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 1	0.06 1	0.16 1	0.17 35	0.09 18	0.09 1	0.14 107	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.06 13

LGCAT	0.15 128	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 5	0.10 3	0.13 100	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.31 363	0.14 144	0.23 639	0.24 610	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.41 637

MCSU-Stereo	0.14 91	0.07 2	0.29 119	0.18 66	0.15 352	0.18 159	0.13 75	0.17 19	0.14 23	0.11 39	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.24 539

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 40	0.18 66	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 19	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 350

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

LiteMatch*	0.12 25	0.07 2	0.26 90	0.16 12	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 40	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 114	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.14 388

PipStereo	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.23 339	0.21 536	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.23 594	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

PSi22b	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.22 278	0.22 552	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 173	0.09 35	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

PSi22a	0.13 45	0.07 2	0.16 1	0.21 212	0.18 458	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.52 666

Foundation-i1c-attn	0.15 128	0.07 2	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.26 153	0.29 290	0.15 153	0.16 148	0.17 224	0.14 230	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 566

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 90	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 8	0.09 1	0.12 69	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.06 93	0.05 1

Foundation-i32	0.14 91	0.07 2	0.18 11	0.24 394	0.22 552	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 652

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.13 75	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 188	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.08 295	0.05 4	0.06 13

WQFJA1++	0.48 618	0.07 2	0.86 580	0.23 339	0.19 492	0.18 159	0.11 21	0.21 63	0.14 23	2.23 707	0.12 64	0.23 313	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.08 265	0.19 548	0.06 48	0.09 395	4.02 717	0.20 487

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

HiDET	0.12 25	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 48	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.11 87	0.09 35	0.19 110	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

Monster-pub-mixall	0.13 45	0.07 2	0.20 24	0.17 35	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 63	0.13 12	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.08 14	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.35 669	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

IGEV	0.12 25	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 120	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.07 3	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.08 76

CAS	0.16 159	0.07 2	0.29 119	0.42 655	0.17 429	0.20 228	0.18 311	0.23 92	0.20 120	0.15 153	0.19 201	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.14 144	0.31 664	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 424

depth_test_26	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.16 12	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.16 50	0.12 69	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.14 11	0.10 2	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

Anonymus	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.17 60	0.11 39	0.09 15	0.14 173	0.12 155	0.18 89	0.15 186	0.08 265	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

qqai	0.12 25	0.08 22	0.22 53	0.18 66	0.12 177	0.11 14	0.12 37	0.17 19	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.20 487

MGA	0.12 25	0.08 22	0.26 90	0.16 12	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

CAR	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.12 69	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

MSE-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.11 39	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.18 25	0.16 50	0.09 9	0.11 44	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.13 95	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

Foundation-i1b	0.15 128	0.08 22	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.27 168	0.29 290	0.15 153	0.15 135	0.18 239	0.12 155	0.18 89	0.14 144	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 500

Foundation-i1a	0.16 159	0.08 22	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.18 159	0.16 206	0.26 153	0.30 308	0.17 195	0.16 148	0.19 253	0.13 200	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 566

Foundation-i1	0.16 159	0.08 22	0.21 40	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.15 154	0.33 271	0.32 333	0.16 172	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.16 424

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.10 32	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

DispViT+	0.12 25	0.08 22	0.21 40	0.16 12	0.16 397	0.10 9	0.12 37	0.27 168	0.24 195	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.08 265	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 129	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.10 23	0.16 148	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.12 25	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.19 40	0.20 120	0.10 23	0.11 44	0.11 87	0.10 76	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.14 388

CSFM-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.13 12	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.12 408	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.12 313

DDF-Stereo	0.16 159	0.08 22	0.30 129	0.21 212	0.20 519	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.19 106	0.11 39	0.10 32	0.13 142	0.12 155	0.24 228	0.20 341	0.09 366	0.18 534	0.07 153	0.06 104	0.20 616	0.19 469

252Zero-FE	0.18 193	0.08 22	0.28 113	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.11 21	0.22 77	0.22 159	0.76 658	0.11 44	0.09 25	0.08 14	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.51 685	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.10 204

Wavelet-MonSter	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.18 66	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.15 186	0.05 1	0.16 494	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

zero-FE	0.21 293	0.08 22	1.10 626	0.24 394	0.27 607	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.20 120	0.12 69	0.11 44	0.13 142	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.09 366	0.23 594	0.07 153	0.08 295	0.19 608	0.27 574

111111	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.20 167	0.13 239	0.13 28	0.10 8	0.23 92	0.17 60	0.11 39	0.13 83	0.12 120	0.08 14	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.16 424

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 90	0.19 119	0.09 18	0.15 54	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-G_1	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LG-G	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

SGD-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.18 11	0.17 35	0.07 1	0.17 128	0.13 75	0.19 40	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.08 265	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 193	0.08 22	0.39 200	0.19 119	0.19 492	0.24 338	0.18 311	0.29 201	0.29 290	0.24 286	0.21 233	0.24 334	0.18 331	0.22 188	0.21 371	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.07 203	0.06 93	0.11 255

FoundationStereo	0.13 45	0.08 22	0.18 11	0.29 560	0.30 624	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 79	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.31 655	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 193	0.08 22	0.26 90	0.21 212	0.32 636	0.11 14	0.13 75	0.27 168	0.20 120	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 139	0.14 144	0.07 117	0.45 680	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 687

Pointernet	0.15 128	0.08 22	0.35 174	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.12 37	0.34 278	0.25 222	0.15 153	0.16 148	0.13 142	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

IGEV-Stereo+	0.14 91	0.08 22	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 60	0.14 128	0.08 11	0.10 48	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.07 117	0.15 479	0.06 48	0.06 104	0.16 567	0.29 589

CES	0.14 91	0.08 22	0.24 67	0.17 35	0.23 568	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.20 487

DNS	0.31 522	0.09 53	0.45 261	0.35 619	0.30 624	0.33 494	0.16 206	0.40 361	0.34 364	1.50 702	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.23 213	0.24 421	0.10 438	0.30 650	0.06 48	0.11 494	0.08 246	0.64 685

monster-pro	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

TS12	0.13 45	0.09 53	0.21 40	0.21 212	0.09 18	0.19 187	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.15 153	0.19 201	0.12 120	0.13 200	0.18 89	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

DF	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.31 587	0.16 397	0.17 128	0.15 154	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.23 261	0.19 253	0.11 114	0.24 228	0.16 217	0.08 265	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.09 130

DN	0.21 293	0.09 53	0.58 451	0.40 645	0.18 458	0.22 291	0.18 311	0.30 221	0.25 222	0.15 153	0.19 201	0.18 239	0.10 76	0.26 271	0.19 313	0.14 568	0.18 534	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.42 642

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 45	0.09 53	0.23 60	0.19 119	0.14 284	0.20 228	0.16 206	0.25 137	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 91	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

RT-Monster	0.16 159	0.09 53	0.25 77	0.18 66	0.14 284	0.20 228	0.12 37	0.31 243	0.33 352	0.25 299	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 204

VMStereo-Base	0.14 91	0.09 53	0.29 119	0.16 12	0.09 18	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.25 222	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 53	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 91	0.10 8	0.21 63	0.15 38	0.10 23	0.10 32	0.09 25	0.12 155	0.14 11	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 181	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.20 228	0.13 75	0.20 48	0.15 38	0.75 655	0.13 83	0.13 142	0.11 114	0.16 49	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

MonStereo	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-eth3d	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.19 110	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

DilatedVolume-Stereo	0.15 128	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.14 107	0.24 114	0.22 159	0.22 266	0.21 233	0.16 208	0.15 251	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.08 76

3.25w_new	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.25w	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

1w_stereo	0.13 45	0.09 53	0.17 7	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.27 168	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.14 144	0.05 1	0.10 342	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.09 53	0.29 119	0.21 212	0.12 177	0.16 91	0.11 21	0.17 19	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 49	0.11 14	0.08 265	0.13 429	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.11 21	0.17 19	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LGtest1	0.10 2	0.09 53	0.19 15	0.18 66	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 19	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

IGEV-RUCA	0.21 293	0.09 53	0.26 90	0.20 167	0.19 492	0.28 405	0.23 489	0.24 114	0.22 159	0.21 246	0.23 261	0.29 398	0.48 617	0.26 271	0.19 313	0.09 366	0.08 253	0.18 621	0.14 589	0.18 598	0.19 469

MonSter	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

GCAP-BAT	0.23 354	0.09 53	1.36 659	0.31 587	0.44 666	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

IGEV-Stereo++	0.15 128	0.09 53	0.27 107	0.21 212	0.13 239	0.14 36	0.11 21	0.23 92	0.19 106	0.15 153	0.14 118	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.12 40	0.06 44	0.21 568	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 583

trnet	0.14 91	0.09 53	0.26 90	0.15 4	0.07 1	0.21 259	0.12 37	0.25 137	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.15 194	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 91	0.09 53	0.37 186	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

GCAPDPT-zeroshot	0.22 320	0.09 53	1.28 650	0.31 587	0.43 663	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

AEACV	0.20 252	0.09 53	0.32 151	0.39 640	0.34 640	0.21 259	0.16 206	0.30 221	0.18 79	0.17 195	0.17 169	0.13 142	0.16 272	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.37 628

Any-RAFT	0.18 193	0.09 53	0.33 161	0.19 119	0.10 72	0.29 430	0.16 206	0.44 419	0.32 333	0.25 299	0.27 304	0.29 398	0.16 272	0.23 213	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

LoS	0.15 128	0.09 53	0.34 166	0.17 35	0.09 18	0.22 291	0.14 107	0.27 168	0.27 256	0.15 153	0.18 189	0.19 253	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 221	0.09 53	0.34 166	0.29 560	0.17 429	0.28 405	0.16 206	0.30 221	0.23 175	0.22 266	0.11 44	0.16 208	0.09 35	0.28 310	0.15 186	0.07 117	0.25 617	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.37 628

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 236	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	0.05 1
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	0.18 193	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.07 1	0.33 494	0.19 357	0.39 350	0.34 364	0.24 286	0.25 281	0.18 239	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.05 1

CREStereo	0.14 91	0.09 53	0.27 107	0.14 2	0.08 8	0.22 291	0.15 154	0.26 153	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.14 173	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13
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	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.15 4	0.09 18	0.23 315	0.15 154	0.26 153	0.24 195	0.17 195	0.21 233	0.16 208	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.29 660	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.07 30

PhaseNet	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.16 208	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.20 167	0.12 177	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.10 72	0.15 54	0.16 206	0.24 114	0.17 60	0.11 39	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.17 445

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.19 187	0.15 154	0.25 137	0.22 159	0.16 172	0.22 247	0.10 48	0.09 35	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.21 233	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.19 119	0.10 72	0.13 28	0.16 206	0.26 153	0.22 159	0.12 69	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.14 11	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.26 566

RT-IGEV	0.29 497	0.10 90	0.60 467	0.24 394	0.16 397	0.38 547	0.31 591	0.60 599	0.46 517	0.41 557	0.41 477	0.49 577	0.31 525	0.30 348	0.29 483	0.09 366	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.25 552

Selective-IGEV-i32	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.19 106	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

gcap_with_dpt	0.13 45	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.26 153	0.21 146	0.16 172	0.21 233	0.09 25	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

BStereo	0.14 91	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.25 137	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

Anonymus123	0.16 159	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.41 564	0.15 154	0.30 221	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

GEAStereo	0.20 252	0.10 90	0.31 138	0.35 619	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.57 672

GSStereo	0.21 293	0.10 90	0.31 138	0.36 628	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

AdaDepth	0.13 45	0.10 90	0.32 151	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.10 48	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.11 255

S2M2_XL	0.10 2	0.10 90	0.24 67	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 64	0.09 25	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.09 25	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

qwe	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.11 120	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

2.25w	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.15 186	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.12 313

2.5w	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.21 63	0.16 50	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

2.75w_new	0.13 45	0.10 90	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.08 2	0.11 114	0.22 188	0.15 186	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.10 204

3.75w	0.12 25	0.10 90	0.21 40	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.15 38	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.10 76	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

monsterstereo	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.19 119	0.12 177	0.14 36	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.09 35	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.09 395	0.06 93	0.07 30

monsters	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.18 66	0.13 239	0.15 54	0.11 21	0.24 114	0.16 50	0.15 153	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.23 213	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.09 130

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.17 195	0.20 213	0.18 239	0.11 114	0.16 49	0.17 248	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.09 130

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 90	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.21 259	0.14 107	0.14 6	0.17 60	0.11 39	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.21 160	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

PAM_32	0.26 435	0.10 90	0.63 483	0.24 394	0.19 492	0.51 615	0.26 541	0.43 398	0.30 308	0.32 425	0.28 312	0.60 624	0.28 481	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.14 448	0.08 253	0.10 456	0.07 172	0.15 407

Occ-G	0.18 193	0.10 90	0.38 191	0.23 339	0.15 352	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.26 238	0.15 153	0.20 213	0.21 289	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.30 592

U	1.02 679	0.10 90	0.26 90	0.22 278	3.66 712	6.41 715	0.13 75	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 723	2.86 720	0.07 172	0.06 13

RAFT-Stereo-weight	0.17 181	0.10 90	0.31 138	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.38 328	0.33 352	0.25 299	0.20 213	0.19 253	0.10 76	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.09 130

gcap-zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

MSKI-zero shot	0.19 221	0.10 90	0.47 285	0.30 571	0.14 284	0.21 259	0.14 107	0.33 271	0.22 159	0.24 286	0.25 281	0.22 297	0.10 76	0.32 374	0.14 144	0.07 117	0.30 650	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.09 130

testlalala	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

Selective-IGEV	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

knoymous	0.18 193	0.10 90	0.35 174	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.17 251	0.33 271	0.24 195	0.24 286	0.28 312	0.27 372	0.16 272	0.24 228	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.06 104	0.09 347	0.10 204

riskmin	0.24 386	0.10 90	0.43 244	0.32 596	0.26 603	0.33 494	0.19 357	0.44 419	0.30 308	0.24 286	0.27 304	0.37 482	0.25 430	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.18 534	0.09 351	0.13 569	0.10 412	0.27 574

MC-Stereo	0.18 193	0.10 90	0.36 180	0.28 542	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.21 246	0.24 271	0.16 208	0.13 200	0.25 249	0.14 144	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.30 592

RCA-Stereo	0.17 181	0.10 90	0.33 161	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.17 251	0.39 350	0.36 393	0.21 246	0.25 281	0.17 224	0.17 297	0.18 89	0.15 186	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

test-3	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

test_1	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

DEmStereo	0.26 435	0.10 90	0.52 379	0.19 119	0.13 239	0.31 467	0.25 529	0.29 201	0.38 419	0.36 492	0.57 595	0.24 334	0.48 617	0.53 494	0.44 568	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

GrayStereo	0.26 435	0.10 90	0.45 261	0.27 514	0.14 284	0.23 315	0.46 651	0.36 302	0.33 352	0.40 545	0.47 544	0.30 419	0.78 664	0.29 332	0.17 248	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.15 407

GMM-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.56 424	0.23 339	0.13 239	0.24 338	0.24 514	0.38 328	0.29 290	0.31 400	0.44 510	0.27 372	0.21 372	0.31 363	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.19 469

Prome-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.43 244	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.27 256	0.33 438	0.58 598	0.24 334	0.28 481	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.20 487

CFNet-RSSM	0.18 193	0.10 90	0.45 261	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.40 361	0.31 320	0.23 276	0.21 233	0.26 367	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 181	0.10 90	0.41 226	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.15 154	0.34 278	0.29 290	0.23 276	0.23 261	0.27 372	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 45	0.11 139	0.28 113	0.21 212	0.13 239	0.20 228	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.12 69	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

LACA3	0.10 2	0.11 139	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 91	0.14 107	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

Selective-IGEV-i1	0.28 475	0.11 139	0.44 255	0.36 628	0.32 636	0.32 484	0.23 489	0.48 460	0.48 539	0.29 360	0.32 361	0.39 502	0.17 297	0.28 310	0.25 436	0.08 265	0.23 594	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.53 667

BridgeDepth	0.11 9	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.18 25	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 173	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 193	0.11 139	0.40 215	0.26 477	0.14 284	0.19 187	0.14 107	0.36 302	0.24 195	0.24 286	0.24 271	0.23 313	0.14 230	0.27 286	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

IGEV-FE	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

DA	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

GGEV	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

water-stereo	0.15 128	0.11 139	0.32 151	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.14 107	0.26 153	0.20 120	0.18 217	0.23 261	0.16 208	0.16 272	0.14 11	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

asda	0.13 45	0.11 139	0.24 67	0.18 66	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 137	0.17 60	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 255

4w-stereo	0.13 45	0.11 139	0.31 138	0.17 35	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.15 407

3.5w_stereo	0.12 25	0.11 139	0.21 40	0.17 35	0.09 18	0.17 128	0.09 2	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.22 188	0.13 95	0.05 1	0.11 379	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 91	0.11 139	0.31 138	0.19 119	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.28 182	0.20 120	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.10 204

2w_stereo	0.13 45	0.11 139	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.17 128	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.15 153	0.14 118	0.08 2	0.11 114	0.15 28	0.13 95	0.05 1	0.12 408	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo	1.43 691	0.11 139	17.43 729	0.18 66	0.08 8	4.86 709	0.18 311	0.31 243	0.35 377	0.37 509	2.75 709	0.41 516	0.31 525	0.58 519	0.33 516	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.06 104	0.06 93	0.06 13

MM-Stereo_test2	0.19 221	0.11 139	0.47 285	0.25 436	0.11 120	0.21 259	0.20 397	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.17 169	0.13 142	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.06 44	0.26 623	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.41 637

GREAT-IGEV	0.19 221	0.11 139	0.39 200	0.22 278	0.33 638	0.14 36	0.15 154	0.18 25	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.09 25	0.09 35	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.50 684	0.06 48	0.06 104	0.07 172	0.53 667
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 91	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.20 228	0.19 357	0.32 252	0.28 267	0.13 100	0.18 189	0.16 208	0.16 272	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

PAM	0.26 435	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.18 458	0.53 624	0.29 572	0.44 419	0.28 267	0.36 492	0.27 304	0.59 618	0.26 449	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.12 408	0.07 153	0.10 456	0.07 172	0.13 350

UGAM-zero	0.26 435	0.11 139	0.56 424	0.20 167	0.16 397	0.28 405	0.18 311	0.48 460	0.25 222	0.31 400	0.28 312	0.56 609	0.32 539	0.66 571	0.17 248	0.07 117	0.10 342	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.31 596

RSM++	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.32 596	0.17 429	0.17 128	0.15 154	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.12 64	0.14 173	0.09 35	0.21 160	0.13 95	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

RSM	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.29 560	0.16 397	0.16 91	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.13 100	0.13 83	0.15 194	0.09 35	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

IGEV_Zeroshot_test	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

RAFT-Test	0.19 221	0.11 139	0.41 226	0.26 477	0.21 536	0.26 379	0.17 251	0.37 319	0.26 238	0.24 286	0.29 321	0.32 439	0.14 230	0.22 188	0.15 186	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

LoS_RVC	0.14 91	0.11 139	0.32 151	0.18 66	0.16 397	0.20 228	0.18 311	0.21 63	0.18 79	0.14 128	0.20 213	0.12 120	0.17 297	0.17 69	0.14 144	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 388

anonymousdsp2	0.23 354	0.11 139	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.25 358	0.17 251	0.43 398	0.37 408	0.30 383	0.23 261	0.24 334	0.15 251	0.32 374	0.17 248	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.44 648

DCANet-4	0.20 252	0.11 139	0.58 451	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.39 350	0.42 468	0.29 360	0.31 349	0.17 224	0.22 381	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

tt	4.71 711	0.11 139	3.94 703	2.06 711	1.54 710	10.14 720	16.85 724	9.28 723	4.99 714	1.41 692	1.05 668	4.68 712	4.89 714	3.36 711	5.86 718	5.73 722	9.15 730	2.23 718	2.51 718	3.02 715	1.34 711

DisPM	0.20 252	0.11 139	0.52 379	0.24 394	0.13 239	0.18 159	0.19 357	0.30 221	0.31 320	0.33 438	0.34 394	0.23 313	0.16 272	0.34 399	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.12 313

iRaft-Stereo_20w	0.29 497	0.11 139	0.86 580	0.33 608	0.24 585	0.32 484	0.26 541	0.60 599	0.26 238	0.41 557	0.21 233	0.28 385	0.19 354	0.32 374	0.24 421	0.07 117	0.31 655	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.47 654

GLC_STEREO	0.15 128	0.11 139	0.31 138	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.28 267	0.17 195	0.20 213	0.17 224	0.11 114	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

PFNet+	0.21 293	0.11 139	0.54 404	0.22 278	0.12 177	0.17 128	0.18 311	0.31 243	0.36 393	0.33 438	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.33 384	0.18 278	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.08 246	0.12 313

NF-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.52 491	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

OCTAStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

PSM-softLoss	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

KMStereo	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

PSM-AAD	0.26 435	0.11 139	0.43 244	0.24 394	0.12 177	0.27 386	0.37 621	0.36 302	0.30 308	0.36 492	0.39 455	0.28 385	0.77 663	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.21 500

FTStereo	0.28 475	0.11 139	0.56 424	0.24 394	0.13 239	0.21 259	0.52 663	0.36 302	0.28 267	0.38 518	0.94 661	0.30 419	0.56 636	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.19 469

KYRaft	0.23 354	0.11 139	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.26 238	0.35 478	0.53 576	0.34 457	0.26 449	0.29 332	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.08 246	0.30 592

ASMatch	0.23 354	0.11 139	0.55 414	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.16 206	0.32 252	0.30 308	0.28 335	0.68 630	0.28 385	0.26 449	0.50 477	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.11 255

DeepStereo_LL	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

SST-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.26 238	0.34 459	0.33 383	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RAFT_R40	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.13 239	0.18 159	0.18 311	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.33 383	0.30 419	0.23 396	0.55 505	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

DRaft	0.25 412	0.11 139	0.47 285	0.18 66	0.12 177	0.28 405	0.23 489	0.34 278	0.40 446	0.38 518	0.60 607	0.20 273	0.41 589	0.48 471	0.41 553	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

PFNet	0.24 386	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.14 284	0.22 291	0.19 357	0.40 361	0.35 377	0.36 492	0.32 361	0.27 372	0.20 360	0.63 554	0.23 409	0.09 366	0.05 6	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.08 76

RE-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

TVStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

RAFT-345	0.22 320	0.11 139	0.55 414	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.27 168	0.28 267	0.27 321	0.65 624	0.20 273	0.17 297	0.55 505	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.07 30

TANstereo	0.16 159	0.11 139	0.43 244	0.16 12	0.08 8	0.25 358	0.14 107	0.23 92	0.29 290	0.25 299	0.30 337	0.16 208	0.12 155	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

XX-Stereo	0.25 412	0.11 139	1.09 625	0.35 619	0.38 652	0.23 315	0.13 75	0.43 398	0.19 106	0.20 236	0.40 465	0.31 428	0.10 76	0.33 384	0.13 95	0.08 265	0.11 379	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.10 204

EAI-Stereo	0.29 497	0.11 139	0.38 191	0.22 278	0.18 458	0.33 494	1.66 709	0.53 510	0.27 256	0.27 321	0.50 558	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.25 436	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.11 494	0.07 172	0.10 204

aanet-new-12k	0.13 45	0.12 191	0.32 151	0.23 339	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.20 120	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.12 313

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 91	0.12 191	0.42 236	0.18 66	0.12 177	0.17 128	0.14 107	0.24 114	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 469

IGEV_i1	0.26 435	0.12 191	0.57 435	0.25 436	0.24 585	0.32 484	0.20 397	0.45 428	0.37 408	0.35 478	0.30 337	0.35 470	0.20 360	0.39 433	0.23 409	0.08 265	0.26 623	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.37 628

Selective-IGEV-i16pc	0.33 536	0.12 191	1.65 676	0.21 212	0.14 284	0.74 655	0.30 581	0.46 437	0.44 492	0.21 246	0.32 361	0.26 367	0.14 230	0.71 589	0.19 313	0.15 584	0.10 342	0.08 253	0.09 395	0.11 464	0.12 313

WQFJA1	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX1	0.20 252	0.12 191	0.21 40	0.23 339	0.17 429	0.24 338	0.19 357	0.63 621	0.56 599	0.17 195	0.16 148	0.14 173	0.16 272	0.27 286	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX	0.19 221	0.12 191	0.21 40	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.18 311	0.57 564	0.49 555	0.17 195	0.17 169	0.14 173	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.11 255

NLMM	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLSM3	0.14 91	0.12 191	0.25 77	0.21 212	0.13 239	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.12 69	0.15 135	0.12 120	0.13 200	0.17 69	0.15 186	0.05 1	0.05 6	0.08 253	0.08 295	0.05 4	0.08 76

NLSM1	0.18 193	0.12 191	0.21 40	0.21 212	0.18 458	0.25 358	0.17 251	0.51 491	0.43 479	0.17 195	0.21 233	0.13 142	0.15 251	0.22 188	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

gasm-f	0.20 252	0.12 191	0.36 180	0.35 619	0.36 648	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.19 201	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.19 313	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.57 672

Replicate-Monster	0.15 128	0.12 191	0.40 215	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.10 8	0.24 114	0.20 120	0.12 69	0.10 32	0.10 48	0.10 76	0.28 310	0.12 40	0.06 44	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.21 500

FlowAnything_test	0.15 128	0.12 191	0.23 60	0.21 212	0.12 177	0.18 159	0.16 206	0.25 137	0.17 60	0.15 153	0.13 83	0.15 194	0.14 230	0.19 110	0.17 248	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.12 537	0.08 246	0.10 204

depthmonostereo	0.15 128	0.12 191	0.34 166	0.19 119	0.09 18	0.20 228	0.15 154	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.18 189	0.16 208	0.18 331	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5w_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5_new	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

S2M2_L	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.17 35	0.12 177	0.12 21	0.07 1	0.18 25	0.21 146	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.15 186	0.13 543	0.09 299	0.09 351	0.10 456	0.11 464	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 252	0.12 191	0.46 277	0.45 660	0.38 652	0.15 54	0.17 251	0.28 182	0.20 120	0.19 224	0.13 83	0.14 173	0.09 35	0.39 433	0.13 95	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.34 612

GIP-stereo	0.16 159	0.12 191	0.25 77	0.24 394	0.22 552	0.15 54	0.14 107	0.32 252	0.21 146	0.11 39	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.07 117	0.13 429	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

fffft	0.14 91	0.12 191	0.30 129	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.18 311	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.11 44	0.13 142	0.10 76	0.24 228	0.18 278	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 128	0.12 191	0.31 138	0.18 66	0.09 18	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.29 290	0.18 217	0.22 247	0.15 194	0.12 155	0.19 110	0.13 95	0.06 44	0.12 408	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.06 13

AIO-Stereo	0.16 159	0.12 191	0.29 119	0.30 571	0.20 519	0.16 91	0.14 107	0.28 182	0.22 159	0.14 128	0.15 135	0.13 142	0.08 14	0.20 139	0.15 186	0.06 44	0.16 494	0.07 153	0.08 295	0.06 93	0.24 539

test_sample2	0.23 354	0.12 191	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.28 405	0.22 460	0.45 428	0.33 352	0.27 321	0.34 394	0.30 419	0.25 430	0.46 465	0.23 409	0.09 366	0.15 479	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.19 469

MGS-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.38 191	0.19 119	0.11 120	0.18 159	0.17 251	0.21 63	0.23 175	0.14 128	0.24 271	0.16 208	0.10 76	0.19 110	0.13 95	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.07 30

MoCha-V2	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.30 571	0.24 585	0.16 91	0.15 154	0.28 182	0.19 106	0.16 172	0.16 148	0.13 142	0.13 200	0.30 348	0.13 95	0.06 44	0.28 632	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.25 552

AE-Stereo	0.21 293	0.12 191	0.50 338	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.18 311	0.40 361	0.34 364	0.19 224	0.26 290	0.21 289	0.13 200	0.22 188	0.16 217	0.07 117	0.26 623	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.31 596

11t1	0.21 293	0.12 191	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.37 319	0.28 267	0.27 321	0.25 281	0.24 334	0.23 396	0.28 310	0.25 436	0.09 366	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.23 525

UniTT-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.45 261	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.13 75	0.20 48	0.19 106	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.17 248	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.07 30

HH	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

HanStereo	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

test_3	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.26 477	0.14 284	0.22 291	0.25 529	0.34 278	0.33 352	0.25 299	0.18 189	0.23 313	0.13 200	0.25 249	0.20 341	0.06 44	0.14 448	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.10 204

LCNet	0.22 320	0.12 191	0.42 236	0.26 477	0.12 177	0.23 315	0.19 357	0.36 302	0.28 267	0.28 335	0.35 402	0.26 367	0.30 508	0.35 406	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.13 524	0.22 515

HHNet	0.23 354	0.12 191	0.66 498	0.19 119	0.18 458	0.20 228	0.20 397	0.36 302	0.32 333	0.33 438	0.59 603	0.19 253	0.21 372	0.24 228	0.31 497	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.12 313

AAGNet	0.34 545	0.12 191	0.53 390	0.26 477	0.16 397	0.20 228	0.19 357	0.31 243	0.29 290	0.35 478	0.35 402	0.27 372	0.30 508	0.44 457	2.56 708	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.09 347	0.07 30

NRIStereo	0.20 252	0.12 191	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.19 357	0.30 221	0.28 267	0.26 309	0.26 290	0.25 347	0.18 331	0.34 399	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.09 130

Pruner-Stereo	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.29 560	0.12 177	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.32 361	0.25 347	0.15 251	0.25 249	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

DeepStereo_RVC	0.19 221	0.12 191	0.47 285	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.16 206	0.29 201	0.24 195	0.28 335	0.27 304	0.23 313	0.28 481	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.10 204

cross-raft	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.27 514	0.16 397	0.20 228	0.24 514	0.34 278	0.24 195	0.23 276	0.28 312	0.29 398	0.15 251	0.19 110	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

test-1	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.23 489	0.36 302	0.29 290	0.21 246	0.25 281	0.24 334	0.14 230	0.18 89	0.22 389	0.07 117	0.14 448	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.14 388

SFCPSM	0.23 354	0.12 191	0.51 359	0.21 212	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.57 564	0.41 456	0.29 360	0.32 361	0.23 313	0.22 381	0.28 310	0.20 341	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.09 130

HSM-Net_RVC	0.28 475	0.12 191	0.48 300	0.19 119	0.11 120	0.35 525	0.21 425	0.64 627	0.44 492	0.40 545	0.43 500	0.50 583	0.27 458	0.75 602	0.25 436	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-70k	0.13 45	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.22 77	0.16 50	0.11 39	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 128	0.13 235	0.41 226	0.20 167	0.11 120	0.14 36	0.14 107	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.13 95	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.43 645

aanet-new-14k	0.13 45	0.13 235	0.33 161	0.21 212	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 153	0.23 175	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.11 255

aanet-new	0.14 91	0.13 235	0.39 200	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.15 154	0.25 137	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.16 272	0.19 110	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.13 350

LACA1	0.10 2	0.13 235	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 76	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

NLMM1	0.21 293	0.13 235	0.21 40	0.23 339	0.18 458	0.24 338	0.20 397	0.65 633	0.69 637	0.18 217	0.18 189	0.13 142	0.14 230	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.10 204

LG-Stereo	0.14 91	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.19 106	0.12 69	0.18 189	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.14 144	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.07 30

MM-Stereo_test1	0.20 252	0.13 235	0.45 261	0.24 394	0.12 177	0.20 228	0.21 425	0.36 302	0.32 333	0.23 276	0.22 247	0.15 194	0.14 230	0.28 310	0.16 217	0.07 117	0.24 610	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.21 500

castereo++	0.14 91	0.13 235	0.25 77	0.19 119	0.10 72	0.27 386	0.13 75	0.24 114	0.26 238	0.11 39	0.13 83	0.16 208	0.10 76	0.18 89	0.11 14	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.07 30

999	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.25 137	0.20 120	0.14 128	0.16 148	0.14 173	0.11 114	0.36 415	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

rvit_stereo_0083	0.17 181	0.13 235	0.29 119	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.17 251	0.23 92	0.36 393	0.16 172	0.22 247	0.19 253	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

test_sample1	0.24 386	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.13 239	0.29 430	0.19 357	0.43 398	0.30 308	0.27 321	0.34 394	0.31 428	0.28 481	0.45 463	0.27 460	0.09 366	0.16 494	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.22 515

CAS++	0.17 181	0.13 235	0.35 174	0.18 66	0.13 239	0.17 128	0.16 206	0.42 387	0.25 222	0.19 224	0.18 189	0.13 142	0.10 76	0.22 188	0.12 40	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 221	0.13 235	0.38 191	0.30 571	0.19 492	0.15 54	0.15 154	0.32 252	0.18 79	0.13 100	0.16 148	0.12 120	0.11 114	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.32 660	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.42 642

SMFormer	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.10 412	0.16 424

tta	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.13 350

qqq1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

fff1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

CoDeX	0.24 386	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.14 284	0.29 430	0.21 425	0.55 544	0.42 468	0.29 360	0.36 417	0.28 385	0.23 396	0.48 471	0.20 341	0.09 366	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

ff7	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

ffff	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

11t	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

MIF-Stereo (partial)	0.18 193	0.13 235	0.50 338	0.22 278	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.29 201	0.26 238	0.17 195	0.26 290	0.16 208	0.17 297	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 572	0.13 235	0.53 390	0.42 655	3.94 714	0.22 291	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.21 246	0.20 213	0.23 313	0.15 251	0.30 348	0.18 278	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.12 313

CASnet	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.22 278	0.08 8	0.15 54	0.14 107	0.28 182	0.26 238	0.23 276	0.20 213	0.15 194	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.11 490	0.09 395	0.08 246	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657

anonymousa	0.26 435	0.13 235	0.56 424	0.29 560	0.30 624	0.31 467	0.20 397	0.38 328	0.36 393	0.33 438	0.51 561	0.41 516	0.27 458	0.25 249	0.24 421	0.08 265	0.18 534	0.09 351	0.18 627	0.08 246	0.17 445

ProNet	0.16 159	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.19 357	0.29 201	0.23 175	0.14 128	0.13 83	0.13 142	0.12 155	0.25 249	0.13 95	0.06 44	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.22 515

ccc-4	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

BUS	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.44 582	0.17 251	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.31 428	0.22 381	0.27 286	0.22 389	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

BSDual-CNN	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

IGEV-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.14 284	0.35 525	0.23 489	0.54 526	0.36 393	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

DAS	0.28 475	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.76 608	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

SepStereo	0.27 465	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.64 560	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

Patchmatch Stereo++	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130
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	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 221	0.13 235	0.52 379	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.23 213	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

iGMRVC	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

RAFT-RH_RVC	0.26 435	0.13 235	0.57 435	0.22 278	0.12 177	0.25 358	0.14 107	0.27 168	0.29 290	0.38 518	1.14 672	0.23 313	0.18 331	0.58 519	0.24 421	0.07 117	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.06 93	0.08 76

iRAFT	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

CRE-IMP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.24 195	0.27 321	0.26 290	0.24 334	0.17 297	0.24 228	0.19 313	0.09 366	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.10 204

RAFT-IKP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ICVP	0.24 386	0.13 235	0.45 261	0.26 477	0.14 284	0.30 445	0.25 529	0.47 449	0.35 377	0.29 360	0.43 500	0.35 470	0.25 430	0.28 310	0.25 436	0.12 521	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 320	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.12 177	0.27 386	0.18 311	0.43 398	0.37 408	0.31 400	0.32 361	0.29 398	0.23 396	0.27 286	0.24 421	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

DIP-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.12 37	0.43 398	0.26 238	0.27 321	0.32 361	0.21 289	0.17 297	0.26 271	0.20 341	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.10 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-90k	0.15 128	0.14 285	0.49 317	0.21 212	0.11 120	0.15 54	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.10 23	0.12 64	0.10 48	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

aanet-new-78k	0.17 181	0.14 285	0.80 557	0.21 212	0.10 72	0.14 36	0.14 107	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.13 83	0.10 48	0.13 200	0.19 110	0.11 14	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.26 566

aanet-new-24k	0.13 45	0.14 285	0.32 151	0.20 167	0.12 177	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.16 50	0.13 100	0.16 148	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 45	0.14 285	0.39 200	0.20 167	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.20 120	0.12 69	0.12 64	0.12 120	0.11 114	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.14 388

aanet-new-8k	0.14 91	0.14 285	0.34 166	0.21 212	0.10 72	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.13 200	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 255

Selective-IGEV-i16pb	0.39 572	0.14 285	2.10 688	0.21 212	0.15 352	0.68 649	0.31 591	0.60 599	0.60 614	0.25 299	0.44 510	0.32 439	0.21 372	0.79 616	0.26 448	0.14 568	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.12 509	0.14 388

MultiAttention	1.05 680	0.14 285	0.50 338	0.35 619	0.43 663	5.62 711	1.71 712	0.71 654	0.54 584	0.36 492	0.63 619	0.55 604	0.22 381	7.50 720	0.56 605	0.09 366	0.06 91	0.14 576	0.24 650	0.27 649	0.34 612

MSCF	0.20 252	0.14 285	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.17 128	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.17 195	0.16 148	0.11 87	0.13 200	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.07 172	0.57 672

HART	0.20 252	0.14 285	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.17 128	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.15 153	0.26 290	0.17 224	0.09 35	0.24 228	0.14 144	0.06 44	0.36 670	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.27 574

SCV_C0	0.19 221	0.14 285	0.40 215	0.30 571	0.20 519	0.15 54	0.16 206	0.35 287	0.26 238	0.17 195	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.14 144	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.06 104	0.09 347	0.25 552

tt45	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.19 119	0.11 120	0.23 315	0.18 311	0.23 92	0.18 79	0.16 172	0.13 83	0.14 173	0.10 76	0.31 363	0.15 186	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.08 76

mms	0.15 128	0.14 285	0.25 77	0.20 167	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.09 35	0.26 271	0.15 186	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.19 469

ours_stereo	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.18 311	0.21 63	0.20 120	0.13 100	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.24 228	0.15 186	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.13 350

fffy	0.15 128	0.14 285	0.31 138	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.18 311	0.24 114	0.19 106	0.13 100	0.17 169	0.15 194	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.06 44	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.15 407

model_zeroshot	0.21 293	0.14 285	0.51 359	0.34 613	0.18 458	0.26 379	0.16 206	0.41 380	0.24 195	0.33 438	0.20 213	0.25 347	0.12 155	0.26 271	0.16 217	0.09 366	0.21 568	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.13 350

DCVSM-stereo	0.25 412	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.14 107	0.35 287	0.35 377	0.42 563	0.33 383	0.46 557	0.30 508	0.31 363	0.27 460	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.10 456	0.12 509	0.15 407

WCG-NET（raft）	0.16 159	0.14 285	0.32 151	0.18 66	0.09 18	0.19 187	0.16 206	0.24 114	0.27 256	0.19 224	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.17 522	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

test_sample5	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.43 500	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

test_sample4	0.26 435	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.38 437	0.28 385	0.25 430	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.16 424

test_sample3	0.25 412	0.14 285	0.52 379	0.20 167	0.12 177	0.33 494	0.20 397	0.53 510	0.38 419	0.32 425	0.35 402	0.29 398	0.24 417	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.15 407

DualNet	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

PCWNet_CMD	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.21 212	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.11 255

CFNet_ucs	0.25 412	0.14 285	0.51 359	0.20 167	0.15 352	0.29 430	0.18 311	0.51 491	0.46 517	0.32 425	0.42 486	0.38 488	0.23 396	0.31 363	0.22 389	0.11 481	0.08 253	0.12 525	0.09 395	0.13 524	0.13 350

Selective-RAFT	0.19 221	0.14 285	0.37 186	0.24 394	0.11 120	0.30 445	0.15 154	0.35 287	0.34 364	0.17 195	0.17 169	0.22 297	0.18 331	0.29 332	0.18 278	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.08 76

CRFU-Net	0.29 497	0.14 285	0.48 300	0.26 477	0.15 352	0.46 593	0.22 460	0.52 499	0.32 333	0.44 580	0.42 486	0.48 571	0.47 613	0.44 457	0.31 497	0.12 521	0.10 342	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.11 255

IPLGR	0.22 320	0.14 285	0.75 536	0.21 212	0.11 120	0.25 358	0.18 311	0.44 419	0.38 419	0.29 360	0.28 312	0.21 289	0.19 354	0.37 425	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

GANet-ADL	0.22 320	0.14 285	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.29 430	0.19 357	0.48 460	0.36 393	0.26 309	0.33 383	0.32 439	0.20 360	0.26 271	0.22 389	0.11 481	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

STrans-v2	0.25 412	0.14 285	0.56 424	0.21 212	0.12 177	0.23 315	0.20 397	0.50 479	0.31 320	0.31 400	0.42 486	0.35 470	0.35 557	0.62 551	0.24 421	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 386	0.14 285	0.57 435	0.24 394	0.11 120	0.21 259	0.19 357	0.43 398	0.34 364	0.30 383	0.43 500	0.36 476	0.31 525	0.61 540	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.11 464	0.11 255

GES	0.23 354	0.14 285	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.28 405	0.19 357	0.51 491	0.35 377	0.31 400	0.36 417	0.25 347	0.24 417	0.30 348	0.23 409	0.11 481	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.12 313

222	0.45 604	0.14 285	0.43 244	0.19 119	0.15 352	0.36 532	0.20 397	0.60 599	0.43 479	0.37 509	0.45 525	0.30 419	0.28 481	0.59 527	3.72 712	0.11 481	0.19 548	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.27 574

xxxx	0.39 572	0.14 285	0.47 285	0.20 167	0.16 397	0.38 547	0.20 397	0.61 609	0.43 479	0.30 383	0.44 510	0.38 488	0.25 430	0.50 477	2.41 706	0.11 481	0.21 568	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.26 566

test_xeample	0.39 572	0.14 285	0.46 277	0.19 119	0.16 397	0.34 510	0.22 460	0.59 588	0.43 479	0.33 438	0.47 544	0.30 419	0.27 458	0.60 532	2.44 707	0.10 438	0.21 568	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.25 552

MSMDNet	0.23 354	0.14 285	0.49 317	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.11 255

ccs_rob	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.12 509	0.11 255

aanet-new-60k	0.14 91	0.15 321	0.54 404	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.10 2	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 407

aanet-new-40k	0.14 91	0.15 321	0.43 244	0.20 167	0.13 239	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.15 38	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.33 608

aanet-new-32k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-30k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-22k	0.15 128	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.13 75	0.24 114	0.19 106	0.12 69	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.11 14	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 574

aanet-new-10k	0.14 91	0.15 321	0.37 186	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.13 100	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.10 204

LiteMatch	0.13 45	0.15 321	0.19 15	0.20 167	0.10 72	0.15 54	0.17 251	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 381	0.16 49	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

Lsterematch	0.20 252	0.15 321	0.44 255	0.20 167	0.10 72	0.22 291	0.17 251	0.27 168	0.34 364	0.28 335	0.37 428	0.24 334	0.22 381	0.25 249	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

NLCSM	0.20 252	0.15 321	0.23 60	0.24 394	0.19 492	0.24 338	0.22 460	0.45 428	0.44 492	0.20 236	0.18 189	0.14 173	0.16 272	0.47 469	0.20 341	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.10 204

VIP-Stereo	0.13 45	0.15 321	0.31 138	0.18 66	0.12 177	0.24 338	0.12 37	0.20 48	0.20 120	0.10 23	0.13 83	0.11 87	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.06 44	0.11 379	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

GASTEREO	0.20 252	0.15 321	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.18 217	0.17 169	0.11 87	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.57 672

MM-Stereo_test3	0.19 221	0.15 321	0.39 200	0.25 436	0.15 352	0.19 187	0.22 460	0.42 387	0.40 446	0.17 195	0.24 271	0.17 224	0.12 155	0.22 188	0.16 217	0.08 265	0.21 568	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.11 255

ISRNet	0.28 475	0.15 321	0.54 404	0.27 514	0.19 492	0.24 338	0.15 154	0.47 449	0.45 505	0.40 545	0.49 554	0.42 529	0.27 458	0.33 384	0.30 487	0.20 633	0.12 408	0.17 612	0.16 610	0.16 567	0.21 500

SCV	0.18 193	0.15 321	0.37 186	0.26 477	0.20 519	0.16 91	0.16 206	0.35 287	0.23 175	0.14 128	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.12 40	0.08 265	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.26 566

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 45	0.15 321	0.21 40	0.27 514	0.09 18	0.15 54	0.13 75	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.22 188	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

HUF	0.26 435	0.15 321	0.79 552	0.39 640	0.31 632	0.16 91	0.17 251	0.36 302	0.25 222	0.19 224	0.14 118	0.23 313	0.11 114	0.32 374	0.14 144	0.08 265	0.60 698	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.56 669

FACV-RUCA	0.22 320	0.15 321	0.38 191	0.24 394	0.23 568	0.26 379	0.19 357	0.41 380	0.35 377	0.26 309	0.32 361	0.22 297	0.25 430	0.24 228	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.15 594	0.08 295	0.16 567	0.14 388

SMoEStereo_RVC	0.14 91	0.15 321	0.29 119	0.19 119	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.21 63	0.21 146	0.15 153	0.13 83	0.12 120	0.11 114	0.25 249	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.08 76

tg	0.18 193	0.15 321	0.34 166	0.22 278	0.11 120	0.23 315	0.15 154	0.35 287	0.27 256	0.20 236	0.25 281	0.20 273	0.12 155	0.25 249	0.16 217	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.08 246	0.13 350

RAStereo	0.14 91	0.15 321	0.40 215	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.18 311	0.25 137	0.24 195	0.13 100	0.17 169	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 435	0.15 321	0.96 605	0.21 212	0.25 599	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.28 267	0.25 299	0.29 321	0.46 557	0.23 396	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.12 537	0.11 464	0.17 445

test_sample6	0.27 465	0.15 321	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.22 460	0.54 526	0.39 435	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.58 519	0.26 448	0.11 481	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 193	0.15 321	0.27 107	0.20 167	0.13 239	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.37 408	0.43 574	0.17 169	0.13 142	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.08 265	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.08 76

MyStereo07	0.18 193	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.31 243	0.26 238	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.13 200	0.33 384	0.14 144	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo06	0.23 354	0.15 321	0.74 532	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.43 398	0.25 222	0.36 492	0.24 271	0.34 457	0.18 331	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo05	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.50 479	0.54 584	0.32 425	0.23 261	0.26 367	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo04	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.51 491	0.54 584	0.29 360	0.23 261	0.27 372	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

mmm	0.25 412	0.15 321	0.44 255	0.23 339	0.20 519	0.28 405	0.21 425	0.43 398	0.32 333	0.31 400	0.40 465	0.30 419	0.24 417	0.31 363	0.28 469	0.09 366	0.21 568	0.11 490	0.12 537	0.10 412	0.26 566

DCRE	0.24 386	0.15 321	0.45 261	0.26 477	0.26 603	0.23 315	0.21 425	0.37 319	0.29 290	0.23 276	0.81 648	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.18 278	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.25 552

fff	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

ADStereo(finetuned)	0.21 293	0.15 321	0.59 460	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.31 525	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

x	0.23 354	0.15 321	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.43 398	0.35 377	0.26 309	0.31 349	0.29 398	0.25 430	0.29 332	0.30 487	0.09 366	0.22 580	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.24 539

IER	0.24 386	0.15 321	0.50 338	0.21 212	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.44 419	0.38 419	0.34 459	0.41 477	0.32 439	0.34 549	0.31 363	0.23 409	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.09 130

hknet	0.26 435	0.15 321	0.49 317	0.25 436	0.16 397	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.40 446	0.34 459	0.35 402	0.43 536	0.28 481	0.38 428	0.26 448	0.09 366	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

GwcNet-ADL	0.23 354	0.15 321	0.58 451	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.24 514	0.51 491	0.41 456	0.28 335	0.29 321	0.30 419	0.20 360	0.27 286	0.28 469	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.11 255

THIR-Stereo	0.30 511	0.15 321	0.46 277	0.19 119	0.11 120	0.28 405	0.70 677	0.33 271	0.36 393	0.37 509	0.64 622	0.33 449	0.49 622	0.58 519	0.44 568	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.08 76

IRAFT_RVC	0.23 354	0.15 321	0.54 404	0.26 477	0.12 177	0.19 187	0.23 489	0.41 380	0.39 435	0.31 400	0.30 337	0.29 398	0.24 417	0.55 505	0.23 409	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.08 76

sCroCo_RVC	0.19 221	0.15 321	0.60 467	0.27 514	0.18 458	0.23 315	0.16 206	0.28 182	0.24 195	0.14 128	0.22 247	0.17 224	0.14 230	0.22 188	0.16 217	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.10 204

DCANet	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.23 396	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

csc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

cscssc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

UPFNet	0.27 465	0.15 321	0.47 285	0.25 436	0.20 519	0.37 540	0.27 550	0.50 479	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.37 482	0.29 501	0.40 438	0.34 524	0.10 438	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.10 412	0.08 76

TestStereo-Hl	0.20 252	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.11 120	0.23 315	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.23 276	0.27 304	0.22 297	0.19 354	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

aanet-new-34k	0.14 91	0.16 363	0.39 200	0.19 119	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.11 87	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

aanet-new-28k	0.15 128	0.16 363	0.50 338	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.15 38	0.13 100	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.07 203	0.07 172	0.18 451

DStereoRT	0.40 584	0.16 363	0.74 532	0.25 436	0.17 429	0.42 572	0.19 357	0.50 479	0.48 539	0.31 400	0.40 465	0.32 439	0.39 579	0.64 560	0.31 497	0.09 366	0.11 379	1.56 712	0.43 678	0.08 246	0.41 637

xyz-stereo-finetune2	0.18 193	0.16 363	0.32 151	0.16 12	0.09 18	0.27 386	0.19 357	0.29 201	0.21 146	0.23 276	0.29 321	0.21 289	0.23 396	0.37 425	0.23 409	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

fast-iter	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

CoSv	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

AIO_rvc	0.20 252	0.16 363	0.49 317	0.41 652	0.29 619	0.15 54	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.17 195	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.35 406	0.13 95	0.07 117	0.19 548	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 637

DDVS	0.26 435	0.16 363	0.45 261	0.25 436	0.17 429	0.34 510	0.21 425	0.43 398	0.31 320	0.34 459	0.41 477	0.47 567	0.21 372	0.52 491	0.29 483	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.16 424

rvit_0105_6	0.20 252	0.16 363	0.41 226	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.20 397	0.31 243	0.39 435	0.18 217	0.22 247	0.23 313	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

ITSA-stereo	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.11 120	0.28 405	0.18 311	0.58 578	0.59 611	0.32 425	0.32 361	0.33 449	0.28 481	0.51 483	0.34 524	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

test_sample7	0.28 475	0.16 363	0.47 285	0.21 212	0.14 284	0.29 430	0.22 460	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.14 568	0.21 568	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.25 552

ACVNet-DCA	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

xx1	0.23 354	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.28 385	0.25 430	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

1test111	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

cc1	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

tt1	0.22 320	0.16 363	0.49 317	0.26 477	0.15 352	0.31 467	0.19 357	0.38 328	0.46 517	0.21 246	0.19 201	0.13 142	0.16 272	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

plain	0.18 193	0.16 363	0.59 460	0.21 212	0.13 239	0.16 91	0.17 251	0.29 201	0.23 175	0.16 172	0.26 290	0.13 142	0.17 297	0.27 286	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.07 30

gwcnet-sp	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

scenet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

CASS	0.22 320	0.16 363	0.40 215	0.26 477	0.12 177	0.29 430	0.19 357	0.40 361	0.32 333	0.34 459	0.35 402	0.25 347	0.25 430	0.26 271	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.11 490	0.09 395	0.11 464	0.12 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

qqq	0.24 386	0.16 363	0.46 277	0.20 167	0.15 352	0.23 315	0.20 397	0.43 398	0.32 333	0.26 309	0.31 349	0.28 385	0.25 430	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.22 580	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

NINENet	0.27 465	0.16 363	0.49 317	0.23 339	0.16 397	0.44 582	0.17 251	0.63 621	0.49 555	0.33 438	0.38 437	0.31 428	0.22 381	0.43 453	0.22 389	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.08 295	0.12 509	0.11 255

test_4	0.19 221	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.13 239	0.19 187	0.21 425	0.27 168	0.24 195	0.24 286	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.18 278	0.06 44	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.07 172	0.06 13

PSMNet-ADL	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.27 514	0.14 284	0.32 484	0.22 460	0.45 428	0.37 408	0.28 335	0.34 394	0.41 516	0.28 481	0.61 540	0.32 507	0.11 481	0.10 342	0.09 351	0.11 494	0.10 412	0.13 350

OMP-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.48 300	0.30 571	0.13 239	0.21 259	0.16 206	0.38 328	0.35 377	0.34 459	0.30 337	0.33 449	0.20 360	0.70 583	0.24 421	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.47 285	0.29 560	0.12 177	0.23 315	0.14 107	0.40 361	0.33 352	0.35 478	0.37 428	0.33 449	0.22 381	0.70 583	0.26 448	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 128	0.16 363	0.34 166	0.25 436	0.12 177	0.11 14	0.18 311	0.35 287	0.24 195	0.13 100	0.13 83	0.18 239	0.12 155	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.06 13
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	0.17 181	0.16 363	0.35 174	0.21 212	0.11 120	0.20 228	0.17 251	0.34 278	0.25 222	0.20 236	0.25 281	0.19 253	0.12 155	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.12 408	0.10 432	0.09 395	0.09 347	0.14 388

pcwnet_v2	0.32 529	0.16 363	1.22 647	0.23 339	0.19 492	0.32 484	0.19 357	0.61 609	0.61 617	0.37 509	0.45 525	0.35 470	0.29 501	0.37 425	0.26 448	0.14 568	0.11 379	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.18 451

UNet	0.28 475	0.16 363	0.70 517	0.24 394	0.20 519	0.44 582	0.21 425	0.52 499	0.42 468	0.36 492	0.40 465	0.43 536	0.33 547	0.41 443	0.32 507	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.09 395	0.10 412	0.09 130

ac_64	0.28 475	0.16 363	0.62 478	0.25 436	0.17 429	0.36 532	0.22 460	0.48 460	0.35 377	0.36 492	0.37 428	0.51 586	0.30 508	0.62 551	0.34 524	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

DISCO	0.33 536	0.16 363	0.55 414	0.26 477	0.16 397	0.48 606	0.25 529	0.52 499	0.58 604	0.38 518	0.45 525	0.63 634	0.37 567	0.65 565	0.50 589	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.13 524	0.13 350

MDST_ROB	0.51 626	0.16 363	0.97 607	0.31 587	0.21 536	1.35 691	0.34 609	0.80 667	0.59 611	1.09 682	0.74 640	0.49 577	0.37 567	1.31 683	0.60 612	0.14 568	0.12 408	0.16 603	0.13 569	0.13 524	0.18 451

SMOE	0.19 221	0.17 398	0.39 200	0.22 278	0.13 239	0.27 386	0.21 425	0.31 243	0.24 195	0.22 266	0.27 304	0.21 289	0.17 297	0.19 110	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.07 203	0.11 464	0.12 313

aanet-new-36k	0.14 91	0.17 398	0.45 261	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

LACA2	0.12 25	0.17 398	0.32 151	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

xyz-stereo-finetune	0.17 181	0.17 398	0.29 119	0.17 35	0.08 8	0.24 338	0.21 425	0.30 221	0.32 333	0.19 224	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.30 348	0.22 389	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

rvit_0105_4	0.21 293	0.17 398	0.49 317	0.23 339	0.14 284	0.20 228	0.23 489	0.35 287	0.40 446	0.19 224	0.24 271	0.25 347	0.20 360	0.28 310	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.10 204

rvit_stereo_0081_aga	0.17 181	0.17 398	0.40 215	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.17 251	0.24 114	0.26 238	0.18 217	0.21 233	0.20 273	0.14 230	0.20 139	0.15 186	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.08 76

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 475	0.17 398	0.96 605	0.29 560	0.31 632	0.29 430	0.21 425	0.53 510	0.28 267	0.27 321	0.55 585	0.41 516	0.18 331	0.30 348	0.22 389	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.12 509	0.20 487

rvit_stereo_0080	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

IGEVStereo-DCA	0.20 252	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

rrr	0.22 320	0.17 398	0.79 552	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.27 256	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.28 583

ffm	0.27 465	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

ff1	0.36 555	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

mmx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

1111x	0.39 572	0.17 398	0.80 557	0.23 339	0.15 352	0.33 494	0.27 550	0.62 617	0.48 539	0.32 425	0.43 500	0.40 507	0.29 501	0.86 633	1.60 692	0.09 366	0.23 594	0.09 351	0.12 537	0.10 412	0.23 525

whm_eth	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

xxx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

MaDis-Stereo	0.15 128	0.17 398	0.39 200	0.19 119	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.26 153	0.22 159	0.13 100	0.15 135	0.14 173	0.11 114	0.17 69	0.17 248	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.06 13

MIM_Stereo	0.20 252	0.17 398	0.55 414	0.20 167	0.21 536	0.17 128	0.14 107	0.37 319	0.27 256	0.28 335	0.35 402	0.23 313	0.13 200	0.28 310	0.16 217	0.06 44	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.15 407

CSP-Net	0.28 475	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.14 284	0.44 582	0.24 514	0.52 499	0.42 468	0.42 563	0.44 510	0.42 529	0.27 458	0.66 571	0.30 487	0.12 521	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.10 204

GMOStereo	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

error version	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-v	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-2	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test_xeample3	0.22 320	0.17 398	0.81 559	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.25 222	0.19 224	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.34 399	0.33 516	0.07 117	0.20 563	0.07 153	0.08 295	0.08 246	0.34 612

AdaStereo	0.25 412	0.17 398	0.47 285	0.25 436	0.13 239	0.33 494	0.17 251	0.57 564	0.43 479	0.34 459	0.38 437	0.35 470	0.21 372	0.32 374	0.24 421	0.14 568	0.06 91	0.13 552	0.09 395	0.11 464	0.09 130
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.
S	0.23 354	0.18 423	0.38 191	0.24 394	0.22 552	0.32 484	0.22 460	0.32 252	0.28 267	0.26 309	0.31 349	0.20 273	0.21 372	0.19 110	0.19 313	0.13 543	0.09 299	0.15 594	0.16 610	0.11 464	0.35 616

TestStereo_HL3	0.23 354	0.18 423	1.11 629	0.17 35	0.11 120	0.24 338	0.16 206	0.36 302	0.21 146	0.27 321	0.39 455	0.23 313	0.20 360	0.41 443	0.15 186	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

aanet-32k-new	0.15 128	0.18 423	0.43 244	0.21 212	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.22 77	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.09 25	0.13 200	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.23 525

PSi22	0.17 181	0.18 423	0.42 236	0.20 167	0.09 18	0.16 91	0.11 21	0.30 221	0.25 222	0.13 100	0.15 135	0.21 289	0.13 200	0.30 348	0.16 217	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.08 246	0.13 350

Select-FE	0.27 465	0.18 423	0.87 583	0.23 339	0.22 552	0.29 430	0.18 311	0.53 510	0.28 267	0.30 383	0.33 383	0.45 548	0.29 501	0.30 348	0.21 371	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.08 246	0.20 487

rvit_0105_5	0.22 320	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.13 239	0.22 291	0.25 529	0.38 328	0.40 446	0.21 246	0.23 261	0.27 372	0.20 360	0.27 286	0.20 341	0.15 584	0.13 429	0.12 525	0.12 537	0.10 412	0.10 204

UGAM	0.28 475	0.18 423	0.57 435	0.26 477	0.13 239	0.23 315	0.26 541	0.33 271	0.45 505	0.32 425	0.42 486	0.45 548	0.22 381	0.92 648	0.23 409	0.08 265	0.09 299	0.14 576	0.13 569	0.10 412	0.10 204

rvit_stereo_0075_2	0.25 412	0.18 423	0.65 493	0.27 514	0.22 552	0.22 291	0.15 154	0.41 380	0.36 393	0.27 321	0.37 428	0.29 398	0.21 372	0.29 332	0.20 341	0.17 609	0.12 408	0.19 628	0.12 537	0.14 547	0.14 388

H2IRNET	0.19 221	0.18 423	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.28 182	0.31 320	0.17 195	0.32 361	0.25 347	0.20 360	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 159	0.18 423	0.39 200	0.26 477	0.18 458	0.11 14	0.19 357	0.30 221	0.22 159	0.13 100	0.16 148	0.15 194	0.11 114	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.07 30

delet	0.29 497	0.18 423	0.58 451	0.24 394	0.19 492	0.41 564	0.30 581	0.52 499	0.51 568	0.35 478	0.42 486	0.37 482	0.31 525	0.49 473	0.36 535	0.10 438	0.09 299	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

ACVNet	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.18 66	0.15 352	0.27 386	0.23 489	0.40 361	0.45 505	0.29 360	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.10 412	0.09 130

acv_ft	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.24 394	0.19 492	0.34 510	0.21 425	0.47 449	0.45 505	0.39 536	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.36 535	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.09 130

DSFCA	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.17 429	0.39 553	0.32 598	0.49 471	0.44 492	0.44 580	0.38 437	0.40 507	0.30 508	0.53 494	0.38 543	0.12 521	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.11 464	0.11 255

CCAANet	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.22 278	0.15 352	0.29 430	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.27 321	0.49 554	0.32 439	0.25 430	0.63 554	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.10 456	0.08 246	0.11 255

DMCA	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.27 386	0.20 397	0.45 428	0.40 446	0.32 425	0.33 383	0.33 449	0.25 430	0.27 286	0.30 487	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.12 313

NVstereo2D	0.32 529	0.18 423	0.63 483	0.24 394	0.23 568	0.43 577	0.28 566	0.60 599	0.58 604	0.28 335	0.39 455	0.42 529	0.30 508	0.71 589	0.30 487	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.10 456	0.20 616	0.18 451

HSM	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.15 352	0.33 494	0.20 397	0.55 544	0.39 435	0.36 492	0.39 455	0.67 649	0.32 539	0.88 636	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.10 204

TestStereo_HL2	0.20 252	0.19 441	0.54 404	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.15 154	0.35 287	0.31 320	0.23 276	0.31 349	0.19 253	0.17 297	0.40 438	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

quiztm	0.16 159	0.19 441	0.37 186	0.22 278	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.36 302	0.24 195	0.18 217	0.21 233	0.14 173	0.10 76	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 193	0.19 441	0.43 244	0.25 436	0.14 284	0.17 128	0.21 425	0.30 221	0.28 267	0.17 195	0.19 201	0.20 273	0.17 297	0.22 188	0.18 278	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.08 76

ToySt	0.28 475	0.19 441	0.68 507	0.22 278	0.19 492	0.31 467	0.31 591	0.43 398	0.43 479	0.28 335	0.38 437	0.42 529	0.32 539	0.33 384	0.32 507	0.08 265	0.14 448	0.10 432	0.12 537	0.11 464	0.24 539

IPLG	0.23 354	0.19 441	0.65 493	0.21 212	0.12 177	0.28 405	0.17 251	0.45 428	0.32 333	0.33 438	0.32 361	0.16 208	0.17 297	0.50 477	0.23 409	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

MIPNet	0.22 320	0.19 441	0.64 488	0.22 278	0.12 177	0.28 405	0.20 397	0.48 460	0.39 435	0.31 400	0.24 271	0.19 253	0.24 417	0.28 310	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

Anonymous3	0.24 386	0.19 441	0.76 540	0.27 514	0.18 458	0.41 564	0.24 514	0.45 428	0.36 393	0.23 276	0.27 304	0.20 273	0.18 331	0.28 310	0.19 313	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.13 350

raftrobust	0.19 221	0.19 441	0.42 236	0.23 339	0.24 585	0.19 187	0.13 75	0.33 271	0.28 267	0.26 309	0.20 213	0.19 253	0.17 297	0.23 213	0.17 248	0.08 265	0.10 342	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

ADLNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.34 510	0.23 489	0.56 555	0.44 492	0.43 574	0.41 477	0.43 536	0.28 481	0.56 512	0.36 535	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

MMNet	0.28 475	0.19 441	0.54 404	0.24 394	0.17 429	0.47 599	0.22 460	0.47 449	0.53 579	0.40 545	0.43 500	0.36 476	0.34 549	0.40 438	0.35 531	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.09 130

HGLStereo	0.29 497	0.19 441	0.60 467	0.24 394	0.21 536	0.33 494	0.23 489	0.52 499	0.44 492	0.36 492	0.49 554	0.41 516	0.35 557	0.46 465	0.34 524	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

GANet-RSSM	0.26 435	0.19 441	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.22 460	0.47 449	0.34 364	0.30 383	0.40 465	0.41 516	0.30 508	0.59 527	0.25 436	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

FAT-Stereo	0.36 555	0.19 441	0.75 536	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.30 581	0.62 617	0.61 617	0.47 599	0.61 615	0.59 618	0.50 623	0.61 540	0.36 535	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.20 487

RASNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.33 494	0.20 397	0.50 479	0.41 456	0.31 400	0.44 510	0.47 567	0.38 572	0.79 616	0.40 549	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.10 204

StereoDRNet-Refined	0.28 475	0.19 441	0.47 285	0.25 436	0.14 284	0.36 532	0.21 425	0.49 471	0.43 479	0.46 593	0.52 568	0.42 529	0.30 508	0.46 465	0.38 543	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HLF11	0.20 252	0.20 456	0.68 507	0.16 12	0.12 177	0.21 259	0.12 37	0.39 350	0.25 222	0.21 246	0.30 337	0.19 253	0.18 331	0.38 428	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.09 130

GGDA	0.19 221	0.20 456	0.53 390	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.16 206	0.35 287	0.32 333	0.22 266	0.29 321	0.19 253	0.16 272	0.38 428	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.09 130

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 159	0.20 456	0.79 552	0.19 119	0.12 177	0.12 21	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.10 76	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.18 451

Hybrid-DGEV-03	0.21 293	0.20 456	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.16 206	0.33 271	0.28 267	0.33 438	0.58 598	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.10 204

Hybrid-DGEV-2	0.23 354	0.20 456	0.53 390	0.24 394	0.13 239	0.28 405	0.15 154	0.50 479	0.45 505	0.28 335	0.26 290	0.25 347	0.26 449	0.29 332	0.20 341	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.10 204

ACV-stereo	0.30 511	0.20 456	0.82 563	0.23 339	0.16 397	0.48 606	0.20 397	0.38 328	0.34 364	0.29 360	0.33 383	0.66 645	0.43 599	0.55 505	0.31 497	0.10 438	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

MyStereo8	0.25 412	0.20 456	0.69 510	0.24 394	0.17 429	0.31 467	0.16 206	0.50 479	0.32 333	0.29 360	0.38 437	0.25 347	0.19 354	0.33 384	0.29 483	0.08 265	0.20 563	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.16 424

Sa-1000	0.24 386	0.20 456	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.50 479	0.41 456	0.30 383	0.50 558	0.26 367	0.19 354	0.33 384	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.08 76

AnonymousM	0.19 221	0.20 456	0.30 129	0.18 66	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.27 256	0.27 321	0.21 233	0.18 239	0.14 230	0.21 160	0.16 217	0.09 366	0.08 253	0.38 670	0.15 600	0.06 93	0.08 76

S-Stereo	0.39 572	0.20 456	1.04 616	0.28 542	0.22 552	0.39 553	0.31 591	0.58 578	0.69 637	0.40 545	0.59 603	0.48 571	0.41 589	0.75 602	0.42 557	0.12 521	0.15 479	0.13 552	0.13 569	0.16 567	0.25 552

stereogan	0.39 572	0.20 456	0.78 551	0.28 542	0.22 552	0.65 646	0.26 541	0.62 617	0.65 626	0.45 587	0.60 607	0.67 649	0.45 604	0.69 580	0.37 541	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.12 537	0.20 616	0.19 469

DRN-Test	0.35 552	0.20 456	0.75 536	0.28 542	0.19 492	0.46 593	0.29 572	0.68 646	0.54 584	0.49 606	0.47 544	0.44 542	0.35 557	0.63 554	0.44 568	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.13 350

DLCB_ROB	0.30 511	0.20 456	0.45 261	0.28 542	0.17 429	0.37 540	0.25 529	0.50 479	0.45 505	0.46 593	0.47 544	0.51 586	0.34 549	0.56 512	0.38 543	0.10 438	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255

G2L-ROB	0.25 412	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.12 177	0.28 405	0.21 425	0.48 460	0.34 364	0.35 478	0.31 349	0.41 516	0.23 396	0.51 483	0.31 497	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.12 313

rvit_0105_3	0.24 386	0.21 469	0.57 435	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.28 566	0.40 361	0.43 479	0.25 299	0.26 290	0.29 398	0.22 381	0.29 332	0.21 371	0.15 584	0.13 429	0.14 576	0.15 600	0.10 412	0.10 204

DualNet (step1)	0.31 522	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.24 643	0.21 568	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample9	0.45 604	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample8	0.52 629	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.57 564	0.38 419	0.63 642	0.39 455	1.16 676	0.68 658	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

GCAP-Stereo	0.18 193	0.21 469	0.47 285	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.10 8	0.28 182	0.24 195	0.20 236	0.22 247	0.15 194	0.13 200	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.19 548	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

4D-IteraStereo	0.20 252	0.21 469	0.62 478	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.29 201	0.28 267	0.24 286	0.20 213	0.20 273	0.10 76	0.22 188	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.33 608

ssnet_v2	0.30 511	0.21 469	0.63 483	0.23 339	0.15 352	0.40 559	0.30 581	0.59 588	0.48 539	0.40 545	0.37 428	0.46 557	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.12 509	0.11 255

RAFT_CTSACE	0.23 354	0.21 469	0.57 435	0.26 477	0.15 352	0.22 291	0.23 489	0.34 278	0.30 308	0.34 459	0.51 561	0.31 428	0.17 297	0.33 384	0.15 186	0.06 44	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.07 30

TRStereo	0.22 320	0.21 469	0.62 478	0.40 645	0.19 492	0.22 291	0.16 206	0.58 578	0.30 308	0.21 246	0.21 233	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.14 144	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.11 494	0.06 93	0.19 469

raft+_RVC	0.21 293	0.21 469	0.46 277	0.22 278	0.35 643	0.21 259	0.16 206	0.39 350	0.35 377	0.22 266	0.28 312	0.20 273	0.15 251	0.25 249	0.20 341	0.08 265	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.12 313

XX-TBD	0.16 159	0.21 469	0.43 244	0.22 278	0.10 72	0.23 315	0.15 154	0.23 92	0.28 267	0.22 266	0.26 290	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.14 144	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13

psm_up	0.30 511	0.21 469	0.58 451	0.26 477	0.18 458	0.32 484	0.27 550	0.57 564	0.45 505	0.38 518	0.41 477	0.45 548	0.40 584	0.59 527	0.32 507	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.11 464	0.11 255

hitnet-ft	0.31 522	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.14 284	0.40 559	0.23 489	0.46 437	0.42 468	0.37 509	0.46 537	0.53 599	0.35 557	0.76 608	0.35 531	0.14 568	0.10 342	0.14 576	0.10 456	0.15 559	0.14 388

PSMNet-RSSM	0.26 435	0.21 469	0.50 338	0.21 212	0.14 284	0.25 358	0.21 425	0.50 479	0.38 419	0.31 400	0.45 525	0.40 507	0.27 458	0.53 494	0.24 421	0.12 521	0.08 253	0.11 490	0.13 569	0.10 412	0.10 204

CFNet-ft	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

CFNet_RVC	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

UCFNet_RVC	0.25 412	0.21 469	0.49 317	0.19 119	0.15 352	0.34 510	0.18 311	0.47 449	0.36 393	0.30 383	0.35 402	0.40 507	0.26 449	0.35 406	0.24 421	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.14 589	0.13 524	0.13 350

CBMV_ROB	0.36 555	0.21 469	0.57 435	0.22 278	0.14 284	0.35 525	0.20 397	0.55 544	0.47 531	0.52 618	0.58 598	0.45 548	0.53 632	0.75 602	0.50 589	0.18 620	0.19 548	0.23 642	0.21 636	0.15 559	0.20 487

SE	0.17 181	0.22 488	0.32 151	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.16 206	0.30 221	0.21 146	0.20 236	0.28 312	0.15 194	0.17 297	0.17 69	0.17 248	0.10 438	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.12 313

ManiGeoR	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLf10	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

G2L-Stereo_test	0.26 435	0.22 488	0.54 404	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.24 514	0.51 491	0.40 446	0.38 518	0.37 428	0.40 507	0.26 449	0.53 494	0.32 507	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

coex_refinement	0.28 475	0.22 488	0.50 338	0.23 339	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.51 491	0.43 479	0.35 478	0.42 486	0.45 548	0.27 458	0.56 512	0.41 553	0.10 438	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.11 464	0.12 313

AIO-test1	0.21 293	0.22 488	0.56 424	0.31 587	0.24 585	0.21 259	0.16 206	0.42 387	0.37 408	0.17 195	0.26 290	0.18 239	0.12 155	0.29 332	0.15 186	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.07 172	0.10 204

GMStereo_Zeroshot	0.25 412	0.22 488	0.51 359	0.27 514	0.14 284	0.28 405	0.15 154	0.40 361	0.36 393	0.37 509	0.43 500	0.40 507	0.17 297	0.35 406	0.21 371	0.12 521	0.07 187	0.13 552	0.07 203	0.17 582	0.10 204

TestStereo1	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

SA-5K	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

SA	0.24 386	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.25 358	0.23 489	0.48 460	0.42 468	0.28 335	0.44 510	0.23 313	0.23 396	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.08 246	0.09 130

AACVNet	0.28 475	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.19 357	0.43 398	0.33 352	0.39 536	0.42 486	0.44 542	0.29 501	0.73 593	0.28 469	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.12 313

LMCR-Stereo	0.28 475	0.22 488	0.56 424	0.29 560	0.14 284	0.37 540	0.23 489	0.57 564	0.36 393	0.40 545	0.40 465	0.29 398	0.30 508	0.41 443	0.38 543	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.13 524	0.10 204

rafts_anoy	0.21 293	0.22 488	0.49 317	0.25 436	0.24 585	0.19 187	0.17 251	0.34 278	0.32 333	0.24 286	0.25 281	0.20 273	0.16 272	0.25 249	0.21 371	0.08 265	0.19 548	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

RALCasStereoNet	0.22 320	0.22 488	0.48 300	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.18 311	0.32 252	0.27 256	0.22 266	0.30 337	0.22 297	0.15 251	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.22 580	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.25 552

111	0.22 320	0.22 488	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.24 338	0.17 251	0.44 419	0.46 517	0.24 286	0.30 337	0.29 398	0.22 381	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.15 407

cf-r	0.26 435	0.22 488	0.66 498	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.22 460	0.44 419	0.42 468	0.32 425	0.42 486	0.43 536	0.27 458	0.44 457	0.27 460	0.11 481	0.07 187	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.09 130

edge stereo	0.40 584	0.22 488	0.87 583	0.27 514	0.22 552	0.38 547	0.26 541	0.59 588	0.56 599	0.53 624	0.60 607	0.71 657	0.50 623	0.78 612	0.43 561	0.16 595	0.15 479	0.19 628	0.14 589	0.17 582	0.19 469

iResNet	0.25 412	0.22 488	0.62 478	0.26 477	0.11 120	0.31 467	0.23 489	0.46 437	0.45 505	0.34 459	0.43 500	0.27 372	0.23 396	0.36 415	0.37 541	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.10 204

SGM_RVC	0.57 643	0.22 488	0.60 467	0.26 477	0.16 397	0.97 675	0.46 651	0.76 664	0.90 666	1.03 679	0.92 660	1.16 676	0.93 677	1.21 675	0.72 630	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.16 567	0.24 539
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HLf8	0.21 293	0.23 507	0.69 510	0.15 4	0.12 177	0.24 338	0.14 107	0.42 387	0.32 333	0.20 236	0.26 290	0.18 239	0.15 251	0.35 406	0.18 278	0.10 438	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 128	0.23 507	0.58 451	0.17 35	0.12 177	0.15 54	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

G2L-Stereo	0.27 465	0.23 507	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.19 357	0.48 460	0.37 408	0.33 438	0.38 437	0.40 507	0.23 396	0.61 540	0.33 516	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.11 255

StereoVision	0.23 354	0.23 507	0.55 414	0.27 514	0.17 429	0.23 315	0.22 460	0.40 361	0.32 333	0.21 246	0.51 561	0.22 297	0.16 272	0.29 332	0.19 313	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.13 569	0.10 412	0.08 76

CBFPSM	0.28 475	0.23 507	0.76 540	0.21 212	0.14 284	0.38 547	0.26 541	0.42 387	0.37 408	0.34 459	0.36 417	0.55 604	0.38 572	0.33 384	0.40 549	0.08 265	0.08 253	0.07 153	0.08 295	0.09 347	0.12 313

iinet-f	0.31 522	0.23 507	1.16 636	0.20 167	0.16 397	0.44 582	0.23 489	0.47 449	0.38 419	0.36 492	0.44 510	0.41 516	0.35 557	0.36 415	0.43 561	0.10 438	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.13 524	0.12 313

Anonymous_2	0.44 601	0.23 507	0.57 435	0.34 613	0.34 640	0.53 624	0.28 566	0.49 471	0.39 435	0.36 492	0.34 394	0.48 571	0.38 572	0.43 453	0.33 516	0.26 653	0.41 675	0.44 675	1.45 713	0.33 663	0.37 628

raft_robust	0.25 412	0.23 507	0.44 255	0.22 278	0.13 239	0.23 315	0.22 460	0.52 499	0.50 562	0.33 438	0.32 361	0.33 449	0.23 396	0.55 505	0.18 278	0.07 117	0.11 379	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.07 30

ADLNet2	0.31 522	0.23 507	0.77 546	0.23 339	0.18 458	0.36 532	0.24 514	0.55 544	0.54 584	0.33 438	0.38 437	0.45 548	0.31 525	0.70 583	0.36 535	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.11 255

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 252	0.23 507	0.49 317	0.21 212	0.16 397	0.19 187	0.17 251	0.35 287	0.32 333	0.26 309	0.33 383	0.20 273	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.06 44	0.10 342	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

RYNet	0.38 567	0.23 507	0.65 493	0.26 477	0.28 609	0.62 640	0.33 604	0.61 609	0.62 621	0.42 563	0.39 455	0.58 617	0.40 584	0.89 638	0.57 608	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.19 608	0.22 515

HITNet	0.22 320	0.23 507	0.60 467	0.20 167	0.09 18	0.27 386	0.15 154	0.45 428	0.33 352	0.29 360	0.33 383	0.27 372	0.22 381	0.29 332	0.27 460	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255
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	0.25 412	0.23 507	0.59 460	0.22 278	0.09 18	0.30 445	0.18 311	0.40 361	0.38 419	0.38 518	0.44 510	0.31 428	0.22 381	0.44 457	0.32 507	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.08 76

TestStereo_HLe17	0.21 293	0.24 520	0.77 546	0.17 35	0.11 120	0.22 291	0.17 251	0.42 387	0.31 320	0.20 236	0.25 281	0.18 239	0.15 251	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

rvit_105_1	0.28 475	0.24 520	0.65 493	0.27 514	0.19 492	0.31 467	0.35 612	0.46 437	0.53 579	0.31 400	0.32 361	0.32 439	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.16 595	0.14 448	0.15 594	0.17 622	0.11 464	0.11 255

DispNO	0.29 497	0.24 520	0.83 569	0.23 339	0.17 429	0.25 358	0.22 460	0.47 449	0.42 468	0.33 438	0.39 455	0.38 488	0.28 481	0.78 612	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

RAFT+CT+SA	0.23 354	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.18 458	0.23 315	0.29 572	0.42 387	0.38 419	0.24 286	0.39 455	0.20 273	0.17 297	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.12 537	0.09 347	0.13 350

iRaft-Stereo_5w	0.25 412	0.24 520	0.50 338	0.23 339	0.18 458	0.19 187	0.19 357	0.39 350	0.35 377	0.28 335	0.36 417	0.34 457	0.23 396	0.66 571	0.28 469	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.14 388

RAFT	0.24 386	0.24 520	0.46 277	0.27 514	0.15 352	0.26 379	0.26 541	0.37 319	0.31 320	0.34 459	0.34 394	0.41 516	0.22 381	0.30 348	0.18 278	0.08 265	0.15 479	0.11 490	0.10 456	0.11 464	0.13 350

GEStereo_RVC	0.29 497	0.24 520	0.60 467	0.27 514	0.16 397	0.33 494	0.25 529	0.58 578	0.56 599	0.35 478	0.38 437	0.34 457	0.25 430	0.51 483	0.29 483	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.13 350

TestStereo	0.22 320	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.11 120	0.22 291	0.22 460	0.32 252	0.31 320	0.24 286	0.34 394	0.23 313	0.19 354	0.62 551	0.19 313	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.07 203	0.11 464	0.07 30

sAnonymous2	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

CroCo_RVC	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

RALAANet	0.21 293	0.24 520	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.22 291	0.13 75	0.38 328	0.30 308	0.29 360	0.26 290	0.25 347	0.15 251	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.07 30

AFF-stereo	0.20 252	0.24 520	0.49 317	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.18 311	0.35 287	0.29 290	0.25 299	0.36 417	0.25 347	0.17 297	0.25 249	0.17 248	0.06 44	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.11 255

STTStereo	0.30 511	0.24 520	0.83 569	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.24 514	0.49 471	0.39 435	0.39 536	0.41 477	0.44 542	0.28 481	0.41 443	0.30 487	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.16 610	0.12 509	0.12 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 497	0.24 520	0.81 559	0.26 477	0.18 458	0.30 445	0.22 460	0.52 499	0.41 456	0.38 518	0.42 486	0.42 529	0.28 481	0.46 465	0.31 497	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.11 494	0.10 412	0.12 313
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	0.33 536	0.24 520	0.49 317	0.27 514	0.16 397	0.34 510	0.19 357	0.55 544	0.50 562	0.34 459	0.37 428	0.42 529	0.30 508	0.93 650	0.25 436	0.19 630	0.20 563	0.24 644	0.22 644	0.17 582	0.25 552

pmcnn	0.54 634	0.24 520	1.06 619	0.25 436	0.26 603	0.40 559	0.31 591	0.55 544	0.55 592	0.56 632	1.22 676	2.53 704	0.39 579	0.84 630	1.08 665	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.10 412	0.14 388

LL-Strereo2	0.21 293	0.25 536	0.53 390	0.32 596	0.20 519	0.25 358	0.14 107	0.32 252	0.25 222	0.25 299	0.20 213	0.24 334	0.12 155	0.28 310	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.12 525	0.09 395	0.09 347	0.16 424

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 536	0.25 536	0.82 563	0.22 278	0.17 429	0.46 593	0.28 566	0.53 510	0.53 579	0.43 574	0.57 595	0.44 542	0.31 525	0.50 477	0.48 582	0.10 438	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.11 464	0.12 313

test_5	0.25 412	0.25 536	0.57 435	0.27 514	0.18 458	0.25 358	0.29 572	0.42 387	0.39 435	0.29 360	0.40 465	0.27 372	0.23 396	0.35 406	0.19 313	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.14 388

SACVNet	0.32 529	0.25 536	0.59 460	0.26 477	0.19 492	0.35 525	0.25 529	0.54 526	0.41 456	0.43 574	0.45 525	0.46 557	0.34 549	0.71 589	0.30 487	0.14 568	0.10 342	0.12 525	0.12 537	0.16 567	0.20 487

GwcNet-RSSM	0.28 475	0.25 536	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.24 514	0.46 437	0.44 492	0.33 438	0.46 537	0.41 516	0.28 481	0.55 505	0.31 497	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.09 130

BEATNet_4x	0.25 412	0.25 536	0.66 498	0.23 339	0.10 72	0.29 430	0.14 107	0.49 471	0.34 364	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.26 449	0.34 399	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.13 350

DANet	0.37 562	0.25 536	0.67 501	0.37 630	0.22 552	0.42 572	0.25 529	0.50 479	0.44 492	0.52 618	0.50 558	0.59 618	0.42 595	0.78 612	0.53 597	0.13 543	0.12 408	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.21 500
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	0.34 545	0.25 536	0.77 546	0.27 514	0.17 429	0.34 510	0.28 566	0.55 544	0.50 562	0.43 574	0.46 537	0.44 542	0.31 525	0.90 641	0.27 460	0.15 584	0.10 342	0.14 576	0.14 589	0.15 559	0.15 407

DeepPruner_ROB	0.28 475	0.25 536	0.64 488	0.22 278	0.16 397	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.33 352	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.26 449	0.45 463	0.28 469	0.15 584	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.14 388

CBMV	0.36 555	0.25 536	0.61 474	0.24 394	0.14 284	0.42 572	0.33 604	0.56 555	0.52 578	0.54 628	0.52 568	0.51 586	0.58 639	0.63 554	0.43 561	0.15 584	0.16 494	0.18 621	0.16 610	0.13 524	0.19 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

YMNet_1	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

fast-acv-ft	0.33 536	0.26 546	0.88 590	0.25 436	0.18 458	0.49 612	0.27 550	0.44 419	0.50 562	0.40 545	0.55 585	0.49 577	0.36 562	0.39 433	0.41 553	0.11 481	0.11 379	0.11 490	0.12 537	0.13 524	0.11 255

APVNet	0.38 567	0.26 546	0.87 583	0.26 477	0.22 552	0.52 621	0.35 612	0.64 627	0.46 517	0.40 545	0.52 568	0.48 571	0.39 579	0.84 630	0.48 582	0.13 543	0.14 448	0.15 594	0.16 610	0.16 567	0.16 424

RP	0.38 567	0.26 546	0.67 501	0.31 587	0.24 585	0.37 540	0.29 572	0.53 510	0.61 617	0.42 563	0.65 624	0.62 630	0.51 625	0.63 554	0.43 561	0.17 609	0.15 479	0.17 612	0.15 600	0.17 582	0.19 469

G-Net	0.47 615	0.26 546	1.02 614	0.34 613	0.28 609	0.89 669	0.35 612	0.47 449	0.46 517	0.68 650	1.20 674	0.64 639	0.59 641	0.61 540	0.60 612	0.16 595	0.14 448	0.17 612	0.13 569	0.22 627	0.21 500

DPSNet	0.51 626	0.26 546	1.16 636	0.28 542	0.21 536	0.76 656	0.56 668	0.89 681	0.82 655	0.49 606	0.51 561	0.64 639	0.81 668	0.89 638	0.85 645	0.17 609	0.16 494	0.13 552	0.13 569	0.26 643	0.27 574

XPNet_ROB	0.35 552	0.26 546	0.58 451	0.28 542	0.19 492	0.37 540	0.31 591	0.57 564	0.51 568	0.52 618	0.54 580	0.57 611	0.38 572	0.65 565	0.48 582	0.17 609	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

AIO-test2	0.22 320	0.27 554	0.54 404	0.29 560	0.16 397	0.22 291	0.16 206	0.44 419	0.43 479	0.17 195	0.29 321	0.16 208	0.11 114	0.27 286	0.14 144	0.19 630	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.09 130

AASNet	0.29 497	0.27 554	0.67 501	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.21 425	0.64 627	0.49 555	0.36 492	0.41 477	0.32 439	0.26 449	0.33 384	0.39 547	0.12 521	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.14 547	0.12 313

ACRE	0.23 354	0.27 554	0.83 569	0.24 394	0.15 352	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.32 333	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

HCRNet	0.25 412	0.27 554	0.42 236	0.34 613	0.17 429	0.27 386	0.18 311	0.45 428	0.37 408	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.23 396	0.44 457	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

DMCA-RVC	0.30 511	0.27 554	0.93 600	0.28 542	0.17 429	0.30 445	0.21 425	0.43 398	0.36 393	0.40 545	0.38 437	0.39 502	0.36 562	0.44 457	0.34 524	0.13 543	0.10 342	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.11 255

TDLM	0.32 529	0.27 554	0.52 379	0.30 571	0.15 352	0.33 494	0.32 598	0.54 526	0.50 562	0.44 580	0.43 500	0.39 502	0.30 508	0.92 648	0.30 487	0.14 568	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.14 388

iResNet_ROB	0.27 465	0.27 554	0.48 300	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.17 251	0.57 564	0.55 592	0.39 536	0.44 510	0.37 482	0.28 481	0.43 453	0.28 469	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.11 255

WCMA_ROB	0.55 635	0.27 554	0.76 540	0.26 477	0.22 552	0.62 640	0.36 619	0.57 564	0.58 604	0.97 673	1.40 682	1.28 682	0.94 678	0.80 620	0.80 640	0.20 633	0.17 522	0.16 603	0.16 610	0.19 608	0.29 589

TCMNet	0.34 545	0.28 562	0.81 559	0.29 560	0.30 624	0.40 559	0.28 566	0.53 510	0.49 555	0.38 518	0.46 537	0.40 507	0.30 508	0.61 540	0.42 557	0.14 568	0.13 429	0.15 594	0.14 589	0.18 598	0.19 469

CIPLG	0.23 354	0.28 562	0.75 536	0.24 394	0.16 397	0.25 358	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.34 394	0.23 313	0.15 251	0.27 286	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

GANet	0.40 584	0.28 562	0.67 501	0.31 587	0.18 458	0.43 577	0.39 633	0.60 599	0.46 517	0.48 605	0.78 644	0.55 604	0.45 604	0.96 654	0.55 604	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.15 559	0.16 424

StereoDRNet	0.34 545	0.28 562	0.70 517	0.28 542	0.21 536	0.43 577	0.30 581	0.63 621	0.51 568	0.47 599	0.40 465	0.48 571	0.31 525	0.58 519	0.44 568	0.12 521	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.13 350

SDNR	0.47 615	0.29 566	0.92 596	0.24 394	0.37 649	1.27 687	0.17 251	0.54 526	0.58 604	0.44 580	0.85 653	0.55 604	0.28 481	1.19 674	0.52 593	0.23 639	0.24 610	0.17 612	0.13 569	0.19 608	0.26 566

IPLGR_C	0.23 354	0.29 566	0.81 559	0.24 394	0.16 397	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

psmorigin	0.52 629	0.29 566	3.10 701	0.24 394	0.19 492	0.39 553	0.24 514	0.52 499	0.45 505	0.66 647	0.68 630	0.70 656	0.52 627	0.86 633	0.49 588	0.15 584	0.17 522	0.13 552	0.14 589	0.16 567	0.23 525

GwcNet	0.37 562	0.29 566	1.12 630	0.25 436	0.24 585	0.48 606	0.27 550	0.58 578	0.60 614	0.39 536	0.54 580	0.51 586	0.34 549	0.60 532	0.46 577	0.13 543	0.12 408	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.15 407

Nwc_Net	0.39 572	0.29 566	0.84 573	0.32 596	0.24 585	0.45 590	0.30 581	0.67 641	0.51 568	0.39 536	0.70 634	0.59 618	0.48 617	0.61 540	0.45 575	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.21 636	0.14 547	0.15 407

CFNet	0.29 497	0.29 566	0.57 435	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.15 154	0.53 510	0.46 517	0.31 400	0.40 465	0.38 488	0.27 458	0.76 608	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

SME	0.24 386	0.30 572	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.37 540	0.17 251	0.39 350	0.31 320	0.26 309	0.29 321	0.19 253	0.22 381	0.55 505	0.27 460	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.10 204

z-ln-s-r	0.35 552	0.30 572	1.02 614	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.26 541	0.46 437	0.55 592	0.33 438	0.61 615	0.39 502	0.31 525	0.80 620	0.77 636	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.10 204

ARAFT	0.26 435	0.30 572	0.87 583	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

GMStereo	0.21 293	0.30 572	0.57 435	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 622	0.30 572	1.15 634	0.28 542	0.19 492	0.77 659	0.64 673	0.57 564	0.73 647	0.57 635	0.73 639	0.55 604	0.60 643	0.66 571	1.53 689	0.11 481	0.10 342	0.13 552	0.13 569	0.15 559	0.16 424

AF-Net	0.40 584	0.31 577	0.74 532	0.33 608	0.24 585	0.43 577	0.30 581	0.64 627	0.67 631	0.44 580	0.69 633	0.65 641	0.52 627	0.59 527	0.48 582	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.14 589	0.16 567	0.14 388

NCC-stereo	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451

Abc-Net	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451
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	0.33 536	0.31 577	0.69 510	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.49 471	0.55 592	0.39 536	0.60 607	0.43 536	0.30 508	0.88 636	0.54 601	0.11 481	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.10 412	0.12 313

LALA_ROB	0.38 567	0.31 577	0.65 493	0.30 571	0.21 536	0.46 593	0.39 633	0.63 621	0.54 584	0.53 624	0.52 568	0.69 653	0.36 562	0.52 491	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.16 603	0.14 589	0.17 582	0.16 424

PSMNet_ROB	0.36 555	0.31 577	0.71 526	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.44 647	0.61 609	0.49 555	0.39 536	0.45 525	0.49 577	0.32 539	0.66 571	0.53 597	0.14 568	0.10 342	0.15 594	0.14 589	0.13 524	0.13 350

MeshStereo	0.60 648	0.31 577	0.71 526	0.22 278	0.17 429	0.66 647	0.36 619	0.81 669	0.63 623	1.48 701	1.32 679	1.65 690	0.83 669	1.18 673	0.74 632	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.14 589	0.17 582	0.19 469
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
dd	0.23 354	0.32 584	0.55 414	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.21 425	0.32 252	0.45 505	0.30 383	0.29 321	0.25 347	0.17 297	0.31 363	0.26 448	0.13 543	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.12 509	0.09 130

DGSMNet	0.63 654	0.32 584	1.01 613	0.54 671	0.73 688	0.62 640	1.36 706	0.62 617	0.58 604	0.38 518	0.62 618	0.52 594	0.34 549	0.65 565	0.47 580	0.54 679	0.61 699	0.67 686	0.61 696	0.65 682	0.69 692

FADNet-RVC-Resample	0.31 522	0.32 584	1.16 636	0.27 514	0.17 429	0.33 494	0.21 425	0.49 471	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.34 457	0.27 458	0.54 500	0.27 460	0.10 438	0.10 342	0.14 576	0.13 569	0.13 524	0.18 451

ETE_ROB	0.36 555	0.32 584	0.64 488	0.30 571	0.18 458	0.40 559	0.38 629	0.59 588	0.49 555	0.50 612	0.52 568	0.62 630	0.37 567	0.58 519	0.43 561	0.13 543	0.10 342	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.18 451

DFGA-Net	0.26 435	0.33 588	0.70 517	0.22 278	0.15 352	0.25 358	0.17 251	0.41 380	0.40 446	0.30 383	0.32 361	0.21 289	0.18 331	0.61 540	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.09 130

FC-DCNN v2	0.75 665	0.33 588	0.82 563	0.33 608	0.28 609	0.85 666	0.40 637	0.88 679	0.86 662	1.46 695	1.65 692	2.08 697	1.40 694	1.14 671	0.95 652	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

LL-Strereo	0.32 529	0.33 588	0.77 546	0.26 477	0.24 585	0.22 291	0.23 489	0.58 578	0.44 492	0.35 478	0.32 361	0.41 516	0.40 584	0.93 650	0.25 436	0.08 265	0.13 429	0.11 490	0.09 395	0.09 347	0.22 515

RAFT + AFF	0.30 511	0.33 588	0.76 540	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.33 604	0.55 544	0.42 468	0.28 335	0.30 337	0.31 428	0.31 525	0.64 560	0.32 507	0.09 366	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.12 509	0.16 424

aanetorigin	0.40 584	0.33 588	1.14 633	0.25 436	0.19 492	0.30 445	0.37 621	0.34 278	0.47 531	0.95 671	0.82 649	0.52 594	0.56 636	0.50 477	0.52 593	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.16 567	0.19 469

ADCRef	0.41 591	0.33 588	1.05 617	0.26 477	0.21 536	0.49 612	0.27 550	0.54 526	0.51 568	0.51 615	0.59 603	0.35 470	0.47 613	0.54 500	1.35 682	0.09 366	0.08 253	0.12 525	0.12 537	0.12 509	0.13 350

FC-DCNN	0.73 661	0.33 588	0.84 573	0.33 608	0.28 609	0.82 665	0.40 637	0.82 670	0.83 656	1.43 693	1.60 691	1.97 695	1.38 692	1.10 667	0.93 649	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

NCCL2	0.37 562	0.33 588	0.59 460	0.37 630	0.23 568	0.42 572	0.41 642	0.56 555	0.44 492	0.47 599	0.47 544	0.61 627	0.39 579	0.58 519	0.41 553	0.16 595	0.13 429	0.21 635	0.22 644	0.16 567	0.18 451

DN-CSS_ROB	0.24 386	0.33 588	0.69 510	0.25 436	0.14 284	0.26 379	0.13 75	0.42 387	0.35 377	0.30 383	0.42 486	0.22 297	0.20 360	0.34 399	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

ccnet	0.43 599	0.34 597	0.62 478	0.28 542	0.33 638	0.60 638	0.34 609	0.68 646	0.47 531	0.54 628	0.66 626	0.56 609	0.46 611	0.73 593	0.66 623	0.26 653	0.19 548	0.24 644	0.22 644	0.27 649	0.25 552

SHD	0.45 604	0.34 597	0.89 592	0.37 630	0.28 609	0.46 593	0.23 489	0.72 658	0.96 673	0.65 645	0.61 615	0.61 627	0.48 617	0.64 560	0.69 627	0.16 595	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.21 623	0.25 552

FBW_ROB	0.46 612	0.34 597	0.71 526	0.32 596	0.20 519	0.51 615	0.32 598	0.73 659	0.63 623	0.60 639	0.57 595	0.65 641	0.44 602	1.42 689	0.62 616	0.14 568	0.17 522	0.22 640	0.16 610	0.17 582	0.23 525

MSMD_ROB	0.63 654	0.34 597	0.70 517	0.30 571	0.25 599	0.88 668	0.35 612	0.58 578	0.67 631	1.13 683	1.52 686	1.75 693	1.05 683	0.90 641	0.60 612	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.27 663	0.25 639	0.27 574

DStereoO	0.55 635	0.35 601	0.68 507	0.44 657	0.49 668	0.41 564	1.08 700	0.58 578	0.73 647	0.49 606	0.53 576	0.51 586	0.85 670	0.60 532	0.75 633	0.83 697	0.28 632	0.38 670	0.19 629	0.52 675	0.35 616

HBP-ISP	0.34 545	0.35 601	0.76 540	0.23 339	0.17 429	0.33 494	0.22 460	0.56 555	0.47 531	0.42 563	0.49 554	0.33 449	0.41 589	0.73 593	0.27 460	0.18 620	0.19 548	0.24 644	0.20 634	0.16 567	0.16 424

Wz-Net-LNSev	0.36 555	0.35 601	1.06 619	0.26 477	0.21 536	0.47 599	0.33 604	0.56 555	0.58 604	0.45 587	0.54 580	0.50 583	0.37 567	0.40 438	0.42 557	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.09 395	0.14 547	0.15 407

Wz-Net-MNSev	0.39 572	0.35 601	0.99 611	0.26 477	0.21 536	0.59 637	0.39 633	0.58 578	0.61 617	0.49 606	0.56 590	0.53 599	0.37 567	0.61 540	0.47 580	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.15 559	0.15 407

FADNet_RVC	0.31 522	0.35 601	0.98 609	0.24 394	0.16 397	0.30 445	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.30 383	0.38 437	0.30 419	0.29 501	0.54 500	0.33 516	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.16 610	0.21 623	0.24 539

RGC	0.41 591	0.35 601	0.76 540	0.35 619	0.28 609	0.41 564	0.29 572	0.60 599	0.55 592	0.47 599	0.64 622	0.63 634	0.47 613	0.74 597	0.46 577	0.16 595	0.15 479	0.21 635	0.21 636	0.19 608	0.21 500

PA-Net	0.40 584	0.35 601	1.05 617	0.32 596	0.28 609	0.39 553	0.43 645	0.53 510	0.56 599	0.35 478	0.43 500	0.41 516	0.36 562	0.83 629	0.61 615	0.12 521	0.23 594	0.16 603	0.23 648	0.13 524	0.20 487
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 618	0.36 608	1.47 666	0.26 477	0.22 552	0.57 631	0.40 637	0.56 555	0.54 584	0.46 593	0.52 568	0.46 557	0.53 632	0.59 527	1.93 699	0.10 438	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.15 407

ADCPNet	0.51 626	0.36 608	1.82 683	0.27 514	0.23 568	0.71 651	0.39 633	0.56 555	0.54 584	0.52 618	0.60 607	0.66 645	0.57 638	0.64 560	1.23 671	0.15 584	0.18 534	0.14 576	0.23 648	0.19 608	0.22 515

PS-NSSS	0.33 536	0.36 608	0.61 474	0.24 394	0.18 458	0.33 494	0.24 514	0.59 588	0.42 468	0.38 518	0.52 568	0.36 476	0.31 525	0.80 620	0.32 507	0.18 620	0.14 448	0.21 635	0.15 600	0.17 582	0.14 388

w-ln-seven-2	0.40 584	0.37 611	1.34 656	0.28 542	0.18 458	0.38 547	0.29 572	0.53 510	0.59 611	0.47 599	0.56 590	0.46 557	0.42 595	0.70 583	0.64 620	0.10 438	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.16 424

UDGNet	0.24 386	0.37 611	0.53 390	0.25 436	0.14 284	0.24 338	0.18 311	0.32 252	0.44 492	0.29 360	0.28 312	0.24 334	0.20 360	0.30 348	0.21 371	0.16 595	0.07 187	0.21 635	0.11 494	0.16 567	0.11 255

SuperB	0.50 622	0.37 611	2.16 691	0.23 339	0.15 352	0.41 564	0.32 598	0.50 479	0.83 656	0.44 580	0.51 561	0.33 449	0.45 604	0.69 580	1.07 664	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.95 701	0.18 451

RTSC	0.43 599	0.37 611	0.95 604	0.30 571	0.20 519	0.50 614	0.23 489	0.65 633	0.86 662	0.56 632	0.54 580	0.51 586	0.36 562	0.71 589	0.92 648	0.13 543	0.14 448	0.11 490	0.13 569	0.18 598	0.19 469

DeepPrunerF	0.46 612	0.37 611	1.50 668	0.34 613	0.30 624	0.36 532	0.37 621	0.64 627	1.15 688	0.41 557	0.45 525	0.40 507	0.41 589	0.82 625	0.53 597	0.18 620	0.14 448	0.23 642	0.21 636	0.17 582	0.18 451

iResNetv2_ROB	0.29 497	0.37 611	0.92 596	0.24 394	0.13 239	0.30 445	0.19 357	0.55 544	0.51 568	0.39 536	0.46 537	0.39 502	0.27 458	0.36 415	0.30 487	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.13 524	0.11 255

PDISCO_ROB	0.45 604	0.37 611	0.89 592	0.44 657	0.37 649	0.70 650	0.35 612	0.75 662	0.78 651	0.45 587	0.53 576	0.65 641	0.40 584	0.68 579	0.52 593	0.22 638	0.12 408	0.21 635	0.19 629	0.26 643	0.22 515

dad	0.30 511	0.38 618	0.60 467	0.22 278	0.14 284	0.32 484	0.21 425	0.35 287	0.51 568	0.45 587	0.45 525	0.46 557	0.23 396	0.41 443	0.27 460	0.21 635	0.11 379	0.20 633	0.11 494	0.15 559	0.11 255

FCDSN-DC	0.67 657	0.38 618	0.83 569	0.37 630	0.30 624	0.66 647	0.37 621	0.69 652	0.70 640	1.15 685	1.53 687	1.70 692	1.38 692	1.00 659	0.83 643	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.27 649	0.32 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 601	0.38 618	0.94 603	0.30 571	0.20 519	0.52 621	0.49 658	0.61 609	0.60 614	0.56 632	0.47 544	0.49 577	0.42 595	1.24 676	0.76 635	0.12 521	0.18 534	0.12 525	0.13 569	0.12 509	0.18 451

PWC_ROB	0.41 591	0.38 618	0.92 596	0.26 477	0.20 519	0.39 553	0.19 357	0.61 609	0.69 637	0.58 637	0.84 652	0.52 594	0.44 602	0.74 597	0.62 616	0.13 543	0.09 299	0.14 576	0.10 456	0.17 582	0.18 451

Syn2CoEx	0.39 572	0.39 622	1.08 624	0.35 619	0.21 536	0.41 564	0.29 572	0.63 621	0.51 568	0.43 574	0.56 590	0.45 548	0.45 604	0.69 580	0.39 547	0.17 609	0.14 448	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.16 424

EDNetEfficient	0.64 656	0.39 622	2.52 694	0.26 477	0.26 603	0.39 553	0.49 658	0.42 387	1.06 678	1.38 690	0.86 654	0.61 627	0.97 679	0.66 571	1.62 693	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.12 537	0.20 616	0.19 469

LE_ROB	1.82 702	0.39 622	3.15 702	0.50 668	0.55 676	0.79 661	1.00 693	0.89 681	6.48 717	7.40 721	2.07 702	2.07 696	5.08 715	1.33 685	3.96 713	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.13 350

w-ln-seven	0.45 604	0.40 625	1.40 663	0.27 514	0.22 552	0.58 633	0.33 604	0.65 633	0.83 656	0.59 638	0.63 619	0.53 599	0.39 579	0.66 571	0.81 642	0.12 521	0.11 379	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

ELAS_RVC	0.80 669	0.40 625	1.10 626	0.40 645	0.35 643	0.93 670	1.10 701	0.87 678	1.12 685	1.40 691	1.39 680	1.27 681	1.55 700	1.13 669	1.13 666	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.28 664	0.31 658	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 669	0.40 625	0.91 595	0.39 640	0.35 643	1.52 696	0.81 687	0.97 683	0.98 675	1.47 700	1.58 689	1.19 678	1.33 691	1.01 660	1.21 669	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.29 666	0.32 661	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.28 475	0.41 628	0.40 215	0.21 212	0.13 239	0.25 358	0.24 514	0.35 287	0.48 539	0.27 321	0.17 169	0.29 398	0.34 549	0.40 438	0.45 575	0.24 643	0.15 479	0.17 612	0.13 569	0.24 636	0.25 552

PVD	0.62 651	0.41 628	0.93 600	0.44 657	0.39 655	0.63 644	0.51 662	0.86 677	1.27 689	0.93 669	1.09 669	0.81 661	0.85 670	0.89 638	0.89 647	0.21 635	0.23 594	0.22 640	0.19 629	0.28 654	0.41 637

PASM	0.49 621	0.41 628	1.15 634	0.37 630	0.35 643	0.42 572	0.42 643	0.54 526	0.65 626	0.54 628	0.54 580	0.63 634	0.48 617	0.94 653	0.51 592	0.27 657	0.30 650	0.30 658	0.33 668	0.29 656	0.29 589

SANet	0.58 645	0.41 628	1.38 660	0.27 514	0.16 397	0.72 652	0.48 655	0.71 654	1.34 691	0.69 651	0.97 662	0.94 668	0.78 664	0.97 657	0.93 649	0.14 568	0.12 408	0.12 525	0.12 537	0.18 598	0.20 487

PWCDC_ROB	0.41 591	0.41 628	0.77 546	0.34 613	0.21 536	0.43 577	0.20 397	0.60 599	0.90 666	0.44 580	1.24 677	0.36 476	0.38 572	0.56 512	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.20 616	0.16 424

FADNet-RVC	0.34 545	0.43 633	0.97 607	0.25 436	0.20 519	0.33 494	0.20 397	0.51 491	0.42 468	0.34 459	0.40 465	0.41 516	0.29 501	0.65 565	0.36 535	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.15 600	0.19 608	0.20 487

FADNet	0.34 545	0.43 633	0.88 590	0.24 394	0.22 552	0.37 540	0.19 357	0.56 555	0.49 555	0.32 425	0.36 417	0.43 536	0.32 539	0.65 565	0.30 487	0.17 609	0.16 494	0.14 576	0.16 610	0.25 639	0.21 500

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 567	0.43 633	0.72 531	0.35 619	0.19 492	0.51 615	0.25 529	0.56 555	0.39 435	0.42 563	0.47 544	0.47 567	0.27 458	0.74 597	0.32 507	0.38 673	0.19 548	0.27 647	0.17 622	0.29 656	0.27 574

SGM-Forest	0.42 595	0.44 636	0.92 596	0.24 394	0.16 397	0.45 590	0.40 637	0.58 578	0.50 562	0.54 628	0.63 619	0.52 594	0.51 625	0.91 643	0.66 623	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.15 600	0.15 559	0.21 500
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 615	0.45 637	1.07 621	0.40 645	0.28 609	0.58 633	0.38 629	0.67 641	0.76 650	0.53 624	0.47 544	0.59 618	0.47 613	0.74 597	0.80 640	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.16 610	0.26 643	0.24 539

ADCMid	0.53 632	0.45 637	1.46 665	0.27 514	0.22 552	0.51 615	0.38 629	0.61 609	0.58 604	0.75 655	0.67 628	0.62 630	0.66 657	0.66 571	1.75 694	0.13 543	0.12 408	0.17 612	0.17 622	0.20 616	0.21 500

DStereoSA	1.00 678	0.46 639	1.33 655	0.68 678	0.86 699	1.26 686	2.25 715	0.83 672	1.41 693	0.57 635	1.92 698	0.57 611	2.07 703	0.96 654	1.84 697	0.36 669	0.55 692	0.28 654	0.53 688	0.45 671	0.90 701

AANet	0.55 635	0.47 640	1.61 673	0.23 339	0.31 632	0.41 564	0.25 529	0.53 510	1.14 686	0.93 669	0.98 666	0.84 663	0.71 660	0.60 532	0.66 623	0.18 620	0.32 660	0.14 576	0.13 569	0.18 598	0.44 648

StereoAnything_RVC	0.22 320	0.47 640	0.67 501	0.30 571	0.31 632	0.11 14	0.11 21	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.11 44	0.09 25	0.09 35	0.27 286	0.12 40	0.09 366	0.39 672	0.06 48	0.04 1	0.24 636	0.49 659

PSMNet-RUCA	0.39 572	0.47 640	0.84 573	0.46 663	0.41 658	0.34 510	0.26 541	0.59 588	0.46 517	0.40 545	0.51 561	0.44 542	0.33 547	0.43 453	0.31 497	0.25 651	0.14 448	0.33 666	0.21 636	0.32 661	0.23 525

SAMSARA	0.62 651	0.47 640	0.93 600	0.70 681	0.50 670	1.15 681	1.29 705	0.79 666	0.70 640	0.77 661	0.55 585	0.92 667	0.58 639	0.87 635	0.77 636	0.19 630	0.27 628	0.18 621	0.19 629	0.27 649	0.28 583

CSAN	0.55 635	0.47 640	1.19 644	0.37 630	0.23 568	0.57 631	0.61 671	0.65 633	0.72 644	0.65 645	0.78 644	0.66 645	0.65 656	1.41 688	0.77 636	0.21 635	0.17 522	0.20 633	0.21 636	0.18 598	0.21 500

FINET	0.58 645	0.48 645	1.35 658	0.38 638	0.37 649	0.96 674	1.13 702	0.84 676	1.05 677	0.50 612	0.70 634	0.45 548	0.61 647	0.63 554	0.62 616	0.26 653	0.28 632	0.14 576	0.13 569	0.20 616	0.44 648

LSM	1.68 700	0.48 645	2.91 699	2.28 713	17.60 728	0.52 621	0.55 667	0.65 633	0.78 651	0.84 664	1.11 670	0.63 634	0.55 634	0.79 616	0.53 597	0.16 595	0.25 617	0.18 621	0.21 636	0.25 639	2.37 715

WZ-Net	0.56 641	0.49 647	2.14 690	0.30 571	0.24 585	0.58 633	0.48 655	0.65 633	0.80 653	0.51 615	0.72 636	0.68 651	0.60 643	1.06 665	1.01 657	0.13 543	0.10 342	0.11 490	0.12 537	0.19 608	0.23 525

AnyNet_C32	0.55 635	0.51 648	1.34 656	0.29 560	0.28 609	0.61 639	0.62 672	0.57 564	0.62 621	0.63 642	0.68 630	0.54 603	0.55 634	0.82 625	1.81 695	0.15 584	0.15 479	0.15 594	0.18 627	0.21 623	0.25 552

z-mn7	0.48 618	0.52 649	1.28 650	0.26 477	0.19 492	0.62 640	0.34 609	0.59 588	0.96 673	0.45 587	0.97 662	0.53 599	0.41 589	0.99 658	0.70 628	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.14 547	0.16 424

Consistency-Raft	0.56 641	0.52 649	1.12 630	0.45 660	0.49 668	0.48 606	0.45 648	0.73 659	0.74 649	0.45 587	0.82 649	0.46 557	0.60 643	0.51 483	0.63 619	0.39 675	0.40 673	0.44 675	0.51 687	0.53 676	0.38 636

GANetREF_RVC	0.45 604	0.52 649	0.87 583	0.39 640	0.20 519	0.51 615	0.50 660	0.68 646	0.67 631	0.47 599	0.46 537	0.50 583	0.43 599	0.91 643	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.32 663	0.19 629	0.28 654	0.23 525
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	0.45 604	0.53 652	1.42 664	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.45 648	0.64 627	0.68 635	0.46 593	0.66 626	0.62 630	0.40 584	0.78 612	0.65 621	0.12 521	0.11 379	0.12 525	0.13 569	0.17 582	0.19 469

UDG	0.42 595	0.54 653	0.67 501	0.41 652	0.35 643	0.47 599	0.27 550	0.57 564	0.48 539	0.40 545	0.46 537	0.59 618	0.45 604	0.47 469	0.46 577	0.26 653	0.19 548	0.49 677	0.22 644	0.37 665	0.30 592

anonymity	0.57 643	0.55 654	0.74 532	0.48 665	0.63 681	0.56 629	0.43 645	0.71 654	0.51 568	0.64 644	0.55 585	0.57 611	0.61 647	0.65 565	0.57 608	0.55 680	0.55 692	0.50 678	0.54 689	0.51 674	0.61 678

CC-Net-ROB	0.46 612	0.55 654	0.86 580	0.38 638	0.23 568	0.51 615	0.30 581	0.69 652	0.51 568	0.46 593	0.51 561	0.48 571	0.38 572	0.96 654	0.40 549	0.36 669	0.23 594	0.56 681	0.25 655	0.34 664	0.22 515

RTS	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

RTSA	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

ADCS	0.62 651	0.56 656	1.54 671	0.30 571	0.25 599	0.56 629	0.46 651	0.71 654	0.86 662	0.77 661	0.72 636	0.68 651	0.62 652	0.82 625	2.33 705	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.17 622	0.23 632	0.27 574

SGM-ForestM	1.59 696	0.56 656	1.52 670	0.41 652	0.34 640	2.77 706	1.67 710	1.69 702	1.73 700	2.48 709	2.27 706	6.02 716	2.90 711	3.08 707	2.83 709	0.25 651	0.30 650	0.19 628	0.20 634	0.18 598	0.45 652

zh-mn7	0.50 622	0.57 660	1.82 683	0.25 436	0.19 492	0.45 590	0.29 572	0.59 588	0.84 659	0.67 648	0.97 662	0.49 577	0.41 589	0.93 650	0.73 631	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.13 524	0.17 445

SQANet	0.44 601	0.57 660	0.89 592	0.49 666	0.39 655	0.47 599	0.23 489	0.53 510	0.44 492	0.41 557	0.48 553	0.47 567	0.34 549	0.58 519	0.43 561	0.38 673	0.15 479	0.40 673	0.21 636	0.50 673	0.34 612

EDNetEfficientorigin	7.48 716	0.57 660	139.59 745	0.25 436	0.17 429	0.44 582	0.30 581	0.48 460	1.04 676	1.29 687	1.02 667	0.82 662	0.87 674	0.76 608	1.02 660	0.10 438	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.22 627	0.25 552

GASNet	0.39 572	0.58 663	1.27 649	0.35 619	0.23 568	0.35 525	0.23 489	0.63 621	0.56 599	0.41 557	0.38 437	0.45 548	0.30 508	0.81 624	0.42 557	0.16 595	0.11 379	0.14 576	0.14 589	0.23 632	0.12 313

MFN_U_SF_RVC	0.58 645	0.58 663	1.31 654	0.39 640	0.23 568	0.72 652	0.30 581	0.83 672	0.68 635	0.74 654	0.74 640	0.86 664	0.60 643	0.84 630	0.83 643	0.29 660	0.27 628	0.32 663	0.37 674	0.31 658	0.33 608

MANE	1.63 698	0.58 663	1.16 636	0.59 673	0.60 680	2.71 705	1.53 708	2.63 712	3.62 709	2.33 708	3.26 710	3.66 710	2.98 712	2.26 705	2.26 704	0.37 671	0.40 673	0.31 661	0.49 683	0.31 658	0.63 681

DDUNet	0.45 604	0.60 666	0.71 526	0.45 660	0.39 655	0.46 593	0.32 598	0.53 510	0.44 492	0.46 593	0.53 576	0.57 611	0.38 572	0.51 483	0.43 561	0.34 666	0.21 568	0.56 681	0.25 655	0.41 668	0.36 620

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 632	0.60 666	0.98 609	0.40 645	0.25 599	0.87 667	0.57 669	0.60 599	0.64 625	0.60 639	0.67 628	0.63 634	0.42 595	1.13 669	0.50 589	0.23 639	0.28 632	0.27 647	0.35 670	0.25 639	0.33 608

MonStereo1	0.96 677	0.61 668	0.99 611	0.70 681	0.59 679	1.37 692	0.35 612	0.97 683	1.27 689	0.97 673	1.92 698	1.53 688	2.13 704	1.29 680	0.87 646	0.71 690	0.34 666	0.75 690	0.47 681	0.75 690	0.68 690

MSAF-DinoV2	0.81 671	0.64 669	2.42 693	0.49 666	0.17 429	0.58 633	0.32 598	0.83 672	0.85 660	0.41 557	0.52 568	0.98 672	0.61 647	4.97 715	1.22 670	0.12 521	0.07 187	0.10 432	0.24 650	0.27 649	0.32 602

zh-sn7	0.52 629	0.64 669	1.77 680	0.30 571	0.20 519	0.47 599	0.40 637	0.60 599	0.65 626	0.53 624	0.82 649	0.52 594	0.59 641	1.10 667	0.96 653	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.13 569	0.17 582	0.20 487

NVStereoNet_ROB	0.74 662	0.64 669	1.20 646	0.55 672	0.43 663	0.54 628	0.48 655	0.75 662	0.87 665	0.88 666	1.72 694	1.06 673	1.03 682	1.29 680	0.98 656	0.35 668	0.42 676	0.41 674	0.48 682	0.38 666	0.43 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 622	0.67 672	0.82 563	1.04 696	0.55 676	0.38 547	0.11 21	0.42 387	0.33 352	0.42 563	0.35 402	0.29 398	0.18 331	0.50 477	0.23 409	0.70 689	0.42 676	0.79 693	0.62 697	0.63 680	0.47 654

AnyNet_C01	0.68 659	0.69 673	2.64 696	0.33 608	0.27 607	0.93 670	0.64 673	0.66 639	0.65 626	0.70 652	0.97 662	0.75 659	0.63 654	1.01 660	1.52 688	0.17 609	0.16 494	0.17 612	0.17 622	0.24 636	0.28 583

Wz-Net-TNSev	0.55 635	0.72 674	1.90 685	0.26 477	0.21 536	0.64 645	0.45 648	0.66 639	0.71 642	0.52 618	0.55 585	0.71 657	0.63 654	1.04 663	0.94 651	0.16 595	0.15 479	0.13 552	0.15 600	0.21 623	0.24 539

SPS-STEREO	0.74 662	0.72 674	1.18 643	0.52 670	0.57 678	0.76 656	0.50 660	0.80 667	0.66 630	0.97 673	0.88 657	0.94 668	0.74 661	1.08 666	1.04 662	0.58 683	0.51 685	0.50 678	0.50 686	0.56 677	0.72 694
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 648	0.73 676	1.13 632	0.64 675	0.45 667	0.73 654	0.37 621	0.67 641	0.67 631	0.52 618	0.75 642	0.66 645	0.46 611	0.74 597	0.59 611	0.55 680	0.34 666	0.56 681	0.36 672	0.65 682	0.49 659

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 660	0.73 676	1.26 648	0.47 664	0.28 609	1.42 694	0.60 670	0.82 670	0.94 672	0.85 665	0.86 654	0.88 666	0.70 659	1.32 684	0.75 633	0.37 671	0.30 650	0.34 668	0.36 672	0.44 670	0.42 642

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 252	0.74 678	0.71 526	0.17 35	0.08 8	0.15 54	0.15 154	0.19 40	0.18 79	0.13 100	0.12 64	0.10 48	0.08 14	0.16 49	0.14 144	0.34 666	0.12 408	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.24 539

Ntro	0.61 650	0.75 679	1.16 636	0.67 677	0.50 670	0.76 656	0.37 621	0.68 646	0.71 642	0.50 612	0.59 603	0.65 641	0.52 627	0.79 616	0.58 610	0.58 683	0.32 660	0.57 684	0.34 669	0.69 687	0.50 663

DStereoFS	1.07 684	0.76 680	1.10 626	0.70 681	0.70 686	1.87 700	1.39 707	1.20 690	1.66 698	1.01 676	1.58 689	1.20 679	2.60 709	1.40 687	1.32 679	0.40 676	0.47 681	0.31 661	0.41 677	0.38 666	0.91 702

light-stereo	2.66 707	0.78 681	4.46 705	4.42 714	3.66 712	5.04 710	0.38 629	2.12 708	1.51 696	4.25 713	6.51 718	7.70 720	0.75 662	5.12 716	1.42 686	0.72 691	1.35 712	0.33 666	0.45 679	1.22 704	1.04 707

coex-ft	3.48 709	0.81 682	48.53 743	0.24 394	0.19 492	0.53 624	0.47 654	0.49 471	2.36 705	7.18 720	1.20 674	0.96 671	2.53 708	0.75 602	2.14 703	0.13 543	0.15 479	0.14 576	0.12 537	0.22 627	0.47 654

MFMNet_re	0.74 662	0.84 683	1.16 636	0.64 675	0.70 686	0.79 661	0.71 678	0.77 665	0.85 660	0.79 663	0.86 654	0.69 653	0.80 666	0.73 593	0.65 621	0.66 687	0.59 697	0.61 685	0.58 694	0.68 685	0.71 693

SGM+DAISY	1.12 687	0.86 684	1.64 675	0.68 678	0.80 695	1.68 698	1.68 711	1.08 686	1.10 681	1.53 703	1.76 696	1.47 686	1.53 699	1.24 676	1.42 686	0.66 687	0.65 704	0.52 680	0.54 689	0.57 678	0.91 702

JetBlue	1.20 689	0.89 685	2.53 695	0.59 673	0.76 689	3.16 708	2.09 713	1.16 688	0.93 669	0.95 671	1.12 671	1.65 690	1.27 689	2.15 703	1.87 698	0.43 678	0.37 671	0.38 670	0.39 676	0.62 679	0.63 681

ACVNet-4b	0.76 666	0.90 686	1.67 677	0.73 684	0.51 673	0.80 664	0.31 591	0.74 661	0.81 654	0.51 615	0.72 636	0.94 668	0.43 599	1.01 660	1.32 679	1.18 709	0.22 580	0.77 691	0.45 679	0.70 688	0.50 663

ACVNet_1	0.77 668	0.92 687	1.79 682	0.73 684	0.53 674	0.78 660	0.42 643	0.88 679	0.90 666	0.75 655	0.76 643	1.32 683	0.80 666	1.04 663	0.70 628	0.57 682	0.32 660	0.72 688	0.35 670	0.70 688	0.50 663

DispFullNet	0.67 657	0.94 688	1.63 674	0.77 687	1.19 706	0.53 624	0.25 529	0.61 609	0.72 644	0.70 652	0.60 607	0.69 653	0.90 675	0.80 620	0.52 593	0.27 657	0.13 429	0.74 689	0.31 667	0.68 685	0.44 648

IMH-64-1	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

IMH-64	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

ACVNet_2	0.94 674	0.98 691	1.71 679	0.83 689	0.63 681	1.02 676	0.64 673	1.16 688	1.43 695	1.02 677	1.39 680	1.47 686	0.86 673	1.16 672	0.79 639	0.63 686	0.43 679	0.78 692	0.49 683	0.80 692	0.57 672

WAO-7	1.05 680	1.00 692	1.19 644	0.83 689	0.67 685	1.22 684	0.84 689	1.43 695	1.56 697	1.13 683	1.75 695	1.46 685	1.25 688	1.56 691	1.28 674	0.61 685	0.62 702	0.70 687	0.68 699	0.66 684	0.62 679

RainbowNet	0.76 666	1.00 692	1.29 652	0.82 688	0.63 681	0.79 661	0.52 663	0.83 672	0.93 669	0.61 641	0.79 647	0.79 660	0.62 652	0.82 625	0.67 626	0.80 696	0.55 692	0.79 693	0.49 683	0.81 693	0.62 679

WAO-6	1.11 686	1.01 694	1.17 642	0.96 692	0.79 692	1.30 689	0.78 684	1.36 693	1.99 703	1.04 680	1.54 688	1.59 689	1.27 689	1.37 686	1.30 675	0.78 694	0.55 692	1.03 701	0.75 703	0.87 694	0.72 694

IMH	1.09 685	1.04 695	1.29 652	1.03 695	0.79 692	1.11 678	0.69 676	1.40 694	1.42 694	1.02 677	1.71 693	1.42 684	1.19 687	1.78 698	1.03 661	1.14 707	0.56 696	1.00 699	0.58 694	0.93 698	0.68 690

TorneroNet-64	1.47 692	1.15 696	1.51 669	1.11 702	0.86 699	2.27 704	0.76 682	1.84 704	3.76 710	1.29 687	2.22 705	2.68 706	1.46 695	1.81 699	1.55 690	0.79 695	0.51 685	1.10 702	0.67 698	1.31 707	0.81 700

LVE	1.18 688	1.16 697	1.67 677	1.04 696	0.81 696	1.32 690	0.82 688	1.49 697	1.94 701	1.08 681	1.90 697	1.89 694	1.07 684	1.51 690	1.04 662	0.96 703	0.61 699	0.94 696	0.69 700	0.92 697	0.79 699

Dean	1.22 690	1.17 698	1.97 686	1.04 696	0.79 692	1.21 683	0.76 682	1.51 698	1.96 702	1.30 689	1.98 701	2.14 698	1.18 686	1.30 682	1.15 667	0.83 697	0.61 699	1.01 700	0.69 700	0.97 702	0.77 698

TorneroNet	2.26 704	1.20 699	1.55 672	1.15 704	0.91 701	5.84 712	0.84 689	2.12 708	8.45 720	2.59 710	5.32 714	3.84 711	2.15 705	1.84 701	1.98 701	0.88 699	0.54 691	1.16 706	0.74 702	1.31 707	0.91 702

WAO-8	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

Venus	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

MADNet+	1.05 680	1.26 702	4.77 709	0.73 684	0.50 670	1.25 685	0.97 692	1.05 685	0.93 669	0.67 648	0.78 644	0.87 665	0.85 670	2.14 702	1.83 696	0.40 676	0.42 676	0.32 663	0.28 664	0.45 671	0.43 645

PWCK	1.05 680	1.29 703	2.12 689	0.92 691	0.42 660	1.27 687	1.01 694	1.14 687	1.14 686	1.16 686	1.14 672	1.25 680	0.90 675	1.77 697	1.15 667	0.89 700	0.51 685	0.87 695	0.54 689	1.02 703	0.57 672

UNDER WATER-64	1.61 697	1.30 704	2.93 700	1.33 705	0.96 702	2.20 703	1.25 704	1.47 696	3.15 707	1.46 695	1.31 678	2.61 705	2.22 706	1.69 694	1.93 699	1.13 706	0.67 707	1.29 707	0.94 708	1.26 705	1.09 708

UNDER WATER	1.64 699	1.34 705	2.72 698	1.40 706	1.04 703	1.70 699	1.14 703	1.57 701	3.58 708	1.46 695	1.46 685	2.82 707	2.43 707	1.74 695	2.04 702	1.08 705	0.63 703	1.31 708	0.94 708	1.29 706	1.10 709

notaker	1.49 693	1.44 706	1.77 680	1.42 707	1.08 704	1.19 682	0.87 691	1.51 698	1.40 692	1.53 703	3.41 711	2.40 702	1.94 702	1.83 700	1.57 691	1.14 707	0.69 708	1.38 709	0.88 707	1.39 710	1.03 706

ktn	1.80 701	1.46 707	1.49 667	1.44 708	1.14 705	1.50 695	1.07 697	1.53 700	3.90 713	2.77 711	4.62 712	3.42 709	1.49 696	1.74 695	1.40 685	1.45 711	0.77 709	1.46 710	0.99 710	1.41 711	1.00 705

KSHMR	1.92 703	1.47 708	1.97 686	1.48 709	1.22 707	1.39 693	1.06 696	1.81 703	5.83 716	1.43 693	5.56 715	2.95 708	1.17 685	2.24 704	1.33 681	1.29 710	1.13 710	1.47 711	1.11 712	1.37 709	1.21 710

MADNet++	2.34 705	1.81 709	2.24 692	2.15 712	1.97 711	2.79 707	2.19 714	2.42 711	2.26 704	2.79 712	2.70 708	2.43 703	2.60 709	3.18 708	3.32 710	2.19 714	1.97 716	1.93 713	1.62 714	2.02 713	2.10 713

HanzoNet	3.08 708	1.87 710	2.70 697	1.81 710	1.34 708	1.60 697	1.05 695	2.06 707	2.62 706	5.63 717	5.12 713	5.96 715	7.09 718	4.39 714	3.43 711	3.29 717	2.06 718	1.98 716	2.94 721	2.47 714	2.15 714

JetRed	2.35 706	2.70 711	6.11 712	1.14 703	1.38 709	6.03 714	3.61 717	2.12 708	1.72 699	1.99 706	1.97 700	2.15 699	1.59 701	2.49 706	4.19 714	1.05 704	1.60 713	1.10 702	1.02 711	1.72 712	1.41 712

BEATNet-Init1	4.91 712	3.27 712	14.39 728	0.69 680	0.65 684	10.19 721	3.83 718	5.04 717	5.11 715	8.73 722	8.52 719	13.95 731	7.66 720	7.79 721	5.79 717	0.32 665	0.34 666	0.34 668	0.38 675	0.64 681	0.64 685

USTest	6.84 715	5.16 713	5.45 711	7.18 719	7.26 716	14.27 724	22.53 725	8.48 721	9.29 721	5.44 716	6.42 717	6.27 718	6.69 717	6.83 719	8.49 722	1.95 712	3.27 719	2.16 717	2.54 719	3.76 716	3.31 718

DPSimNet_ROB	6.21 714	5.16 713	9.50 714	5.59 717	5.56 715	7.64 716	10.02 721	4.07 715	7.33 718	6.84 718	6.26 716	7.17 719	10.55 721	4.07 713	5.68 716	5.50 721	4.29 721	5.24 722	3.66 722	4.05 718	5.96 720

DGTPSM_ROB	8.38 717	5.24 715	10.71 726	5.32 716	10.19 719	8.34 717	23.49 729	6.11 719	13.43 729	4.93 714	10.93 727	5.64 713	10.55 721	6.17 717	12.73 726	3.74 719	7.56 723	3.68 719	7.24 727	4.09 719	7.49 723

DPSMNet_ROB	8.44 718	5.25 716	10.87 727	5.59 717	10.27 720	8.34 717	23.51 730	6.12 720	13.47 730	4.96 715	10.94 728	5.65 714	10.55 721	6.25 718	12.77 727	4.01 720	7.62 724	3.75 720	7.27 728	4.16 720	7.54 724

TCMNet-wrong-test	4.33 710	5.65 717	4.76 706	11.36 725	10.39 721	5.87 713	4.45 719	4.24 716	1.10 681	1.93 705	2.43 707	6.07 717	3.54 713	3.87 712	4.51 715	2.00 713	0.47 681	1.96 715	1.68 715	5.78 721	4.48 719

Selective-IGEV-i1pa	5.75 713	8.12 718	4.85 710	1.10 699	0.54 675	13.48 723	3.52 716	9.46 724	7.56 719	7.13 719	10.00 723	9.12 721	7.56 719	14.91 732	6.08 719	3.55 718	1.33 711	1.94 714	0.77 704	0.79 691	3.23 717

iinet-test	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

IINet	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

Anonymous_1	16.44 730	9.26 721	9.67 718	10.63 722	14.54 726	18.62 731	26.98 733	12.68 730	13.53 731	10.78 730	10.37 726	10.15 725	10.66 724	10.99 727	12.64 725	15.61 739	7.73 725	16.87 737	43.01 743	56.14 746	7.86 727

xxxxx1	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

tt_ll	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

ff	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

DPSM_ROB	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

DPSM	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

DLNR_Zeroshot_test	10.53 719	12.28 727	20.32 733	105.84 744	23.88 740	0.14 36	0.13 75	3.20 713	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.32 374	0.16 217	2.54 715	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.17 744	0.28 583

DLNR-FE	10.53 719	12.31 728	20.33 735	105.85 745	23.36 739	0.14 36	0.13 75	3.25 714	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.31 363	0.16 217	2.59 716	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.66 745	0.28 583

PML	15.86 729	13.12 729	7.07 713	5.22 715	7.66 717	32.93 736	64.30 746	5.37 718	10.12 722	25.87 745	67.29 746	20.25 733	13.20 732	10.09 723	6.81 721	5.94 723	2.00 717	6.03 728	2.18 717	9.13 726	2.62 716

LRCNet_RVC	10.94 723	14.45 730	9.66 717	15.38 726	8.02 718	1.08 677	0.35 612	8.72 722	0.72 644	12.63 731	15.84 731	9.73 722	6.52 716	8.58 722	6.38 720	20.33 740	5.39 722	23.79 739	21.95 740	15.35 730	13.96 731

RSGM-EC	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

acva	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

CasAABBNet	23.04 733	19.69 733	20.32 733	22.42 732	22.73 733	38.35 740	55.23 742	26.99 741	28.74 741	20.67 741	22.28 738	22.11 740	22.86 737	23.84 735	27.17 738	13.52 731	16.47 736	12.08 729	14.21 730	15.57 731	15.60 734

FlowAnything	23.08 736	19.70 734	20.48 736	22.45 734	22.73 733	38.34 739	55.18 739	27.00 742	28.79 742	20.83 743	22.42 741	22.10 739	22.83 736	23.85 736	27.23 742	13.53 732	16.54 739	12.10 734	14.29 735	15.59 735	15.58 733

RAFT-FEzeroshot	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

RAFT-FE	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

Selective-RAFT-Error	23.11 737	19.77 737	20.60 737	22.49 737	22.80 736	38.46 743	55.19 740	27.13 744	28.90 743	20.73 742	22.38 740	22.11 740	22.91 742	23.94 739	27.18 741	13.54 735	16.57 740	12.09 732	14.21 730	15.61 736	15.65 737

Hybrid-DGEV	23.11 737	19.81 738	20.81 738	22.43 733	22.74 735	38.45 742	55.25 745	27.21 745	28.95 745	20.63 738	22.37 739	22.03 736	22.89 741	23.96 740	27.14 736	13.54 735	16.46 735	12.09 732	14.23 734	15.57 731	15.57 732

LSM0	24.21 740	19.88 739	22.33 739	24.42 739	40.13 745	38.41 741	54.99 738	27.05 743	28.61 738	20.59 737	22.00 735	22.29 742	22.86 737	24.12 741	27.16 737	13.59 737	16.33 734	12.13 735	14.08 729	15.72 737	17.53 740

HaxPig	17.72 731	20.23 740	19.76 730	16.55 727	16.52 727	9.46 719	9.42 720	14.48 733	13.31 726	18.59 733	18.67 732	17.39 732	16.68 733	17.07 733	16.43 733	21.99 742	20.86 742	22.28 738	21.55 739	21.30 739	21.88 743

fast-reg	23.61 739	20.43 741	23.27 740	23.15 738	24.75 742	38.65 744	55.20 741	26.97 740	28.94 744	20.18 736	21.86 733	21.68 735	22.34 735	24.15 742	27.35 743	13.84 738	16.57 740	14.84 736	15.61 736	16.59 738	15.88 738

MEDIAN_ROB	21.20 732	24.56 742	23.42 741	19.57 728	19.62 732	13.29 722	11.21 722	18.04 734	17.02 734	22.07 744	21.92 734	20.84 734	20.24 734	21.02 734	19.68 734	25.59 743	24.08 743	26.20 740	25.19 741	25.31 740	25.19 744

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.01 743	27.22 742	24.60 740	24.16 741	17.78 728	12.87 723	22.39 737	21.40 737	26.72 746	26.08 744	25.18 743	24.52 745	25.07 743	23.57 735	29.94 744	28.36 744	30.60 741	29.57 742	29.83 741	29.66 745

Selective-IGEV-i16pa	31.25 744	41.63 744	4.08 704	0.51 669	0.38 652	97.61 746	0.73 681	61.16 747	60.81 746	17.49 732	65.92 745	39.64 746	53.28 746	107.35 747	27.39 744	20.46 741	3.81 720	4.39 721	1.97 716	0.41 668	16.06 739

test_example2	100.95 745	107.33 745	67.16 744	98.17 743	106.88 746	89.44 745	101.34 747	37.23 746	97.88 747	129.56 747	131.26 747	65.41 747	67.34 747	91.22 746	79.29 747	143.32 747	199.32 747	81.12 747	102.17 747	121.89 747	101.70 746

ccccc		256.25 746		351.50 746	361.31 747	144.22 747		153.19 748		152.98 748		161.94 748		268.06 748		387.64 748	346.97 748	244.11 748	219.32 748	413.57 748

GS-Stereo							0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

FSD					0.41 658	0.28 405	0.27 550	0.32 252	0.30 308	0.27 321	0.27 304	0.29 398	0.27 458	0.35 406	0.28 469	0.23 639	0.49 683	0.27 647	0.26 659	0.26 643

Low-res two-view benchmark