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

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 3	0.17 49	0.09 54	0.09 9	0.14 175	0.11 4	0.16 101	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 81	0.05 1	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.06 39

vfm_20000	0.11 23	0.07 2	0.18 22	0.17 49	0.08 38	0.17 206	0.11 32	0.13 13	0.15 81	0.09 16	0.10 64	0.09 43	0.07 4	0.18 134	0.12 81	0.08 346	0.12 483	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.09 177

123456	0.11 23	0.07 2	0.20 54	0.16 20	0.09 54	0.16 155	0.12 65	0.14 19	0.15 81	0.09 16	0.08 19	0.08 7	0.08 22	0.15 45	0.11 38	0.07 166	0.17 617	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.19 565

test12345	0.10 6	0.07 2	0.22 97	0.16 20	0.08 38	0.14 63	0.11 32	0.16 29	0.14 51	0.10 56	0.08 19	0.08 7	0.07 4	0.16 78	0.12 81	0.07 166	0.06 134	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.08 118

vfmstereo	0.11 23	0.07 2	0.23 112	0.18 90	0.08 38	0.16 155	0.13 122	0.18 59	0.16 101	0.09 16	0.09 28	0.08 7	0.08 22	0.17 105	0.11 38	0.06 55	0.13 508	0.05 1	0.06 147	0.04 1	0.08 118

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 2	0.14 2	0.07 8	0.08 4	0.10 12	0.10 3	0.11 8	0.10 56	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 23	0.11 38	0.08 346	0.04 1	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.05 7

VeloStereo	0.11 23	0.07 2	0.21 75	0.16 20	0.12 234	0.09 9	0.07 1	0.12 7	0.10 4	0.12 130	0.09 28	0.11 134	0.11 174	0.16 78	0.12 81	0.10 541	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.11 576	0.13 426

flow	0.11 23	0.07 2	0.21 75	0.16 20	0.12 234	0.09 9	0.07 1	0.12 7	0.10 4	0.12 130	0.09 28	0.11 134	0.11 174	0.18 134	0.12 81	0.10 541	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.11 576	0.13 426

LGCAT	0.15 203	0.07 2	0.19 36	0.15 7	0.09 54	0.13 45	0.12 65	0.13 13	0.10 4	0.13 175	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.31 467	0.14 215	0.23 772	0.24 738	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.41 772

derf	0.11 23	0.07 2	0.21 75	0.18 90	0.11 171	0.11 27	0.11 32	0.17 49	0.15 81	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.09 58	0.16 78	0.12 81	0.06 55	0.07 239	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.13 426

mm2	0.11 23	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.10 19	0.12 65	0.18 59	0.14 51	0.08 2	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.17 105	0.13 157	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.13 426

mm1	0.11 23	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.10 19	0.12 65	0.15 23	0.14 51	0.08 2	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.17 105	0.13 157	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.13 426

LiteMatch*	0.12 69	0.07 2	0.26 159	0.16 20	0.11 171	0.13 45	0.13 122	0.19 87	0.15 81	0.10 56	0.09 28	0.09 43	0.11 174	0.16 78	0.13 157	0.07 166	0.11 449	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.14 473

PipStereo	0.14 154	0.07 2	0.16 3	0.23 421	0.21 648	0.09 9	0.11 32	0.16 29	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.13 219	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.07 166	0.23 718	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.49 795

PSi22b	0.14 154	0.07 2	0.16 3	0.22 353	0.22 667	0.09 9	0.11 32	0.16 29	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 254	0.09 58	0.14 23	0.11 38	0.07 166	0.22 704	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.49 795

PSi22a	0.13 95	0.07 2	0.16 3	0.21 278	0.18 556	0.09 9	0.11 32	0.15 23	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 183	0.08 22	0.15 45	0.12 81	0.07 166	0.22 704	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.52 802

Foundation-i1c-attn	0.15 203	0.07 2	0.20 54	0.18 90	0.11 171	0.15 101	0.15 230	0.26 241	0.29 406	0.15 235	0.16 232	0.17 327	0.14 332	0.19 166	0.15 263	0.07 166	0.22 704	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.26 676

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 159	0.15 7	0.11 171	0.10 19	0.13 122	0.15 23	0.09 2	0.12 130	0.10 64	0.09 43	0.08 22	0.13 9	0.10 17	0.07 166	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.06 131	0.05 7

Foundation-i32	0.14 154	0.07 2	0.18 22	0.24 482	0.22 667	0.10 19	0.12 65	0.15 23	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.12 183	0.08 22	0.17 105	0.13 157	0.07 166	0.29 788	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.45 788

GeoVLM	0.11 23	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.18 59	0.14 51	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.11 174	0.17 105	0.14 215	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.13 426

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 3	0.17 49	0.10 119	0.17 206	0.13 122	0.11 4	0.14 51	0.10 56	0.09 28	0.08 7	0.06 1	0.22 268	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.08 376	0.05 7	0.06 39

WQFJA1++	0.48 743	0.07 2	0.86 705	0.23 421	0.19 593	0.18 249	0.11 32	0.21 123	0.14 51	2.23 859	0.12 120	0.23 426	0.11 174	0.21 234	0.14 215	0.08 346	0.19 657	0.06 82	0.09 497	4.02 868	0.20 588

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 3	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 65	0.12 7	0.12 14	0.08 2	0.12 120	0.07 2	0.07 4	0.13 9	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 7
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
MonSter++	0.11 23	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.18 59	0.14 51	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.16 78	0.14 215	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.13 426

HiDET	0.12 69	0.07 2	0.20 54	0.15 7	0.09 54	0.14 63	0.12 65	0.20 99	0.16 101	0.10 56	0.10 64	0.11 134	0.09 58	0.19 166	0.17 345	0.07 166	0.09 360	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.11 320

Monster-pub-mixall	0.13 95	0.07 2	0.20 54	0.17 49	0.08 38	0.11 27	0.09 4	0.21 123	0.13 28	0.12 130	0.11 89	0.08 7	0.08 22	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.35 813	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.09 177

IGEV	0.12 69	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.11 171	0.16 155	0.13 122	0.22 142	0.17 121	0.12 130	0.15 217	0.09 43	0.07 4	0.16 78	0.12 81	0.06 55	0.10 409	0.06 82	0.07 272	0.05 7	0.08 118

CAS	0.16 240	0.07 2	0.29 197	0.42 783	0.17 524	0.20 337	0.18 416	0.23 164	0.20 205	0.15 235	0.19 294	0.11 134	0.10 114	0.15 45	0.14 215	0.31 806	0.04 1	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.16 514

onlyftn100k	0.11 23	0.08 29	0.18 22	0.20 217	0.11 171	0.14 63	0.10 12	0.16 29	0.17 121	0.12 130	0.09 28	0.08 7	0.08 22	0.19 166	0.11 38	0.06 55	0.10 409	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.06 39

ww	0.11 23	0.08 29	0.22 97	0.20 217	0.11 171	0.15 101	0.13 122	0.17 49	0.13 28	0.09 16	0.11 89	0.10 82	0.08 22	0.17 105	0.11 38	0.05 1	0.11 449	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.12 386

GStereo	0.13 95	0.08 29	0.20 54	0.15 7	0.14 356	0.17 206	0.11 32	0.17 49	0.14 51	0.15 235	0.16 232	0.16 302	0.12 238	0.19 166	0.18 382	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.06 147	0.08 341	0.09 177

MGW-Stereo-1	0.12 69	0.08 29	0.25 139	0.20 217	0.11 171	0.16 155	0.13 122	0.15 23	0.17 121	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.08 22	0.17 105	0.12 81	0.05 1	0.11 449	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.12 386

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 6	0.08 29	0.16 3	0.14 2	0.07 8	0.10 19	0.11 32	0.11 4	0.12 14	0.11 89	0.10 64	0.08 7	0.08 22	0.19 166	0.11 38	0.08 346	0.04 1	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.06 39

Cross2Single-S	0.10 6	0.08 29	0.18 22	0.17 49	0.09 54	0.08 4	0.15 230	0.13 13	0.16 101	0.10 56	0.09 28	0.09 43	0.08 22	0.13 9	0.11 38	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.06 39

E$^{3}$Stereo	0.14 154	0.08 29	0.21 75	0.24 482	0.16 484	0.15 101	0.13 122	0.20 99	0.18 150	0.12 130	0.12 120	0.12 183	0.10 114	0.24 312	0.15 263	0.06 55	0.17 617	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.22 616

LLLLL	0.14 154	0.08 29	0.21 75	0.24 482	0.16 484	0.15 101	0.13 122	0.20 99	0.18 150	0.12 130	0.12 120	0.12 183	0.10 114	0.24 312	0.15 263	0.06 55	0.17 617	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.22 616

LLL	0.15 203	0.08 29	0.21 75	0.24 482	0.20 625	0.16 155	0.15 230	0.20 99	0.19 185	0.12 130	0.12 120	0.12 183	0.10 114	0.29 433	0.15 263	0.06 55	0.21 690	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.28 693

low	0.16 240	0.08 29	0.28 188	0.23 421	0.21 648	0.17 206	0.15 230	0.28 275	0.20 205	0.11 89	0.12 120	0.13 219	0.10 114	0.27 378	0.14 215	0.07 166	0.23 718	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.23 629

100	0.14 154	0.08 29	0.21 75	0.25 532	0.14 356	0.11 27	0.13 122	0.18 59	0.18 150	0.11 89	0.13 152	0.14 254	0.10 114	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.15 562	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.25 659

300	0.14 154	0.08 29	0.22 97	0.23 421	0.21 648	0.13 45	0.13 122	0.21 123	0.18 150	0.11 89	0.12 120	0.13 219	0.10 114	0.20 207	0.15 263	0.06 55	0.12 483	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.30 711

Last	0.13 95	0.08 29	0.23 112	0.18 90	0.10 119	0.14 63	0.13 122	0.18 59	0.18 150	0.10 56	0.11 89	0.14 254	0.10 114	0.24 312	0.14 215	0.06 55	0.13 508	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.23 629

DDDD	0.14 154	0.08 29	0.23 112	0.23 421	0.20 625	0.13 45	0.13 122	0.21 123	0.18 150	0.11 89	0.11 89	0.15 280	0.11 174	0.21 234	0.15 263	0.08 346	0.16 580	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.28 693

TT111	0.14 154	0.08 29	0.23 112	0.17 49	0.20 625	0.14 63	0.12 65	0.20 99	0.16 101	0.11 89	0.10 64	0.12 183	0.11 174	0.22 268	0.14 215	0.07 166	0.17 617	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.29 705

DF_test	0.10 6	0.08 29	0.20 54	0.17 49	0.11 171	0.06 2	0.13 122	0.13 13	0.16 101	0.10 56	0.12 120	0.08 7	0.09 58	0.12 5	0.10 17	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.06 147	0.07 250	0.06 39

testmc14	0.14 154	0.08 29	0.29 197	0.21 278	0.16 484	0.19 288	0.14 175	0.16 29	0.13 28	0.11 89	0.14 193	0.11 134	0.08 22	0.20 207	0.12 81	0.06 55	0.24 738	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.32 725

depth_test_26	0.11 23	0.08 29	0.22 97	0.16 20	0.09 54	0.09 9	0.11 32	0.16 29	0.16 101	0.12 130	0.16 232	0.11 134	0.08 22	0.14 23	0.10 17	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.08 118

Anonymus	0.13 95	0.08 29	0.20 54	0.19 150	0.10 119	0.16 155	0.14 175	0.21 123	0.17 121	0.11 89	0.09 28	0.14 254	0.12 238	0.18 134	0.15 263	0.08 346	0.09 360	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.11 320

MCSU-Stereo	0.13 95	0.08 29	0.24 127	0.17 49	0.11 171	0.17 206	0.15 230	0.17 49	0.17 121	0.12 130	0.13 152	0.12 183	0.08 22	0.20 207	0.13 157	0.07 166	0.20 679	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.19 565

qqai	0.12 69	0.08 29	0.22 97	0.18 90	0.12 234	0.11 27	0.12 65	0.17 49	0.16 101	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.09 58	0.16 78	0.12 81	0.07 166	0.11 449	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.20 588

MGA	0.12 69	0.08 29	0.26 159	0.16 20	0.10 119	0.15 101	0.10 12	0.18 59	0.13 28	0.11 89	0.09 28	0.09 43	0.07 4	0.20 207	0.12 81	0.07 166	0.16 580	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.09 177

CAR	0.12 69	0.08 29	0.25 139	0.16 20	0.09 54	0.14 63	0.10 12	0.19 87	0.13 28	0.12 130	0.10 64	0.08 7	0.07 4	0.18 134	0.12 81	0.06 55	0.15 562	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.10 261

MSE-Stereo	0.12 69	0.08 29	0.25 139	0.16 20	0.09 54	0.14 63	0.10 12	0.19 87	0.13 28	0.11 89	0.10 64	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.12 81	0.06 55	0.16 580	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.10 261

PointNet	0.11 23	0.08 29	0.19 36	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.15 230	0.18 59	0.16 101	0.09 16	0.11 89	0.12 183	0.10 114	0.15 45	0.13 157	0.07 166	0.09 360	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.12 386

Foundation-i1b	0.15 203	0.08 29	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.16 155	0.16 299	0.27 258	0.29 406	0.15 235	0.15 217	0.18 342	0.12 238	0.18 134	0.14 215	0.07 166	0.23 718	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.21 601

Foundation-i1a	0.16 240	0.08 29	0.20 54	0.18 90	0.11 171	0.18 249	0.16 299	0.26 241	0.30 424	0.17 283	0.16 232	0.19 358	0.13 297	0.21 234	0.14 215	0.07 166	0.21 690	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.26 676

Foundation-i1	0.16 240	0.08 29	0.21 75	0.21 278	0.13 304	0.17 206	0.15 230	0.33 373	0.32 450	0.16 255	0.17 256	0.22 408	0.13 297	0.19 166	0.16 306	0.07 166	0.23 718	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.16 514

Test_v1	0.11 23	0.08 29	0.17 13	0.15 7	0.09 54	0.13 45	0.12 65	0.23 164	0.17 121	0.10 56	0.10 64	0.08 7	0.08 22	0.15 45	0.12 81	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.07 71

DispViT+	0.12 69	0.08 29	0.21 75	0.16 20	0.16 484	0.10 19	0.12 65	0.27 258	0.24 297	0.13 175	0.11 89	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.12 81	0.08 346	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

LCMNet	0.12 69	0.08 29	0.20 54	0.16 20	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.19 87	0.20 205	0.10 56	0.11 89	0.11 134	0.10 114	0.20 207	0.16 306	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.14 473

CSFM-Stereo	0.12 69	0.08 29	0.17 13	0.16 20	0.08 38	0.16 155	0.13 122	0.22 142	0.13 28	0.11 89	0.11 89	0.10 82	0.11 174	0.17 105	0.14 215	0.07 166	0.12 483	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.12 386

DDF-Stereo	0.16 240	0.08 29	0.30 209	0.21 278	0.20 625	0.12 36	0.14 175	0.20 99	0.19 185	0.11 89	0.10 64	0.13 219	0.12 238	0.24 312	0.20 455	0.09 464	0.18 643	0.07 211	0.06 147	0.20 747	0.19 565

252Zero-FE	0.18 284	0.08 29	0.28 188	0.18 90	0.10 119	0.15 101	0.11 32	0.22 142	0.22 255	0.76 794	0.11 89	0.09 43	0.08 22	0.17 105	0.15 263	0.07 166	0.51 836	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.10 261

Wavelet-MonSter	0.12 69	0.08 29	0.25 139	0.18 90	0.10 119	0.13 45	0.12 65	0.16 29	0.14 51	0.11 89	0.14 193	0.10 82	0.11 174	0.20 207	0.15 263	0.05 1	0.16 580	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.12 386

zero-FE	0.21 398	0.08 29	1.10 753	0.24 482	0.27 730	0.12 36	0.14 175	0.20 99	0.20 205	0.12 130	0.11 89	0.13 219	0.11 174	0.22 268	0.19 423	0.09 464	0.23 718	0.07 211	0.08 376	0.19 736	0.27 684

111111	0.13 95	0.08 29	0.20 54	0.20 217	0.13 304	0.13 45	0.10 12	0.23 164	0.17 121	0.11 89	0.13 152	0.12 183	0.08 22	0.19 166	0.12 81	0.07 166	0.16 580	0.06 82	0.04 1	0.08 341	0.16 514

MLG-Stereo_test3	0.11 23	0.08 29	0.22 97	0.19 150	0.10 119	0.16 155	0.11 32	0.18 59	0.13 28	0.11 89	0.07 5	0.10 82	0.08 22	0.14 23	0.12 81	0.07 166	0.09 360	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.08 118

MLG-Stereo	0.11 23	0.08 29	0.26 159	0.19 150	0.09 54	0.15 101	0.11 32	0.18 59	0.13 28	0.09 16	0.06 1	0.10 82	0.08 22	0.18 134	0.12 81	0.06 55	0.16 580	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.07 71

LG-G_1	0.12 69	0.08 29	0.28 188	0.20 217	0.09 54	0.21 371	0.09 4	0.20 99	0.12 14	0.11 89	0.10 64	0.11 134	0.10 114	0.22 268	0.11 38	0.07 166	0.09 360	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.12 386

LG-G	0.12 69	0.08 29	0.28 188	0.20 217	0.09 54	0.21 371	0.09 4	0.20 99	0.12 14	0.11 89	0.10 64	0.11 134	0.10 114	0.22 268	0.11 38	0.07 166	0.09 360	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.12 386

SGD-Stereo	0.12 69	0.08 29	0.18 22	0.17 49	0.07 8	0.17 206	0.13 122	0.19 87	0.17 121	0.12 130	0.13 152	0.11 134	0.12 238	0.19 166	0.12 81	0.08 346	0.04 1	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.05 7

Reg-Stereo(zero)	0.18 284	0.08 29	0.39 302	0.19 150	0.19 593	0.24 455	0.18 416	0.29 297	0.29 406	0.24 401	0.21 328	0.24 447	0.18 449	0.22 268	0.21 488	0.07 166	0.11 449	0.06 82	0.07 272	0.06 131	0.11 320

FoundationStereo	0.13 95	0.08 29	0.18 22	0.29 667	0.30 754	0.12 36	0.13 122	0.12 7	0.18 150	0.09 16	0.08 19	0.10 82	0.08 22	0.14 23	0.11 38	0.07 166	0.31 796	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.06 39

dual_stereo	0.18 284	0.08 29	0.26 159	0.21 278	0.32 768	0.11 27	0.13 122	0.27 258	0.20 205	0.11 89	0.09 28	0.10 82	0.08 22	0.20 207	0.14 215	0.07 166	0.45 826	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.65 822

Pointernet	0.15 203	0.08 29	0.35 268	0.19 150	0.12 234	0.20 337	0.12 65	0.34 380	0.25 326	0.15 235	0.16 232	0.13 219	0.11 174	0.18 134	0.13 157	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.08 118

IGEV-Stereo+	0.14 154	0.08 29	0.26 159	0.18 90	0.14 356	0.09 9	0.10 12	0.16 29	0.17 121	0.14 204	0.08 19	0.10 82	0.10 114	0.22 268	0.14 215	0.07 166	0.15 562	0.06 82	0.06 147	0.16 690	0.29 705

CES	0.14 154	0.08 29	0.24 127	0.17 49	0.23 683	0.18 249	0.15 230	0.24 190	0.20 205	0.14 204	0.18 278	0.14 254	0.10 114	0.19 166	0.12 81	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.08 341	0.20 588

ww3	0.12 69	0.09 77	0.25 139	0.22 353	0.15 432	0.15 101	0.13 122	0.16 29	0.12 14	0.09 16	0.12 120	0.10 82	0.08 22	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.16 580	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.15 496

ww2	0.12 69	0.09 77	0.25 139	0.20 217	0.16 484	0.16 155	0.12 65	0.16 29	0.13 28	0.09 16	0.11 89	0.10 82	0.09 58	0.18 134	0.12 81	0.05 1	0.13 508	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.14 473

GeoMambaStereo_RVC	0.14 154	0.09 77	0.21 75	0.15 7	0.15 432	0.18 249	0.12 65	0.18 59	0.15 81	0.19 322	0.19 294	0.19 358	0.14 332	0.19 166	0.18 382	0.11 591	0.08 309	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.13 426

MGE	0.15 203	0.09 77	0.33 248	0.26 578	0.23 683	0.13 45	0.11 32	0.16 29	0.18 150	0.10 56	0.09 28	0.09 43	0.08 22	0.25 338	0.11 38	0.05 1	0.28 771	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.25 659

HNOStereo	0.17 268	0.09 77	0.29 197	0.19 150	0.31 761	0.15 101	0.16 299	0.19 87	0.20 205	0.17 283	0.17 256	0.14 254	0.12 238	0.17 105	0.17 345	0.06 55	0.38 817	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.34 741

CR-RVC	0.09 2	0.09 77	0.17 13	0.15 7	0.06 1	0.12 36	0.11 32	0.18 59	0.10 4	0.10 56	0.06 1	0.09 43	0.08 22	0.15 45	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 7

EE1	0.18 284	0.09 77	0.43 350	0.20 217	0.12 234	0.16 155	0.13 122	0.35 389	0.25 326	0.17 283	0.15 217	0.15 280	0.12 238	0.27 378	0.13 157	0.08 346	0.23 718	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.30 711

NBS	0.09 2	0.09 77	0.17 13	0.19 150	0.09 54	0.08 4	0.13 122	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 89	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 81	0.07 166	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.07 250	0.06 39

Codiref-stereo	0.14 154	0.09 77	0.45 368	0.28 646	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.10 541	0.08 309	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

SCION-MonSter(vits)	0.23 463	0.09 77	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.46 555	0.54 713	0.09 16	0.45 650	0.30 540	0.27 581	0.35 512	0.45 700	0.10 541	0.08 309	0.18 745	0.17 750	0.15 680	0.16 514

small-0shot	0.10 6	0.09 77	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.10 19	0.15 230	0.14 19	0.13 28	0.09 16	0.15 217	0.08 7	0.08 22	0.11 2	0.12 81	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.05 7

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 77	0.17 13	0.14 2	0.09 54	0.12 36	0.15 230	0.12 7	0.12 14	0.09 16	0.13 152	0.06 1	0.09 58	0.11 2	0.14 215	0.06 55	0.06 134	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.08 118

monster-pro	0.13 95	0.09 77	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

TS12	0.13 95	0.09 77	0.21 75	0.21 278	0.09 54	0.19 288	0.14 175	0.24 190	0.17 121	0.15 235	0.19 294	0.12 183	0.13 297	0.18 134	0.16 306	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.06 39

DF	0.16 240	0.09 77	0.31 220	0.31 700	0.16 484	0.17 206	0.15 230	0.26 241	0.18 150	0.14 204	0.23 363	0.19 358	0.11 174	0.24 312	0.16 306	0.08 346	0.23 718	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.09 177

DN	0.21 398	0.09 77	0.58 572	0.40 772	0.18 556	0.22 405	0.18 416	0.30 319	0.25 326	0.15 235	0.19 294	0.18 342	0.10 114	0.26 362	0.19 423	0.14 688	0.18 643	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.42 777

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 95	0.09 77	0.23 112	0.19 150	0.14 356	0.20 337	0.16 299	0.25 217	0.19 185	0.12 130	0.15 217	0.14 254	0.13 297	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.04 1	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.13 426

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 154	0.09 77	0.38 291	0.18 90	0.10 119	0.15 101	0.14 175	0.20 99	0.18 150	0.12 130	0.14 193	0.11 134	0.12 238	0.13 9	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.31 718

RT-Monster	0.16 240	0.09 77	0.25 139	0.18 90	0.14 356	0.20 337	0.12 65	0.31 343	0.33 469	0.25 415	0.22 347	0.17 327	0.13 297	0.19 166	0.15 263	0.07 166	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.10 261

VMStereo-Base	0.14 154	0.09 77	0.29 197	0.16 20	0.09 54	0.18 249	0.12 65	0.24 190	0.25 326	0.15 235	0.22 347	0.17 327	0.13 297	0.19 166	0.14 215	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.08 118

BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 77	0.18 22	0.13 1	0.07 8	0.16 155	0.10 12	0.21 123	0.15 81	0.10 56	0.10 64	0.09 43	0.12 238	0.14 23	0.13 157	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 268	0.09 77	0.38 291	0.18 90	0.10 119	0.20 337	0.13 122	0.20 99	0.15 81	0.75 790	0.13 152	0.13 219	0.11 174	0.16 78	0.16 306	0.08 346	0.10 409	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.18 545

MonStereo	0.13 95	0.09 77	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

Monster-pub-eth3d	0.13 95	0.09 77	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.19 166	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

DVStereo	0.15 203	0.09 77	0.26 159	0.18 90	0.10 119	0.21 371	0.14 175	0.24 190	0.22 255	0.22 375	0.21 328	0.16 302	0.15 357	0.24 312	0.17 345	0.07 166	0.07 239	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.08 118

3.25w_new	0.13 95	0.09 77	0.24 127	0.17 49	0.09 54	0.18 249	0.10 12	0.23 164	0.18 150	0.15 235	0.13 152	0.10 82	0.11 174	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.17 617	0.05 1	0.06 147	0.04 1	0.11 320

3.25w	0.13 95	0.09 77	0.24 127	0.17 49	0.09 54	0.18 249	0.10 12	0.23 164	0.18 150	0.15 235	0.13 152	0.10 82	0.11 174	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.17 617	0.05 1	0.06 147	0.04 1	0.11 320

1w_stereo	0.13 95	0.09 77	0.17 13	0.19 150	0.10 119	0.16 155	0.15 230	0.27 258	0.22 255	0.14 204	0.16 232	0.08 7	0.12 238	0.19 166	0.14 215	0.05 1	0.10 409	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.09 177

LG-Stereo_L2	0.11 23	0.09 77	0.22 97	0.18 90	0.10 119	0.12 36	0.13 122	0.18 59	0.14 51	0.10 56	0.07 5	0.08 7	0.08 22	0.17 105	0.11 38	0.06 55	0.08 309	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.07 71

LG-Stereo_L1	0.11 23	0.09 77	0.22 97	0.18 90	0.10 119	0.12 36	0.13 122	0.18 59	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 7	0.07 4	0.18 134	0.11 38	0.06 55	0.10 409	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.07 71

MLG-Stereo_test2	0.12 69	0.09 77	0.29 197	0.21 278	0.12 234	0.16 155	0.11 32	0.17 49	0.12 14	0.11 89	0.08 19	0.11 134	0.06 1	0.16 78	0.11 38	0.08 346	0.13 508	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.09 177

MLG-Stereo_test1	0.11 23	0.09 77	0.26 159	0.18 90	0.11 171	0.15 101	0.11 32	0.17 49	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 82	0.07 4	0.17 105	0.12 81	0.06 55	0.15 562	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.07 71

LGtest1	0.10 6	0.09 77	0.19 36	0.18 90	0.09 54	0.13 45	0.09 4	0.17 49	0.13 28	0.10 56	0.08 19	0.09 43	0.09 58	0.16 78	0.12 81	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.08 118

IGEV-RUCA	0.21 398	0.09 77	0.26 159	0.20 217	0.19 593	0.28 524	0.23 612	0.24 190	0.22 255	0.21 352	0.23 363	0.29 518	0.48 748	0.26 362	0.19 423	0.09 464	0.08 309	0.18 745	0.14 714	0.18 722	0.19 565

MonSter	0.13 95	0.09 77	0.20 54	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

GCAP-BAT	0.23 463	0.09 77	1.36 791	0.31 700	0.44 802	0.16 155	0.15 230	0.30 319	0.26 350	0.14 204	0.17 256	0.15 280	0.11 174	0.23 295	0.12 81	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.24 646

IGEV-Stereo++	0.15 203	0.09 77	0.27 176	0.21 278	0.13 304	0.14 63	0.11 32	0.23 164	0.19 185	0.15 235	0.14 193	0.11 134	0.11 174	0.19 166	0.12 81	0.06 55	0.21 690	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.28 693

trnet	0.14 154	0.09 77	0.26 159	0.15 7	0.07 8	0.21 371	0.12 65	0.25 217	0.26 350	0.16 255	0.21 328	0.15 280	0.13 297	0.19 166	0.14 215	0.09 464	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.06 39

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 154	0.09 77	0.37 286	0.18 90	0.10 119	0.15 101	0.14 175	0.20 99	0.18 150	0.12 130	0.14 193	0.11 134	0.12 238	0.13 9	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.31 718

GCAPDPT-zeroshot	0.22 427	0.09 77	1.28 781	0.31 700	0.43 799	0.16 155	0.15 230	0.30 319	0.26 350	0.14 204	0.17 256	0.15 280	0.11 174	0.23 295	0.12 81	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.24 646

AEACV	0.20 353	0.09 77	0.32 235	0.39 767	0.34 773	0.21 371	0.16 299	0.30 319	0.18 150	0.17 283	0.17 256	0.13 219	0.16 383	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.29 788	0.07 211	0.09 497	0.07 250	0.37 761

Any-RAFT	0.18 284	0.09 77	0.33 248	0.19 150	0.10 119	0.29 549	0.16 299	0.44 535	0.32 450	0.25 415	0.27 419	0.29 518	0.16 383	0.23 295	0.13 157	0.08 346	0.07 239	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.07 71

LoS	0.15 203	0.09 77	0.34 255	0.17 49	0.09 54	0.22 405	0.14 175	0.27 258	0.27 371	0.15 235	0.18 278	0.19 358	0.14 332	0.23 295	0.14 215	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 319	0.09 77	0.34 255	0.29 667	0.17 524	0.28 524	0.16 299	0.30 319	0.23 275	0.22 375	0.11 89	0.16 302	0.09 58	0.28 404	0.15 263	0.07 166	0.25 750	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.37 761

CREStereo++_RVC	0.16 240	0.09 77	0.42 341	0.17 49	0.11 171	0.18 249	0.13 122	0.23 164	0.31 436	0.21 352	0.31 468	0.13 219	0.11 174	0.17 105	0.16 306	0.07 166	0.04 1	0.06 82	0.15 726	0.06 131	0.05 7
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
s12784h	0.18 284	0.09 77	0.38 291	0.18 90	0.07 8	0.33 614	0.19 466	0.39 460	0.34 482	0.24 401	0.25 388	0.18 342	0.18 449	0.25 338	0.17 345	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.05 7

CREStereo	0.14 154	0.09 77	0.27 176	0.14 2	0.08 38	0.22 405	0.15 230	0.26 241	0.26 350	0.16 255	0.21 328	0.14 254	0.13 297	0.19 166	0.14 215	0.09 464	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.06 39
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	0.16 240	0.09 77	0.31 220	0.15 7	0.09 54	0.23 430	0.15 230	0.26 241	0.24 297	0.17 283	0.21 328	0.16 302	0.14 332	0.23 295	0.14 215	0.29 802	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.07 71

ww1	0.13 95	0.10 125	0.14 1	0.19 150	0.15 432	0.14 63	0.23 612	0.09 2	0.13 28	0.14 204	0.14 193	0.08 7	0.14 332	0.12 5	0.17 345	0.10 541	0.10 409	0.12 641	0.13 692	0.08 341	0.07 71

CMRA-Stereo	0.19 319	0.10 125	0.81 682	0.25 532	0.16 484	0.17 206	0.14 175	0.27 258	0.24 297	0.19 322	0.24 377	0.18 342	0.13 297	0.31 467	0.21 488	0.07 166	0.08 309	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.11 320

StereoNetSlim22	0.15 203	0.10 125	0.27 176	0.24 482	0.13 304	0.17 206	0.15 230	0.29 297	0.20 205	0.20 341	0.13 152	0.16 302	0.11 174	0.22 268	0.16 306	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.09 497	0.07 250	0.09 177

StereoNetSlim	0.15 203	0.10 125	0.28 188	0.25 532	0.12 234	0.18 249	0.17 347	0.25 217	0.21 240	0.18 309	0.13 152	0.14 254	0.09 58	0.23 295	0.15 263	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.09 497	0.07 250	0.10 261

test_c	0.10 6	0.10 125	0.19 36	0.16 20	0.06 1	0.11 27	0.12 65	0.18 59	0.14 51	0.11 89	0.07 5	0.07 2	0.09 58	0.13 9	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.06 39

FETCStereo	0.17 268	0.10 125	0.32 235	0.20 217	0.31 761	0.16 155	0.15 230	0.18 59	0.19 185	0.18 309	0.16 232	0.16 302	0.12 238	0.16 78	0.16 306	0.06 55	0.32 801	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.35 748

CEFStereo	0.18 284	0.10 125	0.38 291	0.22 353	0.34 773	0.16 155	0.15 230	0.18 59	0.20 205	0.18 309	0.19 294	0.16 302	0.12 238	0.18 134	0.18 382	0.06 55	0.30 790	0.06 82	0.09 497	0.06 131	0.34 741

CGFBStereo	0.18 284	0.10 125	0.36 277	0.21 278	0.31 761	0.16 155	0.15 230	0.18 59	0.19 185	0.19 322	0.17 256	0.16 302	0.12 238	0.17 105	0.16 306	0.06 55	0.30 790	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.33 735

ACC-I	0.11 23	0.10 125	0.19 36	0.17 49	0.09 54	0.06 2	0.14 175	0.13 13	0.16 101	0.10 56	0.13 152	0.09 43	0.09 58	0.18 134	0.11 38	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.06 39

ACC	0.11 23	0.10 125	0.20 54	0.18 90	0.09 54	0.05 1	0.14 175	0.15 23	0.17 121	0.10 56	0.12 120	0.09 43	0.09 58	0.17 105	0.11 38	0.08 346	0.05 16	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.06 39

GIO	0.22 427	0.10 125	0.56 541	0.26 578	0.28 732	0.24 455	0.17 347	0.30 319	0.47 656	0.18 309	0.21 328	0.26 483	0.11 174	0.28 404	0.16 306	0.07 166	0.23 718	0.07 211	0.12 656	0.06 131	0.28 693

tt3	0.11 23	0.10 125	0.25 139	0.17 49	0.06 1	0.15 101	0.11 32	0.22 142	0.13 28	0.11 89	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.19 166	0.12 81	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.05 7

tt4	0.11 23	0.10 125	0.28 188	0.18 90	0.07 8	0.13 45	0.12 65	0.24 190	0.14 51	0.09 16	0.09 28	0.10 82	0.09 58	0.18 134	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.05 7

FORCE_4	0.11 23	0.10 125	0.18 22	0.19 150	0.07 8	0.16 155	0.13 122	0.21 123	0.13 28	0.09 16	0.11 89	0.12 183	0.10 114	0.17 105	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.05 7

test410_97500	0.13 95	0.10 125	0.33 248	0.19 150	0.13 304	0.17 206	0.09 4	0.18 59	0.14 51	0.11 89	0.09 28	0.09 43	0.08 22	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.19 657	0.06 82	0.07 272	0.05 7	0.18 545

test410	0.13 95	0.10 125	0.34 255	0.19 150	0.13 304	0.17 206	0.09 4	0.19 87	0.15 81	0.11 89	0.09 28	0.09 43	0.08 22	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.19 657	0.06 82	0.07 272	0.05 7	0.18 545

GEAR-Net	0.18 284	0.10 125	0.38 291	0.30 681	0.19 593	0.15 101	0.15 230	0.32 353	0.18 150	0.13 175	0.16 232	0.12 183	0.11 174	0.24 312	0.15 263	0.07 166	0.19 657	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.42 777

FAST (zero-shot)	0.14 154	0.10 125	0.22 97	0.24 482	0.26 721	0.14 63	0.15 230	0.24 190	0.16 101	0.11 89	0.14 193	0.12 183	0.12 238	0.19 166	0.13 157	0.10 541	0.09 360	0.07 211	0.08 376	0.07 250	0.09 177

anonymous	0.11 23	0.10 125	0.22 97	0.18 90	0.10 119	0.08 4	0.13 122	0.16 29	0.17 121	0.12 130	0.14 193	0.09 43	0.07 4	0.14 23	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.06 39

PhaseNet	0.13 95	0.10 125	0.23 112	0.19 150	0.11 171	0.16 155	0.14 175	0.25 217	0.18 150	0.11 89	0.12 120	0.16 302	0.12 238	0.20 207	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.11 320

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 95	0.10 125	0.24 127	0.20 217	0.12 234	0.14 63	0.15 230	0.22 142	0.21 240	0.11 89	0.17 256	0.11 134	0.12 238	0.13 9	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.22 616

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 69	0.10 125	0.23 112	0.19 150	0.10 119	0.15 101	0.16 299	0.24 190	0.17 121	0.11 89	0.16 232	0.09 43	0.11 174	0.13 9	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.17 538

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 154	0.10 125	0.25 139	0.18 90	0.15 432	0.19 288	0.15 230	0.27 258	0.23 275	0.16 255	0.20 307	0.10 82	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.08 118

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 154	0.10 125	0.27 176	0.18 90	0.14 356	0.19 288	0.15 230	0.25 217	0.22 255	0.16 255	0.22 347	0.10 82	0.09 58	0.15 45	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.10 261

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 95	0.10 125	0.26 159	0.18 90	0.14 356	0.18 249	0.15 230	0.27 258	0.23 275	0.16 255	0.21 328	0.10 82	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.08 118

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 95	0.10 125	0.26 159	0.19 150	0.10 119	0.13 45	0.16 299	0.26 241	0.22 255	0.12 130	0.16 232	0.09 43	0.11 174	0.14 23	0.11 38	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.07 272	0.05 7	0.26 676

RT-IGEV	0.29 614	0.10 125	0.60 589	0.24 482	0.16 484	0.38 670	0.31 720	0.60 731	0.46 641	0.41 688	0.41 600	0.49 707	0.31 651	0.30 452	0.29 601	0.09 464	0.10 409	0.09 454	0.10 572	0.09 448	0.25 659

Selective-IGEV-i32	0.15 203	0.10 125	0.34 255	0.32 710	0.19 593	0.16 155	0.14 175	0.29 297	0.19 185	0.13 175	0.14 193	0.13 219	0.08 22	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.13 508	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.11 320

gcap_with_dpt	0.13 95	0.10 125	0.27 176	0.18 90	0.14 356	0.18 249	0.15 230	0.26 241	0.21 240	0.16 255	0.21 328	0.09 43	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.10 261

BStereo	0.14 154	0.10 125	0.46 388	0.18 90	0.11 171	0.15 101	0.15 230	0.25 217	0.23 275	0.12 130	0.11 89	0.12 183	0.09 58	0.17 105	0.17 345	0.05 1	0.07 239	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.09 177

Anonymus123	0.16 240	0.10 125	0.46 388	0.18 90	0.11 171	0.41 687	0.15 230	0.30 319	0.23 275	0.12 130	0.11 89	0.12 183	0.09 58	0.17 105	0.17 345	0.05 1	0.07 239	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.09 177

GEAStereo	0.20 353	0.10 125	0.31 220	0.35 743	0.42 796	0.19 288	0.16 299	0.23 164	0.18 150	0.14 204	0.15 217	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.18 382	0.08 346	0.28 771	0.06 82	0.05 47	0.08 341	0.57 808

GSStereo	0.21 398	0.10 125	0.31 220	0.36 755	0.42 796	0.19 288	0.16 299	0.38 438	0.21 240	0.14 204	0.15 217	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.18 382	0.08 346	0.31 796	0.06 82	0.06 147	0.08 341	0.63 817

AdaDepth	0.13 95	0.10 125	0.32 235	0.20 217	0.11 171	0.19 288	0.13 122	0.16 29	0.16 101	0.10 56	0.10 64	0.10 82	0.09 58	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.11 449	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.11 320

S2M2_XL	0.10 6	0.10 125	0.24 127	0.14 2	0.10 119	0.09 9	0.09 4	0.12 7	0.09 2	0.11 89	0.12 120	0.09 43	0.09 58	0.12 5	0.11 38	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.07 71
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 69	0.10 125	0.23 112	0.18 90	0.10 119	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.14 51	0.13 175	0.12 120	0.09 43	0.11 174	0.21 234	0.12 81	0.05 1	0.14 531	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.09 177

qwe	0.13 95	0.10 125	0.24 127	0.17 49	0.11 171	0.15 101	0.12 65	0.26 241	0.18 150	0.14 204	0.13 152	0.09 43	0.10 114	0.23 295	0.13 157	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.09 177

2.25w	0.13 95	0.10 125	0.24 127	0.17 49	0.09 54	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.19 185	0.14 204	0.18 278	0.09 43	0.10 114	0.23 295	0.15 263	0.05 1	0.17 617	0.05 1	0.08 376	0.05 7	0.12 386

2.5w	0.13 95	0.10 125	0.23 112	0.18 90	0.09 54	0.15 101	0.15 230	0.21 123	0.16 101	0.12 130	0.13 152	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.12 81	0.05 1	0.19 657	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.12 386

2.75w_new	0.13 95	0.10 125	0.25 139	0.16 20	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.26 241	0.18 150	0.14 204	0.13 152	0.08 7	0.11 174	0.22 268	0.15 263	0.05 1	0.19 657	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.10 261

3.75w	0.12 69	0.10 125	0.21 75	0.17 49	0.11 171	0.18 249	0.12 65	0.24 190	0.15 81	0.13 175	0.12 120	0.08 7	0.10 114	0.18 134	0.12 81	0.05 1	0.14 531	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.08 118

monsterstereo	0.13 95	0.10 125	0.20 54	0.19 150	0.12 234	0.14 63	0.12 65	0.26 241	0.18 150	0.14 204	0.16 232	0.08 7	0.09 58	0.22 268	0.14 215	0.05 1	0.16 580	0.06 82	0.09 497	0.06 131	0.07 71

monsters	0.13 95	0.10 125	0.20 54	0.18 90	0.13 304	0.15 101	0.11 32	0.24 190	0.16 101	0.15 235	0.13 152	0.08 7	0.09 58	0.23 295	0.12 81	0.06 55	0.15 562	0.05 1	0.08 376	0.05 7	0.09 177

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 154	0.10 125	0.27 176	0.21 278	0.11 171	0.16 155	0.14 175	0.24 190	0.17 121	0.17 283	0.20 307	0.18 342	0.11 174	0.16 78	0.17 345	0.07 166	0.08 309	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.09 177

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.10 125	0.21 75	0.18 90	0.09 54	0.21 371	0.14 175	0.14 19	0.17 121	0.11 89	0.10 64	0.09 43	0.08 22	0.21 234	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.06 39

PAM_32	0.26 548	0.10 125	0.63 605	0.24 482	0.19 593	0.51 740	0.26 666	0.43 514	0.30 424	0.32 548	0.28 428	0.60 754	0.28 605	0.29 433	0.20 455	0.08 346	0.14 531	0.08 336	0.10 572	0.07 250	0.15 496

Occ-G	0.18 284	0.10 125	0.38 291	0.23 421	0.15 432	0.16 155	0.18 416	0.23 164	0.26 350	0.15 235	0.20 307	0.21 399	0.11 174	0.22 268	0.19 423	0.07 166	0.17 617	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.30 711

U	1.02 814	0.10 125	0.26 159	0.22 353	3.66 857	6.41 864	0.13 122	0.22 142	0.21 240	0.11 89	0.11 89	0.10 82	0.09 58	0.12 5	0.11 38	0.07 166	0.05 16	5.35 879	2.86 875	0.07 250	0.06 39

RAFT-Stereo-weight	0.17 268	0.10 125	0.31 220	0.20 217	0.12 234	0.20 337	0.16 299	0.38 438	0.33 469	0.25 415	0.20 307	0.19 358	0.10 114	0.19 166	0.16 306	0.07 166	0.13 508	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.09 177

gcap-zeroshot	0.14 154	0.10 125	0.28 188	0.18 90	0.15 432	0.19 288	0.15 230	0.27 258	0.23 275	0.16 255	0.20 307	0.10 82	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.09 177

test_for_model	0.14 154	0.10 125	0.25 139	0.18 90	0.15 432	0.19 288	0.15 230	0.27 258	0.23 275	0.16 255	0.20 307	0.10 82	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.08 118

MSKI-zero shot	0.19 319	0.10 125	0.47 396	0.30 681	0.14 356	0.21 371	0.14 175	0.33 373	0.22 255	0.24 401	0.25 388	0.22 408	0.10 114	0.32 479	0.14 215	0.07 166	0.30 790	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.09 177

testlalala	0.14 154	0.10 125	0.28 188	0.18 90	0.15 432	0.19 288	0.15 230	0.27 258	0.23 275	0.16 255	0.20 307	0.10 82	0.09 58	0.14 23	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.09 177

Selective-IGEV	0.15 203	0.10 125	0.34 255	0.32 710	0.19 593	0.16 155	0.14 175	0.29 297	0.20 205	0.13 175	0.14 193	0.13 219	0.08 22	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.13 508	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.11 320

knoymous	0.18 284	0.10 125	0.35 268	0.17 49	0.11 171	0.21 371	0.17 347	0.33 373	0.24 297	0.24 401	0.28 428	0.27 490	0.16 383	0.24 312	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.06 147	0.09 448	0.10 261

riskmin	0.24 497	0.10 125	0.43 350	0.32 710	0.26 721	0.33 614	0.19 466	0.44 535	0.30 424	0.24 401	0.27 419	0.37 609	0.25 552	0.30 452	0.22 507	0.09 464	0.18 643	0.09 454	0.13 692	0.10 516	0.27 684

MC-Stereo	0.18 284	0.10 125	0.36 277	0.28 646	0.14 356	0.18 249	0.15 230	0.24 190	0.20 205	0.21 352	0.24 377	0.16 302	0.13 297	0.25 338	0.14 215	0.07 166	0.17 617	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.30 711

RCA-Stereo	0.17 268	0.10 125	0.33 248	0.20 217	0.11 171	0.19 288	0.17 347	0.39 460	0.36 511	0.21 352	0.25 388	0.17 327	0.17 410	0.18 134	0.15 263	0.07 166	0.14 531	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.08 118

test-3	0.18 284	0.10 125	0.48 412	0.23 421	0.14 356	0.18 249	0.16 299	0.32 353	0.29 406	0.26 425	0.17 256	0.22 408	0.13 297	0.26 362	0.19 423	0.06 55	0.14 531	0.08 336	0.08 376	0.06 131	0.10 261

test_1	0.18 284	0.10 125	0.48 412	0.23 421	0.14 356	0.18 249	0.16 299	0.32 353	0.29 406	0.26 425	0.17 256	0.22 408	0.13 297	0.26 362	0.19 423	0.06 55	0.14 531	0.08 336	0.08 376	0.06 131	0.10 261

DEmStereo	0.26 548	0.10 125	0.52 494	0.19 150	0.13 304	0.31 586	0.25 654	0.29 297	0.38 538	0.36 619	0.57 725	0.24 447	0.48 748	0.53 615	0.44 693	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.08 118

GrayStereo	0.26 548	0.10 125	0.45 368	0.27 618	0.14 356	0.23 430	0.46 783	0.36 407	0.33 469	0.40 676	0.47 670	0.30 540	0.78 798	0.29 433	0.17 345	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.09 497	0.07 250	0.15 496

GMM-Stereo	0.22 427	0.10 125	0.56 541	0.23 421	0.13 304	0.24 455	0.24 639	0.38 438	0.29 406	0.31 522	0.44 635	0.27 490	0.21 492	0.31 467	0.17 345	0.07 166	0.05 16	0.10 543	0.09 497	0.08 341	0.19 565

Prome-Stereo	0.22 427	0.10 125	0.43 350	0.24 482	0.13 304	0.23 430	0.23 612	0.37 424	0.27 371	0.33 562	0.58 729	0.24 447	0.28 605	0.30 452	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.20 588

CFNet-RSSM	0.18 284	0.10 125	0.45 368	0.20 217	0.12 234	0.20 337	0.16 299	0.40 472	0.31 436	0.23 387	0.21 328	0.26 483	0.15 357	0.21 234	0.14 215	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.06 39

Gwc-CoAtRS	0.17 268	0.10 125	0.41 331	0.20 217	0.12 234	0.20 337	0.15 230	0.34 380	0.29 406	0.23 387	0.23 363	0.27 490	0.15 357	0.21 234	0.14 215	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.07 71

R-Stereo Train	0.19 319	0.10 125	0.49 429	0.22 353	0.12 234	0.23 430	0.18 416	0.43 514	0.20 205	0.31 522	0.45 650	0.20 382	0.14 332	0.18 134	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.07 71

RAFT-Stereo	0.19 319	0.10 125	0.49 429	0.22 353	0.12 234	0.23 430	0.18 416	0.43 514	0.20 205	0.31 522	0.45 650	0.20 382	0.14 332	0.18 134	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.07 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AROF-Stereo_1	0.16 240	0.11 193	0.27 176	0.34 730	0.15 432	0.18 249	0.19 466	0.25 217	0.17 121	0.16 255	0.20 307	0.15 280	0.11 174	0.28 404	0.13 157	0.07 166	0.17 617	0.08 336	0.09 497	0.06 131	0.09 177

AROF-Stereo	0.16 240	0.11 193	0.27 176	0.34 730	0.15 432	0.18 249	0.19 466	0.25 217	0.16 101	0.16 255	0.21 328	0.15 280	0.11 174	0.28 404	0.13 157	0.07 166	0.17 617	0.08 336	0.09 497	0.06 131	0.09 177

base_500_lr5e5	0.16 240	0.11 193	0.27 176	0.34 730	0.15 432	0.18 249	0.19 466	0.25 217	0.16 101	0.16 255	0.21 328	0.15 280	0.11 174	0.28 404	0.13 157	0.07 166	0.17 617	0.08 336	0.09 497	0.06 131	0.09 177

base_1k_lr1e5	0.17 268	0.11 193	0.29 197	0.30 681	0.14 356	0.19 288	0.17 347	0.28 275	0.19 185	0.18 309	0.23 363	0.15 280	0.12 238	0.33 489	0.15 263	0.08 346	0.12 483	0.09 454	0.08 376	0.07 250	0.08 118

arf5	0.16 240	0.11 193	0.27 176	0.34 730	0.15 432	0.18 249	0.19 466	0.25 217	0.16 101	0.16 255	0.21 328	0.15 280	0.11 174	0.28 404	0.13 157	0.07 166	0.17 617	0.08 336	0.09 497	0.06 131	0.09 177

L400	0.15 203	0.11 193	0.32 235	0.23 421	0.19 593	0.20 337	0.18 416	0.22 142	0.17 121	0.14 204	0.11 89	0.09 43	0.09 58	0.21 234	0.15 263	0.06 55	0.17 617	0.07 211	0.09 497	0.05 7	0.23 629

L500	0.16 240	0.11 193	0.34 255	0.23 421	0.19 593	0.21 371	0.17 347	0.22 142	0.19 185	0.14 204	0.14 193	0.09 43	0.10 114	0.22 268	0.15 263	0.06 55	0.17 617	0.07 211	0.08 376	0.05 7	0.22 616

FETStereo	0.17 268	0.11 193	0.32 235	0.21 278	0.29 747	0.17 206	0.15 230	0.18 59	0.20 205	0.18 309	0.16 232	0.16 302	0.12 238	0.17 105	0.16 306	0.05 1	0.26 759	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.30 711

WiStereo	0.11 23	0.11 193	0.23 112	0.17 49	0.07 8	0.14 63	0.12 65	0.16 29	0.14 51	0.10 56	0.07 5	0.12 183	0.11 174	0.15 45	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.05 7

tt6	0.11 23	0.11 193	0.23 112	0.17 49	0.07 8	0.14 63	0.12 65	0.16 29	0.14 51	0.10 56	0.07 5	0.12 183	0.11 174	0.15 45	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.05 7

GFORCE	0.11 23	0.11 193	0.18 22	0.21 278	0.08 38	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.11 8	0.10 56	0.11 89	0.10 82	0.13 297	0.13 9	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.04 1

F4.4	0.11 23	0.11 193	0.16 3	0.19 150	0.06 1	0.14 63	0.12 65	0.24 190	0.13 28	0.09 16	0.10 64	0.09 43	0.12 238	0.15 45	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.05 7

FORCE_4.6	0.11 23	0.11 193	0.18 22	0.18 90	0.06 1	0.16 155	0.13 122	0.24 190	0.14 51	0.08 2	0.10 64	0.09 43	0.09 58	0.13 9	0.09 7	0.08 346	0.04 1	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.05 7

FORCE_4.5	0.11 23	0.11 193	0.18 22	0.19 150	0.06 1	0.13 45	0.13 122	0.25 217	0.14 51	0.08 2	0.10 64	0.08 7	0.11 174	0.16 78	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.05 7

GELT-Stereo	0.14 154	0.11 193	0.24 127	0.20 217	0.14 356	0.14 63	0.16 299	0.35 389	0.25 326	0.14 204	0.12 120	0.11 134	0.11 174	0.17 105	0.12 81	0.05 1	0.05 16	0.07 211	0.07 272	0.05 7	0.08 118

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 95	0.11 193	0.28 188	0.21 278	0.13 304	0.20 337	0.16 299	0.23 164	0.18 150	0.12 130	0.17 256	0.11 134	0.12 238	0.15 45	0.12 81	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.08 118

LACA3	0.10 6	0.11 193	0.16 3	0.15 7	0.07 8	0.16 155	0.14 175	0.14 19	0.14 51	0.11 89	0.09 28	0.10 82	0.10 114	0.16 78	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 7

Selective-IGEV-i1	0.28 591	0.11 193	0.44 362	0.36 755	0.32 768	0.32 603	0.23 612	0.48 581	0.48 665	0.29 482	0.32 480	0.39 629	0.17 410	0.28 404	0.25 553	0.08 346	0.23 718	0.08 336	0.09 497	0.08 341	0.53 803

BridgeDepth	0.11 23	0.11 193	0.22 97	0.19 150	0.07 8	0.16 155	0.12 65	0.18 59	0.13 28	0.08 2	0.09 28	0.14 254	0.14 332	0.15 45	0.11 38	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 284	0.11 193	0.40 318	0.26 578	0.14 356	0.19 288	0.14 175	0.36 407	0.24 297	0.24 401	0.24 377	0.23 426	0.14 332	0.27 378	0.19 423	0.08 346	0.08 309	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.08 118

IGEV-FE	0.23 463	0.11 193	0.82 688	0.21 278	0.23 683	0.20 337	0.19 466	0.38 438	0.23 275	0.34 585	0.22 347	0.29 518	0.14 332	0.24 312	0.20 455	0.07 166	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.35 748

DA	0.21 398	0.11 193	0.33 248	0.28 646	0.23 683	0.30 564	0.16 299	0.29 297	0.27 371	0.15 235	0.22 347	0.17 327	0.15 357	0.26 362	0.15 263	0.07 166	0.28 771	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.56 805

GGEV	0.21 398	0.11 193	0.33 248	0.28 646	0.23 683	0.30 564	0.16 299	0.29 297	0.27 371	0.15 235	0.22 347	0.17 327	0.15 357	0.26 362	0.15 263	0.07 166	0.28 771	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.56 805

water-stereo	0.15 203	0.11 193	0.32 235	0.19 150	0.10 119	0.17 206	0.14 175	0.26 241	0.20 205	0.18 309	0.23 363	0.16 302	0.16 383	0.14 23	0.14 215	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.11 320

asda	0.13 95	0.11 193	0.24 127	0.18 90	0.10 119	0.14 63	0.12 65	0.25 217	0.17 121	0.12 130	0.11 89	0.08 7	0.11 174	0.21 234	0.12 81	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.11 320

4w-stereo	0.13 95	0.11 193	0.31 220	0.17 49	0.10 119	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.14 51	0.13 175	0.12 120	0.08 7	0.12 238	0.23 295	0.13 157	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.08 376	0.05 7	0.15 496

3.5w_stereo	0.12 69	0.11 193	0.21 75	0.17 49	0.09 54	0.17 206	0.09 4	0.23 164	0.17 121	0.14 204	0.13 152	0.10 82	0.11 174	0.22 268	0.13 157	0.05 1	0.11 449	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.08 118

3w_stereo	0.14 154	0.11 193	0.31 220	0.19 150	0.09 54	0.16 155	0.16 299	0.28 275	0.20 205	0.13 175	0.12 120	0.08 7	0.12 238	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.19 657	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.10 261

2w_stereo	0.13 95	0.11 193	0.21 75	0.18 90	0.09 54	0.17 206	0.14 175	0.29 297	0.20 205	0.15 235	0.14 193	0.08 7	0.11 174	0.15 45	0.13 157	0.05 1	0.12 483	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.08 118

xyz-stereo	1.43 829	0.11 193	17.43 878	0.18 90	0.08 38	4.86 853	0.18 416	0.31 343	0.35 494	0.37 637	2.75 855	0.41 643	0.31 651	0.58 643	0.33 638	0.07 166	0.05 16	0.09 454	0.06 147	0.06 131	0.06 39

MM-Stereo_test2	0.19 319	0.11 193	0.47 396	0.25 532	0.11 171	0.21 371	0.20 515	0.28 275	0.24 297	0.16 255	0.17 256	0.13 219	0.11 174	0.21 234	0.14 215	0.06 55	0.26 759	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.41 772

GREAT-IGEV	0.19 319	0.11 193	0.39 302	0.22 353	0.33 770	0.14 63	0.15 230	0.18 59	0.22 255	0.14 204	0.16 232	0.09 43	0.09 58	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.50 835	0.06 82	0.06 147	0.07 250	0.53 803
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
castereo	0.14 154	0.11 193	0.22 97	0.19 150	0.10 119	0.20 337	0.19 466	0.32 353	0.28 382	0.13 175	0.18 278	0.16 302	0.16 383	0.16 78	0.14 215	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.07 71

PAM	0.26 548	0.11 193	0.63 605	0.25 532	0.18 556	0.53 749	0.29 698	0.44 535	0.28 382	0.36 619	0.27 419	0.59 748	0.26 571	0.28 404	0.20 455	0.08 346	0.12 483	0.07 211	0.10 572	0.07 250	0.13 426

UGAM-zero	0.26 548	0.11 193	0.56 541	0.20 217	0.16 484	0.28 524	0.18 416	0.48 581	0.25 326	0.31 522	0.28 428	0.56 739	0.32 666	0.66 697	0.17 345	0.07 166	0.10 409	0.07 211	0.09 497	0.07 250	0.31 718

RSM++	0.14 154	0.11 193	0.25 139	0.32 710	0.17 524	0.17 206	0.15 230	0.23 164	0.21 240	0.12 130	0.12 120	0.14 254	0.09 58	0.21 234	0.13 157	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.11 320

RSM	0.14 154	0.11 193	0.25 139	0.29 667	0.16 484	0.16 155	0.15 230	0.24 190	0.20 205	0.13 175	0.13 152	0.15 280	0.09 58	0.22 268	0.13 157	0.06 55	0.06 134	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.11 320

IGEV_Zeroshot_test	0.23 463	0.11 193	0.82 688	0.21 278	0.23 683	0.20 337	0.19 466	0.38 438	0.23 275	0.34 585	0.22 347	0.29 518	0.14 332	0.24 312	0.20 455	0.07 166	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.35 748

RAFT-Test	0.19 319	0.11 193	0.41 331	0.26 578	0.21 648	0.26 498	0.17 347	0.37 424	0.26 350	0.24 401	0.29 438	0.32 561	0.14 332	0.22 268	0.15 263	0.07 166	0.08 309	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.07 71

LoS_RVC	0.14 154	0.11 193	0.32 235	0.18 90	0.16 484	0.20 337	0.18 416	0.21 123	0.18 150	0.14 204	0.20 307	0.12 183	0.17 410	0.17 105	0.14 215	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.14 473

anonymousdsp2	0.23 463	0.11 193	0.42 341	0.26 578	0.24 701	0.25 477	0.17 347	0.43 514	0.37 527	0.30 505	0.23 363	0.24 447	0.15 357	0.32 479	0.17 345	0.07 166	0.28 771	0.07 211	0.05 47	0.08 341	0.44 784

DCANet-4	0.20 353	0.11 193	0.58 572	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.39 460	0.42 589	0.29 482	0.31 468	0.17 327	0.22 502	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

tt	4.71 858	0.11 193	3.94 845	2.06 857	1.54 855	10.14 871	16.85 880	9.28 879	4.99 868	1.41 833	1.05 803	4.68 860	4.89 867	3.36 858	5.86 871	5.73 878	9.15 884	2.23 874	2.51 873	3.02 864	1.34 852

DisPM	0.20 353	0.11 193	0.52 494	0.24 482	0.13 304	0.18 249	0.19 466	0.30 319	0.31 436	0.33 562	0.34 517	0.23 426	0.16 383	0.34 505	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.12 386

iRaft-Stereo_20w	0.29 614	0.11 193	0.86 705	0.33 723	0.24 701	0.32 603	0.26 666	0.60 731	0.26 350	0.41 688	0.21 328	0.28 504	0.19 473	0.32 479	0.24 539	0.07 166	0.31 796	0.07 211	0.09 497	0.08 341	0.47 790

GLC_STEREO	0.15 203	0.11 193	0.31 220	0.22 353	0.09 54	0.17 206	0.15 230	0.24 190	0.28 382	0.17 283	0.20 307	0.17 327	0.11 174	0.24 312	0.17 345	0.07 166	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.07 250	0.07 71

CrosDoStereo	0.32 649	0.11 193	0.53 506	0.19 150	0.12 234	0.22 405	1.07 839	0.36 407	0.38 538	0.38 646	0.60 738	0.28 504	0.45 735	0.61 664	0.56 734	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.09 497	0.08 341	0.09 177

PFNet+	0.21 398	0.11 193	0.54 520	0.22 353	0.12 234	0.17 206	0.18 416	0.31 343	0.36 511	0.33 562	0.32 480	0.24 447	0.16 383	0.33 489	0.18 382	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.10 572	0.08 341	0.12 386

NF-Stereo	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.12 234	0.21 371	0.18 416	0.40 472	0.35 494	0.28 453	0.30 455	0.22 408	0.17 410	0.52 612	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.13 426

OCTAStereo	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.12 234	0.21 371	0.18 416	0.40 472	0.35 494	0.28 453	0.30 455	0.22 408	0.17 410	0.51 603	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.13 426

PSM-softLoss	0.22 427	0.11 193	0.53 506	0.25 532	0.12 234	0.20 337	0.17 347	0.39 460	0.29 406	0.29 482	0.32 480	0.24 447	0.16 383	0.53 615	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.09 497	0.08 341	0.12 386

KMStereo	0.22 427	0.11 193	0.53 506	0.25 532	0.12 234	0.20 337	0.17 347	0.39 460	0.29 406	0.29 482	0.32 480	0.24 447	0.16 383	0.53 615	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.09 497	0.08 341	0.12 386

PSM-AAD	0.26 548	0.11 193	0.43 350	0.24 482	0.12 234	0.27 505	0.37 751	0.36 407	0.30 424	0.36 619	0.39 578	0.28 504	0.77 797	0.30 452	0.16 306	0.07 166	0.06 134	0.12 641	0.11 613	0.09 448	0.21 601

FTStereo	0.28 591	0.11 193	0.56 541	0.24 482	0.13 304	0.21 371	0.52 796	0.36 407	0.28 382	0.38 646	0.94 796	0.30 540	0.56 767	0.33 489	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.19 565

KYRaft	0.23 463	0.11 193	0.43 350	0.23 421	0.12 234	0.23 430	0.23 612	0.37 424	0.26 350	0.35 605	0.53 703	0.34 581	0.26 571	0.29 433	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.09 454	0.10 572	0.08 341	0.30 711

ASMatch	0.23 463	0.11 193	0.55 531	0.25 532	0.14 356	0.19 288	0.16 299	0.32 353	0.30 424	0.28 453	0.68 761	0.28 504	0.26 571	0.50 597	0.22 507	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.11 320

DeepStereo_LL	0.32 649	0.11 193	0.53 506	0.19 150	0.12 234	0.22 405	1.07 839	0.36 407	0.38 538	0.38 646	0.60 738	0.28 504	0.45 735	0.61 664	0.56 734	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.09 497	0.08 341	0.09 177

SST-Stereo	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.14 356	0.19 288	0.17 347	0.32 353	0.26 350	0.34 585	0.33 504	0.29 518	0.25 552	0.56 634	0.18 382	0.08 346	0.05 16	0.10 543	0.08 376	0.09 448	0.07 71

RAFT_R40	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.13 304	0.18 249	0.18 416	0.32 353	0.31 436	0.33 562	0.33 504	0.30 540	0.23 517	0.55 626	0.19 423	0.08 346	0.05 16	0.10 543	0.08 376	0.09 448	0.07 71

DRaft	0.25 524	0.11 193	0.47 396	0.18 90	0.12 234	0.28 524	0.23 612	0.34 380	0.40 565	0.38 646	0.60 738	0.20 382	0.41 720	0.48 589	0.41 677	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.08 118

PFNet	0.24 497	0.11 193	0.63 605	0.25 532	0.14 356	0.22 405	0.19 466	0.40 472	0.35 494	0.36 619	0.32 480	0.27 490	0.20 479	0.63 678	0.23 527	0.09 464	0.05 16	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.08 118

RE-Stereo	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.12 234	0.21 371	0.18 416	0.40 472	0.35 494	0.28 453	0.30 455	0.22 408	0.17 410	0.51 603	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.13 426

TVStereo	0.22 427	0.11 193	0.52 494	0.25 532	0.12 234	0.21 371	0.18 416	0.40 472	0.35 494	0.28 453	0.30 455	0.22 408	0.17 410	0.51 603	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.13 426

RAFT-345	0.22 427	0.11 193	0.55 531	0.22 353	0.12 234	0.20 337	0.16 299	0.27 258	0.28 382	0.27 438	0.65 755	0.20 382	0.17 410	0.55 626	0.22 507	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.07 71

TANstereo	0.16 240	0.11 193	0.43 350	0.16 20	0.08 38	0.25 477	0.14 175	0.23 164	0.29 406	0.25 415	0.30 455	0.16 302	0.12 238	0.18 134	0.13 157	0.08 346	0.07 239	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.08 118

XX-Stereo	0.25 524	0.11 193	1.09 752	0.35 743	0.38 788	0.23 430	0.13 122	0.43 514	0.19 185	0.20 341	0.40 588	0.31 550	0.10 114	0.33 489	0.13 157	0.08 346	0.11 449	0.08 336	0.09 497	0.07 250	0.10 261

EAI-Stereo	0.29 614	0.11 193	0.38 291	0.22 353	0.18 556	0.33 614	1.66 855	0.53 639	0.27 371	0.27 438	0.50 684	0.17 327	0.16 383	0.25 338	0.25 553	0.07 166	0.07 239	0.07 211	0.11 613	0.07 250	0.10 261

AROF-Stereo-S	0.20 353	0.12 260	0.36 277	0.29 667	0.25 715	0.18 249	0.18 416	0.29 297	0.25 326	0.17 283	0.25 388	0.12 183	0.10 114	0.25 338	0.18 382	0.07 166	0.35 813	0.07 211	0.11 613	0.06 131	0.31 718

arf4	0.20 353	0.12 260	0.35 268	0.35 743	0.16 484	0.18 249	0.15 230	0.35 389	0.25 326	0.19 322	0.25 388	0.16 302	0.13 297	0.38 537	0.16 306	0.09 464	0.24 738	0.09 454	0.14 714	0.07 250	0.12 386

L4000	0.15 203	0.12 260	0.36 277	0.21 278	0.12 234	0.19 288	0.19 466	0.31 343	0.16 101	0.12 130	0.18 278	0.10 82	0.12 238	0.28 404	0.14 215	0.06 55	0.11 449	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.11 320

tt5	0.11 23	0.12 260	0.23 112	0.18 90	0.08 38	0.14 63	0.11 32	0.17 49	0.13 28	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.11 174	0.18 134	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

tt7	0.10 6	0.12 260	0.19 36	0.19 150	0.07 8	0.14 63	0.13 122	0.18 59	0.13 28	0.09 16	0.07 5	0.10 82	0.11 174	0.16 78	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.04 1

tt8	0.11 23	0.12 260	0.21 75	0.19 150	0.07 8	0.14 63	0.13 122	0.19 87	0.14 51	0.09 16	0.08 19	0.11 134	0.11 174	0.14 23	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.05 7

MGW-Stereo	0.13 95	0.12 260	0.22 97	0.18 90	0.12 234	0.14 63	0.12 65	0.21 123	0.17 121	0.10 56	0.12 120	0.11 134	0.11 174	0.18 134	0.11 38	0.05 1	0.16 580	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.24 646

F5.5	0.11 23	0.12 260	0.19 36	0.20 217	0.07 8	0.15 101	0.12 65	0.23 164	0.13 28	0.09 16	0.10 64	0.10 82	0.09 58	0.13 9	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.04 1

F8.5	0.11 23	0.12 260	0.19 36	0.20 217	0.07 8	0.13 45	0.11 32	0.22 142	0.14 51	0.09 16	0.10 64	0.11 134	0.10 114	0.15 45	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.11 23	0.12 260	0.19 36	0.20 217	0.07 8	0.13 45	0.11 32	0.22 142	0.14 51	0.09 16	0.10 64	0.11 134	0.10 114	0.15 45	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.11 23	0.12 260	0.18 22	0.20 217	0.07 8	0.13 45	0.12 65	0.23 164	0.15 81	0.10 56	0.11 89	0.12 183	0.10 114	0.15 45	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.04 1

F7	0.11 23	0.12 260	0.17 13	0.19 150	0.07 8	0.14 63	0.11 32	0.23 164	0.15 81	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.15 45	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.05 7

FORCE_5	0.11 23	0.12 260	0.18 22	0.20 217	0.07 8	0.13 45	0.11 32	0.22 142	0.12 14	0.08 2	0.10 64	0.11 134	0.09 58	0.15 45	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.05 7

416test1013	0.13 95	0.12 260	0.31 220	0.19 150	0.13 304	0.17 206	0.11 32	0.16 29	0.14 51	0.12 130	0.09 28	0.08 7	0.10 114	0.19 166	0.12 81	0.07 166	0.17 617	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.13 426

416test	0.13 95	0.12 260	0.30 209	0.19 150	0.13 304	0.16 155	0.11 32	0.16 29	0.14 51	0.12 130	0.09 28	0.08 7	0.10 114	0.18 134	0.12 81	0.06 55	0.17 617	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.13 426

ATMStereo	0.13 95	0.12 260	0.32 235	0.23 421	0.10 119	0.16 155	0.14 175	0.25 217	0.20 205	0.13 175	0.11 89	0.10 82	0.13 297	0.15 45	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.08 341	0.12 386

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 154	0.12 260	0.42 341	0.18 90	0.12 234	0.17 206	0.14 175	0.24 190	0.18 150	0.11 89	0.14 193	0.13 219	0.11 174	0.17 105	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.19 565

IGEV_i1	0.26 548	0.12 260	0.57 555	0.25 532	0.24 701	0.32 603	0.20 515	0.45 545	0.37 527	0.35 605	0.30 455	0.35 594	0.20 479	0.39 543	0.23 527	0.08 346	0.26 759	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.37 761

Selective-IGEV-i16pc	0.33 657	0.12 260	1.65 812	0.21 278	0.14 356	0.74 784	0.30 707	0.46 555	0.44 615	0.21 352	0.32 480	0.26 483	0.14 332	0.71 717	0.19 423	0.15 704	0.10 409	0.08 336	0.09 497	0.11 576	0.12 386

WQFJA1	0.19 319	0.12 260	0.20 54	0.22 353	0.18 556	0.25 477	0.19 466	0.55 674	0.55 722	0.16 255	0.17 256	0.15 280	0.17 410	0.20 207	0.20 455	0.07 166	0.09 360	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

WQFJX1	0.20 353	0.12 260	0.21 75	0.23 421	0.17 524	0.24 455	0.19 466	0.63 753	0.56 729	0.17 283	0.16 232	0.14 254	0.16 383	0.27 378	0.18 382	0.08 346	0.09 360	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

WQFJX	0.19 319	0.12 260	0.21 75	0.22 353	0.18 556	0.25 477	0.18 416	0.57 694	0.49 682	0.17 283	0.17 256	0.14 254	0.16 383	0.24 312	0.19 423	0.08 346	0.08 309	0.08 336	0.06 147	0.08 341	0.11 320

NLMM	0.19 319	0.12 260	0.20 54	0.22 353	0.18 556	0.25 477	0.19 466	0.55 674	0.55 722	0.16 255	0.17 256	0.15 280	0.17 410	0.20 207	0.20 455	0.07 166	0.09 360	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

NLSM3	0.14 154	0.12 260	0.25 139	0.21 278	0.13 304	0.18 249	0.16 299	0.32 353	0.25 326	0.12 130	0.15 217	0.12 183	0.13 297	0.17 105	0.15 263	0.05 1	0.05 16	0.08 336	0.08 376	0.05 7	0.08 118

NLSM1	0.18 284	0.12 260	0.21 75	0.21 278	0.18 556	0.25 477	0.17 347	0.51 617	0.43 602	0.17 283	0.21 328	0.13 219	0.15 357	0.22 268	0.18 382	0.08 346	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.07 250	0.07 71

gasm-f	0.20 353	0.12 260	0.36 277	0.35 743	0.36 783	0.18 249	0.17 347	0.23 164	0.18 150	0.14 204	0.19 294	0.10 82	0.11 174	0.20 207	0.19 423	0.08 346	0.28 771	0.06 82	0.05 47	0.09 448	0.57 808

Replicate-Monster	0.15 203	0.12 260	0.40 318	0.17 49	0.10 119	0.17 206	0.10 12	0.24 190	0.20 205	0.12 130	0.10 64	0.10 82	0.10 114	0.28 404	0.12 81	0.06 55	0.31 796	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.21 601

FlowAnything_test	0.15 203	0.12 260	0.23 112	0.21 278	0.12 234	0.18 249	0.16 299	0.25 217	0.17 121	0.15 235	0.13 152	0.15 280	0.14 332	0.19 166	0.17 345	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.12 656	0.08 341	0.10 261

depthmonostereo	0.15 203	0.12 260	0.34 255	0.19 150	0.09 54	0.20 337	0.15 230	0.28 275	0.24 297	0.16 255	0.18 278	0.16 302	0.18 449	0.21 234	0.14 215	0.07 166	0.07 239	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.08 118

4.25_new	0.13 95	0.12 260	0.26 159	0.18 90	0.10 119	0.17 206	0.12 65	0.22 142	0.15 81	0.13 175	0.13 152	0.09 43	0.10 114	0.22 268	0.14 215	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.11 320

4.5w_new	0.13 95	0.12 260	0.26 159	0.18 90	0.10 119	0.17 206	0.12 65	0.22 142	0.15 81	0.13 175	0.13 152	0.09 43	0.10 114	0.22 268	0.14 215	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.11 320

4.5_new	0.13 95	0.12 260	0.24 127	0.17 49	0.10 119	0.14 63	0.12 65	0.22 142	0.17 121	0.13 175	0.13 152	0.08 7	0.09 58	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.06 131	0.09 177

4.5w-stereo	0.13 95	0.12 260	0.24 127	0.17 49	0.10 119	0.14 63	0.12 65	0.22 142	0.17 121	0.13 175	0.13 152	0.08 7	0.09 58	0.19 166	0.12 81	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.06 131	0.09 177

4.25w-stereo	0.13 95	0.12 260	0.26 159	0.18 90	0.10 119	0.17 206	0.12 65	0.22 142	0.15 81	0.13 175	0.13 152	0.09 43	0.10 114	0.22 268	0.14 215	0.05 1	0.18 643	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.11 320

S2M2_L	0.13 95	0.12 260	0.26 159	0.17 49	0.12 234	0.12 36	0.07 1	0.18 59	0.21 240	0.12 130	0.15 217	0.14 254	0.12 238	0.16 78	0.15 263	0.13 663	0.09 360	0.09 454	0.10 572	0.11 576	0.09 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 353	0.12 260	0.46 388	0.45 792	0.38 788	0.15 101	0.17 347	0.28 275	0.20 205	0.19 322	0.13 152	0.14 254	0.09 58	0.39 543	0.13 157	0.07 166	0.21 690	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.34 741

GIP-stereo	0.16 240	0.12 260	0.25 139	0.24 482	0.22 667	0.15 101	0.14 175	0.32 353	0.21 240	0.11 89	0.16 232	0.13 219	0.09 58	0.20 207	0.13 157	0.07 166	0.13 508	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.32 725

fffft	0.14 154	0.12 260	0.30 209	0.19 150	0.10 119	0.17 206	0.18 416	0.23 164	0.17 121	0.14 204	0.11 89	0.13 219	0.10 114	0.24 312	0.18 382	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.09 177
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 203	0.12 260	0.31 220	0.18 90	0.09 54	0.18 249	0.17 347	0.23 164	0.29 406	0.18 309	0.22 347	0.15 280	0.12 238	0.19 166	0.13 157	0.06 55	0.12 483	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.06 39

AIO-Stereo	0.16 240	0.12 260	0.29 197	0.30 681	0.20 625	0.16 155	0.14 175	0.28 275	0.22 255	0.14 204	0.15 217	0.13 219	0.08 22	0.20 207	0.15 263	0.06 55	0.16 580	0.07 211	0.08 376	0.06 131	0.24 646

test_sample2	0.23 463	0.12 260	0.39 302	0.20 217	0.11 171	0.28 524	0.22 582	0.45 545	0.33 469	0.27 438	0.34 517	0.30 540	0.25 552	0.46 580	0.23 527	0.09 464	0.15 562	0.09 454	0.08 376	0.10 516	0.19 565

MGS-Stereo	0.15 203	0.12 260	0.38 291	0.19 150	0.11 171	0.18 249	0.17 347	0.21 123	0.23 275	0.14 204	0.24 377	0.16 302	0.10 114	0.19 166	0.13 157	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.10 516	0.07 71

MoCha-V2	0.18 284	0.12 260	0.40 318	0.30 681	0.24 701	0.16 155	0.15 230	0.28 275	0.19 185	0.16 255	0.16 232	0.13 219	0.13 297	0.30 452	0.13 157	0.06 55	0.28 771	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.25 659

AE-Stereo	0.21 398	0.12 260	0.50 451	0.25 532	0.15 432	0.24 455	0.18 416	0.40 472	0.34 482	0.19 322	0.26 402	0.21 399	0.13 297	0.22 268	0.16 306	0.07 166	0.26 759	0.09 454	0.10 572	0.07 250	0.31 718

11t1	0.21 398	0.12 260	0.45 368	0.20 217	0.15 432	0.27 505	0.17 347	0.37 424	0.28 382	0.27 438	0.25 388	0.24 447	0.23 517	0.28 404	0.25 553	0.09 464	0.19 657	0.07 211	0.07 272	0.09 448	0.23 629

UniTT-Stereo	0.15 203	0.12 260	0.45 368	0.21 278	0.14 356	0.17 206	0.13 122	0.20 99	0.19 185	0.16 255	0.20 307	0.10 82	0.11 174	0.18 134	0.17 345	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.07 71

HH	0.22 427	0.12 260	0.55 531	0.32 710	0.16 484	0.27 505	0.18 416	0.36 407	0.25 326	0.20 341	0.26 402	0.34 581	0.18 449	0.33 489	0.15 263	0.07 166	0.16 580	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.31 718

HanStereo	0.22 427	0.12 260	0.55 531	0.32 710	0.16 484	0.27 505	0.18 416	0.36 407	0.25 326	0.20 341	0.26 402	0.34 581	0.18 449	0.33 489	0.15 263	0.07 166	0.16 580	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.31 718

test_3	0.20 353	0.12 260	0.49 429	0.26 578	0.14 356	0.22 405	0.25 654	0.34 380	0.33 469	0.25 415	0.18 278	0.23 426	0.13 297	0.25 338	0.20 455	0.06 55	0.14 531	0.09 454	0.10 572	0.07 250	0.10 261

LCNet	0.22 427	0.12 260	0.42 341	0.26 578	0.12 234	0.23 430	0.19 466	0.36 407	0.28 382	0.28 453	0.35 525	0.26 483	0.30 632	0.35 512	0.17 345	0.07 166	0.05 16	0.09 454	0.10 572	0.13 643	0.22 616

HHNet	0.23 463	0.12 260	0.66 621	0.19 150	0.18 556	0.20 337	0.20 515	0.36 407	0.32 450	0.33 562	0.59 734	0.19 358	0.21 492	0.24 312	0.31 618	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.08 341	0.12 386

AAGNet	0.34 668	0.12 260	0.53 506	0.26 578	0.16 484	0.20 337	0.19 466	0.31 343	0.29 406	0.35 605	0.35 525	0.27 490	0.30 632	0.44 572	2.56 854	0.08 346	0.05 16	0.10 543	0.07 272	0.09 448	0.07 71

NRIStereo	0.20 353	0.12 260	0.50 451	0.23 421	0.11 171	0.24 455	0.19 466	0.30 319	0.28 382	0.26 425	0.26 402	0.25 463	0.18 449	0.34 505	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.09 448	0.09 177

Pruner-Stereo	0.20 353	0.12 260	0.49 429	0.29 667	0.12 234	0.19 288	0.17 347	0.32 353	0.31 436	0.33 562	0.32 480	0.25 463	0.15 357	0.25 338	0.22 507	0.09 464	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.10 261

DeepStereo_RVC	0.19 319	0.12 260	0.47 396	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.16 299	0.29 297	0.24 297	0.28 453	0.27 419	0.23 426	0.28 605	0.24 312	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.09 448	0.10 261

cross-raft	0.18 284	0.12 260	0.40 318	0.27 618	0.16 484	0.20 337	0.24 639	0.34 380	0.24 297	0.23 387	0.28 428	0.29 518	0.15 357	0.19 166	0.16 306	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.07 71

test-1	0.20 353	0.12 260	0.49 429	0.23 421	0.23 683	0.22 405	0.23 612	0.36 407	0.29 406	0.21 352	0.25 388	0.24 447	0.14 332	0.18 134	0.22 507	0.07 166	0.14 531	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.14 473

SFCPSM	0.23 463	0.12 260	0.51 472	0.21 278	0.14 356	0.34 629	0.22 582	0.57 694	0.41 577	0.29 482	0.32 480	0.23 426	0.22 502	0.28 404	0.20 455	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.10 572	0.09 448	0.09 177

HSM-Net_RVC	0.28 591	0.12 260	0.48 412	0.19 150	0.11 171	0.35 646	0.21 545	0.64 759	0.44 615	0.40 676	0.43 624	0.50 713	0.27 581	0.75 730	0.25 553	0.08 346	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt9	0.11 23	0.13 319	0.22 97	0.19 150	0.07 8	0.13 45	0.12 65	0.20 99	0.14 51	0.09 16	0.07 5	0.10 82	0.11 174	0.14 23	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.05 7

TYNG	0.11 23	0.13 319	0.22 97	0.19 150	0.07 8	0.14 63	0.12 65	0.20 99	0.15 81	0.09 16	0.06 1	0.10 82	0.10 114	0.14 23	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.05 7

CR-Stereo	0.10 6	0.13 319	0.17 13	0.15 7	0.07 8	0.10 19	0.13 122	0.16 29	0.12 14	0.08 2	0.08 19	0.10 82	0.10 114	0.13 9	0.09 7	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.06 39

AnonStereo	0.19 319	0.13 319	0.45 368	0.22 353	0.13 304	0.18 249	0.14 175	0.39 460	0.26 350	0.19 322	0.18 278	0.19 358	0.12 238	0.26 362	0.13 157	0.08 346	0.26 759	0.08 336	0.06 147	0.10 516	0.25 659

rgla	0.13 95	0.13 319	0.30 209	0.19 150	0.12 234	0.16 155	0.11 32	0.17 49	0.14 51	0.12 130	0.09 28	0.08 7	0.09 58	0.21 234	0.12 81	0.06 55	0.19 657	0.05 1	0.07 272	0.06 131	0.13 426

LWStereo	0.13 95	0.13 319	0.40 318	0.20 217	0.11 171	0.16 155	0.14 175	0.22 142	0.16 101	0.11 89	0.13 152	0.11 134	0.12 238	0.21 234	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.13 426

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 203	0.13 319	0.41 331	0.20 217	0.11 171	0.14 63	0.14 175	0.22 142	0.17 121	0.12 130	0.13 152	0.10 82	0.10 114	0.16 78	0.13 157	0.05 1	0.08 309	0.06 82	0.06 147	0.05 7	0.43 781

ACMStereo	0.13 95	0.13 319	0.33 248	0.21 278	0.09 54	0.13 45	0.13 122	0.26 241	0.23 275	0.12 130	0.15 217	0.09 43	0.14 332	0.15 45	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.11 320

KMOStereo	0.14 154	0.13 319	0.39 302	0.21 278	0.14 356	0.20 337	0.15 230	0.25 217	0.18 150	0.12 130	0.14 193	0.10 82	0.16 383	0.19 166	0.11 38	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.13 426

LACA1	0.10 6	0.13 319	0.17 13	0.16 20	0.07 8	0.16 155	0.12 65	0.16 29	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 43	0.10 114	0.14 23	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.05 7

NLMM1	0.21 398	0.13 319	0.21 75	0.23 421	0.18 556	0.24 455	0.20 515	0.65 765	0.69 770	0.18 309	0.18 278	0.13 219	0.14 332	0.25 338	0.19 423	0.08 346	0.09 360	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.10 261

LG-Stereo	0.14 154	0.13 319	0.30 209	0.21 278	0.11 171	0.16 155	0.18 416	0.23 164	0.19 185	0.12 130	0.18 278	0.11 134	0.09 58	0.15 45	0.14 215	0.06 55	0.07 239	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.07 71

MM-Stereo_test1	0.20 353	0.13 319	0.45 368	0.24 482	0.12 234	0.20 337	0.21 545	0.36 407	0.32 450	0.23 387	0.22 347	0.15 280	0.14 332	0.28 404	0.16 306	0.07 166	0.24 738	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.21 601

castereo++	0.14 154	0.13 319	0.25 139	0.19 150	0.10 119	0.27 505	0.13 122	0.24 190	0.26 350	0.11 89	0.13 152	0.16 302	0.10 114	0.18 134	0.11 38	0.07 166	0.08 309	0.07 211	0.06 147	0.05 7	0.07 71

999	0.15 203	0.13 319	0.30 209	0.19 150	0.12 234	0.20 337	0.17 347	0.25 217	0.20 205	0.14 204	0.16 232	0.14 254	0.11 174	0.36 524	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.08 118

rvit_stereo_0083	0.17 268	0.13 319	0.29 197	0.21 278	0.13 304	0.17 206	0.17 347	0.23 164	0.36 511	0.16 255	0.22 347	0.19 358	0.17 410	0.21 234	0.17 345	0.11 591	0.10 409	0.10 543	0.08 376	0.09 448	0.08 118

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.13 319	0.30 209	0.21 278	0.12 234	0.17 206	0.17 347	0.24 190	0.34 482	0.17 283	0.19 294	0.18 342	0.15 357	0.20 207	0.17 345	0.11 591	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.09 448	0.07 71

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.13 319	0.30 209	0.21 278	0.12 234	0.17 206	0.17 347	0.24 190	0.34 482	0.17 283	0.19 294	0.18 342	0.15 357	0.20 207	0.17 345	0.11 591	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.09 448	0.07 71

test_sample1	0.24 497	0.13 319	0.40 318	0.20 217	0.13 304	0.29 549	0.19 466	0.43 514	0.30 424	0.27 438	0.34 517	0.31 550	0.28 605	0.45 578	0.27 578	0.09 464	0.16 580	0.08 336	0.08 376	0.09 448	0.22 616

CAS++	0.17 268	0.13 319	0.35 268	0.18 90	0.13 304	0.17 206	0.16 299	0.42 501	0.25 326	0.19 322	0.18 278	0.13 219	0.10 114	0.22 268	0.12 81	0.12 636	0.10 409	0.11 603	0.08 376	0.10 516	0.09 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 319	0.13 319	0.38 291	0.30 681	0.19 593	0.15 101	0.15 230	0.32 353	0.18 150	0.13 175	0.16 232	0.12 183	0.11 174	0.24 312	0.15 263	0.07 166	0.32 801	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.42 777

SMFormer	0.27 580	0.13 319	0.47 396	0.20 217	0.10 119	0.28 524	0.19 466	0.54 655	0.48 665	0.35 605	0.42 610	0.31 550	0.27 581	0.60 656	0.34 647	0.10 541	0.16 580	0.08 336	0.09 497	0.10 516	0.16 514

tta	0.27 580	0.13 319	0.47 396	0.20 217	0.10 119	0.28 524	0.19 466	0.54 655	0.48 665	0.35 605	0.42 610	0.31 550	0.27 581	0.60 656	0.34 647	0.10 541	0.16 580	0.08 336	0.09 497	0.08 341	0.13 426

qqq1	0.26 548	0.13 319	0.47 396	0.20 217	0.10 119	0.28 524	0.19 466	0.54 655	0.48 665	0.35 605	0.42 610	0.31 550	0.27 581	0.60 656	0.21 488	0.10 541	0.16 580	0.07 211	0.07 272	0.08 341	0.13 426

fff1	0.26 548	0.13 319	0.47 396	0.20 217	0.10 119	0.28 524	0.19 466	0.54 655	0.48 665	0.35 605	0.42 610	0.31 550	0.27 581	0.60 656	0.21 488	0.10 541	0.16 580	0.07 211	0.07 272	0.08 341	0.13 426

CoDeX	0.24 497	0.13 319	0.48 412	0.22 353	0.14 356	0.29 549	0.21 545	0.55 674	0.42 589	0.29 482	0.36 540	0.28 504	0.23 517	0.48 589	0.20 455	0.09 464	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.08 118

ff7	0.18 284	0.13 319	0.41 331	0.21 278	0.15 432	0.21 371	0.17 347	0.28 275	0.23 275	0.21 352	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.25 750	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.36 753

ffff	0.18 284	0.13 319	0.41 331	0.21 278	0.15 432	0.21 371	0.17 347	0.28 275	0.23 275	0.21 352	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.25 750	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.36 753

11t	0.18 284	0.13 319	0.41 331	0.21 278	0.15 432	0.21 371	0.17 347	0.28 275	0.23 275	0.21 352	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.25 750	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.36 753

MIF-Stereo (partial)	0.18 284	0.13 319	0.50 451	0.22 353	0.15 432	0.16 155	0.13 122	0.29 297	0.26 350	0.17 283	0.26 402	0.16 302	0.17 410	0.25 338	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.09 448	0.08 118

EKT-Stereo	0.39 696	0.13 319	0.53 506	0.42 783	3.94 859	0.22 405	0.17 347	0.38 438	0.30 424	0.21 352	0.20 307	0.23 426	0.15 357	0.30 452	0.18 382	0.10 541	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.09 448	0.12 386

CASnet	0.15 203	0.13 319	0.30 209	0.22 353	0.08 38	0.15 101	0.14 175	0.28 275	0.26 350	0.23 387	0.20 307	0.15 280	0.11 174	0.18 134	0.13 157	0.07 166	0.05 16	0.11 603	0.09 497	0.08 341	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 353	0.13 319	0.49 429	0.28 646	0.20 625	0.21 371	0.17 347	0.29 297	0.24 297	0.22 375	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.32 479	0.13 157	0.07 166	0.26 759	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.48 793

anonymousa	0.26 548	0.13 319	0.56 541	0.29 667	0.30 754	0.31 586	0.20 515	0.38 438	0.36 511	0.33 562	0.51 687	0.41 643	0.27 581	0.25 338	0.24 539	0.08 346	0.18 643	0.09 454	0.18 756	0.08 341	0.17 538

ProNet	0.16 240	0.13 319	0.36 277	0.21 278	0.15 432	0.20 337	0.19 466	0.29 297	0.23 275	0.14 204	0.13 152	0.13 219	0.12 238	0.25 338	0.13 157	0.06 55	0.09 360	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.22 616

ccc-4	0.18 284	0.13 319	0.41 331	0.21 278	0.15 432	0.21 371	0.17 347	0.28 275	0.23 275	0.21 352	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.27 378	0.13 157	0.07 166	0.25 750	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.36 753

BUS	0.24 497	0.13 319	0.36 277	0.25 532	0.14 356	0.44 705	0.17 347	0.59 719	0.36 511	0.34 585	0.35 525	0.31 550	0.22 502	0.27 378	0.22 507	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.10 572	0.09 448	0.10 261

BSDual-CNN	0.24 497	0.13 319	0.36 277	0.25 532	0.14 356	0.35 646	0.22 582	0.59 719	0.36 511	0.34 585	0.35 525	0.38 615	0.25 552	0.27 378	0.28 587	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.10 572	0.09 448	0.10 261

IGEV-Stereo	0.20 353	0.13 319	0.49 429	0.28 646	0.20 625	0.21 371	0.17 347	0.29 297	0.24 297	0.22 375	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.32 479	0.13 157	0.07 166	0.26 759	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.48 793
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 497	0.13 319	0.36 277	0.21 278	0.14 356	0.35 646	0.23 612	0.54 655	0.36 511	0.36 619	0.38 560	0.38 615	0.25 552	0.27 378	0.28 587	0.10 541	0.08 309	0.10 543	0.10 572	0.09 448	0.09 177

DAS	0.28 591	0.13 319	0.49 429	0.24 482	0.18 556	0.30 564	0.24 639	0.48 581	0.48 665	0.42 694	0.45 650	0.34 581	0.31 651	0.76 737	0.24 539	0.09 464	0.07 239	0.09 454	0.07 272	0.10 516	0.11 320

SepStereo	0.27 580	0.13 319	0.49 429	0.24 482	0.18 556	0.30 564	0.24 639	0.48 581	0.48 665	0.42 694	0.45 650	0.34 581	0.31 651	0.64 684	0.24 539	0.09 464	0.07 239	0.09 454	0.07 272	0.10 516	0.11 320

Patchmatch Stereo++	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.14 175	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.27 378	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.15 230	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.25 338	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

ROB_FTStereo_v2	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.15 230	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.25 338	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

ROB_FTStereo	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.13 122	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.25 338	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

HUI-Stereo	0.19 319	0.13 319	0.52 494	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.14 175	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.23 295	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

iGMRVC	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.15 230	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.27 378	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

RAFT-RH_RVC	0.26 548	0.13 319	0.57 555	0.22 353	0.12 234	0.25 477	0.14 175	0.27 258	0.29 406	0.38 646	1.14 807	0.23 426	0.18 449	0.58 643	0.24 539	0.07 166	0.06 134	0.10 543	0.07 272	0.06 131	0.08 118

iRAFT	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.14 175	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.27 378	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

CRE-IMP	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.23 421	0.11 171	0.24 455	0.17 347	0.31 343	0.24 297	0.27 438	0.26 402	0.24 447	0.17 410	0.24 312	0.19 423	0.09 464	0.05 16	0.10 543	0.07 272	0.10 516	0.10 261

RAFT-IKP	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.18 249	0.15 230	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.26 362	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

ICVP	0.24 497	0.13 319	0.45 368	0.26 578	0.14 356	0.30 564	0.25 654	0.47 569	0.35 494	0.29 482	0.43 624	0.35 594	0.25 552	0.28 404	0.25 553	0.12 636	0.09 360	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 427	0.13 319	0.48 412	0.22 353	0.12 234	0.27 505	0.18 416	0.43 514	0.37 527	0.31 522	0.32 480	0.29 518	0.23 517	0.27 378	0.24 539	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

DIP-Stereo	0.20 353	0.13 319	0.48 412	0.20 217	0.13 304	0.28 524	0.12 65	0.43 514	0.26 350	0.27 438	0.32 480	0.21 399	0.17 410	0.26 362	0.20 455	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.10 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-w-DA	0.13 95	0.14 374	0.39 302	0.20 217	0.10 119	0.14 63	0.12 65	0.22 142	0.20 205	0.12 130	0.12 120	0.12 183	0.11 174	0.15 45	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.14 473

FORCE_4.7	0.11 23	0.14 374	0.19 36	0.21 278	0.08 38	0.15 101	0.14 175	0.21 123	0.15 81	0.08 2	0.10 64	0.09 43	0.10 114	0.15 45	0.08 1	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.05 7

MWSP-net	0.26 548	0.14 374	0.45 368	0.22 353	0.14 356	0.32 603	0.43 775	0.52 626	0.45 628	0.33 562	0.33 504	0.36 601	0.32 666	0.29 433	0.32 628	0.10 541	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.11 320

MEA-ACV	0.28 591	0.14 374	0.54 520	0.22 353	0.14 356	0.34 629	0.23 612	0.54 655	0.49 682	0.36 619	0.43 624	0.36 601	0.35 685	0.48 589	0.30 606	0.09 464	0.09 360	0.10 543	0.12 656	0.10 516	0.11 320

canet-new	0.15 203	0.14 374	0.49 429	0.21 278	0.11 171	0.15 101	0.14 175	0.24 190	0.17 121	0.10 56	0.12 120	0.10 82	0.12 238	0.21 234	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.32 725

LMStereo	0.17 268	0.14 374	0.80 680	0.21 278	0.10 119	0.14 63	0.14 175	0.23 164	0.17 121	0.10 56	0.13 152	0.10 82	0.13 297	0.19 166	0.11 38	0.05 1	0.16 580	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.26 676

CHEStereo	0.13 95	0.14 374	0.32 235	0.20 217	0.12 234	0.16 155	0.14 175	0.20 99	0.16 101	0.13 175	0.16 232	0.11 134	0.12 238	0.15 45	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.07 71

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 95	0.14 374	0.39 302	0.20 217	0.10 119	0.14 63	0.12 65	0.22 142	0.20 205	0.12 130	0.12 120	0.12 183	0.11 174	0.15 45	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.14 473

KABStereo	0.14 154	0.14 374	0.34 255	0.21 278	0.10 119	0.18 249	0.15 230	0.29 297	0.22 255	0.11 89	0.12 120	0.10 82	0.13 297	0.18 134	0.12 81	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.11 320

Selective-IGEV-i16pb	0.39 696	0.14 374	2.10 827	0.21 278	0.15 432	0.68 776	0.31 720	0.60 731	0.60 745	0.25 415	0.44 635	0.32 561	0.21 492	0.79 746	0.26 565	0.14 688	0.10 409	0.09 454	0.10 572	0.12 626	0.14 473

MultiAttention	1.05 815	0.14 374	0.50 451	0.35 743	0.43 799	5.62 855	1.71 858	0.71 787	0.54 713	0.36 619	0.63 750	0.55 734	0.22 502	7.50 876	0.56 734	0.09 464	0.06 134	0.14 696	0.24 787	0.27 782	0.34 741

MSCF	0.20 353	0.14 374	0.31 220	0.40 772	0.29 747	0.17 206	0.15 230	0.29 297	0.22 255	0.17 283	0.16 232	0.11 134	0.13 297	0.24 312	0.15 263	0.07 166	0.23 718	0.06 82	0.08 376	0.07 250	0.57 808

HART	0.20 353	0.14 374	0.42 341	0.26 578	0.24 701	0.17 206	0.16 299	0.32 353	0.25 326	0.15 235	0.26 402	0.17 327	0.09 58	0.24 312	0.14 215	0.06 55	0.36 815	0.07 211	0.05 47	0.08 341	0.27 684

SCV_C0	0.19 319	0.14 374	0.40 318	0.30 681	0.20 625	0.15 101	0.16 299	0.35 389	0.26 350	0.17 283	0.16 232	0.13 219	0.09 58	0.31 467	0.14 215	0.07 166	0.22 704	0.06 82	0.06 147	0.09 448	0.25 659

tt45	0.15 203	0.14 374	0.29 197	0.19 150	0.11 171	0.23 430	0.18 416	0.23 164	0.18 150	0.16 255	0.13 152	0.14 254	0.10 114	0.31 467	0.15 263	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.08 118

mms	0.15 203	0.14 374	0.25 139	0.20 217	0.15 432	0.17 206	0.17 347	0.21 123	0.19 185	0.14 204	0.18 278	0.14 254	0.09 58	0.26 362	0.15 263	0.06 55	0.07 239	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.19 565

ours_stereo	0.15 203	0.14 374	0.29 197	0.21 278	0.14 356	0.17 206	0.18 416	0.21 123	0.20 205	0.13 175	0.18 278	0.14 254	0.10 114	0.24 312	0.15 263	0.06 55	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.13 426

fffy	0.15 203	0.14 374	0.31 220	0.21 278	0.14 356	0.19 288	0.18 416	0.24 190	0.19 185	0.13 175	0.17 256	0.15 280	0.13 297	0.25 338	0.15 263	0.06 55	0.08 309	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.15 496

model_zeroshot	0.21 398	0.14 374	0.51 472	0.34 730	0.18 556	0.26 498	0.16 299	0.41 493	0.24 297	0.33 562	0.20 307	0.25 463	0.12 238	0.26 362	0.16 306	0.09 464	0.21 690	0.07 211	0.08 376	0.07 250	0.13 426

DCVSM-stereo	0.25 524	0.14 374	0.53 506	0.21 278	0.14 356	0.27 505	0.14 175	0.35 389	0.35 494	0.42 694	0.33 504	0.46 687	0.30 632	0.31 467	0.27 578	0.11 591	0.10 409	0.12 641	0.10 572	0.12 626	0.15 496

WCG-NET（raft）	0.16 240	0.14 374	0.32 235	0.18 90	0.09 54	0.19 288	0.16 299	0.24 190	0.27 371	0.19 322	0.19 294	0.20 382	0.12 238	0.22 268	0.13 157	0.06 55	0.17 617	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.07 71

test_sample5	0.26 548	0.14 374	0.51 472	0.21 278	0.12 234	0.31 586	0.21 545	0.53 639	0.38 538	0.33 562	0.43 624	0.29 518	0.25 552	0.56 634	0.24 539	0.10 541	0.14 531	0.10 543	0.10 572	0.11 576	0.16 514

test_sample4	0.26 548	0.14 374	0.53 506	0.21 278	0.12 234	0.32 603	0.21 545	0.53 639	0.38 538	0.33 562	0.38 560	0.28 504	0.25 552	0.54 621	0.25 553	0.10 541	0.14 531	0.10 543	0.09 497	0.11 576	0.16 514

test_sample3	0.25 524	0.14 374	0.52 494	0.20 217	0.12 234	0.33 614	0.20 515	0.53 639	0.38 538	0.32 548	0.35 525	0.29 518	0.24 538	0.54 621	0.25 553	0.10 541	0.14 531	0.09 454	0.09 497	0.11 576	0.15 496

DualNet	0.26 548	0.14 374	0.51 472	0.21 278	0.12 234	0.31 586	0.21 545	0.53 639	0.38 538	0.34 585	0.44 635	0.29 518	0.25 552	0.56 634	0.24 539	0.10 541	0.14 531	0.10 543	0.10 572	0.11 576	0.16 514

PCWNet_CMD	0.23 463	0.14 374	0.48 412	0.21 278	0.13 304	0.28 524	0.17 347	0.47 569	0.47 656	0.30 505	0.36 540	0.37 609	0.24 538	0.29 433	0.21 488	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.11 576	0.11 320

CFNet_ucs	0.25 524	0.14 374	0.51 472	0.20 217	0.15 432	0.29 549	0.18 416	0.51 617	0.46 641	0.32 548	0.42 610	0.38 615	0.23 517	0.31 467	0.22 507	0.11 591	0.08 309	0.12 641	0.09 497	0.13 643	0.13 426

Selective-RAFT	0.19 319	0.14 374	0.37 286	0.24 482	0.11 171	0.30 564	0.15 230	0.35 389	0.34 482	0.17 283	0.17 256	0.22 408	0.18 449	0.29 433	0.18 382	0.07 166	0.16 580	0.07 211	0.07 272	0.08 341	0.08 118

CRFU-Net	0.29 614	0.14 374	0.48 412	0.26 578	0.15 432	0.46 716	0.22 582	0.52 626	0.32 450	0.44 712	0.42 610	0.48 701	0.47 744	0.44 572	0.31 618	0.12 636	0.10 409	0.09 454	0.08 376	0.10 516	0.11 320

IPLGR	0.22 427	0.14 374	0.75 659	0.21 278	0.11 171	0.25 477	0.18 416	0.44 535	0.38 538	0.29 482	0.28 428	0.21 399	0.19 473	0.37 534	0.19 423	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.07 71

GANet-ADL	0.22 427	0.14 374	0.51 472	0.23 421	0.14 356	0.29 549	0.19 466	0.48 581	0.36 511	0.26 425	0.33 504	0.32 561	0.20 479	0.26 362	0.22 507	0.11 591	0.07 239	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.11 320

STrans-v2	0.25 524	0.14 374	0.56 541	0.21 278	0.12 234	0.23 430	0.20 515	0.50 602	0.31 436	0.31 522	0.42 610	0.35 594	0.35 685	0.62 675	0.24 539	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.08 118

TransformOpticalFlow	0.24 497	0.14 374	0.57 555	0.24 482	0.11 171	0.21 371	0.19 466	0.43 514	0.34 482	0.30 505	0.43 624	0.36 601	0.31 651	0.61 664	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.08 118

CFNet_pseudo	0.23 463	0.14 374	0.48 412	0.20 217	0.13 304	0.27 505	0.17 347	0.46 555	0.45 628	0.30 505	0.37 551	0.38 615	0.23 517	0.30 452	0.22 507	0.09 464	0.06 134	0.11 603	0.08 376	0.11 576	0.11 320

GES	0.23 463	0.14 374	0.54 520	0.21 278	0.14 356	0.28 524	0.19 466	0.51 617	0.35 494	0.31 522	0.36 540	0.25 463	0.24 538	0.30 452	0.23 527	0.11 591	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.12 386

222	0.45 729	0.14 374	0.43 350	0.19 150	0.15 432	0.36 654	0.20 515	0.60 731	0.43 602	0.37 637	0.45 650	0.30 540	0.28 605	0.59 651	3.72 858	0.11 591	0.19 657	0.08 336	0.09 497	0.09 448	0.27 684

xxxx	0.39 696	0.14 374	0.47 396	0.20 217	0.16 484	0.38 670	0.20 515	0.61 741	0.43 602	0.30 505	0.44 635	0.38 615	0.25 552	0.50 597	2.41 852	0.11 591	0.21 690	0.09 454	0.10 572	0.10 516	0.26 676

test_xeample	0.39 696	0.14 374	0.46 388	0.19 150	0.16 484	0.34 629	0.22 582	0.59 719	0.43 602	0.33 562	0.47 670	0.30 540	0.27 581	0.60 656	2.44 853	0.10 541	0.21 690	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.25 659

MSMDNet	0.23 463	0.14 374	0.49 429	0.20 217	0.13 304	0.28 524	0.17 347	0.47 569	0.47 656	0.30 505	0.36 540	0.37 609	0.24 538	0.29 433	0.21 488	0.09 464	0.07 239	0.09 454	0.08 376	0.11 576	0.11 320

ccs_rob	0.23 463	0.14 374	0.48 412	0.20 217	0.13 304	0.27 505	0.17 347	0.46 555	0.45 628	0.30 505	0.37 551	0.38 615	0.23 517	0.30 452	0.22 507	0.09 464	0.06 134	0.11 603	0.08 376	0.12 626	0.11 320

AROF-StereoT2	0.20 353	0.15 414	0.45 368	0.32 710	0.14 356	0.19 288	0.18 416	0.37 424	0.25 326	0.23 387	0.25 388	0.16 302	0.12 238	0.35 512	0.17 345	0.11 591	0.12 483	0.11 603	0.08 376	0.08 341	0.09 177

arf3	0.21 398	0.15 414	0.42 341	0.35 743	0.15 432	0.19 288	0.16 299	0.37 424	0.22 255	0.23 387	0.28 428	0.18 342	0.14 332	0.46 580	0.17 345	0.12 636	0.21 690	0.11 603	0.13 692	0.08 341	0.10 261

Cross2Single Stereo	0.13 95	0.15 414	0.16 3	0.21 278	0.08 38	0.09 9	0.15 230	0.16 29	0.25 326	0.23 387	0.14 193	0.12 183	0.08 22	0.24 312	0.12 81	0.12 636	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.12 626	0.05 7

FORCE_6	0.11 23	0.15 414	0.19 36	0.19 150	0.07 8	0.15 101	0.12 65	0.23 164	0.13 28	0.09 16	0.10 64	0.09 43	0.09 58	0.16 78	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.05 7

monster_256*512	0.18 284	0.15 414	0.25 139	0.23 421	0.13 304	0.22 405	0.21 545	0.42 501	0.31 436	0.19 322	0.22 347	0.24 447	0.17 410	0.19 166	0.17 345	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.09 177

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 154	0.15 414	0.35 268	0.21 278	0.09 54	0.19 288	0.10 12	0.19 87	0.21 240	0.14 204	0.12 120	0.11 134	0.11 174	0.15 45	0.12 81	0.08 346	0.07 239	0.11 603	0.09 497	0.10 516	0.13 426

bcnet-new	0.14 154	0.15 414	0.54 520	0.20 217	0.10 119	0.16 155	0.12 65	0.21 123	0.18 150	0.11 89	0.12 120	0.11 134	0.11 174	0.19 166	0.10 17	0.05 1	0.08 309	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.15 496

CR7Stereo	0.14 154	0.15 414	0.43 350	0.20 217	0.13 304	0.16 155	0.14 175	0.21 123	0.15 81	0.11 89	0.14 193	0.10 82	0.11 174	0.13 9	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.33 735

FCBStereo	0.13 95	0.15 414	0.39 302	0.20 217	0.11 171	0.18 249	0.13 122	0.19 87	0.14 51	0.12 130	0.12 120	0.13 219	0.12 238	0.15 45	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.12 386

PSGStereo	0.13 95	0.15 414	0.39 302	0.20 217	0.11 171	0.18 249	0.13 122	0.19 87	0.14 51	0.12 130	0.12 120	0.13 219	0.12 238	0.15 45	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.12 386

TOTStereo	0.15 203	0.15 414	0.44 362	0.22 353	0.11 171	0.15 101	0.13 122	0.24 190	0.19 185	0.12 130	0.14 193	0.12 183	0.12 238	0.17 105	0.11 38	0.05 1	0.08 309	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.27 684

RMAStereo	0.14 154	0.15 414	0.37 286	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.14 175	0.26 241	0.18 150	0.13 175	0.13 152	0.11 134	0.12 238	0.15 45	0.12 81	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.10 261

LiteMatch	0.13 95	0.15 414	0.19 36	0.20 217	0.10 119	0.15 101	0.17 347	0.18 59	0.14 51	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.22 502	0.16 78	0.23 527	0.08 346	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.08 118

Lsterematch	0.20 353	0.15 414	0.44 362	0.20 217	0.10 119	0.22 405	0.17 347	0.27 258	0.34 482	0.28 453	0.37 551	0.24 447	0.22 502	0.25 338	0.23 527	0.08 346	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.08 118

NLCSM	0.20 353	0.15 414	0.23 112	0.24 482	0.19 593	0.24 455	0.22 582	0.45 545	0.44 615	0.20 341	0.18 278	0.14 254	0.16 383	0.47 585	0.20 455	0.09 464	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.09 448	0.10 261

VIP-Stereo	0.13 95	0.15 414	0.31 220	0.18 90	0.12 234	0.24 455	0.12 65	0.20 99	0.20 205	0.10 56	0.13 152	0.11 134	0.09 58	0.20 207	0.13 157	0.06 55	0.11 449	0.06 82	0.04 1	0.05 7	0.08 118

GASTEREO	0.20 353	0.15 414	0.31 220	0.40 772	0.29 747	0.18 249	0.15 230	0.29 297	0.22 255	0.18 309	0.17 256	0.11 134	0.13 297	0.25 338	0.15 263	0.07 166	0.23 718	0.06 82	0.08 376	0.06 131	0.57 808

MM-Stereo_test3	0.19 319	0.15 414	0.39 302	0.25 532	0.15 432	0.19 288	0.22 582	0.42 501	0.40 565	0.17 283	0.24 377	0.17 327	0.12 238	0.22 268	0.16 306	0.08 346	0.21 690	0.08 336	0.06 147	0.09 448	0.11 320

ISRNet	0.28 591	0.15 414	0.54 520	0.27 618	0.19 593	0.24 455	0.15 230	0.47 569	0.45 628	0.40 676	0.49 680	0.42 659	0.27 581	0.33 489	0.30 606	0.20 759	0.12 483	0.17 735	0.16 738	0.16 690	0.21 601

SCV	0.18 284	0.15 414	0.37 286	0.26 578	0.20 625	0.16 155	0.16 299	0.35 389	0.23 275	0.14 204	0.16 232	0.13 219	0.09 58	0.31 467	0.12 81	0.08 346	0.19 657	0.07 211	0.07 272	0.09 448	0.26 676

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 95	0.15 414	0.21 75	0.27 618	0.09 54	0.15 101	0.13 122	0.23 164	0.21 240	0.12 130	0.11 89	0.10 82	0.13 297	0.22 268	0.13 157	0.07 166	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.07 71

HUF	0.26 548	0.15 414	0.79 675	0.39 767	0.31 761	0.16 155	0.17 347	0.36 407	0.25 326	0.19 322	0.14 193	0.23 426	0.11 174	0.32 479	0.14 215	0.08 346	0.60 849	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.56 805

FACV-RUCA	0.22 427	0.15 414	0.38 291	0.24 482	0.23 683	0.26 498	0.19 466	0.41 493	0.35 494	0.26 425	0.32 480	0.22 408	0.25 552	0.24 312	0.19 423	0.10 541	0.07 239	0.15 716	0.08 376	0.16 690	0.14 473

SMoEStereo_RVC	0.14 154	0.15 414	0.29 197	0.19 150	0.10 119	0.19 288	0.17 347	0.21 123	0.21 240	0.15 235	0.13 152	0.12 183	0.11 174	0.25 338	0.16 306	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.06 147	0.06 131	0.08 118

tg	0.18 284	0.15 414	0.34 255	0.22 353	0.11 171	0.23 430	0.15 230	0.35 389	0.27 371	0.20 341	0.25 388	0.20 382	0.12 238	0.25 338	0.16 306	0.07 166	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.08 341	0.13 426

RAStereo	0.14 154	0.15 414	0.40 318	0.22 353	0.11 171	0.15 101	0.18 416	0.25 217	0.24 297	0.13 175	0.17 256	0.11 134	0.09 58	0.15 45	0.13 157	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.05 7

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 548	0.15 414	0.96 730	0.21 278	0.25 715	0.30 564	0.21 545	0.54 655	0.28 382	0.25 415	0.29 438	0.46 687	0.23 517	0.28 404	0.20 455	0.08 346	0.10 409	0.08 336	0.12 656	0.11 576	0.17 538

test_sample6	0.27 580	0.15 414	0.50 451	0.22 353	0.12 234	0.30 564	0.22 582	0.54 655	0.39 554	0.34 585	0.44 635	0.29 518	0.25 552	0.58 643	0.26 565	0.11 591	0.14 531	0.10 543	0.10 572	0.11 576	0.16 514

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 284	0.15 414	0.27 176	0.20 217	0.13 304	0.24 455	0.17 347	0.31 343	0.37 527	0.43 705	0.17 256	0.13 219	0.12 238	0.20 207	0.16 306	0.08 346	0.07 239	0.09 454	0.07 272	0.09 448	0.08 118

MyStereo07	0.18 284	0.15 414	0.44 362	0.22 353	0.16 484	0.25 477	0.22 582	0.31 343	0.26 350	0.22 375	0.13 152	0.12 183	0.13 297	0.33 489	0.14 215	0.07 166	0.13 508	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

MyStereo06	0.23 463	0.15 414	0.74 655	0.22 353	0.14 356	0.25 477	0.22 582	0.43 514	0.25 326	0.36 619	0.24 377	0.34 581	0.18 449	0.24 312	0.20 455	0.07 166	0.12 483	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

MyStereo05	0.24 497	0.15 414	0.58 572	0.22 353	0.14 356	0.25 477	0.22 582	0.50 602	0.54 713	0.32 548	0.23 363	0.26 483	0.23 517	0.32 479	0.25 553	0.07 166	0.12 483	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

MyStereo04	0.24 497	0.15 414	0.58 572	0.22 353	0.16 484	0.25 477	0.22 582	0.51 617	0.54 713	0.29 482	0.23 363	0.27 490	0.23 517	0.32 479	0.25 553	0.07 166	0.13 508	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

mmm	0.25 524	0.15 414	0.44 362	0.23 421	0.20 625	0.28 524	0.21 545	0.43 514	0.32 450	0.31 522	0.40 588	0.30 540	0.24 538	0.31 467	0.28 587	0.09 464	0.21 690	0.11 603	0.12 656	0.10 516	0.26 676

DCRE	0.24 497	0.15 414	0.45 368	0.26 578	0.26 721	0.23 430	0.21 545	0.37 424	0.29 406	0.23 387	0.81 781	0.23 426	0.16 383	0.24 312	0.18 382	0.07 166	0.14 531	0.07 211	0.08 376	0.07 250	0.25 659

fff	0.20 353	0.15 414	0.57 555	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.38 438	0.46 641	0.29 482	0.31 468	0.18 342	0.28 605	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

ADStereo(finetuned)	0.21 398	0.15 414	0.59 582	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.37 424	0.41 577	0.30 505	0.31 468	0.19 358	0.31 651	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.10 261

x	0.23 463	0.15 414	0.45 368	0.20 217	0.15 432	0.27 505	0.17 347	0.43 514	0.35 494	0.26 425	0.31 468	0.29 518	0.25 552	0.29 433	0.30 606	0.09 464	0.22 704	0.08 336	0.09 497	0.09 448	0.24 646

IER	0.24 497	0.15 414	0.50 451	0.21 278	0.15 432	0.31 586	0.20 515	0.44 535	0.38 538	0.34 585	0.41 600	0.32 561	0.34 677	0.31 467	0.23 527	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.08 376	0.09 448	0.09 177

hknet	0.26 548	0.15 414	0.49 429	0.25 532	0.16 484	0.35 646	0.22 582	0.59 719	0.40 565	0.34 585	0.35 525	0.43 666	0.28 605	0.38 537	0.26 565	0.09 464	0.07 239	0.11 603	0.10 572	0.09 448	0.10 261

GwcNet-ADL	0.23 463	0.15 414	0.58 572	0.24 482	0.13 304	0.23 430	0.24 639	0.51 617	0.41 577	0.28 453	0.29 438	0.30 540	0.20 479	0.27 378	0.28 587	0.09 464	0.07 239	0.07 211	0.07 272	0.09 448	0.11 320

THIR-Stereo	0.30 629	0.15 414	0.46 388	0.19 150	0.11 171	0.28 524	0.70 814	0.33 373	0.36 511	0.37 637	0.64 753	0.33 572	0.49 753	0.58 643	0.44 693	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.09 497	0.07 250	0.08 118

IRAFT_RVC	0.23 463	0.15 414	0.54 520	0.26 578	0.12 234	0.19 288	0.23 612	0.41 493	0.39 554	0.31 522	0.30 455	0.29 518	0.24 538	0.55 626	0.23 527	0.08 346	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.08 118

sCroCo_RVC	0.19 319	0.15 414	0.60 589	0.27 618	0.18 556	0.23 430	0.16 299	0.28 275	0.24 297	0.14 204	0.22 347	0.17 327	0.14 332	0.22 268	0.16 306	0.11 591	0.11 449	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.10 261

DCANet	0.20 353	0.15 414	0.57 555	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.37 424	0.41 577	0.30 505	0.31 468	0.19 358	0.23 517	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.10 261

csc	0.20 353	0.15 414	0.57 555	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.38 438	0.46 641	0.29 482	0.31 468	0.18 342	0.28 605	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

cscssc	0.20 353	0.15 414	0.57 555	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.38 438	0.46 641	0.29 482	0.31 468	0.18 342	0.28 605	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

UPFNet	0.27 580	0.15 414	0.47 396	0.25 532	0.20 625	0.37 662	0.27 676	0.50 602	0.40 565	0.36 619	0.38 560	0.37 609	0.29 625	0.40 549	0.34 647	0.10 541	0.10 409	0.10 543	0.10 572	0.10 516	0.08 118

G4	0.20 353	0.16 462	0.49 429	0.31 700	0.18 556	0.18 249	0.15 230	0.37 424	0.25 326	0.21 352	0.23 363	0.15 280	0.15 357	0.39 543	0.17 345	0.12 636	0.17 617	0.10 543	0.07 272	0.08 341	0.10 261

LACA_dic	0.10 6	0.16 462	0.18 22	0.16 20	0.07 8	0.14 63	0.11 32	0.13 13	0.11 8	0.09 16	0.08 19	0.09 43	0.08 22	0.16 78	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 250	0.06 39

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 154	0.16 462	0.31 220	0.22 353	0.14 356	0.15 101	0.13 122	0.18 59	0.17 121	0.12 130	0.14 193	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.15 263	0.06 55	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.10 261

TestStereo-Hl	0.20 353	0.16 462	0.50 451	0.18 90	0.11 171	0.23 430	0.17 347	0.38 438	0.30 424	0.23 387	0.27 419	0.22 408	0.19 473	0.39 543	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.08 118

ARStereo-new	0.14 154	0.16 462	0.39 302	0.19 150	0.09 54	0.14 63	0.15 230	0.22 142	0.19 185	0.12 130	0.15 217	0.11 134	0.13 297	0.14 23	0.12 81	0.05 1	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.18 545

MUNStereo	0.15 203	0.16 462	0.50 451	0.20 217	0.10 119	0.16 155	0.14 175	0.20 99	0.15 81	0.13 175	0.14 193	0.12 183	0.12 238	0.17 105	0.12 81	0.06 55	0.08 309	0.06 82	0.07 272	0.07 250	0.18 545

DStereoRT	0.40 708	0.16 462	0.74 655	0.25 532	0.17 524	0.42 695	0.19 466	0.50 602	0.48 665	0.31 522	0.40 588	0.32 561	0.39 708	0.64 684	0.31 618	0.09 464	0.11 449	1.56 861	0.43 820	0.08 341	0.41 772

xyz-stereo-finetune2	0.18 284	0.16 462	0.32 235	0.16 20	0.09 54	0.27 505	0.19 466	0.29 297	0.21 240	0.23 387	0.29 438	0.21 399	0.23 517	0.37 534	0.23 527	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.06 147	0.06 131	0.07 71

FLISNet	0.21 398	0.16 462	0.50 451	0.18 90	0.15 432	0.17 206	0.16 299	0.35 389	0.22 255	0.38 646	0.38 560	0.36 601	0.24 538	0.29 433	0.22 507	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.09 497	0.09 448	0.08 118

CoSv	0.21 398	0.16 462	0.50 451	0.18 90	0.15 432	0.17 206	0.16 299	0.35 389	0.22 255	0.38 646	0.38 560	0.36 601	0.24 538	0.29 433	0.22 507	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.09 497	0.09 448	0.08 118

AIO_rvc	0.20 353	0.16 462	0.49 429	0.41 779	0.29 747	0.15 101	0.17 347	0.21 123	0.19 185	0.17 283	0.14 193	0.13 219	0.08 22	0.35 512	0.13 157	0.07 166	0.19 657	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.41 772

DDVS	0.26 548	0.16 462	0.45 368	0.25 532	0.17 524	0.34 629	0.21 545	0.43 514	0.31 436	0.34 585	0.41 600	0.47 697	0.21 492	0.52 612	0.29 601	0.11 591	0.09 360	0.11 603	0.09 497	0.13 643	0.16 514

rvit_0105_6	0.20 353	0.16 462	0.41 331	0.23 421	0.14 356	0.18 249	0.20 515	0.31 343	0.39 554	0.18 309	0.22 347	0.23 426	0.18 449	0.26 362	0.18 382	0.16 716	0.13 508	0.13 671	0.11 613	0.11 576	0.09 177

ITSA-stereo	0.26 548	0.16 462	0.39 302	0.24 482	0.11 171	0.28 524	0.18 416	0.58 708	0.59 741	0.32 548	0.32 480	0.33 572	0.28 605	0.51 603	0.34 647	0.11 591	0.08 309	0.11 603	0.11 613	0.11 576	0.15 496

test_sample7	0.28 591	0.16 462	0.47 396	0.21 278	0.14 356	0.29 549	0.22 582	0.54 655	0.43 602	0.38 646	0.36 540	0.38 615	0.32 666	0.41 556	0.26 565	0.14 688	0.21 690	0.13 671	0.12 656	0.13 643	0.25 659

ACVNet-DCA	0.21 398	0.16 462	0.50 451	0.27 618	0.13 304	0.31 586	0.19 466	0.43 514	0.32 450	0.21 352	0.20 307	0.13 219	0.17 410	0.28 404	0.12 81	0.08 346	0.28 771	0.08 336	0.06 147	0.09 448	0.23 629

xx1	0.23 463	0.16 462	0.50 451	0.27 618	0.13 304	0.31 586	0.19 466	0.39 460	0.48 665	0.21 352	0.20 307	0.28 504	0.25 552	0.28 404	0.12 81	0.08 346	0.28 771	0.10 543	0.11 613	0.09 448	0.23 629

1test111	0.22 427	0.16 462	0.50 451	0.27 618	0.13 304	0.31 586	0.19 466	0.43 514	0.32 450	0.21 352	0.20 307	0.13 219	0.17 410	0.36 524	0.28 587	0.08 346	0.28 771	0.08 336	0.06 147	0.09 448	0.23 629

cc1	0.22 427	0.16 462	0.50 451	0.27 618	0.13 304	0.31 586	0.19 466	0.39 460	0.48 665	0.21 352	0.20 307	0.13 219	0.17 410	0.28 404	0.12 81	0.08 346	0.28 771	0.08 336	0.06 147	0.08 341	0.37 761

tt1	0.22 427	0.16 462	0.49 429	0.26 578	0.15 432	0.31 586	0.19 466	0.38 438	0.46 641	0.21 352	0.19 294	0.13 219	0.16 383	0.28 404	0.12 81	0.08 346	0.28 771	0.08 336	0.06 147	0.08 341	0.37 761

plain	0.18 284	0.16 462	0.59 582	0.21 278	0.13 304	0.16 155	0.17 347	0.29 297	0.23 275	0.16 255	0.26 402	0.13 219	0.17 410	0.27 378	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.07 272	0.10 516	0.07 71

gwcnet-sp	0.25 524	0.16 462	0.70 640	0.23 421	0.14 356	0.34 629	0.22 582	0.46 555	0.41 577	0.37 637	0.35 525	0.27 490	0.27 581	0.36 524	0.26 565	0.09 464	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.10 261

scenet	0.25 524	0.16 462	0.70 640	0.23 421	0.14 356	0.34 629	0.22 582	0.46 555	0.41 577	0.37 637	0.35 525	0.27 490	0.27 581	0.36 524	0.26 565	0.09 464	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.10 261

CASS	0.22 427	0.16 462	0.40 318	0.26 578	0.12 234	0.29 549	0.19 466	0.40 472	0.32 450	0.34 585	0.35 525	0.25 463	0.25 552	0.26 362	0.21 488	0.13 663	0.08 309	0.11 603	0.09 497	0.11 576	0.12 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 524	0.16 462	0.70 640	0.23 421	0.14 356	0.34 629	0.22 582	0.46 555	0.41 577	0.37 637	0.35 525	0.27 490	0.27 581	0.36 524	0.26 565	0.09 464	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.10 261

qqq	0.24 497	0.16 462	0.46 388	0.20 217	0.15 432	0.23 430	0.20 515	0.43 514	0.32 450	0.26 425	0.31 468	0.28 504	0.25 552	0.36 524	0.28 587	0.08 346	0.22 704	0.10 543	0.11 613	0.09 448	0.23 629

NINENet	0.27 580	0.16 462	0.49 429	0.23 421	0.16 484	0.44 705	0.17 347	0.63 753	0.49 682	0.33 562	0.38 560	0.31 550	0.22 502	0.43 568	0.22 507	0.11 591	0.10 409	0.12 641	0.08 376	0.12 626	0.11 320

test_4	0.19 319	0.16 462	0.39 302	0.24 482	0.13 304	0.19 288	0.21 545	0.27 258	0.24 297	0.24 401	0.47 670	0.22 408	0.13 297	0.27 378	0.18 382	0.06 55	0.06 134	0.09 454	0.09 497	0.07 250	0.06 39

PSMNet-ADL	0.26 548	0.16 462	0.39 302	0.27 618	0.14 356	0.32 603	0.22 582	0.45 545	0.37 527	0.28 453	0.34 517	0.41 643	0.28 605	0.61 664	0.32 628	0.11 591	0.10 409	0.09 454	0.11 613	0.10 516	0.13 426

OMP-Stereo	0.24 497	0.16 462	0.48 412	0.30 681	0.13 304	0.21 371	0.16 299	0.38 438	0.35 494	0.34 585	0.30 455	0.33 572	0.20 479	0.70 711	0.24 539	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.08 341	0.07 71

IIG-Stereo	0.24 497	0.16 462	0.47 396	0.29 667	0.12 234	0.23 430	0.14 175	0.40 472	0.33 469	0.35 605	0.37 551	0.33 572	0.22 502	0.70 711	0.26 565	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.08 341	0.07 71

CroCo-Stereo	0.15 203	0.16 462	0.34 255	0.25 532	0.12 234	0.11 27	0.18 416	0.35 389	0.24 297	0.13 175	0.13 152	0.18 342	0.12 238	0.15 45	0.13 157	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.06 39
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
iRaftStereo_RVC	0.17 268	0.16 462	0.35 268	0.21 278	0.11 171	0.20 337	0.17 347	0.34 380	0.25 326	0.20 341	0.25 388	0.19 358	0.12 238	0.21 234	0.16 306	0.07 166	0.12 483	0.10 543	0.09 497	0.09 448	0.14 473

pcwnet_v2	0.32 649	0.16 462	1.22 778	0.23 421	0.19 593	0.32 603	0.19 466	0.61 741	0.61 748	0.37 637	0.45 650	0.35 594	0.29 625	0.37 534	0.26 565	0.14 688	0.11 449	0.12 641	0.11 613	0.14 668	0.18 545

UNet	0.28 591	0.16 462	0.70 640	0.24 482	0.20 625	0.44 705	0.21 545	0.52 626	0.42 589	0.36 619	0.40 588	0.43 666	0.33 675	0.41 556	0.32 628	0.09 464	0.07 239	0.10 543	0.09 497	0.10 516	0.09 177

ac_64	0.28 591	0.16 462	0.62 600	0.25 532	0.17 524	0.36 654	0.22 582	0.48 581	0.35 494	0.36 619	0.37 551	0.51 716	0.30 632	0.62 675	0.34 647	0.11 591	0.09 360	0.10 543	0.10 572	0.09 448	0.09 177

DISCO	0.33 657	0.16 462	0.55 531	0.26 578	0.16 484	0.48 730	0.25 654	0.52 626	0.58 734	0.38 646	0.45 650	0.63 764	0.37 696	0.65 690	0.50 716	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.08 376	0.13 643	0.13 426

MDST_ROB	0.51 751	0.16 462	0.97 732	0.31 700	0.21 648	1.35 831	0.34 739	0.80 802	0.59 741	1.09 822	0.74 772	0.49 707	0.37 696	1.31 823	0.60 742	0.14 688	0.12 483	0.16 725	0.13 692	0.13 643	0.18 545

over v1	0.12 69	0.17 500	0.23 112	0.19 150	0.07 8	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.11 8	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.14 332	0.18 134	0.12 81	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

over-8	0.12 69	0.17 500	0.25 139	0.20 217	0.07 8	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.11 8	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.12 238	0.18 134	0.11 38	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

SMOE	0.19 319	0.17 500	0.39 302	0.22 353	0.13 304	0.27 505	0.21 545	0.31 343	0.24 297	0.22 375	0.27 419	0.21 399	0.17 410	0.19 166	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.12 641	0.07 272	0.11 576	0.12 386

ARStereo	0.14 154	0.17 500	0.45 368	0.22 353	0.09 54	0.17 206	0.15 230	0.24 190	0.18 150	0.12 130	0.14 193	0.10 82	0.11 174	0.18 134	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.12 386

LACA2	0.12 69	0.17 500	0.32 235	0.16 20	0.08 38	0.16 155	0.13 122	0.18 59	0.15 81	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.15 45	0.10 17	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.05 7

xyz-stereo-finetune	0.17 268	0.17 500	0.29 197	0.17 49	0.08 38	0.24 455	0.21 545	0.30 319	0.32 450	0.19 322	0.22 347	0.19 358	0.15 357	0.30 452	0.22 507	0.06 55	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.06 131	0.07 71

rvit_0105_4	0.21 398	0.17 500	0.49 429	0.23 421	0.14 356	0.20 337	0.23 612	0.35 389	0.40 565	0.19 322	0.24 377	0.25 463	0.20 479	0.28 404	0.18 382	0.16 716	0.13 508	0.12 641	0.11 613	0.11 576	0.10 261

rvit_stereo_0081_aga	0.17 268	0.17 500	0.40 318	0.21 278	0.14 356	0.20 337	0.17 347	0.24 190	0.26 350	0.18 309	0.21 328	0.20 382	0.14 332	0.20 207	0.15 263	0.12 636	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.10 516	0.08 118

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 591	0.17 500	0.96 730	0.29 667	0.31 761	0.29 549	0.21 545	0.53 639	0.28 382	0.27 438	0.55 714	0.41 643	0.18 449	0.30 452	0.22 507	0.08 346	0.10 409	0.08 336	0.13 692	0.12 626	0.20 588

rvit_stereo_0080	0.16 240	0.17 500	0.35 268	0.19 150	0.13 304	0.14 63	0.20 515	0.29 297	0.26 350	0.16 255	0.17 256	0.19 358	0.14 332	0.19 166	0.16 306	0.11 591	0.08 309	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.08 118

IGEVStereo-DCA	0.20 353	0.17 500	0.41 331	0.22 353	0.15 432	0.20 337	0.17 347	0.28 275	0.23 275	0.19 322	0.12 120	0.14 254	0.12 238	0.38 537	0.31 618	0.07 166	0.16 580	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.36 753

rrr	0.22 427	0.17 500	0.79 675	0.22 353	0.15 432	0.20 337	0.18 416	0.40 472	0.27 371	0.19 322	0.12 120	0.14 254	0.12 238	0.38 537	0.31 618	0.07 166	0.16 580	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.28 693

ffm	0.27 580	0.17 500	0.84 698	0.21 278	0.13 304	0.29 549	0.21 545	0.38 438	0.46 641	0.31 522	0.44 635	0.34 581	0.24 538	0.28 404	0.12 81	0.08 346	0.28 771	0.12 641	0.11 613	0.08 341	0.37 761

ff1	0.36 678	0.17 500	0.84 698	0.21 278	0.13 304	0.29 549	0.21 545	0.38 438	0.46 641	0.31 522	0.44 635	0.34 581	0.24 538	0.91 778	1.30 814	0.08 346	0.28 771	0.12 641	0.11 613	0.08 341	0.37 761

mmx	0.37 686	0.17 500	0.84 698	0.21 278	0.13 304	0.29 549	0.21 545	0.57 694	0.48 665	0.31 522	0.44 635	0.34 581	0.24 538	0.91 778	1.30 814	0.10 541	0.20 679	0.12 641	0.11 613	0.11 576	0.23 629

1111x	0.39 696	0.17 500	0.80 680	0.23 421	0.15 432	0.33 614	0.27 676	0.62 749	0.48 665	0.32 548	0.43 624	0.40 634	0.29 625	0.86 765	1.60 835	0.09 464	0.23 718	0.09 454	0.12 656	0.10 516	0.23 629

whm_eth	0.16 240	0.17 500	0.35 268	0.19 150	0.13 304	0.14 63	0.20 515	0.29 297	0.26 350	0.16 255	0.17 256	0.19 358	0.14 332	0.19 166	0.16 306	0.11 591	0.08 309	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.08 118

xxx	0.37 686	0.17 500	0.84 698	0.21 278	0.13 304	0.29 549	0.21 545	0.57 694	0.48 665	0.31 522	0.44 635	0.34 581	0.24 538	0.91 778	1.30 814	0.10 541	0.20 679	0.12 641	0.11 613	0.11 576	0.23 629

MaDis-Stereo	0.15 203	0.17 500	0.39 302	0.19 150	0.15 432	0.16 155	0.13 122	0.26 241	0.22 255	0.13 175	0.15 217	0.14 254	0.11 174	0.17 105	0.17 345	0.08 346	0.07 239	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.06 39

MIM_Stereo	0.20 353	0.17 500	0.55 531	0.20 217	0.21 648	0.17 206	0.14 175	0.37 424	0.27 371	0.28 453	0.35 525	0.23 426	0.13 297	0.28 404	0.16 306	0.06 55	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.15 496

CSP-Net	0.28 591	0.17 500	0.41 331	0.22 353	0.14 356	0.44 705	0.24 639	0.52 626	0.42 589	0.42 694	0.44 635	0.42 659	0.27 581	0.66 697	0.30 606	0.12 636	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.10 261

GMOStereo	0.20 353	0.17 500	0.45 368	0.23 421	0.18 556	0.21 371	0.27 676	0.28 275	0.28 382	0.31 522	0.32 480	0.28 504	0.17 410	0.16 78	0.13 157	0.07 166	0.23 718	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.07 71

error version	0.20 353	0.17 500	0.45 368	0.23 421	0.18 556	0.21 371	0.27 676	0.28 275	0.28 382	0.31 522	0.32 480	0.28 504	0.17 410	0.16 78	0.13 157	0.07 166	0.23 718	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.07 71

test-v	0.20 353	0.17 500	0.45 368	0.23 421	0.18 556	0.21 371	0.27 676	0.28 275	0.28 382	0.31 522	0.32 480	0.28 504	0.17 410	0.16 78	0.13 157	0.07 166	0.23 718	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.07 71

test-2	0.20 353	0.17 500	0.45 368	0.23 421	0.18 556	0.21 371	0.27 676	0.28 275	0.28 382	0.31 522	0.32 480	0.28 504	0.17 410	0.16 78	0.13 157	0.07 166	0.23 718	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.07 71

test_xeample3	0.22 427	0.17 500	0.81 682	0.21 278	0.15 432	0.20 337	0.18 416	0.40 472	0.25 326	0.19 322	0.12 120	0.13 219	0.12 238	0.34 505	0.33 638	0.07 166	0.20 679	0.07 211	0.08 376	0.08 341	0.34 741

AdaStereo	0.25 524	0.17 500	0.47 396	0.25 532	0.13 304	0.33 614	0.17 347	0.57 694	0.43 602	0.34 585	0.38 560	0.35 594	0.21 492	0.32 479	0.24 539	0.14 688	0.06 134	0.13 671	0.09 497	0.11 576	0.09 177
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.
over-6	0.13 95	0.18 527	0.30 209	0.19 150	0.07 8	0.16 155	0.11 32	0.28 275	0.17 121	0.10 56	0.10 64	0.10 82	0.13 297	0.20 207	0.11 38	0.08 346	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

over-9	0.12 69	0.18 527	0.27 176	0.20 217	0.07 8	0.15 101	0.10 12	0.21 123	0.12 14	0.09 16	0.09 28	0.11 134	0.12 238	0.19 166	0.11 38	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

S	0.23 463	0.18 527	0.38 291	0.24 482	0.22 667	0.32 603	0.22 582	0.32 353	0.28 382	0.26 425	0.31 468	0.20 382	0.21 492	0.19 166	0.19 423	0.13 663	0.09 360	0.15 716	0.16 738	0.11 576	0.35 748

TestStereo_HL3	0.23 463	0.18 527	1.11 756	0.17 49	0.11 171	0.24 455	0.16 299	0.36 407	0.21 240	0.27 438	0.39 578	0.23 426	0.20 479	0.41 556	0.15 263	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.09 177

BARStereo	0.15 203	0.18 527	0.43 350	0.21 278	0.10 119	0.16 155	0.15 230	0.22 142	0.18 150	0.11 89	0.14 193	0.09 43	0.13 297	0.18 134	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.23 629

PSi22	0.17 268	0.18 527	0.42 341	0.20 217	0.09 54	0.16 155	0.11 32	0.30 319	0.25 326	0.13 175	0.15 217	0.21 399	0.13 297	0.30 452	0.16 306	0.06 55	0.22 704	0.05 1	0.04 1	0.08 341	0.13 426

Select-FE	0.27 580	0.18 527	0.87 708	0.23 421	0.22 667	0.29 549	0.18 416	0.53 639	0.28 382	0.30 505	0.33 504	0.45 678	0.29 625	0.30 452	0.21 488	0.08 346	0.10 409	0.08 336	0.13 692	0.08 341	0.20 588

rvit_0105_5	0.22 427	0.18 527	0.51 472	0.23 421	0.13 304	0.22 405	0.25 654	0.38 438	0.40 565	0.21 352	0.23 363	0.27 490	0.20 479	0.27 378	0.20 455	0.15 704	0.13 508	0.12 641	0.12 656	0.10 516	0.10 261

UGAM	0.28 591	0.18 527	0.57 555	0.26 578	0.13 304	0.23 430	0.26 666	0.33 373	0.45 628	0.32 548	0.42 610	0.45 678	0.22 502	0.92 783	0.23 527	0.08 346	0.09 360	0.14 696	0.13 692	0.10 516	0.10 261

rvit_stereo_0075_2	0.25 524	0.18 527	0.65 616	0.27 618	0.22 667	0.22 405	0.15 230	0.41 493	0.36 511	0.27 438	0.37 551	0.29 518	0.21 492	0.29 433	0.20 455	0.17 731	0.12 483	0.19 754	0.12 656	0.14 668	0.14 473

H2IRNET	0.19 319	0.18 527	0.50 451	0.22 353	0.12 234	0.20 337	0.16 299	0.28 275	0.31 436	0.17 283	0.32 480	0.25 463	0.20 479	0.24 312	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.09 454	0.10 572	0.10 516	0.08 118

CroCo-Stereo Lap2	0.16 240	0.18 527	0.39 302	0.26 578	0.18 556	0.11 27	0.19 466	0.30 319	0.22 255	0.13 175	0.16 232	0.15 280	0.11 174	0.17 105	0.15 263	0.07 166	0.07 239	0.08 336	0.06 147	0.08 341	0.07 71

delet	0.29 614	0.18 527	0.58 572	0.24 482	0.19 593	0.41 687	0.30 707	0.52 626	0.51 696	0.35 605	0.42 610	0.37 609	0.31 651	0.49 592	0.36 658	0.10 541	0.09 360	0.11 603	0.12 656	0.09 448	0.09 177

ACVNet	0.24 497	0.18 527	0.51 472	0.18 90	0.15 432	0.27 505	0.23 612	0.40 472	0.45 628	0.29 482	0.41 600	0.38 615	0.28 605	0.28 404	0.35 654	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.10 516	0.09 177

acv_ft	0.26 548	0.18 527	0.56 541	0.24 482	0.19 593	0.34 629	0.21 545	0.47 569	0.45 628	0.39 665	0.41 600	0.38 615	0.28 605	0.28 404	0.36 658	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.11 576	0.09 177

DSFCA	0.29 614	0.18 527	0.48 412	0.21 278	0.17 524	0.39 676	0.32 727	0.49 592	0.44 615	0.44 712	0.38 560	0.40 634	0.30 632	0.53 615	0.38 666	0.12 636	0.10 409	0.10 543	0.11 613	0.11 576	0.11 320

CCAANet	0.26 548	0.18 527	0.56 541	0.22 353	0.15 432	0.29 549	0.17 347	0.52 626	0.39 554	0.27 438	0.49 680	0.32 561	0.25 552	0.63 678	0.33 638	0.08 346	0.06 134	0.10 543	0.10 572	0.08 341	0.11 320

DMCA	0.24 497	0.18 527	0.51 472	0.23 421	0.14 356	0.27 505	0.20 515	0.45 545	0.40 565	0.32 548	0.33 504	0.33 572	0.25 552	0.27 378	0.30 606	0.11 591	0.08 309	0.10 543	0.08 376	0.11 576	0.12 386

NVstereo2D	0.32 649	0.18 527	0.63 605	0.24 482	0.23 683	0.43 700	0.28 692	0.60 731	0.58 734	0.28 453	0.39 578	0.42 659	0.30 632	0.71 717	0.30 606	0.13 663	0.09 360	0.13 671	0.10 572	0.20 747	0.18 545

HSM	0.29 614	0.18 527	0.48 412	0.21 278	0.15 432	0.33 614	0.20 515	0.55 674	0.39 554	0.36 619	0.39 578	0.67 781	0.32 666	0.88 770	0.24 539	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.10 261

Weightmod	0.19 319	0.19 547	0.34 255	0.21 278	0.18 556	0.24 455	0.17 347	0.27 258	0.22 255	0.19 322	0.30 455	0.19 358	0.15 357	0.29 433	0.20 455	0.12 636	0.11 449	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.17 538

TestStereo_HL2	0.20 353	0.19 547	0.54 520	0.17 49	0.11 171	0.21 371	0.15 230	0.35 389	0.31 436	0.23 387	0.31 468	0.19 358	0.17 410	0.40 549	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.09 177

quiztm	0.16 240	0.19 547	0.37 286	0.22 353	0.15 432	0.17 206	0.17 347	0.36 407	0.24 297	0.18 309	0.21 328	0.14 254	0.10 114	0.17 105	0.14 215	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.08 341	0.07 71

rvit_stereo_ft	0.18 284	0.19 547	0.43 350	0.25 532	0.14 356	0.17 206	0.21 545	0.30 319	0.28 382	0.17 283	0.19 294	0.20 382	0.17 410	0.22 268	0.18 382	0.11 591	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.08 118

ToySt	0.28 591	0.19 547	0.68 630	0.22 353	0.19 593	0.31 586	0.31 720	0.43 514	0.43 602	0.28 453	0.38 560	0.42 659	0.32 666	0.33 489	0.32 628	0.08 346	0.14 531	0.10 543	0.12 656	0.11 576	0.24 646

IPLG	0.23 463	0.19 547	0.65 616	0.21 278	0.12 234	0.28 524	0.17 347	0.45 545	0.32 450	0.33 562	0.32 480	0.16 302	0.17 410	0.50 597	0.23 527	0.07 166	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.08 118

MIPNet	0.22 427	0.19 547	0.64 610	0.22 353	0.12 234	0.28 524	0.20 515	0.48 581	0.39 554	0.31 522	0.24 377	0.19 358	0.24 538	0.28 404	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.08 118

Anonymous3	0.24 497	0.19 547	0.76 663	0.27 618	0.18 556	0.41 687	0.24 639	0.45 545	0.36 511	0.23 387	0.27 419	0.20 382	0.18 449	0.28 404	0.19 423	0.12 636	0.11 449	0.10 543	0.10 572	0.11 576	0.13 426

raftrobust	0.19 319	0.19 547	0.42 341	0.23 421	0.24 701	0.19 288	0.13 122	0.33 373	0.28 382	0.26 425	0.20 307	0.19 358	0.17 410	0.23 295	0.17 345	0.08 346	0.10 409	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.09 177

ADLNet	0.30 629	0.19 547	0.59 582	0.23 421	0.19 593	0.34 629	0.23 612	0.56 685	0.44 615	0.43 705	0.41 600	0.43 666	0.28 605	0.56 634	0.36 658	0.11 591	0.08 309	0.11 603	0.11 613	0.11 576	0.15 496

MMNet	0.28 591	0.19 547	0.54 520	0.24 482	0.17 524	0.47 722	0.22 582	0.47 569	0.53 708	0.40 676	0.43 624	0.36 601	0.34 677	0.40 549	0.35 654	0.08 346	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.09 177

HGLStereo	0.29 614	0.19 547	0.60 589	0.24 482	0.21 648	0.33 614	0.23 612	0.52 626	0.44 615	0.36 619	0.49 680	0.41 643	0.35 685	0.46 580	0.34 647	0.11 591	0.11 449	0.09 454	0.09 497	0.11 576	0.12 386

GANet-RSSM	0.26 548	0.19 547	0.54 520	0.21 278	0.14 356	0.27 505	0.22 582	0.47 569	0.34 482	0.30 505	0.40 588	0.41 643	0.30 632	0.59 651	0.25 553	0.11 591	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.10 261

FAT-Stereo	0.36 678	0.19 547	0.75 659	0.26 578	0.18 556	0.34 629	0.30 707	0.62 749	0.61 748	0.47 731	0.61 746	0.59 748	0.50 754	0.61 664	0.36 658	0.13 663	0.14 531	0.13 671	0.12 656	0.14 668	0.20 588

RASNet	0.30 629	0.19 547	0.59 582	0.23 421	0.19 593	0.33 614	0.20 515	0.50 602	0.41 577	0.31 522	0.44 635	0.47 697	0.38 701	0.79 746	0.40 672	0.09 464	0.07 239	0.07 211	0.09 497	0.08 341	0.10 261

StereoDRNet-Refined	0.28 591	0.19 547	0.47 396	0.25 532	0.14 356	0.36 654	0.21 545	0.49 592	0.43 602	0.46 725	0.52 694	0.42 659	0.30 632	0.46 580	0.38 666	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.11 613	0.10 516	0.11 320
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-Mon(vits-remp)	0.18 284	0.20 563	0.45 368	0.28 646	0.26 721	0.47 722	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

Weightmod_eth	0.18 284	0.20 563	0.34 255	0.22 353	0.17 524	0.21 371	0.18 416	0.27 258	0.20 205	0.17 283	0.26 402	0.19 358	0.17 410	0.28 404	0.17 345	0.19 753	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.09 448	0.10 261

HLF11	0.20 353	0.20 563	0.68 630	0.16 20	0.12 234	0.21 371	0.12 65	0.39 460	0.25 326	0.21 352	0.30 455	0.19 358	0.18 449	0.38 537	0.22 507	0.09 464	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.08 341	0.09 177

GGDA	0.19 319	0.20 563	0.53 506	0.18 90	0.10 119	0.21 371	0.16 299	0.35 389	0.32 450	0.22 375	0.29 438	0.19 358	0.16 383	0.38 537	0.18 382	0.08 346	0.05 16	0.06 82	0.06 147	0.08 341	0.09 177

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 240	0.20 563	0.79 675	0.19 150	0.12 234	0.12 36	0.14 175	0.26 241	0.18 150	0.11 89	0.12 120	0.10 82	0.10 114	0.13 9	0.11 38	0.06 55	0.07 239	0.06 82	0.07 272	0.05 7	0.18 545

Hybrid-DGEV-03	0.21 398	0.20 563	0.43 350	0.23 421	0.12 234	0.27 505	0.16 299	0.33 373	0.28 382	0.33 562	0.58 729	0.23 426	0.16 383	0.24 312	0.19 423	0.07 166	0.06 134	0.09 454	0.07 272	0.08 341	0.10 261

Hybrid-DGEV-2	0.23 463	0.20 563	0.53 506	0.24 482	0.13 304	0.28 524	0.15 230	0.50 602	0.45 628	0.28 453	0.26 402	0.25 463	0.26 571	0.29 433	0.20 455	0.07 166	0.06 134	0.09 454	0.08 376	0.07 250	0.10 261

ACV-stereo	0.30 629	0.20 563	0.82 688	0.23 421	0.16 484	0.48 730	0.20 515	0.38 438	0.34 482	0.29 482	0.33 504	0.66 776	0.43 730	0.55 626	0.31 618	0.10 541	0.09 360	0.09 454	0.09 497	0.11 576	0.12 386

MyStereo8	0.25 524	0.20 563	0.69 633	0.24 482	0.17 524	0.31 586	0.16 299	0.50 602	0.32 450	0.29 482	0.38 560	0.25 463	0.19 473	0.33 489	0.29 601	0.08 346	0.20 679	0.08 336	0.08 376	0.10 516	0.16 514

Sa-1000	0.24 497	0.20 563	0.53 506	0.23 421	0.14 356	0.30 564	0.23 612	0.50 602	0.41 577	0.30 505	0.50 684	0.26 483	0.19 473	0.33 489	0.16 306	0.08 346	0.10 409	0.10 543	0.11 613	0.08 341	0.08 118

AnonymousM	0.19 319	0.20 563	0.30 209	0.18 90	0.10 119	0.19 288	0.17 347	0.32 353	0.27 371	0.27 438	0.21 328	0.18 342	0.14 332	0.21 234	0.16 306	0.09 464	0.08 309	0.38 814	0.15 726	0.06 131	0.08 118

S-Stereo	0.39 696	0.20 563	1.04 743	0.28 646	0.22 667	0.39 676	0.31 720	0.58 708	0.69 770	0.40 676	0.59 734	0.48 701	0.41 720	0.75 730	0.42 682	0.12 636	0.15 562	0.13 671	0.13 692	0.16 690	0.25 659

stereogan	0.39 696	0.20 563	0.78 674	0.28 646	0.22 667	0.65 773	0.26 666	0.62 749	0.65 759	0.45 719	0.60 738	0.67 781	0.45 735	0.69 707	0.37 664	0.14 688	0.14 531	0.14 696	0.12 656	0.20 747	0.19 565

DRN-Test	0.35 675	0.20 563	0.75 659	0.28 646	0.19 593	0.46 716	0.29 698	0.68 778	0.54 713	0.49 738	0.47 670	0.44 672	0.35 685	0.63 678	0.44 693	0.13 663	0.09 360	0.13 671	0.12 656	0.13 643	0.13 426

DLCB_ROB	0.30 629	0.20 563	0.45 368	0.28 646	0.17 524	0.37 662	0.25 654	0.50 602	0.45 628	0.46 725	0.47 670	0.51 716	0.34 677	0.56 634	0.38 666	0.10 541	0.10 409	0.11 603	0.11 613	0.10 516	0.11 320

S0	0.21 398	0.21 578	0.34 255	0.24 482	0.19 593	0.34 629	0.26 666	0.30 319	0.22 255	0.22 375	0.26 402	0.20 382	0.16 383	0.21 234	0.18 382	0.12 636	0.11 449	0.14 696	0.15 726	0.10 516	0.33 735

G2L-ROB	0.25 524	0.21 578	0.56 541	0.19 150	0.12 234	0.28 524	0.21 545	0.48 581	0.34 482	0.35 605	0.31 468	0.41 643	0.23 517	0.51 603	0.31 618	0.09 464	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.12 386

rvit_0105_3	0.24 497	0.21 578	0.57 555	0.25 532	0.15 432	0.24 455	0.28 692	0.40 472	0.43 602	0.25 415	0.26 402	0.29 518	0.22 502	0.29 433	0.21 488	0.15 704	0.13 508	0.14 696	0.15 726	0.10 516	0.10 261

DualNet (step1)	0.31 641	0.21 578	0.69 633	0.18 90	0.17 524	0.36 654	0.21 545	0.54 655	0.43 602	0.38 646	0.36 540	0.38 615	0.32 666	0.41 556	0.26 565	0.24 782	0.21 690	0.28 792	0.24 787	0.18 722	0.21 601

test_sample9	0.45 729	0.21 578	0.69 633	0.18 90	0.17 524	0.36 654	0.21 545	0.54 655	0.43 602	0.38 646	0.36 540	0.38 615	0.32 666	0.70 711	1.01 792	0.24 782	1.93 868	0.28 792	0.24 787	0.18 722	0.21 601

test_sample8	0.52 754	0.21 578	0.69 633	0.18 90	0.17 524	0.36 654	0.21 545	0.57 694	0.38 538	0.63 777	0.39 578	1.16 812	0.68 791	0.70 711	1.01 792	0.24 782	1.93 868	0.28 792	0.24 787	0.18 722	0.21 601

GCAP-Stereo	0.18 284	0.21 578	0.47 396	0.23 421	0.18 556	0.21 371	0.10 12	0.28 275	0.24 297	0.20 341	0.22 347	0.15 280	0.13 297	0.21 234	0.16 306	0.07 166	0.19 657	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

4D-IteraStereo	0.20 353	0.21 578	0.62 600	0.21 278	0.14 356	0.19 288	0.17 347	0.29 297	0.28 382	0.24 401	0.20 307	0.20 382	0.10 114	0.22 268	0.18 382	0.07 166	0.07 239	0.10 543	0.08 376	0.08 341	0.33 735

ssnet_v2	0.30 629	0.21 578	0.63 605	0.23 421	0.15 432	0.40 682	0.30 707	0.59 719	0.48 665	0.40 676	0.37 551	0.46 687	0.30 632	0.41 556	0.44 693	0.13 663	0.11 449	0.11 603	0.11 613	0.12 626	0.11 320

RAFT_CTSACE	0.23 463	0.21 578	0.57 555	0.26 578	0.15 432	0.22 405	0.23 612	0.34 380	0.30 424	0.34 585	0.51 687	0.31 550	0.17 410	0.33 489	0.15 263	0.06 55	0.09 360	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.07 71

TRStereo	0.22 427	0.21 578	0.62 600	0.40 772	0.19 593	0.22 405	0.16 299	0.58 708	0.30 424	0.21 352	0.21 328	0.22 408	0.13 297	0.27 378	0.14 215	0.09 464	0.09 360	0.09 454	0.11 613	0.06 131	0.19 565

raft+_RVC	0.21 398	0.21 578	0.46 388	0.22 353	0.35 778	0.21 371	0.16 299	0.39 460	0.35 494	0.22 375	0.28 428	0.20 382	0.15 357	0.25 338	0.20 455	0.08 346	0.16 580	0.08 336	0.07 272	0.07 250	0.12 386

XX-TBD	0.16 240	0.21 578	0.43 350	0.22 353	0.10 119	0.23 430	0.15 230	0.23 164	0.28 382	0.22 375	0.26 402	0.14 254	0.12 238	0.16 78	0.14 215	0.08 346	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.06 39

psm_up	0.30 629	0.21 578	0.58 572	0.26 578	0.18 556	0.32 603	0.27 676	0.57 694	0.45 628	0.38 646	0.41 600	0.45 678	0.40 715	0.59 651	0.32 628	0.11 591	0.12 483	0.13 671	0.12 656	0.11 576	0.11 320

hitnet-ft	0.31 641	0.21 578	0.56 541	0.19 150	0.14 356	0.40 682	0.23 612	0.46 555	0.42 589	0.37 637	0.46 663	0.53 729	0.35 685	0.76 737	0.35 654	0.14 688	0.10 409	0.14 696	0.10 572	0.15 680	0.14 473

PSMNet-RSSM	0.26 548	0.21 578	0.50 451	0.21 278	0.14 356	0.25 477	0.21 545	0.50 602	0.38 538	0.31 522	0.45 650	0.40 634	0.27 581	0.53 615	0.24 539	0.12 636	0.08 309	0.11 603	0.13 692	0.10 516	0.10 261

CFNet-ft	0.26 548	0.21 578	0.51 472	0.19 150	0.16 484	0.31 586	0.21 545	0.40 472	0.37 527	0.29 482	0.40 588	0.46 687	0.27 581	0.49 592	0.28 587	0.12 636	0.07 239	0.12 641	0.11 613	0.12 626	0.11 320

CFNet_RVC	0.26 548	0.21 578	0.51 472	0.19 150	0.16 484	0.31 586	0.21 545	0.40 472	0.37 527	0.29 482	0.40 588	0.46 687	0.27 581	0.49 592	0.28 587	0.12 636	0.07 239	0.12 641	0.11 613	0.12 626	0.11 320

UCFNet_RVC	0.25 524	0.21 578	0.49 429	0.19 150	0.15 432	0.34 629	0.18 416	0.47 569	0.36 511	0.30 505	0.35 525	0.40 634	0.26 571	0.35 512	0.24 539	0.13 663	0.08 309	0.13 671	0.14 714	0.13 643	0.13 426

CBMV_ROB	0.36 678	0.21 578	0.57 555	0.22 353	0.14 356	0.35 646	0.20 515	0.55 674	0.47 656	0.52 750	0.58 729	0.45 678	0.53 763	0.75 730	0.50 716	0.18 743	0.19 657	0.23 775	0.21 768	0.15 680	0.20 588

arf2	0.24 497	0.22 598	0.52 494	0.46 797	0.17 524	0.20 337	0.17 347	0.40 472	0.25 326	0.28 453	0.32 480	0.22 408	0.18 449	0.47 585	0.19 423	0.17 731	0.16 580	0.14 696	0.12 656	0.11 576	0.14 473

MWDA-net	0.29 614	0.22 598	0.56 541	0.26 578	0.21 648	0.35 646	0.32 727	0.46 555	0.48 665	0.39 665	0.41 600	0.33 572	0.39 708	0.55 626	0.40 672	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.11 320

SE	0.17 268	0.22 598	0.32 235	0.22 353	0.12 234	0.23 430	0.16 299	0.30 319	0.21 240	0.20 341	0.28 428	0.15 280	0.17 410	0.17 105	0.17 345	0.10 541	0.06 134	0.09 454	0.09 497	0.12 626	0.12 386

ManiGeoR	0.20 353	0.22 598	0.70 640	0.16 20	0.12 234	0.22 405	0.14 175	0.41 493	0.28 382	0.19 322	0.24 377	0.19 358	0.16 383	0.35 512	0.20 455	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.09 177

HLf10	0.20 353	0.22 598	0.70 640	0.16 20	0.12 234	0.22 405	0.14 175	0.41 493	0.28 382	0.19 322	0.24 377	0.19 358	0.16 383	0.35 512	0.20 455	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.09 177

G2L-Stereo_test	0.26 548	0.22 598	0.54 520	0.20 217	0.13 304	0.28 524	0.24 639	0.51 617	0.40 565	0.38 646	0.37 551	0.40 634	0.26 571	0.53 615	0.32 628	0.09 464	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.11 320

coex_refinement	0.28 591	0.22 598	0.50 451	0.23 421	0.15 432	0.31 586	0.20 515	0.51 617	0.43 602	0.35 605	0.42 610	0.45 678	0.27 581	0.56 634	0.41 677	0.10 541	0.07 239	0.07 211	0.07 272	0.11 576	0.12 386

AIO-test1	0.21 398	0.22 598	0.56 541	0.31 700	0.24 701	0.21 371	0.16 299	0.42 501	0.37 527	0.17 283	0.26 402	0.18 342	0.12 238	0.29 433	0.15 263	0.08 346	0.07 239	0.10 543	0.11 613	0.07 250	0.10 261

GMStereo_Zeroshot	0.25 524	0.22 598	0.51 472	0.27 618	0.14 356	0.28 524	0.15 230	0.40 472	0.36 511	0.37 637	0.43 624	0.40 634	0.17 410	0.35 512	0.21 488	0.12 636	0.07 239	0.13 671	0.07 272	0.17 706	0.10 261

TestStereo1	0.23 463	0.22 598	0.50 451	0.27 618	0.14 356	0.26 498	0.27 676	0.43 514	0.38 538	0.29 482	0.39 578	0.23 426	0.21 492	0.33 489	0.18 382	0.08 346	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.10 261

SA-5K	0.23 463	0.22 598	0.50 451	0.27 618	0.14 356	0.26 498	0.27 676	0.43 514	0.38 538	0.29 482	0.39 578	0.23 426	0.21 492	0.33 489	0.18 382	0.08 346	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.08 341	0.10 261

SA	0.24 497	0.22 598	0.55 531	0.23 421	0.14 356	0.25 477	0.23 612	0.48 581	0.42 589	0.28 453	0.44 635	0.23 426	0.23 517	0.34 505	0.17 345	0.07 166	0.09 360	0.11 603	0.11 613	0.08 341	0.09 177

AACVNet	0.28 591	0.22 598	0.55 531	0.23 421	0.14 356	0.30 564	0.19 466	0.43 514	0.33 469	0.39 665	0.42 610	0.44 672	0.29 625	0.73 721	0.28 587	0.11 591	0.09 360	0.11 603	0.09 497	0.13 643	0.12 386

LMCR-Stereo	0.28 591	0.22 598	0.56 541	0.29 667	0.14 356	0.37 662	0.23 612	0.57 694	0.36 511	0.40 676	0.40 588	0.29 518	0.30 632	0.41 556	0.38 666	0.11 591	0.07 239	0.09 454	0.07 272	0.13 643	0.10 261

rafts_anoy	0.21 398	0.22 598	0.49 429	0.25 532	0.24 701	0.19 288	0.17 347	0.34 380	0.32 450	0.24 401	0.25 388	0.20 382	0.16 383	0.25 338	0.21 488	0.08 346	0.19 657	0.11 603	0.12 656	0.09 448	0.09 177

RALCasStereoNet	0.22 427	0.22 598	0.48 412	0.23 421	0.23 683	0.22 405	0.18 416	0.32 353	0.27 371	0.22 375	0.30 455	0.22 408	0.15 357	0.29 433	0.20 455	0.08 346	0.22 704	0.07 211	0.06 147	0.10 516	0.25 659

111	0.22 427	0.22 598	0.57 555	0.19 150	0.09 54	0.24 455	0.17 347	0.44 535	0.46 641	0.24 401	0.30 455	0.29 518	0.22 502	0.25 338	0.19 423	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.15 496

cf-r	0.26 548	0.22 598	0.66 621	0.22 353	0.14 356	0.28 524	0.22 582	0.44 535	0.42 589	0.32 548	0.42 610	0.43 666	0.27 581	0.44 572	0.27 578	0.11 591	0.07 239	0.08 336	0.10 572	0.08 341	0.09 177

edge stereo	0.40 708	0.22 598	0.87 708	0.27 618	0.22 667	0.38 670	0.26 666	0.59 719	0.56 729	0.53 758	0.60 738	0.71 789	0.50 754	0.78 742	0.43 686	0.16 716	0.15 562	0.19 754	0.14 714	0.17 706	0.19 565

iResNet	0.25 524	0.22 598	0.62 600	0.26 578	0.11 171	0.31 586	0.23 612	0.46 555	0.45 628	0.34 585	0.43 624	0.27 490	0.23 517	0.36 524	0.37 664	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.10 261

SGM_RVC	0.57 769	0.22 598	0.60 589	0.26 578	0.16 484	0.97 808	0.46 783	0.76 799	0.90 801	1.03 819	0.92 793	1.16 812	0.93 812	1.21 813	0.72 762	0.17 731	0.16 580	0.16 725	0.16 738	0.16 690	0.24 646
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HLf8	0.21 398	0.23 619	0.69 633	0.15 7	0.12 234	0.24 455	0.14 175	0.42 501	0.32 450	0.20 341	0.26 402	0.18 342	0.15 357	0.35 512	0.18 382	0.10 541	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.10 261

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 203	0.23 619	0.58 572	0.17 49	0.12 234	0.15 101	0.14 175	0.25 217	0.18 150	0.11 89	0.14 193	0.12 183	0.10 114	0.15 45	0.11 38	0.06 55	0.06 134	0.06 82	0.08 376	0.05 7	0.22 616

G2L-Stereo	0.27 580	0.23 619	0.61 596	0.22 353	0.14 356	0.25 477	0.19 466	0.48 581	0.37 527	0.33 562	0.38 560	0.40 634	0.23 517	0.61 664	0.33 638	0.11 591	0.09 360	0.10 543	0.08 376	0.09 448	0.11 320

StereoVision	0.23 463	0.23 619	0.55 531	0.27 618	0.17 524	0.23 430	0.22 582	0.40 472	0.32 450	0.21 352	0.51 687	0.22 408	0.16 383	0.29 433	0.19 423	0.11 591	0.12 483	0.13 671	0.13 692	0.10 516	0.08 118

CBFPSM	0.28 591	0.23 619	0.76 663	0.21 278	0.14 356	0.38 670	0.26 666	0.42 501	0.37 527	0.34 585	0.36 540	0.55 734	0.38 701	0.33 489	0.40 672	0.08 346	0.08 309	0.07 211	0.08 376	0.09 448	0.12 386

iinet-f	0.31 641	0.23 619	1.16 767	0.20 217	0.16 484	0.44 705	0.23 612	0.47 569	0.38 538	0.36 619	0.44 635	0.41 643	0.35 685	0.36 524	0.43 686	0.10 541	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.13 643	0.12 386

Anonymous_2	0.44 726	0.23 619	0.57 555	0.34 730	0.34 773	0.53 749	0.28 692	0.49 592	0.39 554	0.36 619	0.34 517	0.48 701	0.38 701	0.43 568	0.33 638	0.26 794	0.41 821	0.44 819	1.45 861	0.33 802	0.37 761

raft_robust	0.25 524	0.23 619	0.44 362	0.22 353	0.13 304	0.23 430	0.22 582	0.52 626	0.50 690	0.33 562	0.32 480	0.33 572	0.23 517	0.55 626	0.18 382	0.07 166	0.11 449	0.08 336	0.10 572	0.08 341	0.07 71

ADLNet2	0.31 641	0.23 619	0.77 669	0.23 421	0.18 556	0.36 654	0.24 639	0.55 674	0.54 713	0.33 562	0.38 560	0.45 678	0.31 651	0.70 711	0.36 658	0.10 541	0.08 309	0.09 454	0.09 497	0.12 626	0.11 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 353	0.23 619	0.49 429	0.21 278	0.16 484	0.19 288	0.17 347	0.35 389	0.32 450	0.26 425	0.33 504	0.20 382	0.17 410	0.21 234	0.17 345	0.06 55	0.10 409	0.07 211	0.07 272	0.07 250	0.11 320

RYNet	0.38 691	0.23 619	0.65 616	0.26 578	0.28 732	0.62 766	0.33 734	0.61 741	0.62 754	0.42 694	0.39 578	0.58 747	0.40 715	0.89 772	0.57 738	0.11 591	0.09 360	0.12 641	0.11 613	0.19 736	0.22 616

HITNet	0.22 427	0.23 619	0.60 589	0.20 217	0.09 54	0.27 505	0.15 230	0.45 545	0.33 469	0.29 482	0.33 504	0.27 490	0.22 502	0.29 433	0.27 578	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.11 320
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
MLCV	0.25 524	0.23 619	0.59 582	0.22 353	0.09 54	0.30 564	0.18 416	0.40 472	0.38 538	0.38 646	0.44 635	0.31 550	0.22 502	0.44 572	0.32 628	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.08 118

SCION-MonSter	0.33 657	0.24 632	0.51 472	0.29 667	0.28 732	0.56 754	0.21 545	0.49 592	0.59 741	0.34 585	0.55 714	0.32 561	0.31 651	0.40 549	0.56 734	0.11 591	0.10 409	0.25 782	0.22 779	0.18 722	0.19 565

TestStereo_HLe17	0.21 398	0.24 632	0.77 669	0.17 49	0.11 171	0.22 405	0.17 347	0.42 501	0.31 436	0.20 341	0.25 388	0.18 342	0.15 357	0.39 543	0.18 382	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.08 118

rvit_105_1	0.28 591	0.24 632	0.65 616	0.27 618	0.19 593	0.31 586	0.35 742	0.46 555	0.53 708	0.31 522	0.32 480	0.32 561	0.27 581	0.36 524	0.26 565	0.16 716	0.14 531	0.15 716	0.17 750	0.11 576	0.11 320

DispNO	0.29 614	0.24 632	0.83 694	0.23 421	0.17 524	0.25 477	0.22 582	0.47 569	0.42 589	0.33 562	0.39 578	0.38 615	0.28 605	0.78 742	0.35 654	0.09 464	0.07 239	0.10 543	0.10 572	0.09 448	0.09 177

RAFT+CT+SA	0.23 463	0.24 632	0.48 412	0.25 532	0.18 556	0.23 430	0.29 698	0.42 501	0.38 538	0.24 401	0.39 578	0.20 382	0.17 410	0.34 505	0.17 345	0.07 166	0.07 239	0.09 454	0.12 656	0.09 448	0.13 426

iRaft-Stereo_5w	0.25 524	0.24 632	0.50 451	0.23 421	0.18 556	0.19 288	0.19 466	0.39 460	0.35 494	0.28 453	0.36 540	0.34 581	0.23 517	0.66 697	0.28 587	0.07 166	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.14 473

RAFT	0.24 497	0.24 632	0.46 388	0.27 618	0.15 432	0.26 498	0.26 666	0.37 424	0.31 436	0.34 585	0.34 517	0.41 643	0.22 502	0.30 452	0.18 382	0.08 346	0.15 562	0.11 603	0.10 572	0.11 576	0.13 426

GEStereo_RVC	0.29 614	0.24 632	0.60 589	0.27 618	0.16 484	0.33 614	0.25 654	0.58 708	0.56 729	0.35 605	0.38 560	0.34 581	0.25 552	0.51 603	0.29 601	0.12 636	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.11 576	0.13 426

TestStereo	0.22 427	0.24 632	0.48 412	0.25 532	0.11 171	0.22 405	0.22 582	0.32 353	0.31 436	0.24 401	0.34 517	0.23 426	0.19 473	0.62 675	0.19 423	0.08 346	0.07 239	0.10 543	0.07 272	0.11 576	0.07 71

sAnonymous2	0.21 398	0.24 632	0.79 675	0.24 482	0.17 524	0.22 405	0.20 515	0.36 407	0.29 406	0.17 283	0.19 294	0.17 327	0.16 383	0.18 134	0.15 263	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.08 376	0.23 763	0.18 545

CroCo_RVC	0.21 398	0.24 632	0.79 675	0.24 482	0.17 524	0.22 405	0.20 515	0.36 407	0.29 406	0.17 283	0.19 294	0.17 327	0.16 383	0.18 134	0.15 263	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.08 376	0.23 763	0.18 545

RALAANet	0.21 398	0.24 632	0.53 506	0.23 421	0.14 356	0.22 405	0.13 122	0.38 438	0.30 424	0.29 482	0.26 402	0.25 463	0.15 357	0.28 404	0.20 455	0.08 346	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.10 516	0.07 71

AFF-stereo	0.20 353	0.24 632	0.49 429	0.22 353	0.11 171	0.18 249	0.18 416	0.35 389	0.29 406	0.25 415	0.36 540	0.25 463	0.17 410	0.25 338	0.17 345	0.06 55	0.09 360	0.08 336	0.08 376	0.08 341	0.11 320

STTStereo	0.30 629	0.24 632	0.83 694	0.25 532	0.17 524	0.30 564	0.24 639	0.49 592	0.39 554	0.39 665	0.41 600	0.44 672	0.28 605	0.41 556	0.30 606	0.13 663	0.13 508	0.13 671	0.16 738	0.12 626	0.12 386

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 614	0.24 632	0.81 682	0.26 578	0.18 556	0.30 564	0.22 582	0.52 626	0.41 577	0.38 646	0.42 610	0.42 659	0.28 605	0.46 580	0.31 618	0.11 591	0.08 309	0.10 543	0.11 613	0.10 516	0.12 386
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 657	0.24 632	0.49 429	0.27 618	0.16 484	0.34 629	0.19 466	0.55 674	0.50 690	0.34 585	0.37 551	0.42 659	0.30 632	0.93 785	0.25 553	0.19 753	0.20 679	0.24 777	0.22 779	0.17 706	0.25 659

pmcnn	0.54 760	0.24 632	1.06 746	0.25 532	0.26 721	0.40 682	0.31 720	0.55 674	0.55 722	0.56 766	1.22 812	2.53 844	0.39 708	0.84 762	1.08 800	0.09 464	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.10 516	0.14 473

G2	0.22 427	0.25 649	0.51 472	0.35 743	0.20 625	0.18 249	0.16 299	0.40 472	0.24 297	0.23 387	0.22 347	0.16 302	0.15 357	0.42 567	0.18 382	0.15 704	0.16 580	0.13 671	0.07 272	0.12 626	0.11 320

LL-Strereo2	0.21 398	0.25 649	0.53 506	0.32 710	0.20 625	0.25 477	0.14 175	0.32 353	0.25 326	0.25 415	0.20 307	0.24 447	0.12 238	0.28 404	0.18 382	0.07 166	0.07 239	0.12 641	0.09 497	0.09 448	0.16 514

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 657	0.25 649	0.82 688	0.22 353	0.17 524	0.46 716	0.28 692	0.53 639	0.53 708	0.43 705	0.57 725	0.44 672	0.31 651	0.50 597	0.48 709	0.10 541	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.11 576	0.12 386

test_5	0.25 524	0.25 649	0.57 555	0.27 618	0.18 556	0.25 477	0.29 698	0.42 501	0.39 554	0.29 482	0.40 588	0.27 490	0.23 517	0.35 512	0.19 423	0.07 166	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.10 516	0.14 473

SACVNet	0.32 649	0.25 649	0.59 582	0.26 578	0.19 593	0.35 646	0.25 654	0.54 655	0.41 577	0.43 705	0.45 650	0.46 687	0.34 677	0.71 717	0.30 606	0.14 688	0.10 409	0.12 641	0.12 656	0.16 690	0.20 588

GwcNet-RSSM	0.28 591	0.25 649	0.61 596	0.22 353	0.14 356	0.28 524	0.24 639	0.46 555	0.44 615	0.33 562	0.46 663	0.41 643	0.28 605	0.55 626	0.31 618	0.11 591	0.07 239	0.09 454	0.10 572	0.10 516	0.09 177

BEATNet_4x	0.25 524	0.25 649	0.66 621	0.23 421	0.10 119	0.29 549	0.14 175	0.49 592	0.34 482	0.31 522	0.35 525	0.32 561	0.26 571	0.34 505	0.33 638	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.07 272	0.11 576	0.13 426

DANet	0.37 686	0.25 649	0.67 624	0.37 757	0.22 667	0.42 695	0.25 654	0.50 602	0.44 615	0.52 750	0.50 684	0.59 748	0.42 726	0.78 742	0.53 726	0.13 663	0.12 483	0.14 696	0.12 656	0.17 706	0.21 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 668	0.25 649	0.77 669	0.27 618	0.17 524	0.34 629	0.28 692	0.55 674	0.50 690	0.43 705	0.46 663	0.44 672	0.31 651	0.90 776	0.27 578	0.15 704	0.10 409	0.14 696	0.14 714	0.15 680	0.15 496

DeepPruner_ROB	0.28 591	0.25 649	0.64 610	0.22 353	0.16 484	0.30 564	0.21 545	0.54 655	0.33 469	0.36 619	0.38 560	0.38 615	0.26 571	0.45 578	0.28 587	0.15 704	0.11 449	0.11 603	0.11 613	0.14 668	0.14 473

CBMV	0.36 678	0.25 649	0.61 596	0.24 482	0.14 356	0.42 695	0.33 734	0.56 685	0.52 706	0.54 762	0.52 694	0.51 716	0.58 770	0.63 678	0.43 686	0.15 704	0.16 580	0.18 745	0.16 738	0.13 643	0.19 565
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 657	0.26 660	0.64 610	0.28 646	0.23 683	0.48 730	0.27 676	0.54 655	0.47 656	0.49 738	0.56 720	0.51 716	0.30 632	0.41 556	0.44 693	0.13 663	0.16 580	0.13 671	0.12 656	0.14 668	0.14 473

YMNet_1	0.33 657	0.26 660	0.64 610	0.28 646	0.23 683	0.48 730	0.27 676	0.54 655	0.47 656	0.49 738	0.56 720	0.51 716	0.30 632	0.41 556	0.44 693	0.13 663	0.16 580	0.13 671	0.12 656	0.14 668	0.14 473

fast-acv-ft	0.33 657	0.26 660	0.88 715	0.25 532	0.18 556	0.49 736	0.27 676	0.44 535	0.50 690	0.40 676	0.55 714	0.49 707	0.36 691	0.39 543	0.41 677	0.11 591	0.11 449	0.11 603	0.12 656	0.13 643	0.11 320

APVNet	0.38 691	0.26 660	0.87 708	0.26 578	0.22 667	0.52 746	0.35 742	0.64 759	0.46 641	0.40 676	0.52 694	0.48 701	0.39 708	0.84 762	0.48 709	0.13 663	0.14 531	0.15 716	0.16 738	0.16 690	0.16 514

RP	0.38 691	0.26 660	0.67 624	0.31 700	0.24 701	0.37 662	0.29 698	0.53 639	0.61 748	0.42 694	0.65 755	0.62 760	0.51 756	0.63 678	0.43 686	0.17 731	0.15 562	0.17 735	0.15 726	0.17 706	0.19 565

G-Net	0.47 740	0.26 660	1.02 740	0.34 730	0.28 732	0.89 799	0.35 742	0.47 569	0.46 641	0.68 785	1.20 810	0.64 770	0.59 772	0.61 664	0.60 742	0.16 716	0.14 531	0.17 735	0.13 692	0.22 758	0.21 601

DPSNet	0.51 751	0.26 660	1.16 767	0.28 646	0.21 648	0.76 785	0.56 803	0.89 819	0.82 790	0.49 738	0.51 687	0.64 770	0.81 803	0.89 772	0.85 778	0.17 731	0.16 580	0.13 671	0.13 692	0.26 774	0.27 684

XPNet_ROB	0.35 675	0.26 660	0.58 572	0.28 646	0.19 593	0.37 662	0.31 720	0.57 694	0.51 696	0.52 750	0.54 709	0.57 741	0.38 701	0.65 690	0.48 709	0.17 731	0.12 483	0.13 671	0.12 656	0.16 690	0.17 538

G3	0.23 463	0.27 668	0.47 396	0.44 786	0.17 524	0.17 206	0.15 230	0.40 472	0.22 255	0.26 425	0.23 363	0.22 408	0.13 297	0.41 556	0.19 423	0.19 753	0.16 580	0.18 745	0.10 572	0.15 680	0.10 261

AIO-test2	0.22 427	0.27 668	0.54 520	0.29 667	0.16 484	0.22 405	0.16 299	0.44 535	0.43 602	0.17 283	0.29 438	0.16 302	0.11 174	0.27 378	0.14 215	0.19 753	0.07 239	0.10 543	0.11 613	0.08 341	0.09 177

AASNet	0.29 614	0.27 668	0.67 624	0.26 578	0.18 556	0.34 629	0.21 545	0.64 759	0.49 682	0.36 619	0.41 600	0.32 561	0.26 571	0.33 489	0.39 670	0.12 636	0.09 360	0.10 543	0.08 376	0.14 668	0.12 386

ACRE	0.23 463	0.27 668	0.83 694	0.24 482	0.15 432	0.24 455	0.20 515	0.38 438	0.32 450	0.32 548	0.33 504	0.23 426	0.15 357	0.26 362	0.22 507	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

HCRNet	0.25 524	0.27 668	0.42 341	0.34 730	0.17 524	0.27 505	0.18 416	0.45 545	0.37 527	0.31 522	0.35 525	0.32 561	0.23 517	0.44 572	0.21 488	0.13 663	0.08 309	0.13 671	0.11 613	0.11 576	0.09 177

DMCA-RVC	0.30 629	0.27 668	0.93 725	0.28 646	0.17 524	0.30 564	0.21 545	0.43 514	0.36 511	0.40 676	0.38 560	0.39 629	0.36 691	0.44 572	0.34 647	0.13 663	0.10 409	0.16 725	0.12 656	0.13 643	0.11 320

TDLM	0.32 649	0.27 668	0.52 494	0.30 681	0.15 432	0.33 614	0.32 727	0.54 655	0.50 690	0.44 712	0.43 624	0.39 629	0.30 632	0.92 783	0.30 606	0.14 688	0.09 360	0.13 671	0.12 656	0.13 643	0.14 473

iResNet_ROB	0.27 580	0.27 668	0.48 412	0.21 278	0.12 234	0.32 603	0.17 347	0.57 694	0.55 722	0.39 665	0.44 635	0.37 609	0.28 605	0.43 568	0.28 587	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.09 448	0.11 320

WCMA_ROB	0.55 761	0.27 668	0.76 663	0.26 578	0.22 667	0.62 766	0.36 749	0.57 694	0.58 734	0.97 812	1.40 820	1.28 819	0.94 813	0.80 751	0.80 773	0.20 759	0.17 617	0.16 725	0.16 738	0.19 736	0.29 705

TCMNet	0.34 668	0.28 677	0.81 682	0.29 667	0.30 754	0.40 682	0.28 692	0.53 639	0.49 682	0.38 646	0.46 663	0.40 634	0.30 632	0.61 664	0.42 682	0.14 688	0.13 508	0.15 716	0.14 714	0.18 722	0.19 565

CIPLG	0.23 463	0.28 677	0.75 659	0.24 482	0.16 484	0.25 477	0.20 515	0.38 438	0.33 469	0.32 548	0.34 517	0.23 426	0.15 357	0.27 378	0.22 507	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

GANet	0.40 708	0.28 677	0.67 624	0.31 700	0.18 556	0.43 700	0.39 763	0.60 731	0.46 641	0.48 737	0.78 777	0.55 734	0.45 735	0.96 789	0.55 733	0.13 663	0.14 531	0.13 671	0.12 656	0.15 680	0.16 514

StereoDRNet	0.34 668	0.28 677	0.70 640	0.28 646	0.21 648	0.43 700	0.30 707	0.63 753	0.51 696	0.47 731	0.40 588	0.48 701	0.31 651	0.58 643	0.44 693	0.12 636	0.10 409	0.12 641	0.11 613	0.13 643	0.13 426

SDNR	0.47 740	0.29 681	0.92 721	0.24 482	0.37 785	1.27 827	0.17 347	0.54 655	0.58 734	0.44 712	0.85 786	0.55 734	0.28 605	1.19 812	0.52 722	0.23 772	0.24 738	0.17 735	0.13 692	0.19 736	0.26 676

IPLGR_C	0.23 463	0.29 681	0.81 682	0.24 482	0.16 484	0.24 455	0.20 515	0.38 438	0.33 469	0.32 548	0.33 504	0.23 426	0.15 357	0.26 362	0.22 507	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177

psmorigin	0.52 754	0.29 681	3.10 841	0.24 482	0.19 593	0.39 676	0.24 639	0.52 626	0.45 628	0.66 782	0.68 761	0.70 788	0.52 758	0.86 765	0.49 715	0.15 704	0.17 617	0.13 671	0.14 714	0.16 690	0.23 629

GwcNet	0.37 686	0.29 681	1.12 758	0.25 532	0.24 701	0.48 730	0.27 676	0.58 708	0.60 745	0.39 665	0.54 709	0.51 716	0.34 677	0.60 656	0.46 703	0.13 663	0.12 483	0.12 641	0.11 613	0.13 643	0.15 496

Nwc_Net	0.39 696	0.29 681	0.84 698	0.32 710	0.24 701	0.45 713	0.30 707	0.67 773	0.51 696	0.39 665	0.70 766	0.59 748	0.48 748	0.61 664	0.45 700	0.16 716	0.12 483	0.19 754	0.21 768	0.14 668	0.15 496

CFNet	0.29 614	0.29 681	0.57 555	0.23 421	0.14 356	0.34 629	0.15 230	0.53 639	0.46 641	0.31 522	0.40 588	0.38 615	0.27 581	0.76 737	0.28 587	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.11 613	0.11 576	0.09 177

GOStereo-base	0.25 524	0.30 687	0.56 541	0.44 786	0.20 625	0.18 249	0.17 347	0.41 493	0.26 350	0.28 453	0.27 419	0.21 399	0.16 383	0.47 585	0.19 423	0.23 772	0.16 580	0.17 735	0.09 497	0.16 690	0.11 320

base	0.40 708	0.30 687	2.38 832	0.28 646	0.20 625	0.37 662	0.19 466	0.52 626	0.40 565	0.43 705	0.52 694	0.27 490	0.26 571	0.69 707	0.33 638	0.21 765	0.13 508	0.16 725	0.15 726	0.11 576	0.14 473

DNSM	0.33 657	0.30 687	0.21 75	0.25 532	0.09 54	0.17 206	0.14 175	0.26 241	0.19 185	0.16 255	0.18 278	0.13 219	0.11 174	0.80 751	0.66 753	0.09 464	0.24 738	0.06 82	0.05 47	1.25 853	1.17 847

SME	0.24 497	0.30 687	0.50 451	0.23 421	0.11 171	0.37 662	0.17 347	0.39 460	0.31 436	0.26 425	0.29 438	0.19 358	0.22 502	0.55 626	0.27 578	0.10 541	0.08 309	0.10 543	0.10 572	0.11 576	0.10 261

z-ln-s-r	0.35 675	0.30 687	1.02 740	0.23 421	0.14 356	0.30 564	0.26 666	0.46 555	0.55 722	0.33 562	0.61 746	0.39 629	0.31 651	0.80 751	0.77 769	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.08 376	0.11 576	0.10 261

ARAFT	0.26 548	0.30 687	0.87 708	0.22 353	0.12 234	0.30 564	0.24 639	0.46 555	0.34 482	0.33 562	0.28 428	0.29 518	0.20 479	0.49 592	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.12 641	0.11 613	0.09 448	0.09 177

GMStereo	0.21 398	0.30 687	0.57 555	0.21 278	0.12 234	0.24 455	0.18 416	0.30 319	0.41 577	0.26 425	0.24 377	0.17 327	0.16 383	0.25 338	0.19 423	0.10 541	0.07 239	0.08 336	0.08 376	0.11 576	0.09 177
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 747	0.30 687	1.15 765	0.28 646	0.19 593	0.77 788	0.64 808	0.57 694	0.73 782	0.57 769	0.73 771	0.55 734	0.60 774	0.66 697	1.53 832	0.11 591	0.10 409	0.13 671	0.13 692	0.15 680	0.16 514

DNS	0.31 641	0.31 695	0.25 139	0.25 532	0.11 171	0.14 63	0.14 175	0.26 241	0.18 150	0.14 204	0.18 278	0.13 219	0.10 114	0.75 730	0.41 677	0.09 464	0.27 766	0.08 336	0.05 47	1.11 849	1.23 849

AF-Net	0.40 708	0.31 695	0.74 655	0.33 723	0.24 701	0.43 700	0.30 707	0.64 759	0.67 764	0.44 712	0.69 764	0.65 772	0.52 758	0.59 651	0.48 709	0.16 716	0.12 483	0.19 754	0.14 714	0.16 690	0.14 473

NCC-stereo	0.42 720	0.31 695	0.87 708	0.32 710	0.29 747	0.47 722	0.37 751	0.68 778	0.53 708	0.42 694	0.58 729	0.57 741	0.52 758	0.75 730	0.54 730	0.18 743	0.14 531	0.18 745	0.25 792	0.17 706	0.18 545

Abc-Net	0.42 720	0.31 695	0.87 708	0.32 710	0.29 747	0.47 722	0.37 751	0.68 778	0.53 708	0.42 694	0.58 729	0.57 741	0.52 758	0.75 730	0.54 730	0.18 743	0.14 531	0.18 745	0.25 792	0.17 706	0.18 545
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 657	0.31 695	0.69 633	0.23 421	0.14 356	0.30 564	0.23 612	0.49 592	0.55 722	0.39 665	0.60 738	0.43 666	0.30 632	0.88 770	0.54 730	0.11 591	0.08 309	0.07 211	0.07 272	0.10 516	0.12 386

LALA_ROB	0.38 691	0.31 695	0.65 616	0.30 681	0.21 648	0.46 716	0.39 763	0.63 753	0.54 713	0.53 758	0.52 694	0.69 785	0.36 691	0.52 612	0.48 709	0.18 743	0.11 449	0.16 725	0.14 714	0.17 706	0.16 514

PSMNet_ROB	0.36 678	0.31 695	0.71 649	0.31 700	0.21 648	0.44 705	0.44 779	0.61 741	0.49 682	0.39 665	0.45 650	0.49 707	0.32 666	0.66 697	0.53 726	0.14 688	0.10 409	0.15 716	0.14 714	0.13 643	0.13 426

MeshStereo	0.60 774	0.31 695	0.71 649	0.22 353	0.17 524	0.66 774	0.36 749	0.81 804	0.63 756	1.48 842	1.32 817	1.65 829	0.83 804	1.18 811	0.74 764	0.17 731	0.17 617	0.17 735	0.14 714	0.17 706	0.19 565
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
TARSTereo(ZeroShot)	2.00 843	0.32 703	3.20 843	0.34 730	1.29 851	3.01 849	2.29 862	2.19 856	4.74 866	3.23 865	6.28 868	4.28 858	3.02 857	1.35 828	1.33 821	0.25 790	0.19 657	0.24 777	0.81 853	0.31 792	1.26 850

TestStereooo	2.00 843	0.32 703	3.20 843	0.34 730	1.29 851	3.01 849	2.29 862	2.19 856	4.74 866	3.23 865	6.28 868	4.28 858	3.02 857	1.35 828	1.33 821	0.25 790	0.19 657	0.24 777	0.81 853	0.31 792	1.26 850

dd	0.23 463	0.32 703	0.55 531	0.23 421	0.12 234	0.27 505	0.21 545	0.32 353	0.45 628	0.30 505	0.29 438	0.25 463	0.17 410	0.31 467	0.26 565	0.13 663	0.07 239	0.10 543	0.08 376	0.12 626	0.09 177

DGSMNet	0.63 782	0.32 703	1.01 738	0.54 813	0.73 830	0.62 766	1.36 852	0.62 749	0.58 734	0.38 646	0.62 749	0.52 724	0.34 677	0.65 690	0.47 707	0.54 825	0.61 850	0.67 833	0.61 840	0.65 825	0.69 829

FADNet-RVC-Resample	0.31 641	0.32 703	1.16 767	0.27 618	0.17 524	0.33 614	0.21 545	0.49 592	0.40 565	0.36 619	0.38 560	0.34 581	0.27 581	0.54 621	0.27 578	0.10 541	0.10 409	0.14 696	0.13 692	0.13 643	0.18 545

ETE_ROB	0.36 678	0.32 703	0.64 610	0.30 681	0.18 556	0.40 682	0.38 759	0.59 719	0.49 682	0.50 744	0.52 694	0.62 760	0.37 696	0.58 643	0.43 686	0.13 663	0.10 409	0.14 696	0.12 656	0.17 706	0.18 545

Light-Stereo-hy	0.52 754	0.33 709	1.11 756	0.33 723	0.28 732	0.72 780	0.30 707	0.59 719	0.52 706	0.62 776	0.57 725	1.43 822	0.39 708	0.79 746	0.46 703	0.16 716	0.24 738	0.50 823	0.40 818	0.28 787	0.32 725

DFGA-Net	0.26 548	0.33 709	0.70 640	0.22 353	0.15 432	0.25 477	0.17 347	0.41 493	0.40 565	0.30 505	0.32 480	0.21 399	0.18 449	0.61 664	0.33 638	0.08 346	0.06 134	0.10 543	0.09 497	0.11 576	0.09 177

FC-DCNN v2	0.75 794	0.33 709	0.82 688	0.33 723	0.28 732	0.85 796	0.40 767	0.88 816	0.86 797	1.46 836	1.65 831	2.08 836	1.40 834	1.14 806	0.95 787	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.26 797	0.26 774	0.32 725

LL-Strereo	0.32 649	0.33 709	0.77 669	0.26 578	0.24 701	0.22 405	0.23 612	0.58 708	0.44 615	0.35 605	0.32 480	0.41 643	0.40 715	0.93 785	0.25 553	0.08 346	0.13 508	0.11 603	0.09 497	0.09 448	0.22 616

RAFT + AFF	0.30 629	0.33 709	0.76 663	0.25 532	0.17 524	0.30 564	0.33 734	0.55 674	0.42 589	0.28 453	0.30 455	0.31 550	0.31 651	0.64 684	0.32 628	0.09 464	0.11 449	0.11 603	0.10 572	0.12 626	0.16 514

aanetorigin	0.40 708	0.33 709	1.14 764	0.25 532	0.19 593	0.30 564	0.37 751	0.34 380	0.47 656	0.95 808	0.82 782	0.52 724	0.56 767	0.50 597	0.52 722	0.11 591	0.09 360	0.10 543	0.10 572	0.16 690	0.19 565

ADCRef	0.41 716	0.33 709	1.05 744	0.26 578	0.21 648	0.49 736	0.27 676	0.54 655	0.51 696	0.51 747	0.59 734	0.35 594	0.47 744	0.54 621	1.35 824	0.09 464	0.08 309	0.12 641	0.12 656	0.12 626	0.13 426

FC-DCNN	0.73 789	0.33 709	0.84 698	0.33 723	0.28 732	0.82 794	0.40 767	0.82 805	0.83 791	1.43 834	1.60 829	1.97 834	1.38 832	1.10 802	0.93 784	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.26 797	0.26 774	0.32 725

NCCL2	0.37 686	0.33 709	0.59 582	0.37 757	0.23 683	0.42 695	0.41 772	0.56 685	0.44 615	0.47 731	0.47 670	0.61 757	0.39 708	0.58 643	0.41 677	0.16 716	0.13 508	0.21 767	0.22 779	0.16 690	0.18 545

DN-CSS_ROB	0.24 497	0.33 709	0.69 633	0.25 532	0.14 356	0.26 498	0.13 122	0.42 501	0.35 494	0.30 505	0.42 610	0.22 408	0.20 479	0.34 505	0.22 507	0.07 166	0.06 134	0.11 603	0.11 613	0.11 576	0.09 177

ccnet	0.43 724	0.34 719	0.62 600	0.28 646	0.33 770	0.60 764	0.34 739	0.68 778	0.47 656	0.54 762	0.66 757	0.56 739	0.46 742	0.73 721	0.66 753	0.26 794	0.19 657	0.24 777	0.22 779	0.27 782	0.25 659

SHD	0.45 729	0.34 719	0.89 717	0.37 757	0.28 732	0.46 716	0.23 612	0.72 791	0.96 808	0.65 780	0.61 746	0.61 757	0.48 748	0.64 684	0.69 759	0.16 716	0.16 580	0.16 725	0.16 738	0.21 754	0.25 659

FBW_ROB	0.46 737	0.34 719	0.71 649	0.32 710	0.20 625	0.51 740	0.32 727	0.73 794	0.63 756	0.60 773	0.57 725	0.65 772	0.44 733	1.42 833	0.62 746	0.14 688	0.17 617	0.22 772	0.16 738	0.17 706	0.23 629

MSMD_ROB	0.63 782	0.34 719	0.70 640	0.30 681	0.25 715	0.88 798	0.35 742	0.58 708	0.67 764	1.13 824	1.52 824	1.75 832	1.05 820	0.90 776	0.60 742	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.27 801	0.25 770	0.27 684

arf1	0.27 580	0.35 723	0.58 572	0.50 807	0.16 484	0.19 288	0.17 347	0.44 535	0.26 350	0.31 522	0.32 480	0.20 382	0.17 410	0.49 592	0.19 423	0.23 772	0.17 617	0.19 754	0.12 656	0.18 722	0.11 320

DStereoO	0.55 761	0.35 723	0.68 630	0.44 786	0.49 804	0.41 687	1.08 842	0.58 708	0.73 782	0.49 738	0.53 703	0.51 716	0.85 805	0.60 656	0.75 766	0.83 846	0.28 771	0.38 814	0.19 760	0.52 818	0.35 748

HBP-ISP	0.34 668	0.35 723	0.76 663	0.23 421	0.17 524	0.33 614	0.22 582	0.56 685	0.47 656	0.42 694	0.49 680	0.33 572	0.41 720	0.73 721	0.27 578	0.18 743	0.19 657	0.24 777	0.20 765	0.16 690	0.16 514

Wz-Net-LNSev	0.36 678	0.35 723	1.06 746	0.26 578	0.21 648	0.47 722	0.33 734	0.56 685	0.58 734	0.45 719	0.54 709	0.50 713	0.37 696	0.40 549	0.42 682	0.12 636	0.11 449	0.10 543	0.09 497	0.14 668	0.15 496

Wz-Net-MNSev	0.39 696	0.35 723	0.99 736	0.26 578	0.21 648	0.59 763	0.39 763	0.58 708	0.61 748	0.49 738	0.56 720	0.53 729	0.37 696	0.61 664	0.47 707	0.11 591	0.09 360	0.11 603	0.11 613	0.15 680	0.15 496

FADNet_RVC	0.31 641	0.35 723	0.98 734	0.24 482	0.16 484	0.30 564	0.17 347	0.52 626	0.39 554	0.30 505	0.38 560	0.30 540	0.29 625	0.54 621	0.33 638	0.14 688	0.14 531	0.14 696	0.16 738	0.21 754	0.24 646

RGC	0.41 716	0.35 723	0.76 663	0.35 743	0.28 732	0.41 687	0.29 698	0.60 731	0.55 722	0.47 731	0.64 753	0.63 764	0.47 744	0.74 725	0.46 703	0.16 716	0.15 562	0.21 767	0.21 768	0.19 736	0.21 601

PA-Net	0.40 708	0.35 723	1.05 744	0.32 710	0.28 732	0.39 676	0.43 775	0.53 639	0.56 729	0.35 605	0.43 624	0.41 643	0.36 691	0.83 761	0.61 745	0.12 636	0.23 718	0.16 725	0.23 785	0.13 643	0.20 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 743	0.36 731	1.47 800	0.26 578	0.22 667	0.57 757	0.40 767	0.56 685	0.54 713	0.46 725	0.52 694	0.46 687	0.53 763	0.59 651	1.93 845	0.10 541	0.08 309	0.11 603	0.11 613	0.14 668	0.15 496

ADCPNet	0.51 751	0.36 731	1.82 820	0.27 618	0.23 683	0.71 779	0.39 763	0.56 685	0.54 713	0.52 750	0.60 738	0.66 776	0.57 769	0.64 684	1.23 807	0.15 704	0.18 643	0.14 696	0.23 785	0.19 736	0.22 616

PS-NSSS	0.33 657	0.36 731	0.61 596	0.24 482	0.18 556	0.33 614	0.24 639	0.59 719	0.42 589	0.38 646	0.52 694	0.36 601	0.31 651	0.80 751	0.32 628	0.18 743	0.14 531	0.21 767	0.15 726	0.17 706	0.14 473

1111	0.83 806	0.37 734	1.60 807	0.41 779	0.29 747	1.25 824	1.11 844	0.90 821	1.02 816	1.02 816	1.18 809	1.25 816	1.31 829	1.74 841	1.75 837	0.23 772	0.19 657	0.22 772	0.21 768	0.31 792	0.34 741

w-ln-seven-2	0.40 708	0.37 734	1.34 788	0.28 646	0.18 556	0.38 670	0.29 698	0.53 639	0.59 741	0.47 731	0.56 720	0.46 687	0.42 726	0.70 711	0.64 750	0.10 541	0.10 409	0.12 641	0.11 613	0.14 668	0.16 514

UDGNet	0.24 497	0.37 734	0.53 506	0.25 532	0.14 356	0.24 455	0.18 416	0.32 353	0.44 615	0.29 482	0.28 428	0.24 447	0.20 479	0.30 452	0.21 488	0.16 716	0.07 239	0.21 767	0.11 613	0.16 690	0.11 320

SuperB	0.50 747	0.37 734	2.16 830	0.23 421	0.15 432	0.41 687	0.32 727	0.50 602	0.83 791	0.44 712	0.51 687	0.33 572	0.45 735	0.69 707	1.07 799	0.10 541	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.95 846	0.18 545

RTSC	0.43 724	0.37 734	0.95 729	0.30 681	0.20 625	0.50 739	0.23 612	0.65 765	0.86 797	0.56 766	0.54 709	0.51 716	0.36 691	0.71 717	0.92 783	0.13 663	0.14 531	0.11 603	0.13 692	0.18 722	0.19 565

DeepPrunerF	0.46 737	0.37 734	1.50 802	0.34 730	0.30 754	0.36 654	0.37 751	0.64 759	1.15 832	0.41 688	0.45 650	0.40 634	0.41 720	0.82 757	0.53 726	0.18 743	0.14 531	0.23 775	0.21 768	0.17 706	0.18 545

iResNetv2_ROB	0.29 614	0.37 734	0.92 721	0.24 482	0.13 304	0.30 564	0.19 466	0.55 674	0.51 696	0.39 665	0.46 663	0.39 629	0.27 581	0.36 524	0.30 606	0.09 464	0.06 134	0.07 211	0.05 47	0.13 643	0.11 320

PDISCO_ROB	0.45 729	0.37 734	0.89 717	0.44 786	0.37 785	0.70 777	0.35 742	0.75 797	0.78 786	0.45 719	0.53 703	0.65 772	0.40 715	0.68 706	0.52 722	0.22 769	0.12 483	0.21 767	0.19 760	0.26 774	0.22 616

dad	0.30 629	0.38 742	0.60 589	0.22 353	0.14 356	0.32 603	0.21 545	0.35 389	0.51 696	0.45 719	0.45 650	0.46 687	0.23 517	0.41 556	0.27 578	0.21 765	0.11 449	0.20 763	0.11 613	0.15 680	0.11 320

FCDSN-DC	0.67 785	0.38 742	0.83 694	0.37 757	0.30 754	0.66 774	0.37 751	0.69 785	0.70 774	1.15 826	1.53 825	1.70 831	1.38 832	1.00 794	0.83 776	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.26 797	0.27 782	0.32 725
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 726	0.38 742	0.94 728	0.30 681	0.20 625	0.52 746	0.49 790	0.61 741	0.60 745	0.56 766	0.47 670	0.49 707	0.42 726	1.24 815	0.76 768	0.12 636	0.18 643	0.12 641	0.13 692	0.12 626	0.18 545

PWC_ROB	0.41 716	0.38 742	0.92 721	0.26 578	0.20 625	0.39 676	0.19 466	0.61 741	0.69 770	0.58 771	0.84 785	0.52 724	0.44 733	0.74 725	0.62 746	0.13 663	0.09 360	0.14 696	0.10 572	0.17 706	0.18 545

PatchMatch Cens Cmp	1.24 827	0.39 746	1.02 740	0.29 667	0.25 715	1.11 814	0.66 811	1.46 840	2.84 858	1.69 847	3.57 860	4.87 861	1.90 844	1.58 837	1.82 841	0.20 759	0.20 679	0.20 763	0.20 765	0.18 722	0.29 705

Syn2CoEx	0.39 696	0.39 746	1.08 751	0.35 743	0.21 648	0.41 687	0.29 698	0.63 753	0.51 696	0.43 705	0.56 720	0.45 678	0.45 735	0.69 707	0.39 670	0.17 731	0.14 531	0.16 725	0.12 656	0.13 643	0.16 514

EDNetEfficient	0.64 784	0.39 746	2.52 834	0.26 578	0.26 721	0.39 676	0.49 790	0.42 501	1.06 819	1.38 831	0.86 787	0.61 757	0.97 814	0.66 697	1.62 836	0.11 591	0.10 409	0.10 543	0.12 656	0.20 747	0.19 565

LE_ROB	1.82 840	0.39 746	3.15 842	0.50 807	0.55 812	0.79 790	1.00 835	0.89 819	6.48 871	7.40 875	2.07 843	2.07 835	5.08 868	1.33 826	3.96 859	0.11 591	0.09 360	0.12 641	0.11 613	0.11 576	0.13 426

PM Cens cmp D40	0.99 811	0.40 750	1.01 738	0.30 681	0.26 721	0.92 800	0.55 800	1.27 832	2.11 851	1.72 848	3.10 856	2.73 849	1.57 842	1.33 826	1.29 813	0.19 753	0.20 679	0.20 763	0.21 768	0.18 722	0.29 705

TARStereo(FT)	0.60 774	0.40 750	1.12 758	0.46 797	0.26 721	0.93 801	1.31 850	0.72 791	0.61 748	0.52 750	0.92 793	1.07 806	0.60 774	0.87 767	0.88 780	0.22 769	0.16 580	0.25 782	0.18 756	0.26 774	0.19 565

2222	0.60 774	0.40 750	1.12 758	0.46 797	0.26 721	0.93 801	1.31 850	0.72 791	0.61 748	0.52 750	0.92 793	1.07 806	0.60 774	0.87 767	0.88 780	0.22 769	0.16 580	0.25 782	0.18 756	0.26 774	0.19 565

w-ln-seven	0.45 729	0.40 750	1.40 795	0.27 618	0.22 667	0.58 759	0.33 734	0.65 765	0.83 791	0.59 772	0.63 750	0.53 729	0.39 708	0.66 697	0.81 775	0.12 636	0.11 449	0.13 671	0.12 656	0.16 690	0.17 538

ELAS_RVC	0.80 800	0.40 750	1.10 753	0.40 772	0.35 778	0.93 801	1.10 843	0.87 815	1.12 828	1.40 832	1.39 818	1.27 818	1.55 841	1.13 804	1.13 801	0.29 802	0.27 766	0.30 796	0.28 802	0.31 792	0.36 753
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 800	0.40 750	0.91 720	0.39 767	0.35 778	1.52 836	0.81 829	0.97 822	0.98 811	1.47 841	1.58 827	1.19 814	1.33 830	1.01 795	1.21 805	0.29 802	0.27 766	0.30 796	0.29 806	0.32 800	0.36 753
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.28 591	0.41 756	0.40 318	0.21 278	0.13 304	0.25 477	0.24 639	0.35 389	0.48 665	0.27 438	0.17 256	0.29 518	0.34 677	0.40 549	0.45 700	0.24 782	0.15 562	0.17 735	0.13 692	0.24 767	0.25 659

PVD	0.62 779	0.41 756	0.93 725	0.44 786	0.39 791	0.63 770	0.51 794	0.86 814	1.27 835	0.93 806	1.09 804	0.81 793	0.85 805	0.89 772	0.89 782	0.21 765	0.23 718	0.22 772	0.19 760	0.28 787	0.41 772

PASM	0.49 746	0.41 756	1.15 765	0.37 757	0.35 778	0.42 695	0.42 773	0.54 655	0.65 759	0.54 762	0.54 709	0.63 764	0.48 748	0.94 788	0.51 721	0.27 798	0.30 790	0.30 796	0.33 809	0.29 790	0.29 705

SANet	0.58 771	0.41 756	1.38 792	0.27 618	0.16 484	0.72 780	0.48 787	0.71 787	1.34 837	0.69 786	0.97 797	0.94 800	0.78 798	0.97 792	0.93 784	0.14 688	0.12 483	0.12 641	0.12 656	0.18 722	0.20 588

PWCDC_ROB	0.41 716	0.41 756	0.77 669	0.34 730	0.21 648	0.43 700	0.20 515	0.60 731	0.90 801	0.44 712	1.24 813	0.36 601	0.38 701	0.56 634	0.48 709	0.18 743	0.11 449	0.11 603	0.10 572	0.20 747	0.16 514

fsdfsdds	1.30 828	0.43 761	1.72 816	0.44 786	0.59 815	2.20 843	1.16 847	1.33 836	2.37 855	2.10 858	4.08 861	3.14 852	1.98 846	1.16 809	1.46 830	0.23 772	0.20 679	0.35 811	0.25 792	0.40 808	0.40 771

nnnnnnn	0.80 800	0.43 761	1.61 808	0.43 785	0.36 783	0.83 795	0.55 800	0.88 816	1.13 829	1.09 822	1.60 829	1.58 827	1.17 822	1.21 813	1.31 818	0.27 798	0.25 750	0.32 803	0.31 807	0.35 804	0.37 761

FADNet-RVC	0.34 668	0.43 761	0.97 732	0.25 532	0.20 625	0.33 614	0.20 515	0.51 617	0.42 589	0.34 585	0.40 588	0.41 643	0.29 625	0.65 690	0.36 658	0.14 688	0.14 531	0.14 696	0.15 726	0.19 736	0.20 588

FADNet	0.34 668	0.43 761	0.88 715	0.24 482	0.22 667	0.37 662	0.19 466	0.56 685	0.49 682	0.32 548	0.36 540	0.43 666	0.32 666	0.65 690	0.30 606	0.17 731	0.16 580	0.14 696	0.16 738	0.25 770	0.21 601

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 691	0.43 761	0.72 654	0.35 743	0.19 593	0.51 740	0.25 654	0.56 685	0.39 554	0.42 694	0.47 670	0.47 697	0.27 581	0.74 725	0.32 628	0.38 815	0.19 657	0.27 785	0.17 750	0.29 790	0.27 684

SGM-Forest	0.42 720	0.44 766	0.92 721	0.24 482	0.16 484	0.45 713	0.40 767	0.58 708	0.50 690	0.54 762	0.63 750	0.52 724	0.51 756	0.91 778	0.66 753	0.17 731	0.17 617	0.17 735	0.15 726	0.15 680	0.21 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 740	0.45 767	1.07 748	0.40 772	0.28 732	0.58 759	0.38 759	0.67 773	0.76 785	0.53 758	0.47 670	0.59 748	0.47 744	0.74 725	0.80 773	0.18 743	0.14 531	0.18 745	0.16 738	0.26 774	0.24 646

ADCMid	0.53 758	0.45 767	1.46 797	0.27 618	0.22 667	0.51 740	0.38 759	0.61 741	0.58 734	0.75 790	0.67 759	0.62 760	0.66 790	0.66 697	1.75 837	0.13 663	0.12 483	0.17 735	0.17 750	0.20 747	0.21 601

PM Graph cmp D40	0.99 811	0.46 769	1.13 762	0.35 743	0.34 773	1.01 811	0.70 814	1.18 829	2.01 850	1.67 845	3.56 859	2.15 838	1.37 831	1.30 821	1.15 802	0.20 759	0.20 679	0.19 754	0.22 779	0.19 736	0.32 725

PatchMatch Graph Cmp	1.11 821	0.46 769	1.28 781	0.34 730	0.33 770	0.98 809	0.66 811	1.21 831	2.45 856	1.81 849	4.16 862	2.69 848	1.41 835	1.31 823	1.76 839	0.20 759	0.20 679	0.19 754	0.21 768	0.19 736	0.32 725

PatchMatch		0.46 769		0.33 723		1.00 810		1.28 833		1.67 845		2.61 845		1.50 834		0.20 759		0.19 754		0.19 736

DStereoSA	1.00 813	0.46 769	1.33 787	0.68 822	0.86 842	1.26 826	2.25 861	0.83 809	1.41 839	0.57 769	1.92 837	0.57 741	2.07 847	0.96 789	1.84 843	0.36 811	0.55 843	0.28 792	0.53 830	0.45 813	0.90 838

AANet	0.55 761	0.47 773	1.61 808	0.23 421	0.31 761	0.41 687	0.25 654	0.53 639	1.14 830	0.93 806	0.98 801	0.84 795	0.71 793	0.60 656	0.66 753	0.18 743	0.32 801	0.14 696	0.13 692	0.18 722	0.44 784

StereoAnything_RVC	0.22 427	0.47 773	0.67 624	0.30 681	0.31 761	0.11 27	0.11 32	0.18 59	0.15 81	0.09 16	0.11 89	0.09 43	0.09 58	0.27 378	0.12 81	0.09 464	0.39 818	0.06 82	0.04 1	0.24 767	0.49 795

PSMNet-RUCA	0.39 696	0.47 773	0.84 698	0.46 797	0.41 794	0.34 629	0.26 666	0.59 719	0.46 641	0.40 676	0.51 687	0.44 672	0.33 675	0.43 568	0.31 618	0.25 790	0.14 531	0.33 807	0.21 768	0.32 800	0.23 629

SAMSARA	0.62 779	0.47 773	0.93 725	0.70 825	0.50 806	1.15 820	1.29 849	0.79 801	0.70 774	0.77 797	0.55 714	0.92 799	0.58 770	0.87 767	0.77 769	0.19 753	0.27 766	0.18 745	0.19 760	0.27 782	0.28 693

CSAN	0.55 761	0.47 773	1.19 775	0.37 757	0.23 683	0.57 757	0.61 806	0.65 765	0.72 778	0.65 780	0.78 777	0.66 776	0.65 789	1.41 832	0.77 769	0.21 765	0.17 617	0.20 763	0.21 768	0.18 722	0.21 601

AROF2	0.32 649	0.48 778	0.57 555	0.52 810	0.18 556	0.19 288	0.19 466	0.50 602	0.28 382	0.38 646	0.29 438	0.28 504	0.15 357	0.65 690	0.20 455	0.38 815	0.07 239	0.47 821	0.08 376	0.42 811	0.16 514

FINET	0.58 771	0.48 778	1.35 790	0.38 765	0.37 785	0.96 807	1.13 845	0.84 813	1.05 818	0.50 744	0.70 766	0.45 678	0.61 780	0.63 678	0.62 746	0.26 794	0.28 771	0.14 696	0.13 692	0.20 747	0.44 784

LSM	1.68 838	0.48 778	2.91 839	2.28 859	17.60 878	0.52 746	0.55 800	0.65 765	0.78 786	0.84 801	1.11 805	0.63 764	0.55 765	0.79 746	0.53 726	0.16 716	0.25 750	0.18 745	0.21 768	0.25 770	2.37 858

WZ-Net	0.56 767	0.49 781	2.14 829	0.30 681	0.24 701	0.58 759	0.48 787	0.65 765	0.80 788	0.51 747	0.72 768	0.68 783	0.60 774	1.06 800	1.01 792	0.13 663	0.10 409	0.11 603	0.12 656	0.19 736	0.23 629

AnyNet_C32	0.55 761	0.51 782	1.34 788	0.29 667	0.28 732	0.61 765	0.62 807	0.57 694	0.62 754	0.63 777	0.68 761	0.54 733	0.55 765	0.82 757	1.81 840	0.15 704	0.15 562	0.15 716	0.18 756	0.21 754	0.25 659

z-mn7	0.48 743	0.52 783	1.28 781	0.26 578	0.19 593	0.62 766	0.34 739	0.59 719	0.96 808	0.45 719	0.97 797	0.53 729	0.41 720	0.99 793	0.70 760	0.11 591	0.10 409	0.10 543	0.10 572	0.14 668	0.16 514

Consistency-Raft	0.56 767	0.52 783	1.12 758	0.45 792	0.49 804	0.48 730	0.45 780	0.73 794	0.74 784	0.45 719	0.82 782	0.46 687	0.60 774	0.51 603	0.63 749	0.39 818	0.40 819	0.44 819	0.51 829	0.53 819	0.38 770

GANetREF_RVC	0.45 729	0.52 783	0.87 708	0.39 767	0.20 625	0.51 740	0.50 792	0.68 778	0.67 764	0.47 731	0.46 663	0.50 713	0.43 730	0.91 778	0.40 672	0.28 801	0.21 690	0.32 803	0.19 760	0.28 787	0.23 629
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
Wz-Net-SNSev	0.45 729	0.53 786	1.42 796	0.31 700	0.21 648	0.44 705	0.45 780	0.64 759	0.68 768	0.46 725	0.66 757	0.62 760	0.40 715	0.78 742	0.65 751	0.12 636	0.11 449	0.12 641	0.13 692	0.17 706	0.19 565

UDG	0.42 720	0.54 787	0.67 624	0.41 779	0.35 778	0.47 722	0.27 676	0.57 694	0.48 665	0.40 676	0.46 663	0.59 748	0.45 735	0.47 585	0.46 703	0.26 794	0.19 657	0.49 822	0.22 779	0.37 805	0.30 711

UHP(FT)	0.75 794	0.55 788	1.46 797	0.45 792	0.28 732	1.13 818	0.75 820	0.82 805	1.24 833	0.95 808	1.26 814	1.09 808	0.97 814	1.15 807	1.25 810	0.23 772	0.25 750	0.31 799	0.28 802	0.31 792	0.28 693

mmmmmm	0.75 794	0.55 788	1.46 797	0.45 792	0.28 732	1.13 818	0.75 820	0.82 805	1.24 833	0.95 808	1.26 814	1.09 808	0.97 814	1.15 807	1.25 810	0.23 772	0.25 750	0.31 799	0.28 802	0.31 792	0.28 693

anonymity	0.57 769	0.55 788	0.74 655	0.48 802	0.63 818	0.56 754	0.43 775	0.71 787	0.51 696	0.64 779	0.55 714	0.57 741	0.61 780	0.65 690	0.57 738	0.55 826	0.55 843	0.50 823	0.54 831	0.51 817	0.61 814

CC-Net-ROB	0.46 737	0.55 788	0.86 705	0.38 765	0.23 683	0.51 740	0.30 707	0.69 785	0.51 696	0.46 725	0.51 687	0.48 701	0.38 701	0.96 789	0.40 672	0.36 811	0.23 718	0.56 827	0.25 792	0.34 803	0.22 616

RTS	0.81 803	0.56 792	4.76 848	0.37 757	0.30 754	1.11 814	0.52 796	0.67 773	1.07 820	0.76 794	0.91 791	0.60 754	0.61 780	1.64 838	1.24 808	0.15 704	0.13 508	0.15 716	0.15 726	0.22 758	0.24 646

RTSA	0.81 803	0.56 792	4.76 848	0.37 757	0.30 754	1.11 814	0.52 796	0.67 773	1.07 820	0.76 794	0.91 791	0.60 754	0.61 780	1.64 838	1.24 808	0.15 704	0.13 508	0.15 716	0.15 726	0.22 758	0.24 646

ADCS	0.62 779	0.56 792	1.54 805	0.30 681	0.25 715	0.56 754	0.46 783	0.71 787	0.86 797	0.77 797	0.72 768	0.68 783	0.62 785	0.82 757	2.33 851	0.17 731	0.16 580	0.16 725	0.17 750	0.23 763	0.27 684

SGM-ForestM	1.59 834	0.56 792	1.52 804	0.41 779	0.34 773	2.77 847	1.67 856	1.69 847	1.73 846	2.48 861	2.27 847	6.02 865	2.90 855	3.08 854	2.83 855	0.25 790	0.30 790	0.19 754	0.20 765	0.18 722	0.45 788

xbf	2.50 848	0.57 796	0.40 318	0.54 813	0.63 818	4.64 852	4.97 875	3.21 861	1.08 822	2.08 857	1.94 839	3.54 854	3.37 859	4.52 869	5.87 872	1.70 861	0.91 862	2.09 871	1.75 869	3.55 865	2.57 859

zh-mn7	0.50 747	0.57 796	1.82 820	0.25 532	0.19 593	0.45 713	0.29 698	0.59 719	0.84 794	0.67 783	0.97 797	0.49 707	0.41 720	0.93 785	0.73 763	0.12 636	0.10 409	0.11 603	0.11 613	0.13 643	0.17 538

SQANet	0.44 726	0.57 796	0.89 717	0.49 803	0.39 791	0.47 722	0.23 612	0.53 639	0.44 615	0.41 688	0.48 679	0.47 697	0.34 677	0.58 643	0.43 686	0.38 815	0.15 562	0.40 817	0.21 768	0.50 815	0.34 741

EDNetEfficientorigin	7.48 865	0.57 796	139.59 899	0.25 532	0.17 524	0.44 705	0.30 707	0.48 581	1.04 817	1.29 828	1.02 802	0.82 794	0.87 809	0.76 737	1.02 795	0.10 541	0.09 360	0.12 641	0.11 613	0.22 758	0.25 659

GASNet	0.39 696	0.58 800	1.27 780	0.35 743	0.23 683	0.35 646	0.23 612	0.63 753	0.56 729	0.41 688	0.38 560	0.45 678	0.30 632	0.81 756	0.42 682	0.16 716	0.11 449	0.14 696	0.14 714	0.23 763	0.12 386

MFN_U_SF_RVC	0.58 771	0.58 800	1.31 786	0.39 767	0.23 683	0.72 780	0.30 707	0.83 809	0.68 768	0.74 789	0.74 772	0.86 796	0.60 774	0.84 762	0.83 776	0.29 802	0.27 766	0.32 803	0.37 815	0.31 792	0.33 735

MANE	1.63 836	0.58 800	1.16 767	0.59 817	0.60 817	2.71 846	1.53 854	2.63 859	3.62 861	2.33 860	3.26 857	3.66 856	2.98 856	2.26 852	2.26 850	0.37 813	0.40 819	0.31 799	0.49 825	0.31 792	0.63 817

DDUNet	0.45 729	0.60 803	0.71 649	0.45 792	0.39 791	0.46 716	0.32 727	0.53 639	0.44 615	0.46 725	0.53 703	0.57 741	0.38 701	0.51 603	0.43 686	0.34 808	0.21 690	0.56 827	0.25 792	0.41 809	0.36 753

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 758	0.60 803	0.98 734	0.40 772	0.25 715	0.87 797	0.57 804	0.60 731	0.64 758	0.60 773	0.67 759	0.63 764	0.42 726	1.13 804	0.50 716	0.23 772	0.28 771	0.27 785	0.35 811	0.25 770	0.33 735

MonStereo1	0.96 810	0.61 805	0.99 736	0.70 825	0.59 815	1.37 832	0.35 742	0.97 822	1.27 835	0.97 812	1.92 837	1.53 826	2.13 848	1.29 819	0.87 779	0.71 836	0.34 810	0.75 839	0.47 823	0.75 835	0.68 827

zzzzzzz1	0.31 641	0.63 806	1.85 822	0.24 482	0.16 484	0.23 430	0.22 582	0.42 501	0.36 511	0.22 375	0.25 388	0.26 483	0.21 492	0.35 512	0.30 606	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.08 376	0.11 576	0.10 261

noway7	0.30 629	0.63 806	1.95 824	0.24 482	0.12 234	0.23 430	0.19 466	0.47 569	0.33 469	0.21 352	0.23 363	0.24 447	0.20 479	0.23 295	0.29 601	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.10 516	0.10 261

MSAF-DinoV2	0.81 803	0.64 808	2.42 833	0.49 803	0.17 524	0.58 759	0.32 727	0.83 809	0.85 795	0.41 688	0.52 694	0.98 804	0.61 780	4.97 871	1.22 806	0.12 636	0.07 239	0.10 543	0.24 787	0.27 782	0.32 725

zh-sn7	0.52 754	0.64 808	1.77 817	0.30 681	0.20 625	0.47 722	0.40 767	0.60 731	0.65 759	0.53 758	0.82 782	0.52 724	0.59 772	1.10 802	0.96 788	0.13 663	0.13 508	0.13 671	0.13 692	0.17 706	0.20 588

NVStereoNet_ROB	0.74 790	0.64 808	1.20 777	0.55 816	0.43 799	0.54 753	0.48 787	0.75 797	0.87 800	0.88 803	1.72 833	1.06 805	1.03 819	1.29 819	0.98 791	0.35 810	0.42 822	0.41 818	0.48 824	0.38 806	0.43 781
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ply	1.98 842	0.66 811	0.40 318	0.54 813	0.63 818	0.49 736	0.43 775	3.21 861	1.08 822	0.32 548	1.94 839	3.54 854	3.37 859	4.52 869	5.87 872	1.70 861	0.91 862	2.09 871	1.75 869	3.55 865	2.57 859

GCST	0.50 747	0.67 812	0.82 688	1.04 842	0.55 812	0.38 670	0.11 32	0.42 501	0.33 469	0.42 694	0.35 525	0.29 518	0.18 449	0.50 597	0.23 527	0.70 835	0.42 822	0.79 842	0.62 841	0.63 823	0.47 790

AROF3	0.36 678	0.68 813	0.64 610	0.53 812	0.19 593	0.20 337	0.20 515	0.51 617	0.35 494	0.39 665	0.26 402	0.35 594	0.17 410	0.76 737	0.20 455	0.40 819	0.06 134	0.61 831	0.08 376	0.50 815	0.16 514

AnyNet_C01	0.68 787	0.69 814	2.64 836	0.33 723	0.27 730	0.93 801	0.64 808	0.66 771	0.65 759	0.70 787	0.97 797	0.75 791	0.63 787	1.01 795	1.52 831	0.17 731	0.16 580	0.17 735	0.17 750	0.24 767	0.28 693

Wz-Net-TNSev	0.55 761	0.72 815	1.90 823	0.26 578	0.21 648	0.64 771	0.45 780	0.66 771	0.71 776	0.52 750	0.55 714	0.71 789	0.63 787	1.04 798	0.94 786	0.16 716	0.15 562	0.13 671	0.15 726	0.21 754	0.24 646

SPS-STEREO	0.74 790	0.72 815	1.18 774	0.52 810	0.57 814	0.76 785	0.50 792	0.80 802	0.66 763	0.97 812	0.88 790	0.94 800	0.74 795	1.08 801	1.04 797	0.58 829	0.51 836	0.50 823	0.50 828	0.56 820	0.72 831
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 774	0.73 817	1.13 762	0.64 819	0.45 803	0.73 783	0.37 751	0.67 773	0.67 764	0.52 750	0.75 775	0.66 776	0.46 742	0.74 725	0.59 741	0.55 826	0.34 810	0.56 827	0.36 813	0.65 825	0.49 795

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 788	0.73 817	1.26 779	0.47 801	0.28 732	1.42 834	0.60 805	0.82 805	0.94 807	0.85 802	0.86 787	0.88 798	0.70 792	1.32 825	0.75 766	0.37 813	0.30 790	0.34 809	0.36 813	0.44 812	0.42 777

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 353	0.74 819	0.71 649	0.17 49	0.08 38	0.15 101	0.15 230	0.19 87	0.18 150	0.13 175	0.12 120	0.10 82	0.08 22	0.16 78	0.14 215	0.34 808	0.12 483	0.08 336	0.07 272	0.11 576	0.24 646

Ntro	0.61 778	0.75 820	1.16 767	0.67 821	0.50 806	0.76 785	0.37 751	0.68 778	0.71 776	0.50 744	0.59 734	0.65 772	0.52 758	0.79 746	0.58 740	0.58 829	0.32 801	0.57 830	0.34 810	0.69 830	0.50 799

DStereoFS	1.07 819	0.76 821	1.10 753	0.70 825	0.70 825	1.87 840	1.39 853	1.20 830	1.66 844	1.01 815	1.58 827	1.20 815	2.60 853	1.40 831	1.32 819	0.40 819	0.47 829	0.31 799	0.41 819	0.38 806	0.91 839

relurobot		0.77 822		0.83 833	0.70 825	0.64 771	0.77 824	0.58 708	0.69 770	0.75 790	0.69 764	0.63 764	0.72 794	0.64 684	0.67 757	0.73 838		0.69 834	0.66 842	0.70 831	0.67 825

UHP(ZeroShot)	4.71 858	0.78 823	7.53 861	0.49 803	0.70 825	9.19 868	2.46 864	5.22 872	13.78 886	8.21 876	14.54 884	9.76 877	8.70 874	4.05 865	4.15 860	0.43 822	0.32 801	0.37 812	0.56 836	1.22 850	1.84 854

UHP	4.71 858	0.78 823	7.53 861	0.49 803	0.70 825	9.19 868	2.46 864	5.22 872	13.78 886	8.21 876	14.54 884	9.76 877	8.70 874	4.05 865	4.15 860	0.43 822	0.32 801	0.37 812	0.56 836	1.22 850	1.84 854

light-stereo	2.66 849	0.78 823	4.46 847	4.42 860	3.66 857	5.04 854	0.38 759	2.12 853	1.51 842	4.25 867	6.51 871	7.70 874	0.75 796	5.12 872	1.42 828	0.72 837	1.35 866	0.33 807	0.45 821	1.22 850	1.04 844

relubot	0.74 790	0.80 826	0.81 682	0.88 836	0.77 834	0.70 777	0.77 824	0.68 778	0.72 778	0.83 800	0.74 772	0.66 776	0.80 800	0.67 705	0.74 764	0.74 839	0.71 860	0.69 834	0.66 842	0.70 831	0.67 825

coex-ft	3.48 851	0.81 827	48.53 897	0.24 482	0.19 593	0.53 749	0.47 786	0.49 592	2.36 854	7.18 874	1.20 810	0.96 803	2.53 852	0.75 730	2.14 849	0.13 663	0.15 562	0.14 696	0.12 656	0.22 758	0.47 790

MFMNet_re	0.74 790	0.84 828	1.16 767	0.64 819	0.70 825	0.79 790	0.71 816	0.77 800	0.85 795	0.79 799	0.86 787	0.69 785	0.80 800	0.73 721	0.65 751	0.66 833	0.59 848	0.61 831	0.58 838	0.68 828	0.71 830

SGM+DAISY	1.12 823	0.86 829	1.64 811	0.68 822	0.80 838	1.68 838	1.68 857	1.08 825	1.10 824	1.53 843	1.76 835	1.47 824	1.53 840	1.24 815	1.42 828	0.66 833	0.65 855	0.52 826	0.54 831	0.57 821	0.91 839

JetBlue	1.20 825	0.89 830	2.53 835	0.59 817	0.76 831	3.16 851	2.09 859	1.16 827	0.93 804	0.95 808	1.12 806	1.65 829	1.27 827	2.15 850	1.87 844	0.43 822	0.37 816	0.38 814	0.39 817	0.62 822	0.63 817

ACVNet-4b	0.76 797	0.90 831	1.67 813	0.73 828	0.51 809	0.80 793	0.31 720	0.74 796	0.81 789	0.51 747	0.72 768	0.94 800	0.43 730	1.01 795	1.32 819	1.18 858	0.22 704	0.77 840	0.45 821	0.70 831	0.50 799

ACVNet_1	0.77 799	0.92 832	1.79 819	0.73 828	0.53 810	0.78 789	0.42 773	0.88 816	0.90 801	0.75 790	0.76 776	1.32 820	0.80 800	1.04 798	0.70 760	0.57 828	0.32 801	0.72 837	0.35 811	0.70 831	0.50 799

DispFullNet	0.67 785	0.94 833	1.63 810	0.77 831	1.19 849	0.53 749	0.25 654	0.61 741	0.72 778	0.70 787	0.60 738	0.69 785	0.90 810	0.80 751	0.52 722	0.27 798	0.13 508	0.74 838	0.31 807	0.68 828	0.44 784

IMH-64-1	0.94 807	0.95 834	1.07 748	0.98 839	0.76 831	0.93 801	0.72 817	1.30 834	1.11 826	0.91 804	1.45 821	1.14 810	1.00 817	1.25 817	0.97 789	0.77 840	0.51 836	0.97 846	0.55 834	0.90 840	0.66 823

IMH-64	0.94 807	0.95 834	1.07 748	0.98 839	0.76 831	0.93 801	0.72 817	1.30 834	1.11 826	0.91 804	1.45 821	1.14 810	1.00 817	1.25 817	0.97 789	0.77 840	0.51 836	0.97 846	0.55 834	0.90 840	0.66 823

ACVNet_2	0.94 807	0.98 836	1.71 815	0.83 833	0.63 818	1.02 812	0.64 808	1.16 827	1.43 841	1.02 816	1.39 818	1.47 824	0.86 808	1.16 809	0.79 772	0.63 832	0.43 825	0.78 841	0.49 825	0.80 837	0.57 808

WAO-7	1.05 815	1.00 837	1.19 775	0.83 833	0.67 824	1.22 823	0.84 831	1.43 839	1.56 843	1.13 824	1.75 834	1.46 823	1.25 826	1.56 836	1.28 812	0.61 831	0.62 853	0.70 836	0.68 845	0.66 827	0.62 815

RainbowNet	0.76 797	1.00 837	1.29 784	0.82 832	0.63 818	0.79 790	0.52 796	0.83 809	0.93 804	0.61 775	0.79 780	0.79 792	0.62 785	0.82 757	0.67 757	0.80 845	0.55 843	0.79 842	0.49 825	0.81 838	0.62 815

valid	0.26 548	1.01 839	0.35 268	0.20 217	0.10 119	0.14 63	0.13 122	0.37 424	0.23 275	0.21 352	0.16 232	0.14 254	0.10 114	0.40 549	0.15 263	0.79 843	0.23 718	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.28 693

WAO-6	1.11 821	1.01 839	1.17 773	0.96 838	0.79 835	1.30 829	0.78 826	1.36 837	1.99 849	1.04 820	1.54 826	1.59 828	1.27 827	1.37 830	1.30 814	0.78 842	0.55 843	1.03 850	0.75 849	0.87 839	0.72 831

IMH	1.09 820	1.04 841	1.29 784	1.03 841	0.79 835	1.11 814	0.69 813	1.40 838	1.42 840	1.02 816	1.71 832	1.42 821	1.19 825	1.78 845	1.03 796	1.14 856	0.56 847	1.00 848	0.58 838	0.93 843	0.68 827

TorneroNet-64	1.47 830	1.15 842	1.51 803	1.11 848	0.86 842	2.27 845	0.76 822	1.84 849	3.76 862	1.29 828	2.22 846	2.68 847	1.46 836	1.81 846	1.55 833	0.79 843	0.51 836	1.10 851	0.67 844	1.31 856	0.81 837

LVE	1.18 824	1.16 843	1.67 813	1.04 842	0.81 839	1.32 830	0.82 830	1.49 842	1.94 847	1.08 821	1.90 836	1.89 833	1.07 821	1.51 835	1.04 797	0.96 852	0.61 850	0.94 845	0.69 846	0.92 842	0.79 836

Dean	1.22 826	1.17 844	1.97 825	1.04 842	0.79 835	1.21 822	0.76 822	1.51 843	1.96 848	1.30 830	1.98 842	2.14 837	1.18 824	1.30 821	1.15 802	0.83 846	0.61 850	1.01 849	0.69 846	0.97 847	0.77 835

TorneroNet	2.26 845	1.20 845	1.55 806	1.15 850	0.91 844	5.84 861	0.84 831	2.12 853	8.45 874	2.59 862	5.32 865	3.84 857	2.15 849	1.84 848	1.98 847	0.88 848	0.54 842	1.16 855	0.74 848	1.31 856	0.91 839

WAO-8	1.50 832	1.22 846	1.39 793	1.10 845	0.85 840	2.15 841	0.78 826	1.84 849	3.76 862	1.46 836	2.18 844	2.15 838	1.50 838	3.20 856	1.35 824	0.92 850	0.66 856	1.10 851	0.79 851	0.94 844	0.74 833

Venus	1.50 832	1.22 846	1.39 793	1.10 845	0.85 840	2.15 841	0.78 826	1.84 849	3.76 862	1.46 836	2.18 844	2.15 838	1.50 838	3.20 856	1.35 824	0.92 850	0.66 856	1.10 851	0.79 851	0.94 844	0.74 833

MADNet+	1.05 815	1.26 848	4.77 851	0.73 828	0.50 806	1.25 824	0.97 834	1.05 824	0.93 804	0.67 783	0.78 777	0.87 797	0.85 805	2.14 849	1.83 842	0.40 819	0.42 822	0.32 803	0.28 802	0.45 813	0.43 781

PWCK	1.05 815	1.29 849	2.12 828	0.92 837	0.42 796	1.27 827	1.01 836	1.14 826	1.14 830	1.16 827	1.14 807	1.25 816	0.90 810	1.77 844	1.15 802	0.89 849	0.51 836	0.87 844	0.54 831	1.02 848	0.57 808

UNDER WATER-64	1.61 835	1.30 850	2.93 840	1.33 851	0.96 845	2.20 843	1.25 848	1.47 841	3.15 859	1.46 836	1.31 816	2.61 845	2.22 850	1.69 840	1.93 845	1.13 855	0.67 858	1.29 856	0.94 856	1.26 854	1.09 845

UNDER WATER	1.64 837	1.34 851	2.72 838	1.40 852	1.04 846	1.70 839	1.14 846	1.57 846	3.58 860	1.46 836	1.46 823	2.82 850	2.43 851	1.74 841	2.04 848	1.08 854	0.63 854	1.31 857	0.94 856	1.29 855	1.10 846

notaker	1.49 831	1.44 852	1.77 817	1.42 853	1.08 847	1.19 821	0.87 833	1.51 843	1.40 838	1.53 843	3.41 858	2.40 842	1.94 845	1.83 847	1.57 834	1.14 856	0.69 859	1.38 858	0.88 855	1.39 859	1.03 843

ktn	1.80 839	1.46 853	1.49 801	1.44 854	1.14 848	1.50 835	1.07 839	1.53 845	3.90 865	2.77 863	4.62 863	3.42 853	1.49 837	1.74 841	1.40 827	1.45 860	0.77 861	1.46 859	0.99 858	1.41 860	1.00 842

KSHMR	1.92 841	1.47 854	1.97 825	1.48 855	1.22 850	1.39 833	1.06 838	1.81 848	5.83 870	1.43 834	5.56 866	2.95 851	1.17 822	2.24 851	1.33 821	1.29 859	1.13 864	1.47 860	1.11 860	1.37 858	1.21 848

MADNet++	2.34 846	1.81 855	2.24 831	2.15 858	1.97 856	2.79 848	2.19 860	2.42 858	2.26 852	2.79 864	2.70 854	2.43 843	2.60 853	3.18 855	3.32 856	2.19 870	1.97 870	1.93 862	1.62 862	2.02 862	2.10 856

HanzoNet	3.08 850	1.87 856	2.70 837	1.81 856	1.34 853	1.60 837	1.05 837	2.06 852	2.62 857	5.63 871	5.12 864	5.96 864	7.09 871	4.39 868	3.43 857	3.29 873	2.06 872	1.98 865	2.94 876	2.47 863	2.15 857

JetRed	2.35 847	2.70 857	6.11 859	1.14 849	1.38 854	6.03 863	3.61 867	2.12 853	1.72 845	1.99 856	1.97 841	2.15 838	1.59 843	2.49 853	4.19 862	1.05 853	1.60 867	1.10 851	1.02 859	1.72 861	1.41 853

BEATNet-Init1	4.91 861	3.27 858	14.39 877	0.69 824	0.65 823	10.19 872	3.83 868	5.04 871	5.11 869	8.73 878	8.52 872	13.95 887	7.66 873	7.79 877	5.79 870	0.32 807	0.34 810	0.34 809	0.38 816	0.64 824	0.64 821

USTest	6.84 864	5.16 859	5.45 858	7.18 865	7.26 861	14.27 875	22.53 881	8.48 877	9.29 875	5.44 870	6.42 870	6.27 872	6.69 870	6.83 875	8.49 877	1.95 863	3.27 873	2.16 873	2.54 874	3.76 867	3.31 863

DPSimNet_ROB	6.21 863	5.16 859	9.50 863	5.59 863	5.56 860	7.64 865	10.02 877	4.07 864	7.33 872	6.84 872	6.26 867	7.17 873	10.55 876	4.07 867	5.68 869	5.50 877	4.29 875	5.24 878	3.66 877	4.05 869	5.96 870

DGTPSM_ROB	8.38 866	5.24 861	10.71 875	5.32 862	10.19 864	8.34 866	23.49 885	6.11 875	13.43 883	4.93 868	10.93 880	5.64 862	10.55 876	6.17 873	12.73 881	3.74 875	7.56 877	3.68 875	7.24 882	4.09 870	7.49 873

DPSMNet_ROB	8.44 867	5.25 862	10.87 876	5.59 863	10.27 865	8.34 866	23.51 886	6.12 876	13.47 884	4.96 869	10.94 881	5.65 863	10.55 876	6.25 874	12.77 882	4.01 876	7.62 878	3.75 876	7.27 883	4.16 871	7.54 874

noway2	4.31 852	5.35 863	4.91 854	11.32 872	10.44 867	5.75 856	4.48 870	4.21 865	0.98 811	1.89 852	2.51 850	6.10 871	3.59 866	3.66 859	4.55 864	1.98 864	0.46 827	2.01 866	1.74 867	5.80 874	4.46 865

noway3	4.31 852	5.41 864	4.87 853	11.29 871	10.45 868	5.75 856	4.48 870	4.23 866	0.99 815	1.88 851	2.54 853	6.09 870	3.58 865	3.77 863	4.56 865	1.98 864	0.46 827	2.02 869	1.74 867	5.77 872	4.35 864

TCMNet-wrong-test	4.33 854	5.65 865	4.76 848	11.36 873	10.39 866	5.87 862	4.45 869	4.24 867	1.10 824	1.93 855	2.43 848	6.07 868	3.54 863	3.87 864	4.51 863	2.00 866	0.47 829	1.96 864	1.68 863	5.78 873	4.48 866

noway1	4.35 855	5.86 866	4.96 856	11.40 874	10.45 868	5.77 859	4.48 870	4.31 869	0.97 810	1.89 852	2.52 851	6.02 865	3.52 861	3.69 860	4.60 866	2.00 866	0.47 829	2.01 866	1.73 865	5.85 875	4.49 867

zzzz4	4.35 855	5.87 867	5.01 857	11.40 874	10.45 868	5.76 858	4.48 870	4.31 869	0.98 811	1.89 852	2.52 851	6.02 865	3.52 861	3.69 860	4.60 866	2.00 866	0.47 829	2.01 866	1.73 865	5.85 875	4.49 867

noway4	4.36 857	5.91 868	4.91 854	11.41 876	10.47 871	5.83 860	4.53 874	4.26 868	0.98 811	1.85 850	2.49 849	6.07 868	3.55 864	3.70 862	4.61 868	2.01 869	0.48 833	2.02 869	1.72 864	5.88 877	4.51 869

Selective-IGEV-i1pa	5.75 862	8.12 869	4.85 852	1.10 845	0.54 811	13.48 874	3.52 866	9.46 880	7.56 873	7.13 873	10.00 876	9.12 875	7.56 872	14.91 888	6.08 874	3.55 874	1.33 865	1.94 863	0.77 850	0.79 836	3.23 862

iinet-test	10.74 870	9.21 870	9.52 864	10.46 866	10.67 872	17.92 880	25.86 887	12.61 884	13.38 881	9.65 882	10.06 877	9.98 879	10.66 879	11.13 884	12.60 878	6.36 880	7.73 879	5.65 880	6.66 878	7.29 878	7.31 871

IINet	10.74 870	9.21 870	9.52 864	10.46 866	10.67 872	17.92 880	25.86 887	12.61 884	13.38 881	9.65 882	10.06 877	9.98 879	10.66 879	11.13 884	12.60 878	6.36 880	7.73 879	5.65 880	6.66 878	7.29 878	7.31 871

Anonymous_1	16.44 879	9.26 872	9.67 867	10.63 868	14.54 876	18.62 882	26.98 889	12.68 886	13.53 885	10.78 886	10.37 879	10.15 881	10.66 879	10.99 883	12.64 880	15.61 896	7.73 879	16.87 894	43.01 903	56.14 907	7.86 877

xxxxx1	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

tt_ll	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

ff	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

DPSM_ROB	11.46 873	9.79 876	10.18 870	11.11 869	11.31 874	19.08 883	27.38 890	13.42 887	14.23 888	10.34 884	11.13 882	10.97 885	11.33 886	11.89 886	13.49 883	6.74 882	8.19 882	6.00 882	7.05 880	7.74 880	7.76 875

DPSM	11.46 873	9.79 876	10.18 870	11.11 869	11.31 874	19.08 883	27.38 890	13.42 887	14.23 888	10.34 884	11.13 882	10.97 885	11.33 886	11.89 886	13.49 883	6.74 882	8.19 882	6.00 882	7.05 880	7.74 880	7.76 875

DLNR_Zeroshot_test	10.53 868	12.28 878	20.32 882	105.84 900	23.88 890	0.14 63	0.13 122	3.20 860	0.20 205	0.16 255	0.23 363	0.16 302	0.10 114	0.32 479	0.16 306	2.54 871	0.32 801	0.07 211	0.07 272	40.17 905	0.28 693

DLNR-FE	10.53 868	12.31 879	20.33 884	105.85 901	23.36 889	0.14 63	0.13 122	3.25 863	0.20 205	0.16 255	0.23 363	0.16 302	0.10 114	0.31 467	0.16 306	2.59 872	0.32 801	0.07 211	0.07 272	40.66 906	0.28 693

PML	15.86 878	13.12 880	7.07 860	5.22 861	7.66 862	32.93 888	64.30 903	5.37 874	10.12 876	25.87 902	67.29 907	20.25 889	13.20 888	10.09 879	6.81 876	5.94 879	2.00 871	6.03 884	2.18 872	9.13 882	2.62 861

LRCNet_RVC	10.94 872	14.45 881	9.66 866	15.38 877	8.02 863	1.08 813	0.35 742	8.72 878	0.72 778	12.63 887	15.84 886	9.73 876	6.52 869	8.58 878	6.38 875	20.33 899	5.39 876	23.79 900	21.95 900	15.35 886	13.96 881

RSGM-EC	29.37 891	17.55 882	9.85 868	35.22 894	33.16 894	26.01 886	45.63 892	20.07 891	17.60 891	18.98 890	23.47 898	30.02 901	23.62 900	41.06 905	44.49 906	58.94 907	34.33 905	32.95 906	20.18 893	33.70 903	20.62 893

acva	29.37 891	17.55 882	9.85 868	35.22 894	33.16 894	26.01 886	45.63 892	20.07 891	17.60 891	18.98 890	23.47 898	30.02 901	23.62 900	41.06 905	44.49 906	58.94 907	34.33 905	32.95 906	20.18 893	33.70 903	20.62 893

Light2-Stereo	43.73 898	19.67 884	35.52 896	51.48 898	32.90 893	24.02 885	0.51 794	31.67 903	2.29 853	64.84 908	36.95 905	36.23 907	11.28 885	91.36 908	39.49 901	47.38 906	9.52 888	114.50 909	106.27 908	62.26 908	56.43 900

CasAABBNet	23.04 882	19.69 885	20.32 882	22.42 883	22.73 883	38.35 892	55.23 898	26.99 897	28.74 897	20.67 897	22.28 893	22.11 896	22.86 893	23.84 891	27.17 893	13.52 887	16.47 891	12.08 885	14.21 885	15.57 887	15.60 884

FlowAnything	23.08 885	19.70 886	20.48 885	22.45 885	22.73 883	38.34 891	55.18 895	27.00 898	28.79 898	20.83 900	22.42 897	22.10 895	22.83 892	23.85 892	27.23 897	13.53 888	16.54 894	12.10 890	14.29 891	15.59 891	15.58 883

RAFT-FEzeroshot	23.04 882	19.71 887	20.25 880	22.47 886	22.80 886	38.32 889	55.23 898	26.95 894	28.70 895	20.66 895	22.23 891	22.07 893	22.86 893	23.85 892	27.17 893	13.53 888	16.47 891	12.08 885	14.22 887	15.58 889	15.60 884

RAFT-FE	23.04 882	19.71 887	20.25 880	22.47 886	22.80 886	38.32 889	55.23 898	26.95 894	28.70 895	20.66 895	22.23 891	22.07 893	22.86 893	23.85 892	27.17 893	13.53 888	16.47 891	12.08 885	14.22 887	15.58 889	15.60 884

Selective-RAFT-Error	23.11 886	19.77 889	20.60 886	22.49 888	22.80 886	38.46 895	55.19 896	27.13 900	28.90 899	20.73 898	22.38 895	22.11 896	22.91 898	23.94 895	27.18 896	13.54 891	16.57 895	12.09 888	14.21 885	15.61 893	15.65 887

Hybrid-DGEV	23.11 886	19.81 890	20.81 887	22.43 884	22.74 885	38.45 894	55.25 901	27.21 901	28.95 901	20.63 894	22.37 894	22.03 892	22.89 897	23.96 896	27.14 891	13.54 891	16.46 890	12.09 888	14.23 889	15.57 887	15.57 882

LSM0	24.21 889	19.88 891	22.33 888	24.42 890	40.13 898	38.41 893	54.99 894	27.05 899	28.61 894	20.59 893	22.00 890	22.29 898	22.86 893	24.12 897	27.16 892	13.59 894	16.33 889	12.13 892	14.08 884	15.72 894	17.53 890

HaxPig	17.72 880	20.23 892	19.76 879	16.55 878	16.52 877	9.46 870	9.42 876	14.48 889	13.31 880	18.59 889	18.67 887	17.39 888	16.68 889	17.07 889	16.43 888	21.99 903	20.86 898	22.28 899	21.55 897	21.30 898	21.88 895

fast-reg	23.61 888	20.43 893	23.27 889	23.15 889	24.75 892	38.65 896	55.20 897	26.97 896	28.94 900	20.18 892	21.86 888	21.68 891	22.34 891	24.15 898	27.35 899	13.84 895	16.57 895	14.84 893	15.61 892	16.59 895	15.88 888

zzzzzz3	33.87 894	22.29 894	30.19 892	40.83 896	40.72 899	53.80 897	74.95 905	37.94 905	43.72 905	30.30 904	32.80 901	33.62 905	36.50 905	35.21 901	41.72 905	19.37 897	24.62 900	18.28 895	21.49 895	19.97 896	19.16 891

zzz1	33.89 895	22.31 895	30.41 893	40.83 896	40.73 900	53.80 897	74.90 904	37.96 906	43.78 906	30.32 905	32.84 902	33.63 906	36.50 905	35.24 902	41.71 904	19.38 898	24.63 901	18.29 896	21.50 896	19.98 897	19.16 891

MEDIAN_ROB	21.20 881	24.56 896	23.42 890	19.57 879	19.62 882	13.29 873	11.21 878	18.04 890	17.02 890	22.07 901	21.92 889	20.84 890	20.24 890	21.02 890	19.68 889	25.59 904	24.08 899	26.20 901	25.19 901	25.31 901	25.19 898

AVERAGE_ROB	25.43 890	29.01 897	27.22 891	24.60 891	24.16 891	17.78 879	12.87 879	22.39 893	21.40 893	26.72 903	26.08 900	25.18 900	24.52 902	25.07 900	23.57 890	29.94 905	28.36 904	30.60 902	29.57 902	29.83 902	29.66 899

zzzz2	34.79 896	29.98 898	31.25 894	34.15 892	34.21 896	57.99 899	83.40 906	41.08 907	43.61 903	31.19 906	33.64 903	32.74 903	34.05 903	35.64 903	40.72 902	20.38 900	24.84 902	18.37 897	21.57 898	23.52 899	23.57 896

noway5	34.79 896	29.98 898	31.25 894	34.15 892	34.21 896	57.99 899	83.40 906	41.08 907	43.61 903	31.19 906	33.64 903	32.74 903	34.05 903	35.64 903	40.72 902	20.38 900	24.84 902	18.37 897	21.57 898	23.52 899	23.57 896

Selective-IGEV-i16pa	31.25 893	41.63 900	4.08 846	0.51 809	0.38 788	97.61 902	0.73 819	61.16 909	60.81 907	17.49 888	65.92 906	39.64 908	53.28 907	107.35 909	27.39 900	20.46 902	3.81 874	4.39 877	1.97 871	0.41 809	16.06 889

test_example2	100.95 899	107.33 901	67.16 898	98.17 899	106.88 901	89.44 901	101.34 908	37.23 904	97.88 908	129.56 909	131.26 908	65.41 909	67.34 908	91.22 907	79.29 908	143.32 909	199.32 907	81.12 908	102.17 907	121.89 909	101.70 901

ccccc		256.25 902		351.50 902	361.31 902	144.22 903		153.19 910		152.98 910		161.94 910		268.06 910		387.64 910	346.97 908	244.11 910	219.32 909	413.57 910

TADF							0.19 466	0.45 545	0.40 565	0.33 562	0.21 328	0.24 447	0.17 410	0.51 603	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250

RSGM							0.17 347	0.37 424	0.23 275	0.27 438	0.25 388	0.29 518	0.15 357	0.21 234	0.16 306	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131

AHVO							0.30 707	0.50 602	0.42 589	0.28 453	0.53 703	0.41 643	0.30 632	0.57 641	0.50 716	0.11 591	0.15 562	0.12 641	0.10 572	0.13 643

MCPF							0.20 515	0.49 592	0.46 641	0.24 401	0.33 504	0.41 643	0.24 538	0.89 772	0.26 565	0.07 166	0.22 704	0.08 336	0.07 272	0.07 250

DSFM							0.30 707	0.50 602	0.42 589	0.28 453	0.53 703	0.41 643	0.30 632	0.57 641	0.50 716	0.11 591	0.15 562	0.12 641	0.10 572	0.13 643

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 902	27.31 902	29.02 902	20.74 899	22.41 896	22.39 899	22.96 899	24.61 899	27.23 897	13.57 893	16.65 897	12.10 890	14.26 890	15.60 892

GS-Stereo							0.16 299	0.38 438	0.21 240	0.14 204	0.15 217	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.18 382	0.08 346	0.31 796	0.06 82	0.06 147	0.08 341	0.63 817

FSD					0.41 794	0.28 524	0.27 676	0.32 353	0.30 424	0.27 438	0.27 419	0.29 518	0.27 581	0.35 512	0.28 587	0.23 772	0.49 834	0.27 785	0.26 797	0.26 774

Low-res two-view benchmark