06 257	0.05 255	0.07 464	0.08 555

AAGNet	0.12 466	0.08 430	0.17 584	0.19 551	0.09 428	0.08 108	0.13 244	0.19 413	0.13 265	0.16 526	0.21 534	0.13 441	0.14 546	0.11 257	0.14 526	0.06 216	0.04 27	0.09 589	0.06 370	0.06 368	0.05 244

FTStereo	0.12 466	0.07 273	0.14 476	0.18 460	0.09 428	0.07 48	0.15 429	0.22 484	0.18 431	0.12 395	0.24 569	0.11 380	0.13 512	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.06 368	0.10 639

DEmStereo	0.12 466	0.06 147	0.14 476	0.14 81	0.10 549	0.16 552	0.15 429	0.16 304	0.24 547	0.17 541	0.23 557	0.12 407	0.14 546	0.12 363	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.05 244

THIR-Stereo	0.12 466	0.07 273	0.11 311	0.15 140	0.08 295	0.14 495	0.16 501	0.18 379	0.25 573	0.17 541	0.24 569	0.13 441	0.13 512	0.12 363	0.14 526	0.06 216	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.05 217	0.05 244

TestStereo	0.14 532	0.15 696	0.11 311	0.23 712	0.08 295	0.15 521	0.21 681	0.20 433	0.23 535	0.14 467	0.25 596	0.16 513	0.13 512	0.16 531	0.14 526	0.06 216	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.09 610	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 532	0.08 430	0.16 558	0.16 245	0.09 428	0.13 444	0.14 329	0.27 588	0.34 666	0.15 495	0.21 534	0.22 607	0.13 512	0.18 595	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.06 370	0.07 464	0.07 478

GES	0.14 532	0.08 430	0.16 558	0.15 140	0.10 549	0.13 444	0.13 244	0.28 613	0.26 587	0.17 541	0.24 569	0.19 561	0.14 546	0.16 531	0.14 526	0.08 516	0.08 632	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.09 606

PSMNet-RSSM	0.14 532	0.07 273	0.14 476	0.15 140	0.08 295	0.13 444	0.16 501	0.25 558	0.24 547	0.17 541	0.28 639	0.23 625	0.14 546	0.16 531	0.14 526	0.11 668	0.06 516	0.09 589	0.12 714	0.08 542	0.07 478

CCAANet	0.15 574	0.06 147	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.17 576	0.13 244	0.31 668	0.25 573	0.16 526	0.32 677	0.18 549	0.18 631	0.17 572	0.14 526	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.09 613	0.06 368	0.09 606

DIP-Stereo	0.11 377	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.09 28	0.16 304	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.14 463	0.12 475	0.16 531	0.14 526	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.05 217	0.07 478
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 532	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.14 495	0.14 329	0.29 635	0.36 685	0.14 467	0.20 514	0.21 589	0.13 512	0.18 595	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.07 478

ccs_rob	0.14 532	0.09 524	0.16 558	0.16 245	0.09 428	0.13 444	0.14 329	0.27 588	0.34 666	0.15 495	0.21 534	0.22 607	0.13 512	0.18 595	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.07 478

HITNet	0.11 377	0.06 147	0.12 372	0.14 81	0.06 57	0.12 393	0.10 49	0.18 379	0.18 431	0.13 435	0.17 459	0.15 492	0.11 438	0.15 500	0.14 526	0.06 216	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 368	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
iResNetv2_ROB	0.15 574	0.08 430	0.16 558	0.16 245	0.08 295	0.16 552	0.13 244	0.26 572	0.36 685	0.21 631	0.29 654	0.24 634	0.13 512	0.14 473	0.14 526	0.06 216	0.06 516	0.06 257	0.04 78	0.09 610	0.08 555

MLCV	0.13 498	0.08 430	0.17 584	0.18 460	0.06 57	0.16 552	0.17 538	0.19 413	0.22 525	0.19 592	0.25 596	0.17 533	0.13 512	0.15 500	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 217	0.04 68

iResNet_ROB	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.15 140	0.07 177	0.19 618	0.14 329	0.26 572	0.32 647	0.23 662	0.26 610	0.23 625	0.16 588	0.15 500	0.14 526	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.08 542	0.08 555

DN-CSS_ROB	0.13 498	0.13 670	0.17 584	0.18 460	0.10 549	0.16 552	0.08 9	0.22 484	0.19 460	0.17 541	0.23 557	0.13 441	0.13 512	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 321	0.10 640	0.10 657	0.08 542	0.06 383

GeoMambaStereo_RVC	0.11 377	0.05 44	0.12 372	0.11 1	0.14 700	0.12 393	0.09 28	0.12 121	0.13 265	0.14 467	0.14 400	0.14 463	0.12 475	0.16 531	0.15 568	0.09 584	0.08 632	0.07 396	0.05 255	0.08 542	0.13 708

MWDA-net	0.15 574	0.08 430	0.16 558	0.16 245	0.10 549	0.20 639	0.22 701	0.26 572	0.36 685	0.18 574	0.25 596	0.18 549	0.17 614	0.17 572	0.15 568	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.08 542	0.07 478

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	0.19 621	0.15 568	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.14 732	0.12 689

DFGA-Net	0.13 498	0.11 623	0.19 645	0.18 460	0.10 549	0.13 444	0.13 244	0.23 506	0.25 573	0.16 526	0.16 438	0.13 441	0.12 475	0.17 572	0.15 568	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.07 481	0.05 217	0.05 244

test_sample1	0.13 498	0.07 273	0.14 476	0.14 81	0.08 295	0.19 618	0.17 538	0.20 433	0.15 333	0.14 467	0.22 552	0.18 549	0.16 588	0.17 572	0.15 568	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.08 542	0.08 555

CFNet_ucs	0.15 574	0.09 524	0.17 584	0.16 245	0.11 611	0.14 495	0.14 329	0.30 650	0.34 666	0.16 526	0.24 569	0.23 625	0.14 546	0.18 595	0.15 568	0.09 584	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.09 610	0.09 606

SDNR	0.20 666	0.09 524	0.19 645	0.16 245	0.12 647	0.79 815	0.13 244	0.26 572	0.33 653	0.19 592	0.25 596	0.19 561	0.12 475	0.19 621	0.15 568	0.16 763	0.18 787	0.14 725	0.11 690	0.08 542	0.12 689

gwcnet-sp	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.18 460	0.09 428	0.16 552	0.18 591	0.24 534	0.24 547	0.19 592	0.24 569	0.15 492	0.16 588	0.16 531	0.15 568	0.08 516	0.07 595	0.07 396	0.08 565	0.08 542	0.07 478

scenet	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.18 460	0.09 428	0.16 552	0.18 591	0.24 534	0.24 547	0.19 592	0.24 569	0.15 492	0.16 588	0.16 531	0.15 568	0.08 516	0.07 595	0.07 396	0.08 565	0.08 542	0.07 478

ssnet	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.18 460	0.09 428	0.16 552	0.18 591	0.24 534	0.24 547	0.19 592	0.24 569	0.15 492	0.16 588	0.16 531	0.15 568	0.08 516	0.07 595	0.07 396	0.08 565	0.08 542	0.07 478

GwcNet-ADL	0.13 498	0.08 430	0.14 476	0.20 623	0.09 428	0.12 393	0.20 663	0.30 650	0.25 573	0.14 467	0.14 400	0.18 549	0.14 546	0.13 429	0.15 568	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.07 464	0.06 383

ICVP	0.16 605	0.09 524	0.12 372	0.22 691	0.09 428	0.18 594	0.21 681	0.26 572	0.24 547	0.18 574	0.30 661	0.27 666	0.18 631	0.18 595	0.15 568	0.10 632	0.07 595	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.08 555
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.13 498	0.08 430	0.13 426	0.16 245	0.08 295	0.15 521	0.16 501	0.23 506	0.23 535	0.17 541	0.24 569	0.16 513	0.13 512	0.14 473	0.15 568	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.08 565	0.08 542	0.08 555

cf-r	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.16 245	0.08 295	0.14 495	0.19 639	0.21 456	0.25 573	0.17 541	0.26 610	0.22 607	0.17 614	0.14 473	0.15 568	0.10 632	0.05 321	0.06 257	0.08 565	0.06 368	0.06 383

CFNet-ft	0.14 532	0.07 273	0.15 514	0.12 9	0.09 428	0.17 576	0.18 591	0.22 484	0.24 547	0.17 541	0.26 610	0.24 634	0.14 546	0.16 531	0.15 568	0.11 668	0.06 516	0.08 496	0.09 613	0.09 610	0.08 555

BEATNet_4x	0.12 466	0.09 524	0.15 514	0.18 460	0.07 177	0.15 521	0.07 5	0.23 506	0.19 460	0.16 526	0.19 504	0.19 561	0.14 546	0.17 572	0.15 568	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.06 368	0.07 478

CFNet	0.15 574	0.11 623	0.17 584	0.17 345	0.08 295	0.19 618	0.10 49	0.29 635	0.26 587	0.19 592	0.24 569	0.24 634	0.18 631	0.18 595	0.15 568	0.08 516	0.06 516	0.09 589	0.10 657	0.08 542	0.07 478

CFNet_RVC	0.14 532	0.07 273	0.15 514	0.12 9	0.09 428	0.17 576	0.18 591	0.22 484	0.24 547	0.17 541	0.26 610	0.24 634	0.14 546	0.16 531	0.15 568	0.11 668	0.06 516	0.08 496	0.09 613	0.09 610	0.08 555

UCFNet_RVC	0.15 574	0.08 430	0.13 426	0.11 1	0.10 549	0.20 639	0.10 49	0.24 534	0.23 535	0.17 541	0.21 534	0.24 634	0.15 566	0.18 595	0.15 568	0.12 695	0.07 595	0.11 673	0.13 727	0.11 670	0.10 639

AdaStereo	0.15 574	0.11 623	0.16 558	0.19 551	0.09 428	0.21 652	0.11 98	0.33 691	0.28 616	0.21 631	0.23 557	0.21 589	0.13 512	0.19 621	0.15 568	0.13 715	0.05 321	0.10 640	0.07 481	0.09 610	0.07 478
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.
HSM	0.15 574	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.09 428	0.16 552	0.14 329	0.28 613	0.25 573	0.20 614	0.24 569	0.37 739	0.17 614	0.20 640	0.15 568	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.07 464	0.06 383

iResNet	0.13 498	0.10 594	0.18 619	0.19 551	0.08 295	0.14 495	0.18 591	0.21 456	0.27 600	0.16 526	0.24 569	0.15 492	0.13 512	0.14 473	0.15 568	0.06 216	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 368	0.05 244

MEA-ACV	0.16 605	0.08 430	0.18 619	0.16 245	0.11 611	0.19 618	0.20 663	0.30 650	0.39 705	0.21 631	0.30 661	0.14 463	0.19 650	0.17 572	0.16 590	0.08 516	0.07 595	0.09 589	0.11 690	0.07 464	0.07 478

G2L-ROB	0.13 498	0.07 273	0.13 426	0.13 24	0.08 295	0.14 495	0.17 538	0.25 558	0.19 460	0.20 614	0.19 504	0.20 579	0.14 546	0.18 595	0.16 590	0.08 516	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.08 542	0.09 606

DDVS	0.16 605	0.10 594	0.22 673	0.16 245	0.12 647	0.15 521	0.14 329	0.25 558	0.19 460	0.18 574	0.30 661	0.27 666	0.13 512	0.20 640	0.16 590	0.09 584	0.06 516	0.09 589	0.07 481	0.11 670	0.11 667

ITSA-stereo	0.16 605	0.11 623	0.14 476	0.19 551	0.08 295	0.13 444	0.14 329	0.30 650	0.49 752	0.17 541	0.18 488	0.22 607	0.15 566	0.17 572	0.16 590	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.08 565	0.08 542	0.09 606

DualNet (step1)	0.17 628	0.12 642	0.21 662	0.13 24	0.14 700	0.18 594	0.14 329	0.28 613	0.24 547	0.21 631	0.21 534	0.24 634	0.20 664	0.16 531	0.16 590	0.15 741	0.06 516	0.14 725	0.14 733	0.15 746	0.13 708

test_sample7	0.16 605	0.10 594	0.16 558	0.14 81	0.12 647	0.16 552	0.17 538	0.28 613	0.24 547	0.21 631	0.21 534	0.24 634	0.20 664	0.16 531	0.16 590	0.12 695	0.06 516	0.10 640	0.09 613	0.11 670	0.10 639

DispNO	0.15 574	0.09 524	0.18 619	0.19 551	0.12 647	0.11 332	0.21 681	0.23 506	0.29 625	0.18 574	0.23 557	0.19 561	0.17 614	0.16 531	0.16 590	0.07 423	0.05 321	0.08 496	0.08 565	0.07 464	0.06 383

1test111	0.11 377	0.08 430	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.24 534	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.15 500	0.16 590	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.07 464	0.07 478

qqq	0.13 498	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.08 295	0.13 444	0.15 429	0.24 534	0.16 372	0.15 495	0.19 504	0.16 513	0.16 588	0.15 500	0.16 590	0.07 423	0.06 516	0.08 496	0.08 565	0.07 464	0.07 478

iRaft-Stereo_5w	0.12 466	0.09 524	0.12 372	0.20 623	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.22 484	0.22 525	0.19 592	0.14 400	0.11 380	0.09 344	0.20 640	0.16 590	0.05 64	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.05 217	0.06 383

GEStereo_RVC	0.17 628	0.12 642	0.16 558	0.22 691	0.11 611	0.19 618	0.18 591	0.32 674	0.49 752	0.20 614	0.25 596	0.17 533	0.13 512	0.21 660	0.16 590	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.09 610	0.08 555

GANet-RSSM	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.13 24	0.08 295	0.14 495	0.18 591	0.23 506	0.21 501	0.17 541	0.25 596	0.24 634	0.16 588	0.16 531	0.16 590	0.10 632	0.06 516	0.07 396	0.08 565	0.08 542	0.07 478

GwcNet-RSSM	0.14 532	0.07 273	0.12 372	0.16 245	0.08 295	0.15 521	0.20 663	0.22 484	0.28 616	0.18 574	0.28 639	0.23 625	0.17 614	0.15 500	0.16 590	0.10 632	0.06 516	0.07 396	0.09 613	0.07 464	0.07 478

FADNet-RVC-Resample	0.17 628	0.12 642	0.32 729	0.22 691	0.12 647	0.19 618	0.14 329	0.25 558	0.24 547	0.24 675	0.27 628	0.20 579	0.15 566	0.17 572	0.16 590	0.07 423	0.08 632	0.12 696	0.10 657	0.09 610	0.11 667

FADNet	0.21 681	0.23 764	0.37 749	0.18 460	0.17 747	0.25 699	0.13 244	0.32 674	0.32 647	0.23 662	0.25 596	0.27 666	0.21 674	0.19 621	0.16 590	0.13 715	0.15 763	0.12 696	0.15 753	0.17 768	0.18 773

DeepPruner_ROB	0.16 605	0.11 623	0.16 558	0.17 345	0.10 549	0.17 576	0.15 429	0.32 674	0.21 501	0.19 592	0.21 534	0.22 607	0.19 650	0.21 660	0.16 590	0.13 715	0.09 670	0.09 589	0.10 657	0.11 670	0.11 667

CBMV_ROB	0.19 656	0.13 670	0.18 619	0.16 245	0.11 611	0.16 552	0.12 154	0.27 588	0.29 625	0.27 702	0.31 667	0.27 666	0.24 696	0.24 698	0.16 590	0.15 741	0.18 787	0.22 783	0.20 779	0.10 647	0.12 689

NOSS_ROB	0.19 656	0.13 670	0.18 619	0.16 245	0.12 647	0.16 552	0.12 154	0.30 650	0.33 653	0.20 614	0.22 552	0.27 666	0.24 696	0.21 660	0.16 590	0.16 763	0.18 787	0.23 786	0.21 786	0.13 712	0.13 708

ACV-stereo	0.15 574	0.10 594	0.29 716	0.18 460	0.12 647	0.15 521	0.13 244	0.23 506	0.21 501	0.19 592	0.23 557	0.22 607	0.15 566	0.23 686	0.17 608	0.08 516	0.07 595	0.07 396	0.07 481	0.08 542	0.07 478

SMFormer	0.14 532	0.07 273	0.18 619	0.14 81	0.08 295	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.27 600	0.19 592	0.20 514	0.19 561	0.15 566	0.15 500	0.17 608	0.08 516	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.07 478

tta	0.14 532	0.07 273	0.18 619	0.14 81	0.08 295	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.27 600	0.19 592	0.20 514	0.19 561	0.15 566	0.15 500	0.17 608	0.08 516	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.06 368	0.06 383

mmm	0.14 532	0.08 430	0.18 619	0.17 345	0.09 428	0.17 576	0.18 591	0.21 456	0.16 372	0.16 526	0.23 557	0.21 589	0.16 588	0.16 531	0.17 608	0.08 516	0.05 321	0.08 496	0.08 565	0.08 542	0.07 478

dd	0.15 574	0.17 723	0.17 584	0.19 551	0.09 428	0.15 521	0.18 591	0.22 484	0.26 587	0.23 662	0.20 514	0.21 589	0.10 395	0.21 660	0.17 608	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.08 542	0.07 478

dad	0.18 644	0.20 750	0.21 662	0.17 345	0.11 611	0.20 639	0.19 639	0.21 456	0.28 616	0.30 731	0.24 569	0.30 695	0.13 512	0.19 621	0.17 608	0.18 774	0.09 670	0.11 673	0.09 613	0.11 670	0.07 478

SACVNet	0.19 656	0.12 642	0.15 514	0.17 345	0.13 673	0.22 666	0.18 591	0.31 668	0.31 641	0.24 675	0.31 667	0.30 695	0.23 687	0.23 686	0.17 608	0.11 668	0.08 632	0.10 640	0.10 657	0.12 692	0.14 731

AACVNet	0.16 605	0.08 430	0.15 514	0.15 140	0.10 549	0.18 594	0.15 429	0.24 534	0.25 573	0.27 702	0.27 628	0.28 676	0.18 631	0.19 621	0.17 608	0.09 584	0.07 595	0.09 589	0.07 481	0.10 647	0.09 606

LMCR-Stereo	0.15 574	0.08 430	0.14 476	0.21 666	0.09 428	0.18 594	0.19 639	0.28 613	0.19 460	0.24 675	0.24 569	0.23 625	0.17 614	0.20 640	0.17 608	0.07 423	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.10 647	0.09 606

DMCA	0.14 532	0.09 524	0.17 584	0.19 551	0.09 428	0.15 521	0.17 538	0.23 506	0.28 616	0.14 467	0.20 514	0.17 533	0.18 631	0.15 500	0.17 608	0.10 632	0.06 516	0.08 496	0.06 370	0.09 610	0.10 639

FADNet_RVC	0.17 628	0.14 687	0.41 756	0.20 623	0.11 611	0.13 444	0.13 244	0.27 588	0.22 525	0.21 631	0.23 557	0.20 579	0.18 631	0.15 500	0.17 608	0.08 516	0.08 632	0.12 696	0.09 613	0.11 670	0.10 639

AANet_RVC	0.16 605	0.10 594	0.11 311	0.18 460	0.09 428	0.19 618	0.18 591	0.27 588	0.32 647	0.22 647	0.35 699	0.21 589	0.22 681	0.22 678	0.17 608	0.06 216	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.06 383

pmcnn	0.15 574	0.07 273	0.20 650	0.15 140	0.07 177	0.21 652	0.16 501	0.25 558	0.26 587	0.21 631	0.33 684	0.29 685	0.19 650	0.18 595	0.17 608	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.04 78	0.07 464	0.06 383

MultiAttention	0.30 752	0.08 430	0.15 514	0.19 551	0.13 673	1.56 836	1.33 847	0.36 729	0.36 685	0.20 614	0.21 534	0.24 634	0.11 438	0.39 772	0.18 621	0.06 216	0.05 321	0.08 496	0.08 565	0.11 670	0.09 606

G2L-Stereo	0.14 532	0.07 273	0.13 426	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.12 154	0.27 588	0.22 525	0.17 541	0.27 628	0.21 589	0.13 512	0.18 595	0.18 621	0.09 584	0.08 632	0.08 496	0.07 481	0.07 464	0.07 478

rvit_105_1	0.19 656	0.12 642	0.25 690	0.21 666	0.16 735	0.22 666	0.28 768	0.32 674	0.42 719	0.20 614	0.21 534	0.22 607	0.18 631	0.19 621	0.18 621	0.12 695	0.12 728	0.13 710	0.15 753	0.08 542	0.07 478

test_sample9	0.18 644	0.12 642	0.21 662	0.13 24	0.14 700	0.18 594	0.14 329	0.28 613	0.24 547	0.21 631	0.21 534	0.24 634	0.20 664	0.19 621	0.18 621	0.15 741	0.30 816	0.14 725	0.14 733	0.15 746	0.13 708

test_sample8	0.20 666	0.12 642	0.21 662	0.13 24	0.14 700	0.18 594	0.14 329	0.32 674	0.21 501	0.28 715	0.22 552	0.36 736	0.26 713	0.19 621	0.18 621	0.15 741	0.30 816	0.14 725	0.14 733	0.15 746	0.13 708

MyStereo8	0.12 466	0.07 273	0.15 514	0.15 140	0.09 428	0.18 594	0.14 329	0.19 413	0.22 525	0.12 395	0.18 488	0.11 380	0.10 395	0.16 531	0.18 621	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.05 255	0.08 542	0.09 606

GASNet	0.22 689	0.24 767	0.34 738	0.26 747	0.17 747	0.27 721	0.16 501	0.45 781	0.42 719	0.27 702	0.24 569	0.30 695	0.16 588	0.27 713	0.18 621	0.12 695	0.09 670	0.12 696	0.11 690	0.16 760	0.08 555

HBP-ISP	0.18 644	0.13 670	0.17 584	0.15 140	0.11 611	0.08 108	0.13 244	0.28 613	0.30 631	0.22 647	0.33 684	0.21 589	0.25 704	0.23 686	0.18 621	0.15 741	0.17 785	0.21 777	0.17 769	0.10 647	0.09 606

x	0.13 498	0.08 430	0.15 514	0.14 81	0.08 295	0.19 618	0.14 329	0.22 484	0.21 501	0.15 495	0.20 514	0.20 579	0.18 631	0.18 595	0.18 621	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.07 464	0.07 478

CRFU-Net	0.16 605	0.08 430	0.15 514	0.17 345	0.09 428	0.20 639	0.14 329	0.27 588	0.21 501	0.28 715	0.28 639	0.29 685	0.18 631	0.19 621	0.18 621	0.09 584	0.09 670	0.07 396	0.07 481	0.08 542	0.09 606

PSMNet-ADL	0.15 574	0.12 642	0.13 426	0.22 691	0.09 428	0.13 444	0.20 663	0.26 572	0.23 535	0.18 574	0.20 514	0.23 625	0.17 614	0.18 595	0.18 621	0.09 584	0.08 632	0.08 496	0.11 690	0.08 542	0.07 478

FINET	0.22 689	0.18 738	0.28 707	0.19 551	0.16 735	0.24 689	0.24 728	0.33 691	0.49 752	0.26 694	0.33 684	0.22 607	0.23 687	0.23 686	0.18 621	0.18 774	0.16 780	0.11 673	0.10 657	0.15 746	0.14 731

CVANet_RVC	0.18 644	0.11 623	0.14 476	0.21 666	0.11 611	0.19 618	0.18 591	0.34 706	0.34 666	0.22 647	0.31 667	0.28 676	0.18 631	0.24 698	0.18 621	0.12 695	0.08 632	0.12 696	0.12 714	0.09 610	0.08 555

NVstereo2D	0.19 656	0.11 623	0.16 558	0.17 345	0.16 735	0.28 731	0.23 716	0.44 778	0.42 719	0.15 495	0.28 639	0.25 647	0.19 650	0.23 686	0.18 621	0.09 584	0.06 516	0.10 640	0.08 565	0.15 746	0.10 639

SGM-Forest	0.20 666	0.14 687	0.18 619	0.20 623	0.13 673	0.21 652	0.22 701	0.33 691	0.31 641	0.24 675	0.29 654	0.28 676	0.20 664	0.23 686	0.18 621	0.15 741	0.16 780	0.15 737	0.14 733	0.13 712	0.12 689
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.14 532	0.07 273	0.11 311	0.13 24	0.08 295	0.12 393	0.17 538	0.31 668	0.28 616	0.21 631	0.23 557	0.20 579	0.16 588	0.17 572	0.19 636	0.07 423	0.05 321	0.05 81	0.05 255	0.07 464	0.07 478

coex_refinement	0.14 532	0.07 273	0.12 372	0.17 345	0.10 549	0.16 552	0.15 429	0.27 588	0.29 625	0.18 574	0.21 534	0.22 607	0.17 614	0.16 531	0.19 636	0.08 516	0.05 321	0.06 257	0.06 370	0.09 610	0.08 555

CBFPSM	0.15 574	0.07 273	0.27 702	0.17 345	0.09 428	0.13 444	0.15 429	0.22 484	0.23 535	0.20 614	0.27 628	0.23 625	0.16 588	0.16 531	0.19 636	0.06 216	0.06 516	0.06 257	0.07 481	0.07 464	0.07 478

CSP-Net	0.16 605	0.09 524	0.14 476	0.17 345	0.09 428	0.19 618	0.18 591	0.25 558	0.33 653	0.26 694	0.31 667	0.25 647	0.16 588	0.21 660	0.19 636	0.09 584	0.06 516	0.07 396	0.07 481	0.08 542	0.08 555

UNet	0.17 628	0.09 524	0.18 619	0.19 551	0.12 647	0.28 731	0.19 639	0.33 691	0.30 631	0.21 631	0.25 596	0.23 625	0.19 650	0.20 640	0.19 636	0.07 423	0.06 516	0.08 496	0.07 481	0.08 542	0.07 478

acv_ft	0.15 574	0.09 524	0.16 558	0.19 551	0.10 549	0.16 552	0.17 538	0.25 558	0.34 666	0.19 592	0.26 610	0.21 589	0.17 614	0.18 595	0.19 636	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.08 542	0.06 383

FADNet-RVC	0.21 681	0.20 750	0.40 754	0.21 666	0.16 735	0.21 652	0.15 429	0.27 588	0.27 600	0.26 694	0.32 677	0.26 659	0.21 674	0.22 678	0.19 636	0.12 695	0.13 742	0.12 696	0.14 733	0.13 712	0.18 773

TDLM	0.18 644	0.12 642	0.14 476	0.24 725	0.10 549	0.18 594	0.18 591	0.37 738	0.30 631	0.22 647	0.28 639	0.28 676	0.18 631	0.23 686	0.19 636	0.11 668	0.07 595	0.10 640	0.10 657	0.08 542	0.08 555

MDST_ROB	0.22 689	0.10 594	0.18 619	0.18 460	0.11 611	0.40 773	0.19 639	0.44 778	0.42 719	0.40 767	0.40 728	0.29 685	0.21 674	0.27 713	0.19 636	0.11 668	0.10 697	0.14 725	0.11 690	0.10 647	0.08 555

CBMV	0.20 666	0.15 696	0.18 619	0.18 460	0.10 549	0.20 639	0.11 98	0.30 650	0.31 641	0.29 725	0.31 667	0.31 710	0.23 687	0.28 722	0.19 636	0.13 715	0.15 763	0.17 757	0.16 761	0.10 647	0.10 639
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter(vits)	0.15 574	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.28 613	0.42 719	0.05 2	0.33 684	0.14 463	0.17 614	0.20 640	0.20 646	0.08 516	0.06 516	0.17 757	0.16 761	0.07 464	0.08 555

ISRNet	0.18 644	0.08 430	0.20 650	0.19 551	0.13 673	0.15 521	0.12 154	0.30 650	0.33 653	0.21 631	0.26 610	0.27 666	0.18 631	0.17 572	0.20 646	0.20 790	0.08 632	0.14 725	0.14 733	0.14 732	0.17 766

PSMNet-RUCA	0.28 745	0.33 796	0.42 759	0.36 792	0.32 802	0.18 594	0.20 663	0.42 764	0.30 631	0.33 750	0.41 739	0.40 756	0.24 696	0.31 736	0.20 646	0.19 783	0.11 712	0.25 790	0.15 753	0.22 782	0.16 755

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 644	0.09 524	0.30 722	0.15 140	0.11 611	0.23 680	0.20 663	0.27 588	0.40 710	0.26 694	0.43 750	0.25 647	0.15 566	0.21 660	0.20 646	0.07 423	0.05 321	0.06 257	0.05 255	0.10 647	0.09 606

pcwnet_v2	0.19 656	0.11 623	0.26 700	0.18 460	0.14 700	0.18 594	0.15 429	0.37 738	0.46 746	0.19 592	0.24 569	0.21 589	0.19 650	0.21 660	0.20 646	0.13 715	0.10 697	0.10 640	0.10 657	0.11 670	0.13 708

MMNet	0.17 628	0.10 594	0.17 584	0.20 623	0.11 611	0.27 721	0.20 663	0.26 572	0.42 719	0.22 647	0.30 661	0.22 607	0.20 664	0.18 595	0.20 646	0.06 216	0.06 516	0.07 396	0.07 481	0.08 542	0.07 478

FAT-Stereo	0.21 681	0.13 670	0.22 673	0.21 666	0.12 647	0.18 594	0.18 591	0.35 722	0.40 710	0.28 715	0.37 709	0.33 723	0.33 756	0.21 660	0.20 646	0.09 584	0.11 712	0.10 640	0.09 613	0.11 670	0.14 731

DSFCA	0.16 605	0.09 524	0.14 476	0.16 245	0.10 549	0.21 652	0.19 639	0.28 613	0.31 641	0.23 662	0.25 596	0.22 607	0.16 588	0.20 640	0.20 646	0.10 632	0.07 595	0.09 589	0.09 613	0.08 542	0.08 555

STTStereo	0.18 644	0.13 670	0.28 707	0.20 623	0.11 611	0.16 552	0.21 681	0.29 635	0.23 535	0.22 647	0.30 661	0.29 685	0.18 631	0.20 640	0.20 646	0.12 695	0.11 712	0.11 673	0.14 733	0.09 610	0.08 555

RASNet	0.15 574	0.07 273	0.15 514	0.16 245	0.08 295	0.19 618	0.14 329	0.30 650	0.21 501	0.17 541	0.25 596	0.21 589	0.19 650	0.20 640	0.20 646	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.08 565	0.06 368	0.06 383

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 628	0.10 594	0.23 681	0.20 623	0.10 549	0.15 521	0.18 591	0.31 668	0.25 573	0.21 631	0.31 667	0.25 647	0.17 614	0.21 660	0.20 646	0.09 584	0.06 516	0.08 496	0.09 613	0.07 464	0.08 555
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 666	0.21 756	0.23 681	0.20 623	0.10 549	0.19 618	0.17 538	0.36 729	0.26 587	0.27 702	0.34 695	0.27 666	0.24 696	0.20 640	0.20 646	0.15 741	0.12 728	0.17 757	0.14 733	0.10 647	0.09 606

DLCB_ROB	0.18 644	0.10 594	0.16 558	0.23 712	0.11 611	0.24 689	0.18 591	0.30 650	0.28 616	0.27 702	0.29 654	0.28 676	0.25 704	0.20 640	0.20 646	0.08 516	0.08 632	0.09 589	0.09 613	0.07 464	0.07 478

PWCDC_ROB	0.21 681	0.13 670	0.23 681	0.25 736	0.12 647	0.20 639	0.15 429	0.34 706	0.55 775	0.29 725	0.49 762	0.21 589	0.15 566	0.28 722	0.20 646	0.11 668	0.09 670	0.10 640	0.08 565	0.11 670	0.09 606

Light-Stereo-hy	0.24 714	0.14 687	0.32 729	0.23 712	0.20 770	0.31 740	0.16 501	0.34 706	0.36 685	0.25 688	0.29 654	0.43 763	0.25 704	0.26 709	0.21 660	0.13 715	0.13 742	0.24 789	0.23 793	0.16 760	0.18 773

ToySt	0.17 628	0.11 623	0.19 645	0.17 345	0.11 611	0.16 552	0.26 757	0.24 534	0.33 653	0.19 592	0.24 569	0.26 659	0.24 696	0.19 621	0.21 660	0.07 423	0.08 632	0.09 589	0.10 657	0.09 610	0.08 555

ssnet_v2	0.17 628	0.10 594	0.18 619	0.17 345	0.11 611	0.21 652	0.22 701	0.34 706	0.25 573	0.23 662	0.23 557	0.27 666	0.19 650	0.22 678	0.21 660	0.11 668	0.10 697	0.09 589	0.09 613	0.08 542	0.08 555

DDUNet	0.23 703	0.18 738	0.22 673	0.22 691	0.15 721	0.25 699	0.24 728	0.30 650	0.31 641	0.31 738	0.37 709	0.34 728	0.26 713	0.25 704	0.21 660	0.18 774	0.13 742	0.17 757	0.11 690	0.16 760	0.17 766

AASNet	0.16 605	0.08 430	0.13 426	0.19 551	0.09 428	0.19 618	0.15 429	0.38 745	0.37 693	0.20 614	0.24 569	0.20 579	0.17 614	0.17 572	0.21 660	0.10 632	0.08 632	0.08 496	0.07 481	0.09 610	0.09 606

ADLNet	0.16 605	0.08 430	0.15 514	0.16 245	0.10 549	0.16 552	0.17 538	0.33 691	0.27 600	0.23 662	0.27 628	0.24 634	0.16 588	0.18 595	0.21 660	0.10 632	0.06 516	0.10 640	0.10 657	0.08 542	0.09 606

delet	0.17 628	0.09 524	0.18 619	0.19 551	0.11 611	0.21 652	0.22 701	0.30 650	0.38 699	0.17 541	0.27 628	0.19 561	0.19 650	0.19 621	0.21 660	0.08 516	0.08 632	0.09 589	0.11 690	0.06 368	0.07 478

ACVNet	0.15 574	0.09 524	0.15 514	0.13 24	0.12 647	0.14 495	0.20 663	0.22 484	0.34 666	0.17 541	0.26 610	0.21 589	0.17 614	0.18 595	0.21 660	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.08 542	0.06 383

HGLStereo	0.17 628	0.09 524	0.19 645	0.17 345	0.12 647	0.18 594	0.18 591	0.31 668	0.33 653	0.22 647	0.33 684	0.24 634	0.18 631	0.20 640	0.21 660	0.10 632	0.09 670	0.07 396	0.07 481	0.09 610	0.10 639

hitnet-ft	0.18 644	0.10 594	0.17 584	0.14 81	0.09 428	0.27 721	0.20 663	0.25 558	0.26 587	0.24 675	0.32 677	0.32 717	0.23 687	0.24 698	0.21 660	0.12 695	0.07 595	0.10 640	0.08 565	0.12 692	0.11 667

DMCA-RVC	0.17 628	0.10 594	0.16 558	0.24 725	0.11 611	0.19 618	0.18 591	0.26 572	0.24 547	0.21 631	0.27 628	0.25 647	0.27 720	0.18 595	0.21 660	0.12 695	0.08 632	0.13 710	0.10 657	0.10 647	0.08 555

SuperB	0.20 666	0.10 594	0.57 781	0.16 245	0.09 428	0.19 618	0.18 591	0.25 558	0.51 762	0.27 702	0.39 725	0.17 533	0.22 681	0.22 678	0.21 660	0.08 516	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.12 692	0.11 667

StereoDRNet-Refined	0.17 628	0.12 642	0.16 558	0.20 623	0.10 549	0.18 594	0.18 591	0.27 588	0.24 547	0.26 694	0.41 739	0.23 625	0.18 631	0.21 660	0.21 660	0.09 584	0.05 321	0.09 589	0.10 657	0.07 464	0.07 478
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.19 656	0.11 623	0.18 619	0.22 691	0.11 611	0.22 666	0.22 701	0.37 738	0.34 666	0.24 675	0.28 639	0.30 695	0.19 650	0.20 640	0.21 660	0.10 632	0.08 632	0.11 673	0.09 613	0.09 610	0.07 478

YMNet	0.20 666	0.12 642	0.20 650	0.21 666	0.14 700	0.27 721	0.23 716	0.32 674	0.34 666	0.28 715	0.35 699	0.30 695	0.18 631	0.18 595	0.22 674	0.11 668	0.13 742	0.10 640	0.10 657	0.09 610	0.09 606

YMNet_1	0.20 666	0.12 642	0.20 650	0.21 666	0.14 700	0.27 721	0.23 716	0.32 674	0.34 666	0.28 715	0.35 699	0.30 695	0.18 631	0.18 595	0.22 674	0.11 668	0.13 742	0.10 640	0.10 657	0.09 610	0.09 606

ff1	0.13 498	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.09 428	0.17 576	0.17 538	0.15 258	0.19 460	0.15 495	0.26 610	0.19 561	0.13 512	0.15 500	0.22 674	0.06 216	0.05 321	0.09 589	0.08 565	0.06 368	0.06 383

mmx	0.15 574	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.09 428	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.26 587	0.15 495	0.26 610	0.19 561	0.13 512	0.15 500	0.22 674	0.08 516	0.06 516	0.09 589	0.08 565	0.08 542	0.08 555

xxx	0.15 574	0.09 524	0.15 514	0.16 245	0.09 428	0.17 576	0.17 538	0.27 588	0.26 587	0.15 495	0.26 610	0.19 561	0.13 512	0.15 500	0.22 674	0.08 516	0.06 516	0.09 589	0.08 565	0.08 542	0.08 555

iinet-f	0.17 628	0.07 273	0.46 765	0.14 81	0.10 549	0.21 652	0.14 329	0.27 588	0.23 535	0.22 647	0.25 596	0.21 589	0.16 588	0.18 595	0.22 674	0.09 584	0.07 595	0.07 396	0.06 370	0.09 610	0.10 639

psm_up	0.19 656	0.10 594	0.18 619	0.21 666	0.11 611	0.17 576	0.19 639	0.38 745	0.34 666	0.22 647	0.28 639	0.29 685	0.25 704	0.20 640	0.22 674	0.09 584	0.10 697	0.11 673	0.11 690	0.08 542	0.08 555

UPFNet	0.16 605	0.08 430	0.12 372	0.20 623	0.12 647	0.20 639	0.23 716	0.28 613	0.26 587	0.18 574	0.24 569	0.22 607	0.20 664	0.19 621	0.22 674	0.09 584	0.07 595	0.08 496	0.09 613	0.08 542	0.06 383

ac_64	0.16 605	0.09 524	0.15 514	0.18 460	0.10 549	0.22 666	0.17 538	0.24 534	0.22 525	0.19 592	0.24 569	0.29 685	0.18 631	0.19 621	0.22 674	0.09 584	0.08 632	0.08 496	0.09 613	0.07 464	0.06 383

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 689	0.21 756	0.25 690	0.26 747	0.11 611	0.24 689	0.14 329	0.39 751	0.24 547	0.32 746	0.36 706	0.30 695	0.21 674	0.19 621	0.22 674	0.17 770	0.14 754	0.21 777	0.16 761	0.13 712	0.12 689

NaN_ROB	0.23 703	0.20 750	0.25 690	0.25 736	0.13 673	0.31 740	0.27 762	0.34 706	0.41 717	0.31 738	0.31 667	0.32 717	0.23 687	0.31 736	0.22 674	0.11 668	0.17 785	0.10 640	0.11 690	0.08 542	0.09 606

base	0.19 656	0.13 670	0.25 690	0.20 623	0.14 700	0.24 689	0.10 49	0.32 674	0.21 501	0.26 694	0.38 716	0.16 513	0.17 614	0.25 704	0.23 685	0.16 763	0.09 670	0.15 737	0.12 714	0.07 464	0.10 639

TCMNet	0.19 656	0.12 642	0.20 650	0.21 666	0.18 758	0.21 652	0.24 728	0.28 613	0.36 685	0.23 662	0.26 610	0.25 647	0.20 664	0.20 640	0.23 685	0.13 715	0.11 712	0.11 673	0.12 714	0.13 712	0.12 689

SQANet	0.24 714	0.24 767	0.31 725	0.31 777	0.19 766	0.27 721	0.13 244	0.30 650	0.33 653	0.25 688	0.37 709	0.31 710	0.22 681	0.27 713	0.23 685	0.15 741	0.10 697	0.21 777	0.16 761	0.22 782	0.16 755

fast-acv-ft	0.18 644	0.11 623	0.20 650	0.19 551	0.12 647	0.26 711	0.21 681	0.26 572	0.35 680	0.22 647	0.34 695	0.27 666	0.21 674	0.21 660	0.23 685	0.09 584	0.09 670	0.08 496	0.10 657	0.08 542	0.07 478

UDG	0.21 681	0.17 723	0.20 650	0.23 712	0.15 721	0.31 740	0.20 663	0.33 691	0.35 680	0.24 675	0.28 639	0.31 710	0.29 734	0.21 660	0.23 685	0.15 741	0.12 728	0.13 710	0.09 613	0.14 732	0.15 745

ADLNet2	0.16 605	0.09 524	0.14 476	0.17 345	0.09 428	0.20 639	0.16 501	0.32 674	0.39 705	0.17 541	0.20 514	0.20 579	0.19 650	0.21 660	0.23 685	0.08 516	0.07 595	0.07 396	0.07 481	0.09 610	0.07 478

S-Stereo	0.21 681	0.12 642	0.25 690	0.21 666	0.13 673	0.21 652	0.19 639	0.33 691	0.45 737	0.23 662	0.36 706	0.28 676	0.29 734	0.20 640	0.23 685	0.09 584	0.12 728	0.10 640	0.10 657	0.13 712	0.14 731

RGC	0.25 722	0.20 750	0.29 716	0.28 762	0.16 735	0.22 666	0.23 716	0.33 691	0.44 733	0.27 702	0.40 728	0.38 745	0.28 729	0.37 765	0.23 685	0.11 668	0.13 742	0.17 757	0.17 769	0.15 746	0.16 755

stereogan	0.22 689	0.11 623	0.21 662	0.20 623	0.12 647	0.32 743	0.19 639	0.36 729	0.45 737	0.23 662	0.39 725	0.35 734	0.27 720	0.33 745	0.23 685	0.10 632	0.12 728	0.10 640	0.10 657	0.14 732	0.14 731

DeepPrunerF	0.24 714	0.17 723	0.45 762	0.26 747	0.16 735	0.23 680	0.29 779	0.37 738	0.51 762	0.27 702	0.31 667	0.24 634	0.28 729	0.22 678	0.23 685	0.15 741	0.11 712	0.20 774	0.18 775	0.12 692	0.14 731

GANet	0.22 689	0.13 670	0.21 662	0.25 736	0.14 700	0.23 680	0.22 701	0.42 764	0.27 600	0.31 738	0.43 750	0.37 739	0.29 734	0.23 686	0.23 685	0.10 632	0.12 728	0.10 640	0.09 613	0.10 647	0.08 555

DPSNet	0.28 745	0.16 709	0.33 735	0.18 460	0.13 673	0.55 791	0.42 810	0.52 796	0.68 804	0.29 725	0.38 716	0.39 750	0.30 745	0.32 741	0.23 685	0.11 668	0.10 697	0.11 673	0.08 565	0.20 779	0.16 755

PWC_ROB	0.21 681	0.16 709	0.27 702	0.18 460	0.11 611	0.22 666	0.13 244	0.33 691	0.49 752	0.30 731	0.40 728	0.32 717	0.25 704	0.31 736	0.23 685	0.10 632	0.07 595	0.11 673	0.08 565	0.11 670	0.10 639

FSD					0.23 785	0.25 699	0.25 746	0.27 588	0.26 587	0.25 688	0.26 610	0.26 659	0.26 713	0.27 713	0.24 698	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 798

1111x	0.16 605	0.09 524	0.13 426	0.18 460	0.08 295	0.18 594	0.25 746	0.32 674	0.25 573	0.17 541	0.24 569	0.27 666	0.15 566	0.14 473	0.24 698	0.07 423	0.07 595	0.08 496	0.09 613	0.07 464	0.07 478

ACVNet-4b	0.39 776	0.53 807	0.56 778	0.45 804	0.24 789	0.46 781	0.18 591	0.50 790	0.64 796	0.42 773	0.45 754	0.60 790	0.27 720	0.34 750	0.24 698	0.33 810	0.14 754	0.48 815	0.42 816	0.31 809	0.27 798

Anonymous_2	0.22 689	0.17 723	0.28 707	0.15 140	0.16 735	0.33 747	0.22 701	0.23 506	0.18 431	0.23 662	0.24 569	0.26 659	0.27 720	0.27 713	0.24 698	0.22 797	0.26 812	0.17 757	0.17 769	0.16 760	0.18 773

DGSMNet	0.25 722	0.19 744	0.34 738	0.21 666	0.24 789	0.24 689	0.21 681	0.36 729	0.42 719	0.25 688	0.32 677	0.38 745	0.21 674	0.29 729	0.24 698	0.13 715	0.11 712	0.14 725	0.16 761	0.23 788	0.23 787

aanetorigin	0.22 689	0.17 723	0.57 781	0.18 460	0.10 549	0.16 552	0.19 639	0.20 433	0.33 653	0.49 784	0.48 761	0.30 695	0.28 729	0.21 660	0.24 698	0.08 516	0.07 595	0.08 496	0.07 481	0.10 647	0.09 606

DANet	0.21 681	0.16 709	0.29 716	0.25 736	0.13 673	0.23 680	0.19 639	0.28 613	0.27 600	0.28 715	0.32 677	0.35 734	0.32 752	0.31 736	0.24 698	0.11 668	0.09 670	0.11 673	0.10 657	0.13 712	0.11 667
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.25 722	0.17 723	0.23 681	0.27 755	0.14 700	0.26 711	0.22 701	0.42 764	0.43 731	0.42 773	0.41 739	0.43 763	0.27 720	0.32 741	0.24 698	0.09 584	0.15 763	0.15 737	0.12 714	0.12 692	0.10 639

AHVO							0.21 681	0.32 674	0.33 653	0.14 467	0.35 699	0.25 647	0.20 664	0.39 772	0.25 706	0.09 584	0.09 670	0.10 640	0.09 613	0.11 670

DSFM							0.21 681	0.32 674	0.33 653	0.14 467	0.35 699	0.25 647	0.20 664	0.39 772	0.25 706	0.09 584	0.09 670	0.10 640	0.09 613	0.11 670

z-ln-s-r	0.18 644	0.10 594	0.41 756	0.19 551	0.08 295	0.18 594	0.18 591	0.23 506	0.34 666	0.19 592	0.41 739	0.22 607	0.17 614	0.20 640	0.25 706	0.07 423	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.06 383

w-ln-seven-2	0.20 666	0.14 687	0.39 751	0.23 712	0.12 647	0.21 652	0.21 681	0.29 635	0.38 699	0.25 688	0.38 716	0.28 676	0.23 687	0.21 660	0.25 706	0.08 516	0.08 632	0.09 589	0.09 613	0.10 647	0.09 606

APVNet	0.23 703	0.12 642	0.20 650	0.18 460	0.14 700	0.32 743	0.31 789	0.40 754	0.33 653	0.27 702	0.40 728	0.30 695	0.29 734	0.27 713	0.25 706	0.11 668	0.12 728	0.11 673	0.14 733	0.12 692	0.13 708

Syn2CoEx	0.22 689	0.16 709	0.29 716	0.29 771	0.15 721	0.26 711	0.21 681	0.34 706	0.32 647	0.29 725	0.36 706	0.28 676	0.25 704	0.20 640	0.25 706	0.16 763	0.12 728	0.14 725	0.11 690	0.09 610	0.08 555

GwcNet	0.20 666	0.14 687	0.20 650	0.18 460	0.12 647	0.25 699	0.20 663	0.36 729	0.45 737	0.20 614	0.33 684	0.33 723	0.21 674	0.22 678	0.25 706	0.11 668	0.09 670	0.09 589	0.09 613	0.09 610	0.10 639

RP	0.22 689	0.13 670	0.22 673	0.23 712	0.12 647	0.21 652	0.20 663	0.26 572	0.45 737	0.22 647	0.38 716	0.37 739	0.25 704	0.28 722	0.25 706	0.11 668	0.12 728	0.13 710	0.12 714	0.13 712	0.14 731

edge stereo	0.23 703	0.14 687	0.21 662	0.21 666	0.13 673	0.24 689	0.16 501	0.32 674	0.42 719	0.32 746	0.40 728	0.39 750	0.35 762	0.25 704	0.25 706	0.13 715	0.11 712	0.14 725	0.11 690	0.12 692	0.14 731

Nwc_Net	0.23 703	0.17 723	0.22 673	0.25 736	0.15 721	0.25 699	0.27 762	0.38 745	0.39 705	0.22 647	0.41 739	0.30 695	0.29 734	0.28 722	0.25 706	0.11 668	0.10 697	0.17 757	0.20 779	0.10 647	0.11 667

PA-Net	0.24 714	0.18 738	0.34 738	0.28 762	0.22 782	0.22 666	0.39 807	0.29 635	0.39 705	0.22 647	0.33 684	0.25 647	0.26 713	0.21 660	0.25 706	0.10 632	0.23 809	0.15 737	0.22 789	0.09 610	0.13 708
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 666	0.11 623	0.21 662	0.22 691	0.10 549	0.22 666	0.22 701	0.40 754	0.38 699	0.24 675	0.33 684	0.26 659	0.22 681	0.22 678	0.25 706	0.11 668	0.07 595	0.11 673	0.10 657	0.09 610	0.08 555

NCCL2	0.24 714	0.15 696	0.18 619	0.34 785	0.18 758	0.24 689	0.24 728	0.34 706	0.29 625	0.31 738	0.38 716	0.38 745	0.29 734	0.23 686	0.25 706	0.15 741	0.12 728	0.18 767	0.21 786	0.13 712	0.13 708

SANet	0.25 722	0.14 687	0.29 716	0.21 666	0.11 611	0.29 735	0.25 746	0.40 754	0.65 800	0.36 757	0.40 728	0.42 761	0.27 720	0.27 713	0.25 706	0.12 695	0.09 670	0.10 640	0.09 613	0.13 712	0.12 689

DispFullNet	0.27 742	0.22 760	0.66 795	0.28 762	0.17 747	0.27 721	0.17 538	0.34 706	0.57 779	0.27 702	0.37 709	0.43 763	0.24 696	0.39 772	0.25 706	0.12 695	0.06 516	0.19 769	0.11 690	0.23 788	0.16 755

zh-mn7	0.26 734	0.15 696	0.59 786	0.19 551	0.14 700	0.24 689	0.22 701	0.35 722	0.63 794	0.35 754	0.67 789	0.31 710	0.25 704	0.31 736	0.26 721	0.09 584	0.08 632	0.09 589	0.09 613	0.09 610	0.11 667

AF-Net	0.23 703	0.17 723	0.17 584	0.27 755	0.13 673	0.26 711	0.24 728	0.33 691	0.51 762	0.25 688	0.33 684	0.39 750	0.27 720	0.28 722	0.26 721	0.11 668	0.10 697	0.16 749	0.12 714	0.11 670	0.11 667

ADCRef	0.20 666	0.12 642	0.43 761	0.20 623	0.12 647	0.23 680	0.18 591	0.32 674	0.37 693	0.26 694	0.33 684	0.18 549	0.23 687	0.25 704	0.26 721	0.07 423	0.06 516	0.09 589	0.09 613	0.08 542	0.09 606

LSM	0.34 769	0.21 756	0.62 791	0.27 755	0.62 824	0.35 757	0.26 757	0.43 770	0.49 752	0.45 780	0.60 787	0.42 761	0.37 767	0.35 755	0.26 721	0.13 715	0.21 803	0.14 725	0.16 761	0.18 772	0.34 805

WCMA_ROB	0.24 714	0.11 623	0.24 687	0.17 345	0.14 700	0.34 752	0.16 501	0.33 691	0.33 653	0.39 764	0.54 772	0.40 756	0.35 762	0.35 755	0.26 721	0.12 695	0.12 728	0.12 696	0.11 690	0.14 732	0.14 731

SGM_RVC	0.24 714	0.12 642	0.16 558	0.15 140	0.09 428	0.34 752	0.19 639	0.35 722	0.32 647	0.44 778	0.38 716	0.53 786	0.36 765	0.36 759	0.26 721	0.13 715	0.13 742	0.13 710	0.13 727	0.11 670	0.11 667
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 689	0.17 723	0.17 584	0.25 736	0.18 758	0.35 757	0.17 538	0.29 635	0.48 750	0.23 662	0.46 757	0.20 579	0.19 650	0.26 709	0.27 727	0.09 584	0.08 632	0.23 786	0.20 779	0.11 670	0.11 667

z-mn7	0.25 722	0.15 696	0.47 768	0.19 551	0.13 673	0.28 731	0.25 746	0.35 722	0.64 796	0.27 702	0.57 779	0.29 685	0.24 696	0.32 741	0.27 727	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 565	0.10 647	0.10 639

Wz-Net-LNSev	0.22 689	0.16 709	0.41 756	0.22 691	0.13 673	0.25 699	0.24 728	0.33 691	0.44 733	0.30 731	0.42 747	0.32 717	0.19 650	0.23 686	0.27 727	0.10 632	0.09 670	0.08 496	0.08 565	0.12 692	0.11 667

Wz-Net-MNSev	0.23 703	0.13 670	0.33 735	0.20 623	0.15 721	0.36 762	0.25 746	0.34 706	0.45 737	0.29 725	0.41 739	0.39 750	0.19 650	0.25 704	0.27 727	0.09 584	0.07 595	0.09 589	0.09 613	0.12 692	0.10 639

G-Net	0.25 722	0.17 723	0.38 750	0.23 712	0.16 735	0.51 786	0.23 716	0.29 635	0.35 680	0.36 757	0.38 716	0.31 710	0.29 734	0.28 722	0.27 727	0.11 668	0.09 670	0.12 696	0.10 657	0.16 760	0.14 731

CC-Net-ROB	0.28 745	0.31 794	0.36 748	0.30 775	0.15 721	0.25 699	0.19 639	0.45 781	0.34 666	0.39 764	0.37 709	0.39 750	0.31 750	0.27 713	0.27 727	0.24 805	0.18 787	0.30 807	0.23 793	0.19 777	0.15 745

ETE_ROB	0.23 703	0.17 723	0.23 681	0.25 736	0.14 700	0.26 711	0.29 779	0.32 674	0.37 693	0.28 715	0.37 709	0.45 768	0.27 720	0.28 722	0.27 727	0.11 668	0.09 670	0.12 696	0.10 657	0.14 732	0.13 708

PSMNet_ROB	0.22 689	0.12 642	0.15 514	0.27 755	0.15 721	0.25 699	0.36 801	0.43 770	0.37 693	0.27 702	0.33 684	0.32 717	0.23 687	0.21 660	0.27 727	0.12 695	0.08 632	0.13 710	0.11 690	0.10 647	0.09 606

MeshStereo	0.27 742	0.13 670	0.18 619	0.15 140	0.11 611	0.33 747	0.24 728	0.41 759	0.36 685	0.53 787	0.58 783	0.67 798	0.41 779	0.36 759	0.27 727	0.14 737	0.13 742	0.13 710	0.11 690	0.11 670	0.11 667
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
DStereoO	0.25 722	0.18 738	0.19 645	0.20 623	0.15 721	0.22 666	0.19 639	0.33 691	0.42 719	0.30 731	0.22 552	0.33 723	0.28 729	0.42 789	0.28 736	0.47 820	0.12 728	0.31 808	0.11 690	0.17 768	0.12 689

w-ln-seven	0.24 714	0.15 696	0.58 784	0.20 623	0.14 700	0.26 711	0.22 701	0.36 729	0.62 791	0.30 731	0.40 728	0.30 695	0.23 687	0.22 678	0.28 736	0.09 584	0.09 670	0.11 673	0.10 657	0.11 670	0.10 639

test_xeample	0.15 574	0.07 273	0.14 476	0.15 140	0.08 295	0.22 666	0.20 663	0.29 635	0.21 501	0.16 526	0.29 654	0.19 561	0.17 614	0.16 531	0.28 736	0.09 584	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.07 464	0.07 478

psmorigin	0.25 722	0.16 709	0.35 744	0.17 345	0.13 673	0.24 689	0.14 329	0.34 706	0.34 666	0.41 771	0.55 773	0.41 759	0.38 769	0.35 755	0.28 736	0.11 668	0.15 763	0.11 673	0.11 690	0.12 692	0.17 766

NCC-stereo	0.25 722	0.15 696	0.31 725	0.26 747	0.17 747	0.21 652	0.31 789	0.41 759	0.40 710	0.24 675	0.38 716	0.33 723	0.29 734	0.37 765	0.28 736	0.13 715	0.11 712	0.15 737	0.22 789	0.13 712	0.13 708

Abc-Net	0.25 722	0.15 696	0.31 725	0.26 747	0.17 747	0.21 652	0.31 789	0.41 759	0.40 710	0.24 675	0.38 716	0.33 723	0.29 734	0.37 765	0.28 736	0.13 715	0.11 712	0.15 737	0.22 789	0.13 712	0.13 708
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.20 666	0.10 594	0.35 744	0.21 666	0.12 647	0.22 666	0.27 762	0.31 668	0.35 680	0.26 694	0.37 709	0.22 607	0.22 681	0.27 713	0.28 736	0.09 584	0.06 516	0.08 496	0.08 565	0.10 647	0.10 639

LALA_ROB	0.25 722	0.16 709	0.23 681	0.27 755	0.17 747	0.27 721	0.27 762	0.42 764	0.38 699	0.33 750	0.39 725	0.51 782	0.26 713	0.29 729	0.28 736	0.16 763	0.09 670	0.13 710	0.12 714	0.13 712	0.13 708

MSMD_ROB	0.31 758	0.26 776	0.26 700	0.24 725	0.21 779	0.34 752	0.25 746	0.34 706	0.39 705	0.40 767	0.69 793	0.45 768	0.41 779	0.34 750	0.28 736	0.20 790	0.20 793	0.26 791	0.25 796	0.23 788	0.22 786

DStereoFS	0.27 742	0.22 760	0.32 729	0.23 712	0.15 721	0.23 680	0.21 681	0.52 796	0.49 752	0.28 715	0.45 754	0.34 728	0.36 765	0.53 806	0.29 745	0.13 715	0.11 712	0.15 737	0.13 727	0.17 768	0.17 766

DStereoSA	0.26 734	0.19 744	0.39 751	0.27 755	0.17 747	0.23 680	0.21 681	0.50 790	0.60 786	0.22 647	0.30 661	0.29 685	0.34 758	0.40 781	0.29 745	0.12 695	0.11 712	0.16 749	0.14 733	0.15 746	0.12 689

xxxx	0.15 574	0.07 273	0.14 476	0.14 81	0.08 295	0.24 689	0.18 591	0.32 674	0.20 485	0.14 467	0.28 639	0.22 607	0.14 546	0.15 500	0.29 745	0.09 584	0.05 321	0.07 396	0.07 481	0.08 542	0.08 555

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 752	0.24 767	0.30 722	0.36 792	0.16 735	0.36 762	0.31 789	0.34 706	0.43 731	0.41 771	0.46 757	0.38 745	0.30 745	0.35 755	0.29 745	0.19 783	0.20 793	0.26 791	0.29 805	0.18 772	0.19 779

SGM-ForestM	0.33 762	0.12 642	0.17 584	0.16 245	0.11 611	0.42 778	0.20 663	0.43 770	0.53 773	0.53 787	0.57 779	1.41 834	0.44 791	0.42 789	0.29 745	0.14 737	0.16 780	0.16 749	0.16 761	0.12 692	0.13 708

DISCO	0.20 666	0.09 524	0.22 673	0.17 345	0.10 549	0.25 699	0.18 591	0.28 613	0.45 737	0.23 662	0.32 677	0.34 728	0.26 713	0.29 729	0.29 745	0.08 516	0.06 516	0.07 396	0.07 481	0.09 610	0.10 639

XPNet_ROB	0.22 689	0.12 642	0.20 650	0.22 691	0.13 673	0.22 666	0.19 639	0.35 722	0.40 710	0.30 731	0.40 728	0.38 745	0.27 720	0.26 709	0.29 745	0.15 741	0.10 697	0.10 640	0.10 657	0.13 712	0.12 689

light-stereo	0.44 786	0.27 783	0.64 794	0.61 814	0.50 811	0.34 752	0.23 716	0.47 785	0.52 768	0.57 796	0.59 785	0.78 811	0.33 756	0.49 798	0.30 752	0.33 810	0.25 810	0.27 795	0.33 810	0.47 815	0.41 812

FC-DCNN v2	0.33 762	0.28 785	0.28 707	0.26 747	0.23 785	0.39 771	0.29 779	0.41 759	0.44 733	0.46 781	0.57 779	0.51 782	0.41 779	0.38 770	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.24 788

FCDSN-DC	0.33 762	0.28 785	0.28 707	0.30 775	0.24 789	0.39 771	0.28 768	0.43 770	0.42 719	0.44 778	0.53 768	0.51 782	0.42 783	0.37 765	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.25 792
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.26 734	0.15 696	0.31 725	0.24 725	0.18 758	0.23 680	0.15 429	0.39 751	0.72 809	0.32 746	0.42 747	0.36 736	0.29 734	0.33 745	0.30 752	0.13 715	0.11 712	0.14 725	0.13 727	0.16 760	0.20 782

ADCL	0.25 722	0.12 642	0.49 771	0.22 691	0.12 647	0.36 762	0.29 779	0.30 650	0.57 779	0.24 675	0.47 760	0.30 695	0.31 750	0.30 735	0.30 752	0.09 584	0.07 595	0.09 589	0.09 613	0.10 647	0.10 639

LE_ROB	0.50 796	0.07 273	0.14 476	0.15 140	0.08 295	0.26 711	0.17 538	0.23 506	1.71 848	4.68 856	0.67 789	0.46 772	0.47 794	0.21 660	0.30 752	0.07 423	0.06 516	0.06 257	0.06 370	0.08 542	0.06 383

Wz-Net-TNSev	0.29 749	0.20 750	0.69 803	0.19 551	0.15 721	0.38 768	0.27 762	0.36 729	0.56 777	0.35 754	0.42 747	0.45 768	0.39 772	0.33 745	0.31 758	0.13 715	0.13 742	0.10 640	0.12 714	0.15 746	0.15 745

RTSC	0.23 703	0.13 670	0.30 722	0.21 666	0.13 673	0.29 735	0.17 538	0.36 729	0.68 804	0.27 702	0.34 695	0.30 695	0.22 681	0.32 741	0.31 758	0.10 632	0.08 632	0.09 589	0.10 657	0.13 712	0.14 731

RYNet	0.23 703	0.12 642	0.22 673	0.19 551	0.17 747	0.47 782	0.26 757	0.39 751	0.49 752	0.24 675	0.29 654	0.34 728	0.24 696	0.20 640	0.31 758	0.10 632	0.06 516	0.09 589	0.09 613	0.14 732	0.15 745

FC-DCNN	0.33 762	0.28 785	0.28 707	0.26 747	0.23 785	0.38 768	0.29 779	0.40 754	0.44 733	0.46 781	0.56 775	0.51 782	0.41 779	0.38 770	0.31 758	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.24 788

CSAN	0.30 752	0.24 767	0.28 707	0.34 785	0.19 766	0.34 752	0.42 810	0.38 745	0.51 762	0.38 763	0.40 728	0.44 767	0.34 758	0.29 729	0.31 758	0.19 783	0.16 780	0.19 769	0.19 776	0.14 732	0.15 745

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 804	0.18 738	0.59 786	0.28 762	0.22 782	1.31 834	0.25 746	0.61 815	1.61 846	0.69 806	3.69 851	1.08 822	0.82 828	0.39 772	0.32 763	0.18 774	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 772	0.24 788

TARStereo(FT)	0.37 772	0.26 776	0.32 729	0.42 800	0.20 770	0.78 813	1.22 844	0.43 770	0.42 719	0.33 750	0.53 768	0.48 779	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 770	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 689

2222	0.37 772	0.26 776	0.32 729	0.42 800	0.20 770	0.78 813	1.22 844	0.43 770	0.42 719	0.33 750	0.53 768	0.48 779	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 770	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 689

TestStereooo	0.66 804	0.18 738	0.59 786	0.28 762	0.22 782	1.31 834	0.25 746	0.61 815	1.61 846	0.69 806	3.69 851	1.08 822	0.82 828	0.39 772	0.32 763	0.18 774	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 772	0.24 788

PStereo	0.20 666	0.22 760	0.20 650	0.18 460	0.10 549	0.13 444	0.19 639	0.28 613	0.38 699	0.20 614	0.14 400	0.28 676	0.32 752	0.24 698	0.32 763	0.18 774	0.13 742	0.16 749	0.11 690	0.13 712	0.12 689

Ntro	0.41 779	0.40 802	0.54 775	0.46 807	0.30 801	0.64 800	0.24 728	0.47 785	0.68 804	0.42 773	0.49 762	0.47 776	0.42 783	0.40 781	0.32 763	0.32 809	0.28 814	0.37 811	0.31 808	0.33 811	0.29 799

Wz-Net-SNSev	0.26 734	0.17 723	0.46 765	0.25 736	0.14 700	0.26 711	0.24 728	0.38 745	0.57 779	0.30 731	0.56 775	0.39 750	0.26 713	0.24 698	0.32 763	0.10 632	0.09 670	0.10 640	0.11 690	0.11 670	0.11 667

EDNetEfficient	0.30 752	0.24 767	1.18 826	0.18 460	0.10 549	0.20 639	0.20 663	0.21 456	0.61 788	0.74 815	0.56 775	0.30 695	0.40 777	0.23 686	0.32 763	0.09 584	0.07 595	0.08 496	0.07 481	0.11 670	0.10 639

AANet	0.31 758	0.20 750	1.05 824	0.16 245	0.13 673	0.23 680	0.16 501	0.30 650	0.64 796	0.60 798	0.53 768	0.46 772	0.39 772	0.23 686	0.33 771	0.12 695	0.10 697	0.11 673	0.10 657	0.13 712	0.12 689

zh-sn7	0.26 734	0.17 723	0.55 777	0.24 725	0.14 700	0.25 699	0.25 746	0.34 706	0.49 752	0.29 725	0.55 773	0.29 685	0.32 752	0.37 765	0.33 771	0.10 632	0.10 697	0.11 673	0.11 690	0.12 692	0.12 689

otaku	0.39 776	0.38 800	0.53 773	0.44 803	0.28 797	0.57 793	0.24 728	0.42 764	0.62 791	0.40 767	0.50 764	0.46 772	0.34 758	0.40 781	0.33 771	0.30 808	0.30 816	0.39 812	0.33 810	0.30 806	0.29 799

GANetREF_RVC	0.31 758	0.34 797	0.29 716	0.35 790	0.16 735	0.33 747	0.42 810	0.48 787	0.52 768	0.35 754	0.35 699	0.34 728	0.32 752	0.40 781	0.33 771	0.27 807	0.20 793	0.29 805	0.15 753	0.19 777	0.18 773
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
ADCPNet	0.26 734	0.17 723	0.62 791	0.21 666	0.15 721	0.36 762	0.25 746	0.33 691	0.37 693	0.31 738	0.41 739	0.36 736	0.29 734	0.29 729	0.34 775	0.12 695	0.10 697	0.11 673	0.12 714	0.14 732	0.13 708

PDISCO_ROB	0.28 745	0.16 709	0.28 707	0.28 762	0.20 770	0.33 747	0.27 762	0.45 781	0.58 782	0.28 715	0.41 739	0.45 768	0.30 745	0.34 750	0.35 776	0.12 695	0.09 670	0.17 757	0.16 761	0.17 768	0.13 708

ACVNet_1	0.45 789	0.51 806	0.61 789	0.45 804	0.28 797	0.50 784	0.28 768	0.58 812	0.71 808	0.63 800	0.59 785	0.74 809	0.50 798	0.50 799	0.36 777	0.26 806	0.25 810	0.39 812	0.29 805	0.32 810	0.25 792

ADCMid	0.26 734	0.15 696	0.42 759	0.20 623	0.14 700	0.25 699	0.26 757	0.35 722	0.40 710	0.37 761	0.45 754	0.34 728	0.42 783	0.36 759	0.36 777	0.10 632	0.09 670	0.11 673	0.11 690	0.13 712	0.13 708

AnyNet_C32	0.26 734	0.16 709	0.39 751	0.20 623	0.17 747	0.26 711	0.31 789	0.32 674	0.45 737	0.31 738	0.50 764	0.30 695	0.34 758	0.41 788	0.36 777	0.12 695	0.12 728	0.12 696	0.14 733	0.14 732	0.15 745

PASM	0.33 762	0.25 773	0.51 772	0.28 762	0.27 795	0.30 738	0.31 789	0.35 722	0.51 762	0.36 757	0.40 728	0.47 776	0.35 762	0.34 750	0.36 777	0.23 803	0.26 812	0.26 791	0.28 804	0.23 788	0.21 783

PatchMatch Cens Cmp	0.34 769	0.15 696	0.21 662	0.17 345	0.13 673	0.42 778	0.21 681	0.48 787	0.53 773	0.69 806	0.81 812	0.88 815	0.52 802	0.45 793	0.37 781	0.15 741	0.15 763	0.16 749	0.15 753	0.13 712	0.13 708

WZ-Net	0.29 749	0.17 723	0.82 816	0.23 712	0.16 735	0.35 757	0.29 779	0.40 754	0.59 785	0.24 675	0.57 779	0.37 739	0.25 704	0.34 750	0.37 781	0.09 584	0.08 632	0.09 589	0.10 657	0.14 732	0.16 755

RTS	0.46 791	0.19 744	3.33 837	0.25 736	0.15 721	0.72 808	0.21 681	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 752	0.31 710	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 632	0.09 670	0.13 710	0.13 727	0.15 746	0.15 745

RTSA	0.46 791	0.19 744	3.33 837	0.25 736	0.15 721	0.72 808	0.21 681	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 752	0.31 710	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 632	0.09 670	0.13 710	0.13 727	0.15 746	0.15 745

PM Graph cmp D40	0.32 761	0.16 709	0.27 702	0.19 551	0.13 673	0.32 743	0.21 681	0.43 770	0.58 782	0.56 793	0.73 800	0.71 808	0.47 794	0.40 781	0.38 785	0.15 741	0.15 763	0.15 737	0.14 733	0.12 692	0.13 708

PatchMatch Graph Cmp	0.33 762	0.16 709	0.27 702	0.19 551	0.13 673	0.33 747	0.21 681	0.44 778	0.63 794	0.57 796	0.84 814	0.69 802	0.46 793	0.39 772	0.38 785	0.15 741	0.15 763	0.15 737	0.14 733	0.12 692	0.13 708

1111	0.45 789	0.24 767	0.56 778	0.33 783	0.20 770	0.88 820	0.37 802	0.52 796	0.84 823	0.64 801	0.69 793	0.70 804	0.70 821	0.79 822	0.38 785	0.17 770	0.15 763	0.19 769	0.19 776	0.22 782	0.17 766

MFN_U_SF_RVC	0.33 762	0.22 760	0.58 784	0.31 777	0.15 721	0.36 762	0.17 538	0.54 803	0.46 746	0.47 783	0.56 775	0.58 789	0.39 772	0.36 759	0.38 785	0.15 741	0.15 763	0.18 767	0.21 786	0.16 760	0.16 755

PM Cens cmp D40	0.34 769	0.15 696	0.20 650	0.17 345	0.13 673	0.40 773	0.21 681	0.51 794	0.52 768	0.64 801	0.74 803	0.84 814	0.50 798	0.46 794	0.39 789	0.15 741	0.15 763	0.16 749	0.14 733	0.13 712	0.13 708

XQC	0.29 749	0.23 764	0.53 773	0.29 771	0.19 766	0.36 762	0.28 768	0.37 738	0.58 782	0.31 738	0.31 667	0.37 739	0.30 745	0.39 772	0.39 789	0.13 715	0.09 670	0.15 737	0.12 714	0.18 772	0.18 773

MANE	0.47 793	0.28 785	0.28 707	0.27 755	0.24 789	0.50 784	0.32 797	0.57 807	0.62 791	0.74 815	1.20 832	1.21 827	0.64 816	0.54 808	0.39 789	0.22 797	0.20 793	0.27 795	0.31 808	0.26 802	0.25 792

UHP(FT)	0.42 781	0.26 776	0.45 762	0.37 794	0.20 770	0.62 796	0.45 814	0.53 800	0.75 815	0.55 790	0.78 808	0.70 804	0.58 809	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 807	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

mmmmmm	0.42 781	0.26 776	0.45 762	0.37 794	0.20 770	0.62 796	0.45 814	0.53 800	0.75 815	0.55 790	0.78 808	0.70 804	0.58 809	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 807	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

MSAF-DinoV2	0.23 703	0.11 623	0.25 690	0.17 345	0.10 549	0.28 731	0.17 538	0.38 745	0.56 777	0.21 631	0.27 628	0.47 776	0.28 729	0.36 759	0.40 792	0.09 584	0.06 516	0.07 396	0.09 613	0.12 692	0.11 667

PVD	0.40 778	0.21 756	0.40 754	0.32 780	0.23 785	0.30 738	0.45 814	0.53 800	0.97 830	0.55 790	0.80 811	0.54 787	0.60 814	0.53 806	0.40 792	0.19 783	0.14 754	0.17 757	0.14 733	0.24 796	0.32 803

EDNetEfficientorigin	7.92 848	0.32 795	152.98 879	0.20 623	0.10 549	0.22 666	0.17 538	0.23 506	0.60 786	0.73 813	0.67 789	0.41 759	0.51 801	0.24 698	0.41 796	0.08 516	0.07 595	0.09 589	0.07 481	0.12 692	0.11 667

SAMSARA	0.41 779	0.28 785	0.34 738	0.55 812	0.39 804	0.85 818	1.25 846	0.49 789	0.52 768	0.36 757	0.35 699	0.56 788	0.39 772	0.39 772	0.41 796	0.15 741	0.20 793	0.15 737	0.14 733	0.23 788	0.21 783

ELAS_RVC	0.42 781	0.29 792	0.33 735	0.28 762	0.24 789	0.56 792	0.38 805	0.50 790	0.61 788	0.74 815	0.76 806	0.67 798	0.56 806	0.55 809	0.42 798	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.27 804	0.26 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	3.24 836	0.35 798	57.83 878	0.18 460	0.13 673	0.27 721	0.23 716	0.28 613	0.72 809	1.89 849	0.70 796	0.43 763	0.47 794	0.29 729	0.43 799	0.09 584	0.09 670	0.12 696	0.09 613	0.14 732	0.14 731

ccnet	0.30 752	0.28 785	0.24 687	0.20 623	0.28 797	0.41 776	0.22 701	0.46 784	0.33 653	0.37 761	0.46 757	0.37 739	0.30 745	0.40 781	0.43 799	0.23 803	0.14 754	0.21 777	0.17 769	0.23 788	0.19 779

ADCS	0.30 752	0.19 744	0.48 770	0.21 666	0.18 758	0.29 735	0.24 728	0.42 764	0.64 796	0.40 767	0.50 764	0.40 756	0.37 767	0.40 781	0.43 799	0.13 715	0.13 742	0.13 710	0.14 733	0.16 760	0.16 755

RainbowNet	0.54 798	0.61 812	0.71 808	0.57 813	0.43 808	0.66 802	0.37 802	0.60 814	0.87 826	0.51 785	0.67 789	0.63 792	0.47 794	0.50 799	0.44 802	0.47 820	0.48 830	0.53 819	0.41 815	0.53 819	0.41 812

222	0.16 605	0.07 273	0.15 514	0.14 81	0.08 295	0.25 699	0.18 591	0.30 650	0.21 501	0.18 574	0.29 654	0.17 533	0.16 588	0.16 531	0.44 802	0.10 632	0.05 321	0.07 396	0.06 370	0.08 542	0.08 555

BEATNet-Init1	0.54 798	0.28 785	0.68 802	0.31 777	0.21 779	0.85 818	0.31 789	0.57 807	0.69 807	0.89 828	1.00 822	2.17 841	0.66 817	0.58 813	0.44 802	0.19 783	0.18 787	0.23 786	0.22 789	0.22 782	0.21 783

nnnnnnn	0.43 785	0.26 776	0.54 775	0.33 783	0.27 795	0.51 786	0.30 788	0.54 803	0.79 822	0.64 801	0.71 798	0.75 810	0.58 809	0.47 796	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.29 805	0.25 792

ELAS	0.42 781	0.29 792	0.34 738	0.28 762	0.24 789	0.63 799	0.37 802	0.52 796	0.52 768	0.72 812	0.82 813	0.68 800	0.56 806	0.52 804	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.26 802	0.26 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 786	0.39 801	0.56 778	0.40 797	0.20 770	0.66 802	0.33 798	0.54 803	0.72 809	0.71 811	0.72 799	0.62 791	0.55 804	0.52 804	0.47 807	0.20 790	0.19 792	0.29 805	0.30 807	0.24 796	0.19 779

fsdfsdds	0.54 798	0.19 744	0.72 809	0.34 785	0.18 758	0.51 786	0.33 798	0.55 806	1.06 831	0.74 815	2.30 848	1.05 820	0.89 834	0.36 759	0.48 808	0.16 763	0.16 780	0.26 791	0.19 776	0.15 746	0.15 745

ACVNet_2	0.67 808	0.68 818	0.70 806	0.64 815	0.41 806	0.75 811	0.50 819	0.98 833	1.38 841	0.90 829	1.09 826	1.04 819	0.74 823	0.55 809	0.48 808	0.43 816	0.40 823	0.53 819	0.45 817	0.48 816	0.36 807

Consistency-Raft	0.44 786	0.40 802	0.46 765	0.37 794	0.43 808	0.42 778	0.41 808	0.57 807	0.55 775	0.32 746	0.73 800	0.32 717	0.50 798	0.42 789	0.49 810	0.39 814	0.36 821	0.45 814	0.52 825	0.42 814	0.30 801

IMH-64-1	0.66 804	0.62 813	0.69 803	0.72 817	0.51 812	0.60 794	0.51 820	0.92 827	0.84 823	0.75 819	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.80 823	0.50 811	0.43 816	0.46 825	0.72 826	0.48 818	0.55 820	0.40 810

IMH-64	0.66 804	0.62 813	0.69 803	0.72 817	0.51 812	0.60 794	0.51 820	0.92 827	0.84 823	0.75 819	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.80 823	0.50 811	0.43 816	0.46 825	0.72 826	0.48 818	0.55 820	0.40 810

anonymity	0.53 797	0.58 809	0.66 795	0.41 798	0.61 823	0.54 790	0.41 808	0.57 807	0.41 717	0.56 793	0.50 764	0.50 781	0.55 804	0.59 814	0.50 811	0.58 827	0.50 834	0.51 817	0.51 823	0.52 817	0.58 819

AnyNet_C01	0.37 772	0.26 776	1.41 831	0.22 691	0.17 747	0.51 786	0.28 768	0.36 729	0.40 710	0.39 764	0.75 805	0.46 772	0.39 772	0.46 794	0.50 811	0.13 715	0.13 742	0.13 710	0.14 733	0.14 732	0.16 755

IMH	0.72 809	0.65 815	0.70 806	0.77 819	0.54 814	0.71 807	0.56 823	0.99 835	1.08 832	0.82 823	1.09 826	0.89 816	0.88 832	0.88 831	0.53 815	0.44 819	0.50 834	0.75 829	0.51 823	0.58 823	0.42 814

MonStereo1	0.49 795	0.27 783	0.61 789	0.29 771	0.20 770	0.40 773	0.19 639	0.51 794	0.66 801	0.53 787	0.91 818	1.02 818	0.59 813	0.51 801	0.58 816	0.53 824	0.32 819	0.55 821	0.40 814	0.36 812	0.38 809

SGM+DAISY	0.57 801	0.58 809	0.67 799	0.41 798	0.55 815	0.68 804	0.51 820	0.57 807	0.46 746	0.67 804	0.70 796	0.69 802	0.57 808	0.64 817	0.58 816	0.59 828	0.49 831	0.50 816	0.50 822	0.52 817	0.59 822

MFMNet_re	0.65 803	0.66 817	0.66 795	0.51 808	0.69 828	0.70 806	0.58 824	0.65 818	0.75 815	0.61 799	0.73 800	0.63 792	0.68 818	0.65 818	0.60 818	0.66 832	0.58 844	0.63 822	0.59 826	0.68 828	0.69 831

ktn	1.02 825	1.23 835	0.82 816	1.24 838	0.86 836	1.00 827	0.86 838	0.96 831	1.37 840	1.05 837	1.12 829	1.16 826	1.06 840	0.95 836	0.62 819	1.28 853	0.71 847	1.39 846	0.83 839	1.06 842	0.77 834

NVStereoNet_ROB	0.47 793	0.37 799	0.47 768	0.42 800	0.29 800	0.35 757	0.35 800	0.50 790	0.61 788	0.73 813	0.94 819	0.70 804	0.68 818	0.48 797	0.62 819	0.22 797	0.33 820	0.34 810	0.34 813	0.30 806	0.31 802
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.58 802	0.59 811	0.66 795	0.45 804	0.55 815	0.65 801	0.44 813	0.63 817	0.51 762	0.69 806	0.65 788	0.66 795	0.58 809	0.62 815	0.62 819	0.62 830	0.47 829	0.51 817	0.49 820	0.55 820	0.58 819
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UHP(ZeroShot)	1.91 831	0.25 773	1.18 826	0.34 785	0.18 758	5.77 848	0.24 728	0.87 825	3.44 853	2.38 851	11.09 865	6.66 858	3.09 852	0.90 833	0.65 822	0.18 774	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

UHP	1.91 831	0.25 773	1.18 826	0.34 785	0.18 758	5.77 848	0.24 728	0.87 825	3.44 853	2.38 851	11.09 865	6.66 858	3.09 852	0.90 833	0.65 822	0.18 774	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

relurobot		0.79 823		0.85 824	0.72 832	0.62 796	0.77 835	0.59 813	0.72 809	0.75 819	0.69 793	0.66 795	0.73 822	0.63 816	0.67 824	0.73 834		0.69 825	0.65 829	0.69 830	0.67 829

WAO-7	0.80 815	0.78 822	0.57 781	0.85 824	0.67 827	0.76 812	0.69 833	1.07 838	1.30 838	0.90 829	1.20 832	1.05 820	0.93 835	0.71 820	0.68 825	0.60 829	0.62 845	0.67 823	0.68 834	0.64 824	0.59 822

TorneroNet-64	0.76 813	0.73 820	0.77 813	0.78 821	0.58 820	0.94 824	0.58 824	0.85 824	1.26 836	0.67 804	0.88 816	1.41 834	0.76 824	0.87 829	0.68 825	0.49 822	0.46 825	0.73 828	0.59 826	0.68 828	0.54 818

PWCK	0.72 809	0.95 830	0.99 822	0.77 819	0.32 802	0.79 815	0.38 805	0.92 827	0.90 827	0.96 834	0.76 806	0.97 817	0.62 815	0.87 829	0.68 825	0.73 834	0.46 825	0.76 831	0.49 820	0.71 833	0.44 815

WAO-6	0.82 816	0.81 824	0.63 793	0.87 827	0.63 825	0.79 815	0.60 826	0.98 833	1.52 845	0.91 832	0.97 821	1.08 822	1.04 839	0.72 821	0.70 828	0.72 833	0.49 831	0.91 837	0.71 835	0.70 832	0.59 822

LVE	0.84 818	0.87 828	0.86 819	0.81 822	0.56 817	1.09 830	0.66 829	1.07 838	1.45 843	0.97 835	1.23 834	1.11 825	0.86 831	0.84 826	0.72 829	0.49 822	0.56 841	0.76 831	0.60 828	0.66 826	0.60 825

relubot	0.74 812	0.83 825	0.78 814	0.91 829	0.79 833	0.68 804	0.77 835	0.70 819	0.76 819	0.83 824	0.74 803	0.68 800	0.81 827	0.66 819	0.74 830	0.74 836	0.71 847	0.68 824	0.65 829	0.69 830	0.67 829

notaker	0.98 823	1.13 833	1.02 823	1.14 836	0.81 834	0.73 810	0.69 833	0.94 830	1.15 835	1.19 844	1.19 831	1.41 834	1.17 844	1.10 842	0.74 830	0.82 840	0.64 846	1.18 842	0.79 838	1.02 840	0.82 835

WAO-8	0.92 820	0.83 825	0.67 799	0.94 831	0.70 829	0.92 822	0.68 831	1.08 840	1.80 850	1.06 839	1.42 836	1.29 829	1.08 841	0.86 827	0.80 832	0.74 836	0.54 838	0.86 835	0.75 836	0.71 833	0.63 826

Venus	0.92 820	0.83 825	0.67 799	0.94 831	0.70 829	0.92 822	0.68 831	1.08 840	1.80 850	1.06 839	1.42 836	1.29 829	1.08 841	0.86 827	0.80 832	0.74 836	0.54 838	0.86 835	0.75 836	0.71 833	0.63 826

TorneroNet	0.83 817	0.75 821	0.83 818	0.85 824	0.63 825	1.03 828	0.65 828	0.96 831	1.14 834	0.80 822	1.10 828	1.36 832	0.88 832	0.95 836	0.82 834	0.57 825	0.49 831	0.79 834	0.66 833	0.74 836	0.64 828

Dean	0.88 819	0.88 829	0.81 815	0.82 823	0.57 818	0.91 821	0.62 827	1.17 848	1.71 848	1.15 842	1.16 830	1.31 831	1.00 838	0.82 825	0.83 835	0.57 825	0.56 841	0.78 833	0.65 829	0.67 827	0.58 819

KSHMR	1.10 826	1.19 834	0.90 821	1.26 839	1.00 838	0.99 825	0.96 841	1.13 846	1.35 839	1.16 843	1.28 835	1.40 833	0.97 837	1.03 839	0.93 836	1.03 849	1.08 852	1.20 843	1.03 844	1.03 841	0.98 837

UNDER WATER-64	0.97 822	0.96 831	1.48 833	0.88 828	0.57 818	1.24 833	0.90 840	0.78 821	0.96 829	1.05 837	0.85 815	1.56 839	1.26 845	0.97 838	0.99 837	0.88 841	0.57 843	1.04 841	0.88 840	0.81 837	0.75 832

UNDER WATER	0.99 824	1.00 832	1.47 832	1.00 833	0.71 831	1.18 832	0.86 838	0.81 823	1.09 833	1.02 836	0.90 817	1.53 838	1.26 845	1.06 840	1.02 838	0.79 839	0.54 838	1.02 839	0.88 840	0.83 838	0.75 832

JetBlue	0.73 811	0.46 805	1.21 829	0.52 809	0.47 810	2.16 838	0.67 830	0.78 821	0.72 809	0.70 810	0.79 810	1.21 827	0.84 830	1.06 840	1.04 839	0.40 815	0.28 814	0.33 809	0.33 810	0.30 806	0.34 805

MADNet+	0.76 813	0.72 819	3.76 840	0.67 816	0.41 806	0.99 825	0.97 842	0.72 820	0.75 815	0.52 786	0.58 783	0.64 794	0.68 818	0.89 832	1.04 839	0.35 812	0.36 821	0.28 804	0.23 793	0.38 813	0.33 804

Light2-Stereo	27.33 874	1.29 837	18.08 865	9.32 849	1.62 841	1.56 836	0.22 701	1.80 851	0.91 828	26.87 884	3.25 850	5.32 850	1.68 847	105.46 888	1.69 841	12.23 869	0.50 834	161.24 889	141.86 888	21.82 884	29.88 880

HanzoNet	1.31 828	1.29 837	1.22 830	1.13 835	0.85 835	1.05 829	0.84 837	1.06 837	1.47 844	1.66 847	1.63 838	2.48 843	1.78 848	1.63 844	1.69 841	1.27 852	0.80 851	1.32 845	1.02 843	1.07 843	0.90 836

DPSimNet_ROB	1.14 827	1.25 836	0.87 820	1.15 837	0.90 837	1.15 831	1.18 843	1.20 849	1.26 836	1.45 846	1.05 825	1.44 837	1.13 843	0.92 835	1.70 843	1.47 854	0.52 837	1.22 844	1.04 845	0.92 839	1.03 838

zzzz4	3.65 838	5.61 858	4.02 846	12.30 858	11.85 860	4.60 840	3.99 852	1.11 844	0.45 737	0.87 826	2.08 844	6.08 853	0.43 787	3.05 847	2.22 844	0.96 846	0.15 763	1.91 852	1.76 851	5.84 858	3.78 849

noway1	3.65 838	5.60 857	3.99 844	12.30 858	11.85 860	4.61 841	4.00 854	1.11 844	0.45 737	0.87 826	2.08 844	6.09 854	0.43 787	3.05 847	2.22 844	0.96 846	0.15 763	1.91 852	1.76 851	5.84 858	3.79 850

LRCNet_RVC	10.76 856	13.97 867	7.97 856	19.07 864	2.04 843	0.35 757	0.31 789	5.29 856	0.48 750	13.02 868	17.65 868	8.69 861	5.73 857	4.78 855	2.22 844	23.53 884	2.69 859	27.60 886	25.75 885	17.60 878	16.54 874

noway4	3.66 840	5.59 856	3.99 844	12.28 856	11.84 857	4.70 844	4.02 855	1.16 847	0.47 749	0.84 825	2.09 846	6.05 852	0.42 783	3.08 849	2.23 847	0.95 844	0.15 763	1.91 852	1.75 850	5.88 860	3.80 852

TCMNet-wrong-test	3.69 842	5.54 855	3.91 843	12.22 855	11.75 856	4.77 845	3.86 850	1.08 840	0.74 814	1.13 841	2.21 847	6.16 855	0.53 803	3.43 852	2.33 848	0.90 842	0.20 793	1.85 849	1.69 849	5.71 855	3.79 850

noway2	3.63 837	5.25 853	3.83 841	12.30 858	11.84 857	4.62 842	3.98 851	1.03 836	0.50 760	0.91 832	2.05 842	6.21 857	0.40 777	2.96 846	2.36 849	0.95 844	0.14 754	1.90 851	1.76 851	5.79 856	3.81 853

MADNet++	1.97 833	1.75 840	1.66 834	1.83 840	1.69 842	2.38 839	1.45 848	2.36 854	2.11 852	2.58 853	2.37 849	2.25 842	2.21 850	2.28 845	2.36 849	1.87 855	1.67 854	1.53 847	1.34 846	1.87 845	1.78 843

Selective-IGEV-i1pa	2.90 835	3.64 844	0.72 809	0.29 771	0.14 700	10.70 855	0.45 814	4.60 855	3.77 855	3.60 854	7.07 854	3.52 846	2.16 849	13.72 868	2.40 851	0.37 813	0.15 763	0.13 710	0.10 657	0.15 746	0.36 807

noway3	3.67 841	5.34 854	3.88 842	12.29 857	11.84 857	4.64 843	3.99 852	1.08 840	0.50 760	0.90 829	2.07 843	6.19 856	0.45 792	3.36 851	2.45 852	0.97 848	0.15 763	1.91 852	1.76 851	5.79 856	3.82 854

JetRed	1.66 829	1.51 839	3.09 836	0.93 830	1.21 839	5.28 847	1.61 849	1.29 850	1.42 842	1.84 848	1.77 839	1.59 840	0.95 836	1.43 843	2.51 853	0.91 843	1.61 853	0.93 838	0.91 842	1.36 844	1.03 838

ply	1.68 830	0.65 815	0.35 744	0.53 810	0.60 821	0.49 783	0.46 818	1.83 852	0.66 801	0.31 738	2.03 840	2.58 844	3.28 854	3.71 853	5.37 854	1.25 850	0.79 849	1.94 856	1.64 847	3.83 853	1.25 841

xbf	2.24 834	0.55 808	0.35 744	0.53 810	0.60 821	5.03 846	5.37 856	1.83 852	0.66 801	2.26 850	2.03 840	2.58 844	3.28 854	3.71 853	5.37 854	1.25 850	0.79 849	1.94 856	1.64 847	3.83 853	1.25 841

PML	8.57 851	9.39 864	6.24 847	5.34 845	6.36 847	13.21 856	20.99 861	5.35 857	6.68 857	17.75 870	26.46 882	7.58 860	6.08 858	7.89 859	5.76 856	5.33 862	1.83 855	5.95 868	1.93 855	8.75 865	2.53 845

tt	4.65 843	0.07 273	3.54 839	2.01 841	1.55 840	10.25 853	16.66 860	8.90 864	5.03 856	1.33 845	0.96 820	4.71 847	4.74 856	3.33 850	5.86 857	6.06 863	10.30 868	1.87 850	2.09 856	2.61 847	1.19 840

Selective-IGEV-i16pa	19.44 861	3.95 845	1.06 825	0.21 666	0.19 766	105.21 882	0.29 779	22.78 875	47.64 887	4.27 855	59.07 887	9.08 862	2.84 851	125.10 889	5.92 858	0.18 774	0.12 728	0.09 589	0.12 714	0.12 692	0.52 817

USTest	6.16 844	2.65 843	2.79 835	6.48 848	7.21 848	14.33 857	21.38 862	6.98 863	9.55 861	5.35 859	6.12 853	5.71 851	7.69 859	6.31 858	6.75 859	1.97 856	3.38 860	1.63 848	2.14 857	2.49 846	2.35 844

xxxxx1	7.75 845	5.06 850	7.26 848	3.15 842	3.91 844	16.37 858	22.88 865	5.87 860	8.68 858	7.99 860	8.55 855	9.13 863	8.46 860	10.05 860	10.47 860	2.43 857	2.48 856	3.56 860	12.26 865	3.48 848	3.02 846

tt_ll	7.75 845	5.06 850	7.26 848	3.15 842	3.91 844	16.37 858	22.88 865	5.87 860	8.68 858	7.99 860	8.55 855	9.13 863	8.46 860	10.05 860	10.47 860	2.43 857	2.48 856	3.56 860	12.26 865	3.48 848	3.02 846

ff	7.75 845	5.06 850	7.26 848	3.15 842	3.91 844	16.37 858	22.88 865	5.87 860	8.68 858	7.99 860	8.55 855	9.13 863	8.46 860	10.05 860	10.47 860	2.43 857	2.48 856	3.56 860	12.26 865	3.48 848	3.02 846

Anonymous_1	10.87 857	7.82 859	7.41 853	10.29 852	10.08 849	18.64 864	26.11 870	11.02 867	13.45 867	9.43 863	10.10 862	9.73 868	11.31 867	10.69 863	12.47 863	6.42 864	8.38 865	5.70 865	10.22 864	11.41 866	6.65 855

iinet-test	10.41 852	8.00 860	7.40 851	10.23 850	10.93 852	17.97 862	25.06 868	11.30 868	13.29 863	9.69 864	9.78 859	9.38 866	11.23 865	10.97 864	12.61 864	6.59 865	8.30 863	5.49 863	6.54 858	6.58 861	6.91 856

IINet	10.41 852	8.00 860	7.40 851	10.23 850	10.93 852	17.97 862	25.06 868	11.30 868	13.29 863	9.69 864	9.77 858	9.38 866	11.23 865	10.97 864	12.61 864	6.59 865	8.30 863	5.49 863	6.54 858	6.58 861	6.91 856

DPSMNet_ROB	8.06 849	4.50 846	8.69 857	5.36 847	10.74 851	8.32 851	22.71 863	5.47 858	13.38 865	5.13 857	9.98 860	5.10 848	10.47 863	5.53 856	12.77 866	3.80 861	8.00 861	3.49 858	6.95 862	3.75 852	7.09 858

DGTPSM_ROB	8.06 849	4.50 846	8.69 857	5.34 845	10.73 850	8.32 851	22.71 863	5.47 858	13.38 865	5.13 857	9.98 860	5.10 848	10.47 863	5.53 856	12.77 866	3.79 860	8.00 861	3.49 858	6.95 862	3.74 851	7.09 858

DPSM_ROB	11.10 858	8.47 862	7.95 854	10.84 853	11.58 854	19.10 865	26.50 873	12.02 870	14.09 868	10.38 866	10.91 863	10.39 869	11.92 868	11.67 866	13.39 868	6.99 867	8.79 866	5.82 866	6.92 860	6.97 863	7.31 860

DPSM	11.10 858	8.47 862	7.95 854	10.84 853	11.58 854	19.10 865	26.50 873	12.02 870	14.09 868	10.38 866	10.91 863	10.39 869	11.92 868	11.67 866	13.39 868	6.99 867	8.79 866	5.82 866	6.92 860	6.97 863	7.31 860

RSGM-EC	20.15 862	4.62 848	0.75 811	16.73 861	16.97 865	21.10 867	26.46 871	10.37 865	14.13 870	18.18 871	21.56 871	22.31 882	22.50 872	21.80 871	15.71 870	62.36 887	33.86 885	20.06 883	18.04 877	19.30 879	16.22 872

acva	20.15 862	4.62 848	0.75 811	16.73 861	16.97 865	21.10 867	26.46 871	10.37 865	14.13 870	18.18 871	21.56 871	22.31 882	22.50 872	21.80 871	15.71 870	62.36 887	33.86 885	20.06 883	18.04 877	19.30 879	16.22 872

HaxPig	15.73 860	18.55 876	19.19 868	16.92 863	15.89 864	7.80 850	7.57 857	13.37 872	10.80 862	15.40 869	14.87 867	15.95 871	14.81 870	15.67 869	15.97 872	18.96 879	16.72 869	19.47 882	18.10 879	19.45 881	19.06 875

MEDIAN_ROB	20.38 864	24.05 877	23.36 873	21.18 865	21.62 867	10.51 854	8.17 858	17.68 873	15.46 872	20.04 873	19.65 869	20.30 872	20.16 871	21.17 870	21.03 873	23.81 885	21.77 879	24.98 885	23.75 884	25.01 885	23.94 878

AVERAGE_ROB	24.89 873	29.12 880	27.98 876	24.83 874	24.59 875	17.82 861	11.61 859	21.45 874	19.91 873	25.04 883	24.38 881	25.06 884	25.31 883	24.69 882	22.86 874	29.74 886	27.09 884	28.97 887	27.94 886	30.07 886	29.35 879

FlowAnything	22.34 868	17.13 871	15.98 862	22.00 870	23.23 868	38.39 876	53.32 877	24.19 880	28.48 878	21.00 882	21.93 878	20.83 874	23.97 875	23.44 879	26.83 875	14.04 870	17.80 878	11.63 869	14.08 875	14.00 869	14.65 862

fast-reg	22.77 871	17.32 875	19.13 866	22.15 873	24.31 874	38.33 872	53.16 875	24.18 879	28.58 881	20.60 874	22.12 880	20.65 873	23.90 874	23.12 873	26.84 876	14.18 878	17.47 871	14.33 877	14.96 876	15.38 877	14.67 864

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 881	24.57 884	28.49 879	20.83 880	21.79 873	21.71 881	24.18 881	24.35 881	26.98 877	14.13 877	17.72 877	11.70 870	14.00 874	14.08 875

LSM0	22.80 872	17.22 873	19.17 867	22.12 872	28.90 876	38.38 875	53.27 876	24.21 881	28.36 874	20.84 881	21.11 870	21.63 880	24.25 882	23.42 878	26.98 877	14.08 875	17.39 870	11.72 876	13.98 872	14.22 876	14.66 863

CasAABBNet	22.33 865	17.11 868	15.84 861	21.94 867	23.28 869	38.30 869	53.40 879	24.05 878	28.44 877	20.66 876	21.86 876	21.03 879	24.04 877	23.35 876	27.03 879	14.06 871	17.69 872	11.70 870	13.94 869	14.04 871	14.76 866

RAFT-FEzeroshot	22.33 865	17.12 869	15.83 859	21.95 868	23.32 871	38.31 870	53.41 881	23.99 876	28.43 875	20.66 876	21.84 874	21.02 877	24.05 878	23.33 874	27.09 880	14.06 871	17.69 872	11.70 870	13.95 870	14.05 872	14.76 866

RAFT-FE	22.33 865	17.12 869	15.83 859	21.95 868	23.32 871	38.31 870	53.41 881	23.99 876	28.43 875	20.66 876	21.84 874	21.02 877	24.05 878	23.33 874	27.09 880	14.06 871	17.69 872	11.70 870	13.95 870	14.05 872	14.76 866

Hybrid-DGEV	22.38 869	17.26 874	16.15 864	21.92 866	23.29 870	38.36 873	53.40 879	24.38 883	28.67 882	20.64 875	21.89 877	21.01 876	24.05 878	23.35 876	27.12 882	14.08 875	17.70 875	11.71 875	13.99 873	14.01 870	14.70 865

Selective-RAFT-Error	22.39 870	17.14 872	16.01 863	22.00 870	23.34 873	38.37 874	53.36 878	24.24 882	28.53 880	20.80 879	21.94 879	20.94 875	24.02 876	23.48 880	27.33 883	14.07 874	17.70 875	11.70 870	13.93 868	14.05 872	14.83 869

zzzz2	33.77 877	25.93 878	24.41 874	33.32 875	35.10 877	58.15 879	80.98 886	36.98 888	42.68 884	31.82 887	33.40 885	31.44 887	36.00 884	34.74 883	40.15 884	21.20 882	26.75 880	17.85 880	21.11 882	21.10 882	22.26 876

noway5	33.77 877	25.93 878	24.41 874	33.32 875	35.10 877	58.15 879	80.98 886	36.98 888	42.68 884	31.82 887	33.40 885	31.44 887	36.00 884	34.74 883	40.15 884	21.20 882	26.75 880	17.85 880	21.11 882	21.10 882	22.26 876

zzzzzz3	32.40 875	13.78 865	19.88 871	39.27 877	40.27 879	57.81 877	73.58 885	33.27 886	42.65 883	31.40 885	32.97 883	30.93 885	36.54 886	37.48 885	43.96 886	20.77 880	26.80 882	16.44 878	20.72 880	13.41 867	16.16 870

zzz1	32.42 876	13.80 866	20.04 872	39.27 877	40.27 879	57.84 878	73.53 884	33.30 887	42.71 886	31.42 886	32.98 884	30.95 886	36.54 886	37.50 886	43.97 887	20.78 881	26.81 883	16.46 879	20.73 881	13.42 868	16.17 871

test_example2	97.69 879	92.93 881	45.57 877	96.02 879	109.84 881	88.44 881	93.70 888	25.54 885	94.63 888	130.46 890	126.87 888	58.93 889	75.48 888	87.99 887	77.94 888	150.16 889	221.11 887	76.29 888	98.21 887	108.42 889	95.33 881

PatchMatch		0.16 709		0.19 551		0.32 743		0.43 770		0.56 793		0.66 795		0.42 789		0.15 741		0.15 737		0.12 692

ccccc		285.89 882		366.70 882	366.78 882	118.88 883		113.97 890		125.77 889		120.54 890		252.62 890		382.79 890	352.84 888	254.30 890	222.62 889	426.61 890

Low-res two-view benchmark