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 42	0.09 38	0.09 5	0.14 149	0.11 2	0.16 80	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 29

VeloStereo	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 29	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 10	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 710

derf	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 32	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

mm2	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 131	0.16 16	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 59	0.15 64	0.10 45	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.14 431

PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.23 662	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 5	0.11 30	0.15 16	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 740

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 200	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.26 623

DepthFocus	0.10 5	0.07 2	0.26 131	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 16	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.13 8	0.10 17	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 18	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 726

GeoVLM	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

Pro-Stereo	0.10 5	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 233	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 29

WQFJA1++	0.48 682	0.07 2	0.86 642	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 91	0.14 42	2.23 788	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 60	0.09 451	4.02 797	0.20 539

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 2	0.16 1	0.15 5	0.06 1	0.08 2	0.12 56	0.12 4	0.12 13	0.08 2	0.12 97	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 44	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 44	0.17 42	0.08 27	0.11 21	0.09 4	0.21 91	0.13 25	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.08 19	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 748	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.08 100

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 162	0.42 727	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.14 184	0.31 742	0.04 1	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.16 468

E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLLLL	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLL	0.15 174	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 69	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.28 640

low	0.16 206	0.08 24	0.28 155	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 579

100	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.11 67	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.25 607

300	0.14 126	0.08 24	0.22 82	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.30 656

Last	0.13 71	0.08 24	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.10 45	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.23 579

DDDD	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.28 640

TT111	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.29 650

DF_test	0.10 5	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 10	0.16 80	0.10 45	0.12 97	0.08 5	0.09 45	0.12 5	0.10 17	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.06 29

testmc14	0.14 126	0.08 24	0.29 162	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 20	0.13 25	0.11 67	0.14 164	0.11 111	0.08 19	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 668

depth_test_26	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.16 16	0.09 38	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.16 80	0.12 105	0.16 200	0.11 111	0.08 19	0.14 20	0.10 17	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

Anonymus	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.17 93	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 32	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 517

qqai	0.12 48	0.08 24	0.22 82	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 32	0.16 80	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.20 539

MGA	0.12 48	0.08 24	0.26 131	0.16 16	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

CAR	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.12 105	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.11 67	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

PointNet	0.11 17	0.08 24	0.19 29	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 39	0.16 80	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 185	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.21 552

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 24	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 200	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1	0.16 206	0.08 24	0.21 62	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.16 468

Test_v1	0.11 17	0.08 24	0.17 9	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.08 5	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.07 54

DispViT+	0.12 48	0.08 24	0.21 62	0.16 16	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

LCMNet	0.12 48	0.08 24	0.20 44	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 59	0.20 166	0.10 45	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.17 9	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 25	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

DDF-Stereo	0.16 206	0.08 24	0.30 172	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 517

252Zero-FE	0.18 241	0.08 24	0.28 155	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 725	0.11 69	0.09 35	0.08 19	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 769	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.10 232

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 20	0.14 42	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

zero-FE	0.21 348	0.08 24	1.10 690	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 662	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 631

111111	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 93	0.11 67	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.16 468

MLG-Stereo_test3	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.08 100

MLG-Stereo	0.11 17	0.08 24	0.26 131	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.08 19	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-G_1	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

SGD-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.18 18	0.17 42	0.07 6	0.17 174	0.13 103	0.19 59	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 24	0.39 254	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.07 241	0.06 112	0.11 287

FoundationStereo	0.13 71	0.08 24	0.18 18	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 116	0.09 16	0.08 12	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.31 732	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

dual_stereo	0.18 241	0.08 24	0.26 131	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 19	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 759	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.65 760

Pointernet	0.15 174	0.08 24	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 200	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 24	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.09 5	0.10 12	0.16 20	0.17 93	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.16 628	0.29 650

CES	0.14 126	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.20 539

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 39	0.10 4	0.10 45	0.06 1	0.09 35	0.08 19	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 299	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 185	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 656

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 29

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 317	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 16	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 636	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

small-0shot	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 13	0.13 25	0.09 16	0.15 185	0.08 5	0.08 19	0.11 2	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 5	0.09 66	0.17 9	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 16	0.13 126	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 62	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.06 29

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 654	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.09 156

DN	0.21 348	0.09 66	0.58 513	0.40 716	0.18 511	0.22 346	0.18 366	0.30 273	0.25 276	0.15 205	0.19 255	0.18 292	0.10 94	0.26 321	0.19 368	0.14 631	0.18 589	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.42 715

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 92	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 115	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.10 232

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 162	0.16 16	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

BridgeDepth_RVC	0.10 5	0.09 66	0.18 18	0.13 1	0.07 6	0.16 130	0.10 12	0.21 91	0.15 64	0.10 45	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 20	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 69	0.15 64	0.75 722	0.13 126	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.08 100

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

LG-Stereo_L2	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.07 4	0.08 5	0.08 19	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo_L1	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 162	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 32	0.08 308	0.13 474	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

MLG-Stereo_test1	0.11 17	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 32	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LGtest1	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 32	0.13 25	0.10 45	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 131	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 681	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 517

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 727	0.31 654	0.44 740	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 148	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 164	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 63	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.28 640

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 131	0.15 5	0.07 6	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 239	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 717	0.31 654	0.43 737	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 711	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 116	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 699

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 274	0.09 66	0.34 214	0.29 623	0.17 481	0.28 464	0.16 260	0.30 273	0.23 229	0.22 325	0.11 69	0.16 261	0.09 45	0.28 363	0.15 231	0.07 143	0.25 690	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.37 699

CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 291	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 60	0.15 661	0.06 112	0.05 6
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	0.18 241	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.07 6	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 148	0.14 2	0.08 27	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29
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	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 738	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.07 54

FORCE_4	0.11 17	0.10 109	0.18 18	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.13 103	0.21 91	0.13 25	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 39	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 59	0.15 64	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 82	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 80	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

anonymous	0.11 17	0.10 109	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 20	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.09 35	0.07 4	0.14 20	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 29

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 93	0.11 67	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.17 490

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.14 20	0.11 32	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.26 623

RT-IGEV	0.29 556	0.10 109	0.60 529	0.24 444	0.16 445	0.38 609	0.31 653	0.60 663	0.46 577	0.41 622	0.41 537	0.49 641	0.31 585	0.30 405	0.29 538	0.09 417	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.25 607

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 690	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.57 746

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 699	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 20	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.11 287

S2M2_XL	0.10 5	0.10 109	0.24 103	0.14 2	0.10 99	0.09 5	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 91	0.16 80	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.08 5	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 62	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 64	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.09 451	0.06 112	0.07 54

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 80	0.15 205	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.23 258	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.10 109	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 13	0.17 93	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

PAM_32	0.26 492	0.10 109	0.63 545	0.24 444	0.19 546	0.51 678	0.26 602	0.43 456	0.30 365	0.32 486	0.28 370	0.60 688	0.28 541	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.14 494	0.08 297	0.10 517	0.07 211	0.15 451

Occ-G	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.23 385	0.15 401	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.26 294	0.15 205	0.20 266	0.21 345	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.30 656

U	1.02 751	0.10 109	0.26 131	0.22 319	3.66 791	6.41 798	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.07 143	0.05 13	5.35 808	2.86 804	0.07 211	0.06 29

RAFT-Stereo-weight	0.17 229	0.10 109	0.31 183	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.38 384	0.33 410	0.25 360	0.20 266	0.19 306	0.10 94	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.09 156

gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

MSKI-zero shot	0.19 274	0.10 109	0.47 344	0.30 636	0.14 328	0.21 313	0.14 149	0.33 325	0.22 211	0.24 347	0.25 336	0.22 353	0.10 94	0.32 431	0.14 184	0.07 143	0.30 728	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.09 156

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

knoymous	0.18 241	0.10 109	0.35 226	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.17 305	0.33 325	0.24 249	0.24 347	0.28 370	0.27 431	0.16 326	0.24 274	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.06 127	0.09 395	0.10 232

riskmin	0.24 443	0.10 109	0.43 299	0.32 663	0.26 666	0.33 554	0.19 413	0.44 477	0.30 365	0.24 347	0.27 362	0.37 546	0.25 489	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.18 589	0.09 405	0.13 630	0.10 461	0.27 631

MC-Stereo	0.18 241	0.10 109	0.36 233	0.28 603	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.21 304	0.24 326	0.16 261	0.13 250	0.25 299	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.30 656

RCA-Stereo	0.17 229	0.10 109	0.33 208	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.17 305	0.39 406	0.36 451	0.21 304	0.25 336	0.17 277	0.17 352	0.18 114	0.15 231	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

test-3	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

test_1	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

DEmStereo	0.26 492	0.10 109	0.52 439	0.19 132	0.13 277	0.31 526	0.25 590	0.29 253	0.38 478	0.36 555	0.57 659	0.24 390	0.48 681	0.53 555	0.44 629	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

GrayStereo	0.26 492	0.10 109	0.45 317	0.27 575	0.14 328	0.23 371	0.46 715	0.36 358	0.33 410	0.40 610	0.47 607	0.30 478	0.78 730	0.29 386	0.17 300	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.15 451

GMM-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.56 485	0.23 385	0.13 277	0.24 396	0.24 575	0.38 384	0.29 347	0.31 461	0.44 572	0.27 431	0.21 430	0.31 420	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.19 517

Prome-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.43 299	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.27 313	0.33 499	0.58 662	0.24 390	0.28 541	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.20 539

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 317	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 29

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 109	0.41 281	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.15 201	0.34 332	0.29 347	0.23 337	0.23 315	0.27 431	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

R-Stereo Train	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GFORCE	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

F4.4	0.11 17	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.6	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.5	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.08 5	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.05 6

GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 103	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 155	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

LACA3	0.10 5	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 6	0.16 130	0.14 149	0.14 13	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

Selective-IGEV-i1	0.28 533	0.11 164	0.44 311	0.36 699	0.32 707	0.32 543	0.23 549	0.48 521	0.48 599	0.29 421	0.32 420	0.39 566	0.17 352	0.28 363	0.25 491	0.08 308	0.23 662	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.53 741

BridgeDepth	0.11 17	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.18 39	0.13 25	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 241	0.11 164	0.40 270	0.26 537	0.14 328	0.19 239	0.14 149	0.36 358	0.24 249	0.24 347	0.24 326	0.23 369	0.14 282	0.27 337	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

IGEV-FE	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

DA	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

GGEV	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 20	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 103	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 93	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 62	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 164	0.08 5	0.11 149	0.15 38	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

xyz-stereo	1.43 766	0.11 164	17.43 813	0.18 77	0.08 27	4.86 787	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 784	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 29

MM-Stereo_test2	0.19 274	0.11 164	0.47 344	0.25 493	0.11 150	0.21 313	0.20 454	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.17 220	0.13 187	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.06 48	0.26 699	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.41 710

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 254	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 39	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 768	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.53 741
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	0.14 126	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

PAM	0.26 492	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.18 511	0.53 687	0.29 634	0.44 477	0.28 324	0.36 555	0.27 362	0.59 682	0.26 508	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.12 452	0.07 183	0.10 517	0.07 211	0.13 385

UGAM-zero	0.26 492	0.11 164	0.56 485	0.20 193	0.16 445	0.28 464	0.18 366	0.48 521	0.25 276	0.31 461	0.28 370	0.56 673	0.32 600	0.66 633	0.17 300	0.07 143	0.10 383	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.31 662

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.32 663	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 126	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

IGEV_Zeroshot_test	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

RAFT-Test	0.19 274	0.11 164	0.41 281	0.26 537	0.21 595	0.26 438	0.17 305	0.37 375	0.26 294	0.24 347	0.29 379	0.32 499	0.14 282	0.22 233	0.15 231	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 91	0.18 116	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.14 431

anonymousdsp2	0.23 410	0.11 164	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.25 417	0.17 305	0.43 456	0.37 467	0.30 444	0.23 315	0.24 390	0.15 304	0.32 431	0.17 300	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.44 722

DCANet-4	0.20 307	0.11 164	0.58 513	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.39 406	0.42 527	0.29 421	0.31 408	0.17 277	0.22 440	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

tt	4.71 793	0.11 164	3.94 780	2.06 791	1.54 789	10.14 805	16.85 808	9.28 808	4.99 796	1.41 763	1.05 734	4.68 789	4.89 796	3.36 789	5.86 802	5.73 807	9.15 814	2.23 803	2.51 802	3.02 795	1.34 788

DisPM	0.20 307	0.11 164	0.52 439	0.24 444	0.13 277	0.18 211	0.19 413	0.30 273	0.31 377	0.33 499	0.34 454	0.23 369	0.16 326	0.34 456	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.12 348

iRaft-Stereo_20w	0.29 556	0.11 164	0.86 642	0.33 675	0.24 647	0.32 543	0.26 602	0.60 663	0.26 294	0.41 622	0.21 286	0.28 444	0.19 411	0.32 431	0.24 477	0.07 143	0.31 732	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.47 728

GLC_STEREO	0.15 174	0.11 164	0.31 183	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.28 324	0.17 248	0.20 266	0.17 277	0.11 149	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

CrosDoStereo	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

PFNet+	0.21 348	0.11 164	0.54 464	0.22 319	0.12 210	0.17 174	0.18 366	0.31 296	0.36 451	0.33 499	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.33 441	0.18 332	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.08 293	0.12 348

NF-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.52 552	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

OCTAStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

PSM-softLoss	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

KMStereo	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

PSM-AAD	0.26 492	0.11 164	0.43 299	0.24 444	0.12 210	0.27 445	0.37 684	0.36 358	0.30 365	0.36 555	0.39 515	0.28 444	0.77 729	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.21 552

FTStereo	0.28 533	0.11 164	0.56 485	0.24 444	0.13 277	0.21 313	0.52 727	0.36 358	0.28 324	0.38 582	0.94 727	0.30 478	0.56 700	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.19 517

KYRaft	0.23 410	0.11 164	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.26 294	0.35 541	0.53 639	0.34 519	0.26 508	0.29 386	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.08 293	0.30 656

ASMatch	0.23 410	0.11 164	0.55 475	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.16 260	0.32 305	0.30 365	0.28 396	0.68 694	0.28 444	0.26 508	0.50 538	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.11 287

DeepStereo_LL	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

SST-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.26 294	0.34 521	0.33 442	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

RAFT_R40	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.13 277	0.18 211	0.18 366	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.33 442	0.30 478	0.23 455	0.55 566	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

DRaft	0.25 469	0.11 164	0.47 344	0.18 77	0.12 210	0.28 464	0.23 549	0.34 332	0.40 505	0.38 582	0.60 671	0.20 329	0.41 653	0.48 531	0.41 613	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

PFNet	0.24 443	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.14 328	0.22 346	0.19 413	0.40 418	0.35 435	0.36 555	0.32 420	0.27 431	0.20 417	0.63 616	0.23 465	0.09 417	0.05 13	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.08 100

RE-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

TVStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

RAFT-345	0.22 376	0.11 164	0.55 475	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.27 216	0.28 324	0.27 382	0.65 688	0.20 329	0.17 352	0.55 566	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.07 54

TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 299	0.16 16	0.08 27	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

XX-Stereo	0.25 469	0.11 164	1.09 689	0.35 690	0.38 726	0.23 371	0.13 103	0.43 456	0.19 150	0.20 294	0.40 525	0.31 488	0.10 94	0.33 441	0.13 130	0.08 308	0.11 421	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.10 232

EAI-Stereo	0.29 556	0.11 164	0.38 244	0.22 319	0.18 511	0.33 554	1.66 784	0.53 573	0.27 313	0.27 382	0.50 621	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.25 491	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.11 555	0.07 211	0.10 232

F5.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F8.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 64	0.10 45	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F7	0.11 17	0.12 221	0.17 9	0.19 132	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_5	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.05 6

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 291	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.19 517

IGEV_i1	0.26 492	0.12 221	0.57 497	0.25 493	0.24 647	0.32 543	0.20 454	0.45 486	0.37 467	0.35 541	0.30 395	0.35 532	0.20 417	0.39 492	0.23 465	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.37 699

Selective-IGEV-i16pc	0.33 598	0.12 221	1.65 748	0.21 248	0.14 328	0.74 719	0.30 643	0.46 495	0.44 551	0.21 304	0.32 420	0.26 425	0.14 282	0.71 651	0.19 368	0.15 647	0.10 383	0.08 297	0.09 451	0.11 521	0.12 348

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 62	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 662	0.17 248	0.16 200	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 62	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 115	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 185	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 62	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 233	0.35 690	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.57 746

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 270	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 63	0.06 48	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.21 552

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 92	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 93	0.15 205	0.13 126	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

depthmonostereo	0.15 174	0.12 221	0.34 214	0.19 132	0.09 38	0.20 282	0.15 201	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.18 240	0.16 261	0.18 388	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5_new	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 39	0.21 197	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 336	0.45 734	0.38 726	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 126	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.34 682

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 115	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 29

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 162	0.30 636	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 185	0.13 187	0.08 19	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 595

test_sample2	0.23 410	0.12 221	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.28 464	0.22 519	0.45 486	0.33 410	0.27 382	0.34 454	0.30 478	0.25 489	0.46 525	0.23 465	0.09 417	0.15 525	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.19 517

MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 244	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 91	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.30 636	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 200	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 710	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.25 607

AE-Stereo	0.21 348	0.12 221	0.50 397	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.18 366	0.40 418	0.34 423	0.19 279	0.26 346	0.21 345	0.13 250	0.22 233	0.16 269	0.07 143	0.26 699	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.31 662

11t1	0.21 348	0.12 221	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.37 375	0.28 324	0.27 382	0.25 336	0.24 390	0.23 455	0.28 363	0.25 491	0.09 417	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.23 579

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 317	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 69	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

HH	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

HanStereo	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

test_3	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.26 537	0.14 328	0.22 346	0.25 590	0.34 332	0.33 410	0.25 360	0.18 240	0.23 369	0.13 250	0.25 299	0.20 396	0.06 48	0.14 494	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.10 232

LCNet	0.22 376	0.12 221	0.42 291	0.26 537	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.36 358	0.28 324	0.28 396	0.35 462	0.26 425	0.30 568	0.35 463	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.13 584	0.22 567

HHNet	0.23 410	0.12 221	0.66 560	0.19 132	0.18 511	0.20 282	0.20 454	0.36 358	0.32 391	0.33 499	0.59 667	0.19 306	0.21 430	0.24 274	0.31 555	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.12 348

AAGNet	0.34 609	0.12 221	0.53 450	0.26 537	0.16 445	0.20 282	0.19 413	0.31 296	0.29 347	0.35 541	0.35 462	0.27 431	0.30 568	0.44 517	2.56 785	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.09 395	0.07 54

NRIStereo	0.20 307	0.12 221	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.19 413	0.30 273	0.28 324	0.26 370	0.26 346	0.25 405	0.18 388	0.34 456	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.09 156

Pruner-Stereo	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.29 623	0.12 210	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.32 420	0.25 405	0.15 304	0.25 299	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

DeepStereo_RVC	0.19 274	0.12 221	0.47 344	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.16 260	0.29 253	0.24 249	0.28 396	0.27 362	0.23 369	0.28 541	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.10 232

cross-raft	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.27 575	0.16 445	0.20 282	0.24 575	0.34 332	0.24 249	0.23 337	0.28 370	0.29 457	0.15 304	0.19 139	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

test-1	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.23 549	0.36 358	0.29 347	0.21 304	0.25 336	0.24 390	0.14 282	0.18 114	0.22 445	0.07 143	0.14 494	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.14 431

SFCPSM	0.23 410	0.12 221	0.51 418	0.21 248	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.57 628	0.41 515	0.29 421	0.32 420	0.23 369	0.22 440	0.28 363	0.20 396	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.09 156

HSM-Net_RVC	0.28 533	0.12 221	0.48 359	0.19 132	0.11 150	0.35 586	0.21 482	0.64 691	0.44 551	0.40 610	0.43 561	0.50 647	0.27 517	0.75 664	0.25 491	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CR-Stereo	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.15 5	0.07 6	0.10 14	0.13 103	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 29

AnonStereo	0.19 274	0.13 273	0.45 317	0.22 319	0.13 277	0.18 211	0.14 149	0.39 406	0.26 294	0.19 279	0.18 240	0.19 306	0.12 200	0.26 321	0.13 130	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.06 127	0.10 461	0.25 607

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 80	0.11 67	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 281	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.43 719

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.11 287

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 254	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

LACA1	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.16 16	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.16 20	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 20	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 62	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 697	0.69 703	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

MM-Stereo_test1	0.20 307	0.13 273	0.45 317	0.24 444	0.12 210	0.20 282	0.21 482	0.36 358	0.32 391	0.23 337	0.22 300	0.15 245	0.14 282	0.28 363	0.16 269	0.07 143	0.24 680	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.21 552

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 115	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 126	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

999	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 200	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 162	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

test_sample1	0.24 443	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.13 277	0.29 489	0.19 413	0.43 456	0.30 365	0.27 382	0.34 454	0.31 488	0.28 541	0.45 523	0.27 515	0.09 417	0.16 541	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.22 567

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 63	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 737	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

SMFormer	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.10 461	0.16 468

tta	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.13 385

qqq1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

fff1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

CoDeX	0.24 443	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.14 328	0.29 489	0.21 482	0.55 608	0.42 527	0.29 421	0.36 477	0.28 444	0.23 455	0.48 531	0.20 396	0.09 417	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

MIF-Stereo (partial)	0.18 241	0.13 273	0.50 397	0.22 319	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.29 253	0.26 294	0.17 248	0.26 346	0.16 261	0.17 352	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

EKT-Stereo	0.39 636	0.13 273	0.53 450	0.42 727	3.94 793	0.22 346	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.21 304	0.20 266	0.23 369	0.15 304	0.30 405	0.18 332	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.12 348

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.22 319	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731

anonymousa	0.26 492	0.13 273	0.56 485	0.29 623	0.30 696	0.31 526	0.20 454	0.38 384	0.36 451	0.33 499	0.51 624	0.41 580	0.27 517	0.25 299	0.24 477	0.08 308	0.18 589	0.09 405	0.18 690	0.08 293	0.17 490

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 126	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 567

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

BUS	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.44 644	0.17 305	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.31 488	0.22 440	0.27 337	0.22 445	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

BSDual-CNN	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.14 328	0.35 586	0.23 549	0.54 589	0.36 451	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

DAS	0.28 533	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.76 671	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

SepStereo	0.27 523	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.64 622	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
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	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo_v2	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

HUI-Stereo	0.19 274	0.13 273	0.52 439	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.23 258	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

iGMRVC	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

RAFT-RH_RVC	0.26 492	0.13 273	0.57 497	0.22 319	0.12 210	0.25 417	0.14 149	0.27 216	0.29 347	0.38 582	1.14 738	0.23 369	0.18 388	0.58 581	0.24 477	0.07 143	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.06 112	0.08 100

iRAFT	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

CRE-IMP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.24 249	0.27 382	0.26 346	0.24 390	0.17 352	0.24 274	0.19 368	0.09 417	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.10 232

RAFT-IKP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 317	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 376	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.12 210	0.27 445	0.18 366	0.43 456	0.37 467	0.31 461	0.32 420	0.29 457	0.23 455	0.27 337	0.24 477	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

FORCE_4.7	0.11 17	0.14 326	0.19 29	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

MWSP-net	0.26 492	0.14 326	0.45 317	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.43 708	0.52 561	0.45 564	0.33 499	0.33 442	0.36 538	0.32 600	0.29 386	0.32 565	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

MEA-ACV	0.28 533	0.14 326	0.54 464	0.22 319	0.14 328	0.34 569	0.23 549	0.54 589	0.49 616	0.36 555	0.43 561	0.36 538	0.35 619	0.48 531	0.30 543	0.09 417	0.09 334	0.10 491	0.12 597	0.10 461	0.11 287

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 376	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.10 45	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 619	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.13 126	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 32	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.26 623

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.16 80	0.13 148	0.16 200	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.07 54

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.11 287

Selective-IGEV-i16pb	0.39 636	0.14 326	2.10 763	0.21 248	0.15 401	0.68 713	0.31 653	0.60 663	0.60 678	0.25 360	0.44 572	0.32 499	0.21 430	0.79 679	0.26 503	0.14 631	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.12 569	0.14 431

MultiAttention	1.05 752	0.14 326	0.50 397	0.35 690	0.43 737	5.62 789	1.71 787	0.71 718	0.54 646	0.36 555	0.63 683	0.55 668	0.22 440	7.50 805	0.56 667	0.09 417	0.06 117	0.14 637	0.24 721	0.27 718	0.34 682

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 200	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.07 211	0.57 746

HART	0.20 307	0.14 326	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.17 174	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.15 205	0.26 346	0.17 277	0.09 45	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.36 749	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.27 631

SCV_C0	0.19 274	0.14 326	0.40 270	0.30 636	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.06 127	0.09 395	0.25 607

tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 116	0.16 224	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 115	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 517

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 91	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

fffy	0.15 174	0.14 326	0.31 183	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.18 366	0.24 154	0.19 150	0.13 148	0.17 220	0.15 245	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.06 48	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.15 451

model_zeroshot	0.21 348	0.14 326	0.51 418	0.34 681	0.18 511	0.26 438	0.16 260	0.41 436	0.24 249	0.33 499	0.20 266	0.25 405	0.12 200	0.26 321	0.16 269	0.09 417	0.21 636	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.13 385

DCVSM-stereo	0.25 469	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.14 149	0.35 341	0.35 435	0.42 628	0.33 442	0.46 621	0.30 568	0.31 420	0.27 515	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.10 517	0.12 569	0.15 451

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

test_sample5	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.43 561	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample4	0.26 492	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.38 497	0.28 444	0.25 489	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.16 468

test_sample3	0.25 469	0.14 326	0.52 439	0.20 193	0.12 210	0.33 554	0.20 454	0.53 573	0.38 478	0.32 486	0.35 462	0.29 457	0.24 476	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.15 451

DualNet	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

PCWNet_CMD	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.21 248	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.11 287

CFNet_ucs	0.25 469	0.14 326	0.51 418	0.20 193	0.15 401	0.29 489	0.18 366	0.51 553	0.46 577	0.32 486	0.42 547	0.38 552	0.23 455	0.31 420	0.22 445	0.11 541	0.08 285	0.12 586	0.09 451	0.13 584	0.13 385

Selective-RAFT	0.19 274	0.14 326	0.37 239	0.24 444	0.11 150	0.30 504	0.15 201	0.35 341	0.34 423	0.17 248	0.17 220	0.22 353	0.18 388	0.29 386	0.18 332	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.08 100

CRFU-Net	0.29 556	0.14 326	0.48 359	0.26 537	0.15 401	0.46 655	0.22 519	0.52 561	0.32 391	0.44 645	0.42 547	0.48 635	0.47 677	0.44 517	0.31 555	0.12 582	0.10 383	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.11 287

IPLGR	0.22 376	0.14 326	0.75 598	0.21 248	0.11 150	0.25 417	0.18 366	0.44 477	0.38 478	0.29 421	0.28 370	0.21 345	0.19 411	0.37 484	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

GANet-ADL	0.22 376	0.14 326	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.29 489	0.19 413	0.48 521	0.36 451	0.26 370	0.33 442	0.32 499	0.20 417	0.26 321	0.22 445	0.11 541	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

STrans-v2	0.25 469	0.14 326	0.56 485	0.21 248	0.12 210	0.23 371	0.20 454	0.50 541	0.31 377	0.31 461	0.42 547	0.35 532	0.35 619	0.62 613	0.24 477	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

TransformOpticalFlow	0.24 443	0.14 326	0.57 497	0.24 444	0.11 150	0.21 313	0.19 413	0.43 456	0.34 423	0.30 444	0.43 561	0.36 538	0.31 585	0.61 602	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

CFNet_pseudo	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.11 521	0.11 287

GES	0.23 410	0.14 326	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.28 464	0.19 413	0.51 553	0.35 435	0.31 461	0.36 477	0.25 405	0.24 476	0.30 405	0.23 465	0.11 541	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.12 348

222	0.45 668	0.14 326	0.43 299	0.19 132	0.15 401	0.36 594	0.20 454	0.60 663	0.43 538	0.37 573	0.45 587	0.30 478	0.28 541	0.59 589	3.72 789	0.11 541	0.19 603	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.27 631

xxxx	0.39 636	0.14 326	0.47 344	0.20 193	0.16 445	0.38 609	0.20 454	0.61 673	0.43 538	0.30 444	0.44 572	0.38 552	0.25 489	0.50 538	2.41 783	0.11 541	0.21 636	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.26 623

test_xeample	0.39 636	0.14 326	0.46 336	0.19 132	0.16 445	0.34 569	0.22 519	0.59 652	0.43 538	0.33 499	0.47 607	0.30 478	0.27 517	0.60 594	2.44 784	0.10 492	0.21 636	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.25 607

MSMDNet	0.23 410	0.14 326	0.49 376	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.11 287

ccs_rob	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.12 569	0.11 287

FORCE_6	0.11 17	0.15 366	0.19 29	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 115	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 59	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 38	0.12 63	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 464	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 17	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.15 451

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 299	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.33 677

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 32	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.27 631

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 239	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.13 148	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.10 232

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 29	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

Lsterematch	0.20 307	0.15 366	0.44 311	0.20 193	0.10 99	0.22 346	0.17 305	0.27 216	0.34 423	0.28 396	0.37 488	0.24 390	0.22 440	0.25 299	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 92	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 69	0.20 166	0.10 45	0.13 126	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.08 100

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.57 746

MM-Stereo_test3	0.19 274	0.15 366	0.39 254	0.25 493	0.15 401	0.19 239	0.22 519	0.42 443	0.40 505	0.17 248	0.24 326	0.17 277	0.12 200	0.22 233	0.16 269	0.08 308	0.21 636	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.11 287

ISRNet	0.28 533	0.15 366	0.54 464	0.27 575	0.19 546	0.24 396	0.15 201	0.47 509	0.45 564	0.40 610	0.49 617	0.42 593	0.27 517	0.33 441	0.30 543	0.20 698	0.12 452	0.17 674	0.16 672	0.16 628	0.21 552

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 239	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 63	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 623

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.15 366	0.21 62	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 614	0.39 711	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 164	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 782	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.56 743

FACV-RUCA	0.22 376	0.15 366	0.38 244	0.24 444	0.23 630	0.26 438	0.19 413	0.41 436	0.35 435	0.26 370	0.32 420	0.22 353	0.25 489	0.24 274	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.15 656	0.08 339	0.16 628	0.14 431

SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 162	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 91	0.21 197	0.15 205	0.13 126	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

tg	0.18 241	0.15 366	0.34 214	0.22 319	0.11 150	0.23 371	0.15 201	0.35 341	0.27 313	0.20 294	0.25 336	0.20 329	0.12 200	0.25 299	0.16 269	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.08 293	0.13 385

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 270	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 492	0.15 366	0.96 667	0.21 248	0.25 661	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.28 324	0.25 360	0.29 379	0.46 621	0.23 455	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.12 597	0.11 521	0.17 490

test_sample6	0.27 523	0.15 366	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.22 519	0.54 589	0.39 494	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.58 581	0.26 503	0.11 541	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 148	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo06	0.23 410	0.15 366	0.74 594	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.43 456	0.25 276	0.36 555	0.24 326	0.34 519	0.18 388	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo05	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.50 541	0.54 646	0.32 486	0.23 315	0.26 425	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo04	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.51 553	0.54 646	0.29 421	0.23 315	0.27 431	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

mmm	0.25 469	0.15 366	0.44 311	0.23 385	0.20 575	0.28 464	0.21 482	0.43 456	0.32 391	0.31 461	0.40 525	0.30 478	0.24 476	0.31 420	0.28 524	0.09 417	0.21 636	0.11 550	0.12 597	0.10 461	0.26 623

DCRE	0.24 443	0.15 366	0.45 317	0.26 537	0.26 666	0.23 371	0.21 482	0.37 375	0.29 347	0.23 337	0.81 712	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.18 332	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.25 607

fff	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

ADStereo(finetuned)	0.21 348	0.15 366	0.59 522	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.31 585	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

x	0.23 410	0.15 366	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.43 456	0.35 435	0.26 370	0.31 408	0.29 457	0.25 489	0.29 386	0.30 543	0.09 417	0.22 649	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.24 595

IER	0.24 443	0.15 366	0.50 397	0.21 248	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.44 477	0.38 478	0.34 521	0.41 537	0.32 499	0.34 611	0.31 420	0.23 465	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.09 156

hknet	0.26 492	0.15 366	0.49 376	0.25 493	0.16 445	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.40 505	0.34 521	0.35 462	0.43 600	0.28 541	0.38 487	0.26 503	0.09 417	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

GwcNet-ADL	0.23 410	0.15 366	0.58 513	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.24 575	0.51 553	0.41 515	0.28 396	0.29 379	0.30 478	0.20 417	0.27 337	0.28 524	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.11 287

THIR-Stereo	0.30 571	0.15 366	0.46 336	0.19 132	0.11 150	0.28 464	0.70 745	0.33 325	0.36 451	0.37 573	0.64 686	0.33 510	0.49 686	0.58 581	0.44 629	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.08 100

IRAFT_RVC	0.23 410	0.15 366	0.54 464	0.26 537	0.12 210	0.19 239	0.23 549	0.41 436	0.39 494	0.31 461	0.30 395	0.29 457	0.24 476	0.55 566	0.23 465	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.08 100

sCroCo_RVC	0.19 274	0.15 366	0.60 529	0.27 575	0.18 511	0.23 371	0.16 260	0.28 232	0.24 249	0.14 177	0.22 300	0.17 277	0.14 282	0.22 233	0.16 269	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.10 232

DCANet	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.23 455	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

csc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

cscssc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

UPFNet	0.27 523	0.15 366	0.47 344	0.25 493	0.20 575	0.37 602	0.27 612	0.50 541	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.37 546	0.29 561	0.40 497	0.34 583	0.10 492	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.10 461	0.08 100

LACA_dic	0.10 5	0.16 411	0.18 18	0.16 16	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.13 10	0.11 8	0.09 16	0.08 12	0.09 35	0.08 19	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 29

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 39	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

TestStereo-Hl	0.20 307	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.11 150	0.23 371	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.23 337	0.27 362	0.22 353	0.19 411	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 254	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.11 111	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 397	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.15 64	0.13 148	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.07 241	0.07 211	0.18 497

DStereoRT	0.40 648	0.16 411	0.74 594	0.25 493	0.17 481	0.42 634	0.19 413	0.50 541	0.48 599	0.31 461	0.40 525	0.32 499	0.39 642	0.64 622	0.31 555	0.09 417	0.11 421	1.56 792	0.43 753	0.08 293	0.41 710

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 16	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

FLISNet	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

CoSv	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 376	0.41 723	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.17 248	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.41 710

DDVS	0.26 492	0.16 411	0.45 317	0.25 493	0.17 481	0.34 569	0.21 482	0.43 456	0.31 377	0.34 521	0.41 537	0.47 631	0.21 430	0.52 552	0.29 538	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.16 468

rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 281	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

ITSA-stereo	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.11 150	0.28 464	0.18 366	0.58 642	0.59 674	0.32 486	0.32 420	0.33 510	0.28 541	0.51 544	0.34 583	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

test_sample7	0.28 533	0.16 411	0.47 344	0.21 248	0.14 328	0.29 489	0.22 519	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.14 631	0.21 636	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.25 607

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

1test111	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 376	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

plain	0.18 241	0.16 411	0.59 522	0.21 248	0.13 277	0.16 130	0.17 305	0.29 253	0.23 229	0.16 224	0.26 346	0.13 187	0.17 352	0.27 337	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.07 54

gwcnet-sp	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

scenet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 270	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

qqq	0.24 443	0.16 411	0.46 336	0.20 193	0.15 401	0.23 371	0.20 454	0.43 456	0.32 391	0.26 370	0.31 408	0.28 444	0.25 489	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.22 649	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

NINENet	0.27 523	0.16 411	0.49 376	0.23 385	0.16 445	0.44 644	0.17 305	0.63 685	0.49 616	0.33 499	0.38 497	0.31 488	0.22 440	0.43 513	0.22 445	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.08 339	0.12 569	0.11 287

test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 29

PSMNet-ADL	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.27 575	0.14 328	0.32 543	0.22 519	0.45 486	0.37 467	0.28 396	0.34 454	0.41 580	0.28 541	0.61 602	0.32 565	0.11 541	0.10 383	0.09 405	0.11 555	0.10 461	0.13 385

OMP-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.48 359	0.30 636	0.13 277	0.21 313	0.16 260	0.38 384	0.35 435	0.34 521	0.30 395	0.33 510	0.20 417	0.70 645	0.24 477	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

IIG-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.47 344	0.29 623	0.12 210	0.23 371	0.14 149	0.40 418	0.33 410	0.35 541	0.37 488	0.33 510	0.22 440	0.70 645	0.26 503	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 126	0.18 292	0.12 200	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 29
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	0.17 229	0.16 411	0.35 226	0.21 248	0.11 150	0.20 282	0.17 305	0.34 332	0.25 276	0.20 294	0.25 336	0.19 306	0.12 200	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.12 452	0.10 491	0.09 451	0.09 395	0.14 431

pcwnet_v2	0.32 591	0.16 411	1.22 714	0.23 385	0.19 546	0.32 543	0.19 413	0.61 673	0.61 681	0.37 573	0.45 587	0.35 532	0.29 561	0.37 484	0.26 503	0.14 631	0.11 421	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.18 497

UNet	0.28 533	0.16 411	0.70 579	0.24 444	0.20 575	0.44 644	0.21 482	0.52 561	0.42 527	0.36 555	0.40 525	0.43 600	0.33 609	0.41 503	0.32 565	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.09 451	0.10 461	0.09 156

ac_64	0.28 533	0.16 411	0.62 540	0.25 493	0.17 481	0.36 594	0.22 519	0.48 521	0.35 435	0.36 555	0.37 488	0.51 650	0.30 568	0.62 613	0.34 583	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

DISCO	0.33 598	0.16 411	0.55 475	0.26 537	0.16 445	0.48 669	0.25 590	0.52 561	0.58 667	0.38 582	0.45 587	0.63 698	0.37 630	0.65 627	0.50 651	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.13 584	0.13 385

MDST_ROB	0.51 690	0.16 411	0.97 669	0.31 654	0.21 595	1.35 766	0.34 672	0.80 733	0.59 674	1.09 752	0.74 704	0.49 641	0.37 630	1.31 754	0.60 675	0.14 631	0.12 452	0.16 665	0.13 630	0.13 584	0.18 497

over v1	0.12 48	0.17 448	0.23 92	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 115	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

SMOE	0.19 274	0.17 448	0.39 254	0.22 319	0.13 277	0.27 445	0.21 482	0.31 296	0.24 249	0.22 325	0.27 362	0.21 345	0.17 352	0.19 139	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.07 241	0.11 521	0.12 348

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 317	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 162	0.17 42	0.08 27	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

rvit_0105_4	0.21 348	0.17 448	0.49 376	0.23 385	0.14 328	0.20 282	0.23 549	0.35 341	0.40 505	0.19 279	0.24 326	0.25 405	0.20 417	0.28 363	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.10 232

rvit_stereo_0081_aga	0.17 229	0.17 448	0.40 270	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.17 305	0.24 154	0.26 294	0.18 272	0.21 286	0.20 329	0.14 282	0.20 174	0.15 231	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.08 100

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 533	0.17 448	0.96 667	0.29 623	0.31 703	0.29 489	0.21 482	0.53 573	0.28 324	0.27 382	0.55 648	0.41 580	0.18 388	0.30 405	0.22 445	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.12 569	0.20 539

rvit_stereo_0080	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

IGEVStereo-DCA	0.20 307	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

rrr	0.22 376	0.17 448	0.79 614	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.27 313	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.28 640

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

ff1	0.36 619	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

mmx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

1111x	0.39 636	0.17 448	0.80 619	0.23 385	0.15 401	0.33 554	0.27 612	0.62 681	0.48 599	0.32 486	0.43 561	0.40 571	0.29 561	0.86 697	1.60 766	0.09 417	0.23 662	0.09 405	0.12 597	0.10 461	0.23 579

whm_eth	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

xxx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 254	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 185	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 29

MIM_Stereo	0.20 307	0.17 448	0.55 475	0.20 193	0.21 595	0.17 174	0.14 149	0.37 375	0.27 313	0.28 396	0.35 462	0.23 369	0.13 250	0.28 363	0.16 269	0.06 48	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.15 451

CSP-Net	0.28 533	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.14 328	0.44 644	0.24 575	0.52 561	0.42 527	0.42 628	0.44 572	0.42 593	0.27 517	0.66 633	0.30 543	0.12 582	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.10 232

GMOStereo	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

error version	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-v	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-2	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test_xeample3	0.22 376	0.17 448	0.81 621	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.25 276	0.19 279	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.34 456	0.33 575	0.07 143	0.20 625	0.07 183	0.08 339	0.08 293	0.34 682

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 344	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 172	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 32	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 148	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.21 91	0.12 13	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

S	0.23 410	0.18 475	0.38 244	0.24 444	0.22 614	0.32 543	0.22 519	0.32 305	0.28 324	0.26 370	0.31 408	0.20 329	0.21 430	0.19 139	0.19 368	0.13 606	0.09 334	0.15 656	0.16 672	0.11 521	0.35 687

TestStereo_HL3	0.23 410	0.18 475	1.11 693	0.17 42	0.11 150	0.24 396	0.16 260	0.36 358	0.21 197	0.27 382	0.39 515	0.23 369	0.20 417	0.41 503	0.15 231	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 299	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.23 579

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 291	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 185	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

Select-FE	0.27 523	0.18 475	0.87 645	0.23 385	0.22 614	0.29 489	0.18 366	0.53 573	0.28 324	0.30 444	0.33 442	0.45 612	0.29 561	0.30 405	0.21 427	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.08 293	0.20 539

rvit_0105_5	0.22 376	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.25 590	0.38 384	0.40 505	0.21 304	0.23 315	0.27 431	0.20 417	0.27 337	0.20 396	0.15 647	0.13 474	0.12 586	0.12 597	0.10 461	0.10 232

UGAM	0.28 533	0.18 475	0.57 497	0.26 537	0.13 277	0.23 371	0.26 602	0.33 325	0.45 564	0.32 486	0.42 547	0.45 612	0.22 440	0.92 714	0.23 465	0.08 308	0.09 334	0.14 637	0.13 630	0.10 461	0.10 232

rvit_stereo_0075_2	0.25 469	0.18 475	0.65 555	0.27 575	0.22 614	0.22 346	0.15 201	0.41 436	0.36 451	0.27 382	0.37 488	0.29 457	0.21 430	0.29 386	0.20 396	0.17 672	0.12 452	0.19 691	0.12 597	0.14 607	0.14 431

H2IRNET	0.19 274	0.18 475	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.28 232	0.31 377	0.17 248	0.32 420	0.25 405	0.20 417	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.08 100

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 254	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 200	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

delet	0.29 556	0.18 475	0.58 513	0.24 444	0.19 546	0.41 626	0.30 643	0.52 561	0.51 630	0.35 541	0.42 547	0.37 546	0.31 585	0.49 534	0.36 594	0.10 492	0.09 334	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

ACVNet	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.18 77	0.15 401	0.27 445	0.23 549	0.40 418	0.45 564	0.29 421	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.09 156

acv_ft	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.21 482	0.47 509	0.45 564	0.39 600	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.36 594	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.09 156

DSFCA	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.17 481	0.39 615	0.32 660	0.49 532	0.44 551	0.44 645	0.38 497	0.40 571	0.30 568	0.53 555	0.38 602	0.12 582	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.11 521	0.11 287

CCAANet	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.22 319	0.15 401	0.29 489	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.27 382	0.49 617	0.32 499	0.25 489	0.63 616	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.10 517	0.08 293	0.11 287

DMCA	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.27 445	0.20 454	0.45 486	0.40 505	0.32 486	0.33 442	0.33 510	0.25 489	0.27 337	0.30 543	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.12 348

NVstereo2D	0.32 591	0.18 475	0.63 545	0.24 444	0.23 630	0.43 639	0.28 628	0.60 663	0.58 667	0.28 396	0.39 515	0.42 593	0.30 568	0.71 651	0.30 543	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.10 517	0.20 683	0.18 497

HSM	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.15 401	0.33 554	0.20 454	0.55 608	0.39 494	0.36 555	0.39 515	0.67 713	0.32 600	0.88 702	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.10 232

Weightmod	0.19 274	0.19 495	0.34 214	0.21 248	0.18 511	0.24 396	0.17 305	0.27 216	0.22 211	0.19 279	0.30 395	0.19 306	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.12 582	0.11 421	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.17 490

TestStereo_HL2	0.20 307	0.19 495	0.54 464	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.15 201	0.35 341	0.31 377	0.23 337	0.31 408	0.19 306	0.17 352	0.40 497	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

quiztm	0.16 206	0.19 495	0.37 239	0.22 319	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.36 358	0.24 249	0.18 272	0.21 286	0.14 222	0.10 94	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.07 54

rvit_stereo_ft	0.18 241	0.19 495	0.43 299	0.25 493	0.14 328	0.17 174	0.21 482	0.30 273	0.28 324	0.17 248	0.19 255	0.20 329	0.17 352	0.22 233	0.18 332	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.08 100

ToySt	0.28 533	0.19 495	0.68 569	0.22 319	0.19 546	0.31 526	0.31 653	0.43 456	0.43 538	0.28 396	0.38 497	0.42 593	0.32 600	0.33 441	0.32 565	0.08 308	0.14 494	0.10 491	0.12 597	0.11 521	0.24 595

IPLG	0.23 410	0.19 495	0.65 555	0.21 248	0.12 210	0.28 464	0.17 305	0.45 486	0.32 391	0.33 499	0.32 420	0.16 261	0.17 352	0.50 538	0.23 465	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

MIPNet	0.22 376	0.19 495	0.64 550	0.22 319	0.12 210	0.28 464	0.20 454	0.48 521	0.39 494	0.31 461	0.24 326	0.19 306	0.24 476	0.28 363	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

Anonymous3	0.24 443	0.19 495	0.76 602	0.27 575	0.18 511	0.41 626	0.24 575	0.45 486	0.36 451	0.23 337	0.27 362	0.20 329	0.18 388	0.28 363	0.19 368	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.13 385

raftrobust	0.19 274	0.19 495	0.42 291	0.23 385	0.24 647	0.19 239	0.13 103	0.33 325	0.28 324	0.26 370	0.20 266	0.19 306	0.17 352	0.23 258	0.17 300	0.08 308	0.10 383	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

ADLNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.34 569	0.23 549	0.56 619	0.44 551	0.43 639	0.41 537	0.43 600	0.28 541	0.56 574	0.36 594	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

MMNet	0.28 533	0.19 495	0.54 464	0.24 444	0.17 481	0.47 661	0.22 519	0.47 509	0.53 641	0.40 610	0.43 561	0.36 538	0.34 611	0.40 497	0.35 590	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.09 156

HGLStereo	0.29 556	0.19 495	0.60 529	0.24 444	0.21 595	0.33 554	0.23 549	0.52 561	0.44 551	0.36 555	0.49 617	0.41 580	0.35 619	0.46 525	0.34 583	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

GANet-RSSM	0.26 492	0.19 495	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.22 519	0.47 509	0.34 423	0.30 444	0.40 525	0.41 580	0.30 568	0.59 589	0.25 491	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

FAT-Stereo	0.36 619	0.19 495	0.75 598	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.30 643	0.62 681	0.61 681	0.47 664	0.61 679	0.59 682	0.50 687	0.61 602	0.36 594	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.20 539

RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

StereoDRNet-Refined	0.28 533	0.19 495	0.47 344	0.25 493	0.14 328	0.36 594	0.21 482	0.49 532	0.43 538	0.46 658	0.52 631	0.42 593	0.30 568	0.46 525	0.38 602	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Weightmod_eth	0.18 241	0.20 511	0.34 214	0.22 319	0.17 481	0.21 313	0.18 366	0.27 216	0.20 166	0.17 248	0.26 346	0.19 306	0.17 352	0.28 363	0.17 300	0.19 693	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.10 232

HLF11	0.20 307	0.20 511	0.68 569	0.16 16	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.09 156

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 450	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.09 156

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 614	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.07 217	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

Hybrid-DGEV-03	0.21 348	0.20 511	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.16 260	0.33 325	0.28 324	0.33 499	0.58 662	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.10 232

Hybrid-DGEV-2	0.23 410	0.20 511	0.53 450	0.24 444	0.13 277	0.28 464	0.15 201	0.50 541	0.45 564	0.28 396	0.26 346	0.25 405	0.26 508	0.29 386	0.20 396	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.10 232

ACV-stereo	0.30 571	0.20 511	0.82 625	0.23 385	0.16 445	0.48 669	0.20 454	0.38 384	0.34 423	0.29 421	0.33 442	0.66 709	0.43 663	0.55 566	0.31 555	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

MyStereo8	0.25 469	0.20 511	0.69 572	0.24 444	0.17 481	0.31 526	0.16 260	0.50 541	0.32 391	0.29 421	0.38 497	0.25 405	0.19 411	0.33 441	0.29 538	0.08 308	0.20 625	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.16 468

Sa-1000	0.24 443	0.20 511	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.50 541	0.41 515	0.30 444	0.50 621	0.26 425	0.19 411	0.33 441	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.08 100

AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 172	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 750	0.15 661	0.06 112	0.08 100

S-Stereo	0.39 636	0.20 511	1.04 680	0.28 603	0.22 614	0.39 615	0.31 653	0.58 642	0.69 703	0.40 610	0.59 667	0.48 635	0.41 653	0.75 664	0.42 618	0.12 582	0.15 525	0.13 613	0.13 630	0.16 628	0.25 607

stereogan	0.39 636	0.20 511	0.78 613	0.28 603	0.22 614	0.65 710	0.26 602	0.62 681	0.65 692	0.45 652	0.60 671	0.67 713	0.45 668	0.69 642	0.37 600	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.12 597	0.20 683	0.19 517

DRN-Test	0.35 616	0.20 511	0.75 598	0.28 603	0.19 546	0.46 655	0.29 634	0.68 710	0.54 646	0.49 671	0.47 607	0.44 606	0.35 619	0.63 616	0.44 629	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.13 385

DLCB_ROB	0.30 571	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.17 481	0.37 602	0.25 590	0.50 541	0.45 564	0.46 658	0.47 607	0.51 650	0.34 611	0.56 574	0.38 602	0.10 492	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287

S0	0.21 348	0.21 526	0.34 214	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.26 602	0.30 273	0.22 211	0.22 325	0.26 346	0.20 329	0.16 326	0.21 201	0.18 332	0.12 582	0.11 421	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.33 677

G2L-ROB	0.25 469	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.12 210	0.28 464	0.21 482	0.48 521	0.34 423	0.35 541	0.31 408	0.41 580	0.23 455	0.51 544	0.31 555	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.12 348

rvit_0105_3	0.24 443	0.21 526	0.57 497	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.28 628	0.40 418	0.43 538	0.25 360	0.26 346	0.29 457	0.22 440	0.29 386	0.21 427	0.15 647	0.13 474	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.10 232

DualNet (step1)	0.31 583	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.24 718	0.21 636	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample9	0.45 668	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample8	0.52 693	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.57 628	0.38 478	0.63 709	0.39 515	1.16 744	0.68 724	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

GCAP-Stereo	0.18 241	0.21 526	0.47 344	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.10 12	0.28 232	0.24 249	0.20 294	0.22 300	0.15 245	0.13 250	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

4D-IteraStereo	0.20 307	0.21 526	0.62 540	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.29 253	0.28 324	0.24 347	0.20 266	0.20 329	0.10 94	0.22 233	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.33 677

ssnet_v2	0.30 571	0.21 526	0.63 545	0.23 385	0.15 401	0.40 621	0.30 643	0.59 652	0.48 599	0.40 610	0.37 488	0.46 621	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.12 569	0.11 287

RAFT_CTSACE	0.23 410	0.21 526	0.57 497	0.26 537	0.15 401	0.22 346	0.23 549	0.34 332	0.30 365	0.34 521	0.51 624	0.31 488	0.17 352	0.33 441	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.07 54

TRStereo	0.22 376	0.21 526	0.62 540	0.40 716	0.19 546	0.22 346	0.16 260	0.58 642	0.30 365	0.21 304	0.21 286	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.14 184	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.11 555	0.06 112	0.19 517

raft+_RVC	0.21 348	0.21 526	0.46 336	0.22 319	0.35 716	0.21 313	0.16 260	0.39 406	0.35 435	0.22 325	0.28 370	0.20 329	0.15 304	0.25 299	0.20 396	0.08 308	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.12 348

XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 299	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29

psm_up	0.30 571	0.21 526	0.58 513	0.26 537	0.18 511	0.32 543	0.27 612	0.57 628	0.45 564	0.38 582	0.41 537	0.45 612	0.40 648	0.59 589	0.32 565	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.11 521	0.11 287

hitnet-ft	0.31 583	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.14 328	0.40 621	0.23 549	0.46 495	0.42 527	0.37 573	0.46 600	0.53 663	0.35 619	0.76 671	0.35 590	0.14 631	0.10 383	0.14 637	0.10 517	0.15 619	0.14 431

PSMNet-RSSM	0.26 492	0.21 526	0.50 397	0.21 248	0.14 328	0.25 417	0.21 482	0.50 541	0.38 478	0.31 461	0.45 587	0.40 571	0.27 517	0.53 555	0.24 477	0.12 582	0.08 285	0.11 550	0.13 630	0.10 461	0.10 232

CFNet-ft	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

CFNet_RVC	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

UCFNet_RVC	0.25 469	0.21 526	0.49 376	0.19 132	0.15 401	0.34 569	0.18 366	0.47 509	0.36 451	0.30 444	0.35 462	0.40 571	0.26 508	0.35 463	0.24 477	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.14 650	0.13 584	0.13 385

CBMV_ROB	0.36 619	0.21 526	0.57 497	0.22 319	0.14 328	0.35 586	0.20 454	0.55 608	0.47 591	0.52 683	0.58 662	0.45 612	0.53 696	0.75 664	0.50 651	0.18 683	0.19 603	0.23 711	0.21 702	0.15 619	0.20 539

MWDA-net	0.29 556	0.22 546	0.56 485	0.26 537	0.21 595	0.35 586	0.32 660	0.46 495	0.48 599	0.39 600	0.41 537	0.33 510	0.39 642	0.55 566	0.40 608	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

SE	0.17 229	0.22 546	0.32 198	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.16 260	0.30 273	0.21 197	0.20 294	0.28 370	0.15 245	0.17 352	0.17 92	0.17 300	0.10 492	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.12 348

ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

G2L-Stereo_test	0.26 492	0.22 546	0.54 464	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.24 575	0.51 553	0.40 505	0.38 582	0.37 488	0.40 571	0.26 508	0.53 555	0.32 565	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

coex_refinement	0.28 533	0.22 546	0.50 397	0.23 385	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.51 553	0.43 538	0.35 541	0.42 547	0.45 612	0.27 517	0.56 574	0.41 613	0.10 492	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.11 521	0.12 348

AIO-test1	0.21 348	0.22 546	0.56 485	0.31 654	0.24 647	0.21 313	0.16 260	0.42 443	0.37 467	0.17 248	0.26 346	0.18 292	0.12 200	0.29 386	0.15 231	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.07 211	0.10 232

GMStereo_Zeroshot	0.25 469	0.22 546	0.51 418	0.27 575	0.14 328	0.28 464	0.15 201	0.40 418	0.36 451	0.37 573	0.43 561	0.40 571	0.17 352	0.35 463	0.21 427	0.12 582	0.07 217	0.13 613	0.07 241	0.17 643	0.10 232

TestStereo1	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

SA-5K	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

SA	0.24 443	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.25 417	0.23 549	0.48 521	0.42 527	0.28 396	0.44 572	0.23 369	0.23 455	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.08 293	0.09 156

AACVNet	0.28 533	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.19 413	0.43 456	0.33 410	0.39 600	0.42 547	0.44 606	0.29 561	0.73 655	0.28 524	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.12 348

LMCR-Stereo	0.28 533	0.22 546	0.56 485	0.29 623	0.14 328	0.37 602	0.23 549	0.57 628	0.36 451	0.40 610	0.40 525	0.29 457	0.30 568	0.41 503	0.38 602	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.13 584	0.10 232

rafts_anoy	0.21 348	0.22 546	0.49 376	0.25 493	0.24 647	0.19 239	0.17 305	0.34 332	0.32 391	0.24 347	0.25 336	0.20 329	0.16 326	0.25 299	0.21 427	0.08 308	0.19 603	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

RALCasStereoNet	0.22 376	0.22 546	0.48 359	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.18 366	0.32 305	0.27 313	0.22 325	0.30 395	0.22 353	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.22 649	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.25 607

111	0.22 376	0.22 546	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.24 396	0.17 305	0.44 477	0.46 577	0.24 347	0.30 395	0.29 457	0.22 440	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.15 451

cf-r	0.26 492	0.22 546	0.66 560	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.22 519	0.44 477	0.42 527	0.32 486	0.42 547	0.43 600	0.27 517	0.44 517	0.27 515	0.11 541	0.07 217	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.09 156

edge stereo	0.40 648	0.22 546	0.87 645	0.27 575	0.22 614	0.38 609	0.26 602	0.59 652	0.56 662	0.53 691	0.60 671	0.71 721	0.50 687	0.78 675	0.43 622	0.16 658	0.15 525	0.19 691	0.14 650	0.17 643	0.19 517

iResNet	0.25 469	0.22 546	0.62 540	0.26 537	0.11 150	0.31 526	0.23 549	0.46 495	0.45 564	0.34 521	0.43 561	0.27 431	0.23 455	0.36 474	0.37 600	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.10 232

SGM_RVC	0.57 707	0.22 546	0.60 529	0.26 537	0.16 445	0.97 743	0.46 715	0.76 730	0.90 732	1.03 749	0.92 724	1.16 744	0.93 743	1.21 744	0.72 694	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HLf8	0.21 348	0.23 566	0.69 572	0.15 5	0.12 210	0.24 396	0.14 149	0.42 443	0.32 391	0.20 294	0.26 346	0.18 292	0.15 304	0.35 463	0.18 332	0.10 492	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 513	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

G2L-Stereo	0.27 523	0.23 566	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.19 413	0.48 521	0.37 467	0.33 499	0.38 497	0.40 571	0.23 455	0.61 602	0.33 575	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.11 287

StereoVision	0.23 410	0.23 566	0.55 475	0.27 575	0.17 481	0.23 371	0.22 519	0.40 418	0.32 391	0.21 304	0.51 624	0.22 353	0.16 326	0.29 386	0.19 368	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.13 630	0.10 461	0.08 100

CBFPSM	0.28 533	0.23 566	0.76 602	0.21 248	0.14 328	0.38 609	0.26 602	0.42 443	0.37 467	0.34 521	0.36 477	0.55 668	0.38 635	0.33 441	0.40 608	0.08 308	0.08 285	0.07 183	0.08 339	0.09 395	0.12 348

iinet-f	0.31 583	0.23 566	1.16 703	0.20 193	0.16 445	0.44 644	0.23 549	0.47 509	0.38 478	0.36 555	0.44 572	0.41 580	0.35 619	0.36 474	0.43 622	0.10 492	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.13 584	0.12 348

Anonymous_2	0.44 665	0.23 566	0.57 497	0.34 681	0.34 712	0.53 687	0.28 628	0.49 532	0.39 494	0.36 555	0.34 454	0.48 635	0.38 635	0.43 513	0.33 575	0.26 730	0.41 754	0.44 755	1.45 792	0.33 737	0.37 699

raft_robust	0.25 469	0.23 566	0.44 311	0.22 319	0.13 277	0.23 371	0.22 519	0.52 561	0.50 624	0.33 499	0.32 420	0.33 510	0.23 455	0.55 566	0.18 332	0.07 143	0.11 421	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.07 54

ADLNet2	0.31 583	0.23 566	0.77 608	0.23 385	0.18 511	0.36 594	0.24 575	0.55 608	0.54 646	0.33 499	0.38 497	0.45 612	0.31 585	0.70 645	0.36 594	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.11 287

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 307	0.23 566	0.49 376	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.17 305	0.35 341	0.32 391	0.26 370	0.33 442	0.20 329	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.06 48	0.10 383	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RYNet	0.38 631	0.23 566	0.65 555	0.26 537	0.28 677	0.62 704	0.33 667	0.61 673	0.62 687	0.42 628	0.39 515	0.58 681	0.40 648	0.89 704	0.57 671	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.19 672	0.22 567

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 529	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
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	0.25 469	0.23 566	0.59 522	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

SCION-MonSter	0.33 598	0.24 579	0.51 418	0.29 623	0.28 677	0.56 692	0.21 482	0.49 532	0.59 674	0.34 521	0.55 648	0.32 499	0.31 585	0.40 497	0.56 667	0.11 541	0.10 383	0.25 718	0.22 713	0.18 659	0.19 517

TestStereo_HLe17	0.21 348	0.24 579	0.77 608	0.17 42	0.11 150	0.22 346	0.17 305	0.42 443	0.31 377	0.20 294	0.25 336	0.18 292	0.15 304	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

rvit_105_1	0.28 533	0.24 579	0.65 555	0.27 575	0.19 546	0.31 526	0.35 675	0.46 495	0.53 641	0.31 461	0.32 420	0.32 499	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.16 658	0.14 494	0.15 656	0.17 684	0.11 521	0.11 287

DispNO	0.29 556	0.24 579	0.83 631	0.23 385	0.17 481	0.25 417	0.22 519	0.47 509	0.42 527	0.33 499	0.39 515	0.38 552	0.28 541	0.78 675	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

RAFT+CT+SA	0.23 410	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.18 511	0.23 371	0.29 634	0.42 443	0.38 478	0.24 347	0.39 515	0.20 329	0.17 352	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.12 597	0.09 395	0.13 385

iRaft-Stereo_5w	0.25 469	0.24 579	0.50 397	0.23 385	0.18 511	0.19 239	0.19 413	0.39 406	0.35 435	0.28 396	0.36 477	0.34 519	0.23 455	0.66 633	0.28 524	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.14 431

RAFT	0.24 443	0.24 579	0.46 336	0.27 575	0.15 401	0.26 438	0.26 602	0.37 375	0.31 377	0.34 521	0.34 454	0.41 580	0.22 440	0.30 405	0.18 332	0.08 308	0.15 525	0.11 550	0.10 517	0.11 521	0.13 385

GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 529	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 662	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

TestStereo	0.22 376	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.11 150	0.22 346	0.22 519	0.32 305	0.31 377	0.24 347	0.34 454	0.23 369	0.19 411	0.62 613	0.19 368	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.07 241	0.11 521	0.07 54

sAnonymous2	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

CroCo_RVC	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

RALAANet	0.21 348	0.24 579	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.22 346	0.13 103	0.38 384	0.30 365	0.29 421	0.26 346	0.25 405	0.15 304	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.07 54

AFF-stereo	0.20 307	0.24 579	0.49 376	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.18 366	0.35 341	0.29 347	0.25 360	0.36 477	0.25 405	0.17 352	0.25 299	0.17 300	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.11 287

STTStereo	0.30 571	0.24 579	0.83 631	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.24 575	0.49 532	0.39 494	0.39 600	0.41 537	0.44 606	0.28 541	0.41 503	0.30 543	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.16 672	0.12 569	0.12 348

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 621	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
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	0.33 598	0.24 579	0.49 376	0.27 575	0.16 445	0.34 569	0.19 413	0.55 608	0.50 624	0.34 521	0.37 488	0.42 593	0.30 568	0.93 716	0.25 491	0.19 693	0.20 625	0.24 713	0.22 713	0.17 643	0.25 607

pmcnn	0.54 698	0.24 579	1.06 683	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 655	0.56 699	1.22 743	2.53 775	0.39 642	0.84 694	1.08 731	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.10 461	0.14 431

LL-Strereo2	0.21 348	0.25 596	0.53 450	0.32 663	0.20 575	0.25 417	0.14 149	0.32 305	0.25 276	0.25 360	0.20 266	0.24 390	0.12 200	0.28 363	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.12 586	0.09 451	0.09 395	0.16 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 598	0.25 596	0.82 625	0.22 319	0.17 481	0.46 655	0.28 628	0.53 573	0.53 641	0.43 639	0.57 659	0.44 606	0.31 585	0.50 538	0.48 644	0.10 492	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.11 521	0.12 348

test_5	0.25 469	0.25 596	0.57 497	0.27 575	0.18 511	0.25 417	0.29 634	0.42 443	0.39 494	0.29 421	0.40 525	0.27 431	0.23 455	0.35 463	0.19 368	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.14 431

SACVNet	0.32 591	0.25 596	0.59 522	0.26 537	0.19 546	0.35 586	0.25 590	0.54 589	0.41 515	0.43 639	0.45 587	0.46 621	0.34 611	0.71 651	0.30 543	0.14 631	0.10 383	0.12 586	0.12 597	0.16 628	0.20 539

GwcNet-RSSM	0.28 533	0.25 596	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.24 575	0.46 495	0.44 551	0.33 499	0.46 600	0.41 580	0.28 541	0.55 566	0.31 555	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.09 156

BEATNet_4x	0.25 469	0.25 596	0.66 560	0.23 385	0.10 99	0.29 489	0.14 149	0.49 532	0.34 423	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.26 508	0.34 456	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.13 385

DANet	0.37 626	0.25 596	0.67 563	0.37 701	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 683	0.50 621	0.59 682	0.42 659	0.78 675	0.53 659	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 552
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	0.34 609	0.25 596	0.77 608	0.27 575	0.17 481	0.34 569	0.28 628	0.55 608	0.50 624	0.43 639	0.46 600	0.44 606	0.31 585	0.90 707	0.27 515	0.15 647	0.10 383	0.14 637	0.14 650	0.15 619	0.15 451

DeepPruner_ROB	0.28 533	0.25 596	0.64 550	0.22 319	0.16 445	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.33 410	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.26 508	0.45 523	0.28 524	0.15 647	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.14 431

CBMV	0.36 619	0.25 596	0.61 536	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 667	0.56 619	0.52 640	0.54 695	0.52 631	0.51 650	0.58 703	0.63 616	0.43 622	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

YMNet_1	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

fast-acv-ft	0.33 598	0.26 606	0.88 652	0.25 493	0.18 511	0.49 675	0.27 612	0.44 477	0.50 624	0.40 610	0.55 648	0.49 641	0.36 625	0.39 492	0.41 613	0.11 541	0.11 421	0.11 550	0.12 597	0.13 584	0.11 287

APVNet	0.38 631	0.26 606	0.87 645	0.26 537	0.22 614	0.52 684	0.35 675	0.64 691	0.46 577	0.40 610	0.52 631	0.48 635	0.39 642	0.84 694	0.48 644	0.13 606	0.14 494	0.15 656	0.16 672	0.16 628	0.16 468

RP	0.38 631	0.26 606	0.67 563	0.31 654	0.24 647	0.37 602	0.29 634	0.53 573	0.61 681	0.42 628	0.65 688	0.62 694	0.51 689	0.63 616	0.43 622	0.17 672	0.15 525	0.17 674	0.15 661	0.17 643	0.19 517

G-Net	0.47 679	0.26 606	1.02 677	0.34 681	0.28 677	0.89 734	0.35 675	0.47 509	0.46 577	0.68 717	1.20 741	0.64 703	0.59 705	0.61 602	0.60 675	0.16 658	0.14 494	0.17 674	0.13 630	0.22 694	0.21 552

DPSNet	0.51 690	0.26 606	1.16 703	0.28 603	0.21 595	0.76 720	0.56 734	0.89 750	0.82 721	0.49 671	0.51 624	0.64 703	0.81 734	0.89 704	0.85 709	0.17 672	0.16 541	0.13 613	0.13 630	0.26 710	0.27 631

XPNet_ROB	0.35 616	0.26 606	0.58 513	0.28 603	0.19 546	0.37 602	0.31 653	0.57 628	0.51 630	0.52 683	0.54 643	0.57 675	0.38 635	0.65 627	0.48 644	0.17 672	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

AIO-test2	0.22 376	0.27 614	0.54 464	0.29 623	0.16 445	0.22 346	0.16 260	0.44 477	0.43 538	0.17 248	0.29 379	0.16 261	0.11 149	0.27 337	0.14 184	0.19 693	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.09 156

AASNet	0.29 556	0.27 614	0.67 563	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.21 482	0.64 691	0.49 616	0.36 555	0.41 537	0.32 499	0.26 508	0.33 441	0.39 606	0.12 582	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.14 607	0.12 348

ACRE	0.23 410	0.27 614	0.83 631	0.24 444	0.15 401	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.32 391	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

HCRNet	0.25 469	0.27 614	0.42 291	0.34 681	0.17 481	0.27 445	0.18 366	0.45 486	0.37 467	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.23 455	0.44 517	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

DMCA-RVC	0.30 571	0.27 614	0.93 662	0.28 603	0.17 481	0.30 504	0.21 482	0.43 456	0.36 451	0.40 610	0.38 497	0.39 566	0.36 625	0.44 517	0.34 583	0.13 606	0.10 383	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.11 287

TDLM	0.32 591	0.27 614	0.52 439	0.30 636	0.15 401	0.33 554	0.32 660	0.54 589	0.50 624	0.44 645	0.43 561	0.39 566	0.30 568	0.92 714	0.30 543	0.14 631	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.14 431

iResNet_ROB	0.27 523	0.27 614	0.48 359	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 655	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.11 287

WCMA_ROB	0.55 699	0.27 614	0.76 602	0.26 537	0.22 614	0.62 704	0.36 682	0.57 628	0.58 667	0.97 742	1.40 751	1.28 751	0.94 744	0.80 683	0.80 704	0.20 698	0.17 572	0.16 665	0.16 672	0.19 672	0.29 650

TCMNet	0.34 609	0.28 622	0.81 621	0.29 623	0.30 696	0.40 621	0.28 628	0.53 573	0.49 616	0.38 582	0.46 600	0.40 571	0.30 568	0.61 602	0.42 618	0.14 631	0.13 474	0.15 656	0.14 650	0.18 659	0.19 517

CIPLG	0.23 410	0.28 622	0.75 598	0.24 444	0.16 445	0.25 417	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.34 454	0.23 369	0.15 304	0.27 337	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

GANet	0.40 648	0.28 622	0.67 563	0.31 654	0.18 511	0.43 639	0.39 696	0.60 663	0.46 577	0.48 670	0.78 708	0.55 668	0.45 668	0.96 720	0.55 666	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.15 619	0.16 468

StereoDRNet	0.34 609	0.28 622	0.70 579	0.28 603	0.21 595	0.43 639	0.30 643	0.63 685	0.51 630	0.47 664	0.40 525	0.48 635	0.31 585	0.58 581	0.44 629	0.12 582	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.13 385

SDNR	0.47 679	0.29 626	0.92 658	0.24 444	0.37 723	1.27 762	0.17 305	0.54 589	0.58 667	0.44 645	0.85 717	0.55 668	0.28 541	1.19 743	0.52 655	0.23 710	0.24 680	0.17 674	0.13 630	0.19 672	0.26 623

IPLGR_C	0.23 410	0.29 626	0.81 621	0.24 444	0.16 445	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

psmorigin	0.52 693	0.29 626	3.10 776	0.24 444	0.19 546	0.39 615	0.24 575	0.52 561	0.45 564	0.66 714	0.68 694	0.70 720	0.52 691	0.86 697	0.49 650	0.15 647	0.17 572	0.13 613	0.14 650	0.16 628	0.23 579

GwcNet	0.37 626	0.29 626	1.12 694	0.25 493	0.24 647	0.48 669	0.27 612	0.58 642	0.60 678	0.39 600	0.54 643	0.51 650	0.34 611	0.60 594	0.46 639	0.13 606	0.12 452	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.15 451

Nwc_Net	0.39 636	0.29 626	0.84 635	0.32 663	0.24 647	0.45 652	0.30 643	0.67 705	0.51 630	0.39 600	0.70 698	0.59 682	0.48 681	0.61 602	0.45 636	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.21 702	0.14 607	0.15 451

CFNet	0.29 556	0.29 626	0.57 497	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.15 201	0.53 573	0.46 577	0.31 461	0.40 525	0.38 552	0.27 517	0.76 671	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

DNSM	0.33 598	0.30 632	0.21 62	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 686	0.09 417	0.24 680	0.06 60	0.05 38	1.25 784	1.17 783

SME	0.24 443	0.30 632	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.37 602	0.17 305	0.39 406	0.31 377	0.26 370	0.29 379	0.19 306	0.22 440	0.55 566	0.27 515	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.10 232

z-ln-s-r	0.35 616	0.30 632	1.02 677	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.26 602	0.46 495	0.55 655	0.33 499	0.61 679	0.39 566	0.31 585	0.80 683	0.77 700	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

ARAFT	0.26 492	0.30 632	0.87 645	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.24 575	0.46 495	0.34 423	0.33 499	0.28 370	0.29 457	0.20 417	0.49 534	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.09 156

GMStereo	0.21 348	0.30 632	0.57 497	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 686	0.30 632	1.15 701	0.28 603	0.19 546	0.77 723	0.64 739	0.57 628	0.73 713	0.57 702	0.73 703	0.55 668	0.60 707	0.66 633	1.53 763	0.11 541	0.10 383	0.13 613	0.13 630	0.15 619	0.16 468

DNS	0.31 583	0.31 638	0.25 115	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 613	0.09 417	0.27 705	0.08 297	0.05 38	1.11 780	1.23 785

AF-Net	0.40 648	0.31 638	0.74 594	0.33 675	0.24 647	0.43 639	0.30 643	0.64 691	0.67 697	0.44 645	0.69 697	0.65 705	0.52 691	0.59 589	0.48 644	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.14 650	0.16 628	0.14 431

NCC-stereo	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497

Abc-Net	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497
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	0.33 598	0.31 638	0.69 572	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 655	0.39 600	0.60 671	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 663	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

LALA_ROB	0.38 631	0.31 638	0.65 555	0.30 636	0.21 595	0.46 655	0.39 696	0.63 685	0.54 646	0.53 691	0.52 631	0.69 717	0.36 625	0.52 552	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.16 665	0.14 650	0.17 643	0.16 468

PSMNet_ROB	0.36 619	0.31 638	0.71 588	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.44 711	0.61 673	0.49 616	0.39 600	0.45 587	0.49 641	0.32 600	0.66 633	0.53 659	0.14 631	0.10 383	0.15 656	0.14 650	0.13 584	0.13 385

MeshStereo	0.60 712	0.31 638	0.71 588	0.22 319	0.17 481	0.66 711	0.36 682	0.81 735	0.63 689	1.48 772	1.32 748	1.65 760	0.83 735	1.18 742	0.74 696	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 517
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TARSTereo(ZeroShot)	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

TestStereooo	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

dd	0.23 410	0.32 646	0.55 475	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.21 482	0.32 305	0.45 564	0.30 444	0.29 379	0.25 405	0.17 352	0.31 420	0.26 503	0.13 606	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.12 569	0.09 156

DGSMNet	0.63 720	0.32 646	1.01 675	0.54 751	0.73 765	0.62 704	1.36 781	0.62 681	0.58 667	0.38 582	0.62 682	0.52 658	0.34 611	0.65 627	0.47 642	0.54 759	0.61 783	0.67 766	0.61 773	0.65 758	0.69 765

FADNet-RVC-Resample	0.31 583	0.32 646	1.16 703	0.27 575	0.17 481	0.33 554	0.21 482	0.49 532	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.34 519	0.27 517	0.54 561	0.27 515	0.10 492	0.10 383	0.14 637	0.13 630	0.13 584	0.18 497

ETE_ROB	0.36 619	0.32 646	0.64 550	0.30 636	0.18 511	0.40 621	0.38 692	0.59 652	0.49 616	0.50 677	0.52 631	0.62 694	0.37 630	0.58 581	0.43 622	0.13 606	0.10 383	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.18 497

DFGA-Net	0.26 492	0.33 652	0.70 579	0.22 319	0.15 401	0.25 417	0.17 305	0.41 436	0.40 505	0.30 444	0.32 420	0.21 345	0.18 388	0.61 602	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.09 156

FC-DCNN v2	0.75 731	0.33 652	0.82 625	0.33 675	0.28 677	0.85 731	0.40 700	0.88 747	0.86 728	1.46 766	1.65 762	2.08 767	1.40 765	1.14 737	0.95 718	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

LL-Strereo	0.32 591	0.33 652	0.77 608	0.26 537	0.24 647	0.22 346	0.23 549	0.58 642	0.44 551	0.35 541	0.32 420	0.41 580	0.40 648	0.93 716	0.25 491	0.08 308	0.13 474	0.11 550	0.09 451	0.09 395	0.22 567

RAFT + AFF	0.30 571	0.33 652	0.76 602	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.33 667	0.55 608	0.42 527	0.28 396	0.30 395	0.31 488	0.31 585	0.64 622	0.32 565	0.09 417	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.12 569	0.16 468

aanetorigin	0.40 648	0.33 652	1.14 700	0.25 493	0.19 546	0.30 504	0.37 684	0.34 332	0.47 591	0.95 738	0.82 713	0.52 658	0.56 700	0.50 538	0.52 655	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.16 628	0.19 517

ADCRef	0.41 655	0.33 652	1.05 681	0.26 537	0.21 595	0.49 675	0.27 612	0.54 589	0.51 630	0.51 680	0.59 667	0.35 532	0.47 677	0.54 561	1.35 755	0.09 417	0.08 285	0.12 586	0.12 597	0.12 569	0.13 385

FC-DCNN	0.73 727	0.33 652	0.84 635	0.33 675	0.28 677	0.82 729	0.40 700	0.82 736	0.83 722	1.43 764	1.60 760	1.97 765	1.38 763	1.10 733	0.93 715	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

NCCL2	0.37 626	0.33 652	0.59 522	0.37 701	0.23 630	0.42 634	0.41 705	0.56 619	0.44 551	0.47 664	0.47 607	0.61 691	0.39 642	0.58 581	0.41 613	0.16 658	0.13 474	0.21 703	0.22 713	0.16 628	0.18 497

DN-CSS_ROB	0.24 443	0.33 652	0.69 572	0.25 493	0.14 328	0.26 438	0.13 103	0.42 443	0.35 435	0.30 444	0.42 547	0.22 353	0.20 417	0.34 456	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

ccnet	0.43 663	0.34 661	0.62 540	0.28 603	0.33 709	0.60 702	0.34 672	0.68 710	0.47 591	0.54 695	0.66 690	0.56 673	0.46 675	0.73 655	0.66 686	0.26 730	0.19 603	0.24 713	0.22 713	0.27 718	0.25 607

SHD	0.45 668	0.34 661	0.89 654	0.37 701	0.28 677	0.46 655	0.23 549	0.72 722	0.96 739	0.65 712	0.61 679	0.61 691	0.48 681	0.64 622	0.69 691	0.16 658	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.21 690	0.25 607

FBW_ROB	0.46 676	0.34 661	0.71 588	0.32 663	0.20 575	0.51 678	0.32 660	0.73 725	0.63 689	0.60 706	0.57 659	0.65 705	0.44 666	1.42 764	0.62 679	0.14 631	0.17 572	0.22 708	0.16 672	0.17 643	0.23 579

MSMD_ROB	0.63 720	0.34 661	0.70 579	0.30 636	0.25 661	0.88 733	0.35 675	0.58 642	0.67 697	1.13 754	1.52 755	1.75 763	1.05 751	0.90 707	0.60 675	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.27 735	0.25 706	0.27 631

DStereoO	0.55 699	0.35 665	0.68 569	0.44 730	0.49 742	0.41 626	1.08 771	0.58 642	0.73 713	0.49 671	0.53 639	0.51 650	0.85 736	0.60 594	0.75 697	0.83 777	0.28 710	0.38 750	0.19 694	0.52 751	0.35 687

HBP-ISP	0.34 609	0.35 665	0.76 602	0.23 385	0.17 481	0.33 554	0.22 519	0.56 619	0.47 591	0.42 628	0.49 617	0.33 510	0.41 653	0.73 655	0.27 515	0.18 683	0.19 603	0.24 713	0.20 699	0.16 628	0.16 468

Wz-Net-LNSev	0.36 619	0.35 665	1.06 683	0.26 537	0.21 595	0.47 661	0.33 667	0.56 619	0.58 667	0.45 652	0.54 643	0.50 647	0.37 630	0.40 497	0.42 618	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.09 451	0.14 607	0.15 451

Wz-Net-MNSev	0.39 636	0.35 665	0.99 673	0.26 537	0.21 595	0.59 701	0.39 696	0.58 642	0.61 681	0.49 671	0.56 654	0.53 663	0.37 630	0.61 602	0.47 642	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.15 619	0.15 451

FADNet_RVC	0.31 583	0.35 665	0.98 671	0.24 444	0.16 445	0.30 504	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.30 444	0.38 497	0.30 478	0.29 561	0.54 561	0.33 575	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.16 672	0.21 690	0.24 595

RGC	0.41 655	0.35 665	0.76 602	0.35 690	0.28 677	0.41 626	0.29 634	0.60 663	0.55 655	0.47 664	0.64 686	0.63 698	0.47 677	0.74 659	0.46 639	0.16 658	0.15 525	0.21 703	0.21 702	0.19 672	0.21 552

PA-Net	0.40 648	0.35 665	1.05 681	0.32 663	0.28 677	0.39 615	0.43 708	0.53 573	0.56 662	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 678	0.12 582	0.23 662	0.16 665	0.23 719	0.13 584	0.20 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 682	0.36 672	1.47 736	0.26 537	0.22 614	0.57 695	0.40 700	0.56 619	0.54 646	0.46 658	0.52 631	0.46 621	0.53 696	0.59 589	1.93 776	0.10 492	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.15 451

ADCPNet	0.51 690	0.36 672	1.82 756	0.27 575	0.23 630	0.71 715	0.39 696	0.56 619	0.54 646	0.52 683	0.60 671	0.66 709	0.57 702	0.64 622	1.23 738	0.15 647	0.18 589	0.14 637	0.23 719	0.19 672	0.22 567

PS-NSSS	0.33 598	0.36 672	0.61 536	0.24 444	0.18 511	0.33 554	0.24 575	0.59 652	0.42 527	0.38 582	0.52 631	0.36 538	0.31 585	0.80 683	0.32 565	0.18 683	0.14 494	0.21 703	0.15 661	0.17 643	0.14 431

1111	0.83 743	0.37 675	1.60 743	0.41 723	0.29 690	1.25 759	1.11 773	0.90 752	1.02 747	1.02 746	1.18 740	1.25 748	1.31 760	1.74 772	1.75 768	0.23 710	0.19 603	0.22 708	0.21 702	0.31 727	0.34 682

w-ln-seven-2	0.40 648	0.37 675	1.34 724	0.28 603	0.18 511	0.38 609	0.29 634	0.53 573	0.59 674	0.47 664	0.56 654	0.46 621	0.42 659	0.70 645	0.64 683	0.10 492	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.16 468

UDGNet	0.24 443	0.37 675	0.53 450	0.25 493	0.14 328	0.24 396	0.18 366	0.32 305	0.44 551	0.29 421	0.28 370	0.24 390	0.20 417	0.30 405	0.21 427	0.16 658	0.07 217	0.21 703	0.11 555	0.16 628	0.11 287

SuperB	0.50 686	0.37 675	2.16 766	0.23 385	0.15 401	0.41 626	0.32 660	0.50 541	0.83 722	0.44 645	0.51 624	0.33 510	0.45 668	0.69 642	1.07 730	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.95 777	0.18 497

RTSC	0.43 663	0.37 675	0.95 666	0.30 636	0.20 575	0.50 677	0.23 549	0.65 697	0.86 728	0.56 699	0.54 643	0.51 650	0.36 625	0.71 651	0.92 714	0.13 606	0.14 494	0.11 550	0.13 630	0.18 659	0.19 517

DeepPrunerF	0.46 676	0.37 675	1.50 738	0.34 681	0.30 696	0.36 594	0.37 684	0.64 691	1.15 761	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 659	0.18 683	0.14 494	0.23 711	0.21 702	0.17 643	0.18 497

iResNetv2_ROB	0.29 556	0.37 675	0.92 658	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

PDISCO_ROB	0.45 668	0.37 675	0.89 654	0.44 730	0.37 723	0.70 714	0.35 675	0.75 728	0.78 717	0.45 652	0.53 639	0.65 705	0.40 648	0.68 641	0.52 655	0.22 707	0.12 452	0.21 703	0.19 694	0.26 710	0.22 567

dad	0.30 571	0.38 683	0.60 529	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.21 482	0.35 341	0.51 630	0.45 652	0.45 587	0.46 621	0.23 455	0.41 503	0.27 515	0.21 704	0.11 421	0.20 699	0.11 555	0.15 619	0.11 287

FCDSN-DC	0.67 723	0.38 683	0.83 631	0.37 701	0.30 696	0.66 711	0.37 684	0.69 716	0.70 706	1.15 756	1.53 756	1.70 762	1.38 763	1.00 725	0.83 707	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.27 718	0.32 668
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 665	0.38 683	0.94 665	0.30 636	0.20 575	0.52 684	0.49 722	0.61 673	0.60 678	0.56 699	0.47 607	0.49 641	0.42 659	1.24 746	0.76 699	0.12 582	0.18 589	0.12 586	0.13 630	0.12 569	0.18 497

PWC_ROB	0.41 655	0.38 683	0.92 658	0.26 537	0.20 575	0.39 615	0.19 413	0.61 673	0.69 703	0.58 704	0.84 716	0.52 658	0.44 666	0.74 659	0.62 679	0.13 606	0.09 334	0.14 637	0.10 517	0.17 643	0.18 497

PatchMatch Cens Cmp	1.24 764	0.39 687	1.02 677	0.29 623	0.25 661	1.11 749	0.66 742	1.46 771	2.84 786	1.69 777	3.57 789	4.87 790	1.90 775	1.58 768	1.82 772	0.20 698	0.20 625	0.20 699	0.20 699	0.18 659	0.29 650

Syn2CoEx	0.39 636	0.39 687	1.08 688	0.35 690	0.21 595	0.41 626	0.29 634	0.63 685	0.51 630	0.43 639	0.56 654	0.45 612	0.45 668	0.69 642	0.39 606	0.17 672	0.14 494	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.16 468

EDNetEfficient	0.64 722	0.39 687	2.52 769	0.26 537	0.26 666	0.39 615	0.49 722	0.42 443	1.06 750	1.38 761	0.86 718	0.61 691	0.97 745	0.66 633	1.62 767	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.12 597	0.20 683	0.19 517

LE_ROB	1.82 777	0.39 687	3.15 777	0.50 748	0.55 750	0.79 725	1.00 764	0.89 750	6.48 799	7.40 804	2.07 772	2.07 766	5.08 797	1.33 757	3.96 790	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.13 385

PM Cens cmp D40	0.99 748	0.40 691	1.01 675	0.30 636	0.26 666	0.92 735	0.55 731	1.27 763	2.11 780	1.72 778	3.10 785	2.73 780	1.57 773	1.33 757	1.29 744	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.29 650

TARStereo(FT)	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

2222	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

w-ln-seven	0.45 668	0.40 691	1.40 731	0.27 575	0.22 614	0.58 697	0.33 667	0.65 697	0.83 722	0.59 705	0.63 683	0.53 663	0.39 642	0.66 633	0.81 706	0.12 582	0.11 421	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

ELAS_RVC	0.80 737	0.40 691	1.10 690	0.40 716	0.35 716	0.93 736	1.10 772	0.87 746	1.12 757	1.40 762	1.39 749	1.27 750	1.55 772	1.13 735	1.13 732	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.28 736	0.31 727	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 737	0.40 691	0.91 657	0.39 711	0.35 716	1.52 771	0.81 758	0.97 753	0.98 742	1.47 771	1.58 758	1.19 746	1.33 761	1.01 726	1.21 736	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.29 740	0.32 735	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.28 533	0.41 697	0.40 270	0.21 248	0.13 277	0.25 417	0.24 575	0.35 341	0.48 599	0.27 382	0.17 220	0.29 457	0.34 611	0.40 497	0.45 636	0.24 718	0.15 525	0.17 674	0.13 630	0.24 703	0.25 607

PVD	0.62 717	0.41 697	0.93 662	0.44 730	0.39 729	0.63 708	0.51 726	0.86 745	1.27 764	0.93 736	1.09 735	0.81 725	0.85 736	0.89 704	0.89 713	0.21 704	0.23 662	0.22 708	0.19 694	0.28 723	0.41 710

PASM	0.49 685	0.41 697	1.15 701	0.37 701	0.35 716	0.42 634	0.42 706	0.54 589	0.65 692	0.54 695	0.54 643	0.63 698	0.48 681	0.94 719	0.51 654	0.27 734	0.30 728	0.30 732	0.33 743	0.29 725	0.29 650

SANet	0.58 709	0.41 697	1.38 728	0.27 575	0.16 445	0.72 716	0.48 719	0.71 718	1.34 766	0.69 718	0.97 728	0.94 732	0.78 730	0.97 723	0.93 715	0.14 631	0.12 452	0.12 586	0.12 597	0.18 659	0.20 539

PWCDC_ROB	0.41 655	0.41 697	0.77 608	0.34 681	0.21 595	0.43 639	0.20 454	0.60 663	0.90 732	0.44 645	1.24 744	0.36 538	0.38 635	0.56 574	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.20 683	0.16 468

fsdfsdds	1.30 765	0.43 702	1.72 752	0.44 730	0.59 753	2.20 778	1.16 776	1.33 767	2.37 783	2.10 787	4.08 790	3.14 783	1.98 777	1.16 740	1.46 761	0.23 710	0.20 625	0.35 747	0.25 726	0.40 743	0.40 709

nnnnnnn	0.80 737	0.43 702	1.61 744	0.43 729	0.36 721	0.83 730	0.55 731	0.88 747	1.13 758	1.09 752	1.60 760	1.58 758	1.17 753	1.21 744	1.31 749	0.27 734	0.25 690	0.32 739	0.31 741	0.35 739	0.37 699

FADNet-RVC	0.34 609	0.43 702	0.97 669	0.25 493	0.20 575	0.33 554	0.20 454	0.51 553	0.42 527	0.34 521	0.40 525	0.41 580	0.29 561	0.65 627	0.36 594	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.15 661	0.19 672	0.20 539

FADNet	0.34 609	0.43 702	0.88 652	0.24 444	0.22 614	0.37 602	0.19 413	0.56 619	0.49 616	0.32 486	0.36 477	0.43 600	0.32 600	0.65 627	0.30 543	0.17 672	0.16 541	0.14 637	0.16 672	0.25 706	0.21 552

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 631	0.43 702	0.72 593	0.35 690	0.19 546	0.51 678	0.25 590	0.56 619	0.39 494	0.42 628	0.47 607	0.47 631	0.27 517	0.74 659	0.32 565	0.38 751	0.19 603	0.27 721	0.17 684	0.29 725	0.27 631

SGM-Forest	0.42 659	0.44 707	0.92 658	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 700	0.58 642	0.50 624	0.54 695	0.63 683	0.52 658	0.51 689	0.91 709	0.66 686	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 679	0.45 708	1.07 685	0.40 716	0.28 677	0.58 697	0.38 692	0.67 705	0.76 716	0.53 691	0.47 607	0.59 682	0.47 677	0.74 659	0.80 704	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.16 672	0.26 710	0.24 595

ADCMid	0.53 696	0.45 708	1.46 733	0.27 575	0.22 614	0.51 678	0.38 692	0.61 673	0.58 667	0.75 722	0.67 692	0.62 694	0.66 723	0.66 633	1.75 768	0.13 606	0.12 452	0.17 674	0.17 684	0.20 683	0.21 552

PM Graph cmp D40	0.99 748	0.46 710	1.13 698	0.35 690	0.34 712	1.01 746	0.70 745	1.18 760	2.01 779	1.67 775	3.56 788	2.15 769	1.37 762	1.30 752	1.15 733	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 713	0.19 672	0.32 668

PatchMatch Graph Cmp	1.11 758	0.46 710	1.28 717	0.34 681	0.33 709	0.98 744	0.66 742	1.21 762	2.45 784	1.81 779	4.16 791	2.69 779	1.41 766	1.31 754	1.76 770	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.21 702	0.19 672	0.32 668

PatchMatch		0.46 710		0.33 675		1.00 745		1.28 764		1.67 775		2.61 776		1.50 765		0.20 698		0.19 691		0.19 672

DStereoSA	1.00 750	0.46 710	1.33 723	0.68 758	0.86 776	1.26 761	2.25 790	0.83 740	1.41 768	0.57 702	1.92 768	0.57 675	2.07 778	0.96 720	1.84 774	0.36 747	0.55 776	0.28 728	0.53 763	0.45 747	0.90 774

AANet	0.55 699	0.47 714	1.61 744	0.23 385	0.31 703	0.41 626	0.25 590	0.53 573	1.14 759	0.93 736	0.98 732	0.84 727	0.71 726	0.60 594	0.66 686	0.18 683	0.32 737	0.14 637	0.13 630	0.18 659	0.44 722

StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 714	0.67 563	0.30 636	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 63	0.09 417	0.39 751	0.06 60	0.04 1	0.24 703	0.49 733

PSMNet-RUCA	0.39 636	0.47 714	0.84 635	0.46 739	0.41 732	0.34 569	0.26 602	0.59 652	0.46 577	0.40 610	0.51 624	0.44 606	0.33 609	0.43 513	0.31 555	0.25 726	0.14 494	0.33 743	0.21 702	0.32 735	0.23 579

SAMSARA	0.62 717	0.47 714	0.93 662	0.70 761	0.50 744	1.15 755	1.29 778	0.79 732	0.70 706	0.77 728	0.55 648	0.92 731	0.58 703	0.87 699	0.77 700	0.19 693	0.27 705	0.18 683	0.19 694	0.27 718	0.28 640

CSAN	0.55 699	0.47 714	1.19 711	0.37 701	0.23 630	0.57 695	0.61 737	0.65 697	0.72 710	0.65 712	0.78 708	0.66 709	0.65 722	1.41 763	0.77 700	0.21 704	0.17 572	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.21 552

FINET	0.58 709	0.48 719	1.35 726	0.38 709	0.37 723	0.96 742	1.13 774	0.84 744	1.05 749	0.50 677	0.70 698	0.45 612	0.61 713	0.63 616	0.62 679	0.26 730	0.28 710	0.14 637	0.13 630	0.20 683	0.44 722

LSM	1.68 775	0.48 719	2.91 774	2.28 793	17.60 812	0.52 684	0.55 731	0.65 697	0.78 717	0.84 731	1.11 736	0.63 698	0.55 698	0.79 679	0.53 659	0.16 658	0.25 690	0.18 683	0.21 702	0.25 706	2.37 794

WZ-Net	0.56 705	0.49 721	2.14 765	0.30 636	0.24 647	0.58 697	0.48 719	0.65 697	0.80 719	0.51 680	0.72 700	0.68 715	0.60 707	1.06 731	1.01 723	0.13 606	0.10 383	0.11 550	0.12 597	0.19 672	0.23 579

AnyNet_C32	0.55 699	0.51 722	1.34 724	0.29 623	0.28 677	0.61 703	0.62 738	0.57 628	0.62 687	0.63 709	0.68 694	0.54 667	0.55 698	0.82 689	1.81 771	0.15 647	0.15 525	0.15 656	0.18 690	0.21 690	0.25 607

z-mn7	0.48 682	0.52 723	1.28 717	0.26 537	0.19 546	0.62 704	0.34 672	0.59 652	0.96 739	0.45 652	0.97 728	0.53 663	0.41 653	0.99 724	0.70 692	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.14 607	0.16 468

Consistency-Raft	0.56 705	0.52 723	1.12 694	0.45 734	0.49 742	0.48 669	0.45 712	0.73 725	0.74 715	0.45 652	0.82 713	0.46 621	0.60 707	0.51 544	0.63 682	0.39 753	0.40 752	0.44 755	0.51 762	0.53 752	0.38 708

GANetREF_RVC	0.45 668	0.52 723	0.87 645	0.39 711	0.20 575	0.51 678	0.50 724	0.68 710	0.67 697	0.47 664	0.46 600	0.50 647	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 739	0.19 694	0.28 723	0.23 579
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	0.45 668	0.53 726	1.42 732	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.45 712	0.64 691	0.68 701	0.46 658	0.66 690	0.62 694	0.40 648	0.78 675	0.65 684	0.12 582	0.11 421	0.12 586	0.13 630	0.17 643	0.19 517

UDG	0.42 659	0.54 727	0.67 563	0.41 723	0.35 716	0.47 661	0.27 612	0.57 628	0.48 599	0.40 610	0.46 600	0.59 682	0.45 668	0.47 529	0.46 639	0.26 730	0.19 603	0.49 757	0.22 713	0.37 740	0.30 656

UHP(FT)	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

mmmmmm	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

anonymity	0.57 707	0.55 728	0.74 594	0.48 743	0.63 756	0.56 692	0.43 708	0.71 718	0.51 630	0.64 711	0.55 648	0.57 675	0.61 713	0.65 627	0.57 671	0.55 760	0.55 776	0.50 758	0.54 764	0.51 750	0.61 752

CC-Net-ROB	0.46 676	0.55 728	0.86 642	0.38 709	0.23 630	0.51 678	0.30 643	0.69 716	0.51 630	0.46 658	0.51 624	0.48 635	0.38 635	0.96 720	0.40 608	0.36 747	0.23 662	0.56 761	0.25 726	0.34 738	0.22 567

RTS	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

RTSA	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

ADCS	0.62 717	0.56 732	1.54 741	0.30 636	0.25 661	0.56 692	0.46 715	0.71 718	0.86 728	0.77 728	0.72 700	0.68 715	0.62 718	0.82 689	2.33 782	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.17 684	0.23 699	0.27 631

SGM-ForestM	1.59 771	0.56 732	1.52 740	0.41 723	0.34 712	2.77 782	1.67 785	1.69 778	1.73 775	2.48 790	2.27 776	6.02 794	2.90 786	3.08 785	2.83 786	0.25 726	0.30 728	0.19 691	0.20 699	0.18 659	0.45 726

zh-mn7	0.50 686	0.57 736	1.82 756	0.25 493	0.19 546	0.45 652	0.29 634	0.59 652	0.84 725	0.67 715	0.97 728	0.49 641	0.41 653	0.93 716	0.73 695	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.13 584	0.17 490

SQANet	0.44 665	0.57 736	0.89 654	0.49 744	0.39 729	0.47 661	0.23 549	0.53 573	0.44 551	0.41 622	0.48 616	0.47 631	0.34 611	0.58 581	0.43 622	0.38 751	0.15 525	0.40 753	0.21 702	0.50 749	0.34 682

EDNetEfficientorigin	7.48 800	0.57 736	139.59 833	0.25 493	0.17 481	0.44 644	0.30 643	0.48 521	1.04 748	1.29 758	1.02 733	0.82 726	0.87 740	0.76 671	1.02 726	0.10 492	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.22 694	0.25 607

GASNet	0.39 636	0.58 739	1.27 716	0.35 690	0.23 630	0.35 586	0.23 549	0.63 685	0.56 662	0.41 622	0.38 497	0.45 612	0.30 568	0.81 688	0.42 618	0.16 658	0.11 421	0.14 637	0.14 650	0.23 699	0.12 348

MFN_U_SF_RVC	0.58 709	0.58 739	1.31 722	0.39 711	0.23 630	0.72 716	0.30 643	0.83 740	0.68 701	0.74 721	0.74 704	0.86 728	0.60 707	0.84 694	0.83 707	0.29 738	0.27 705	0.32 739	0.37 749	0.31 727	0.33 677

MANE	1.63 773	0.58 739	1.16 703	0.59 753	0.60 755	2.71 781	1.53 783	2.63 790	3.62 789	2.33 789	3.26 786	3.66 785	2.98 787	2.26 783	2.26 781	0.37 749	0.40 752	0.31 735	0.49 758	0.31 727	0.63 755

DDUNet	0.45 668	0.60 742	0.71 588	0.45 734	0.39 729	0.46 655	0.32 660	0.53 573	0.44 551	0.46 658	0.53 639	0.57 675	0.38 635	0.51 544	0.43 622	0.34 744	0.21 636	0.56 761	0.25 726	0.41 744	0.36 691

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 696	0.60 742	0.98 671	0.40 716	0.25 661	0.87 732	0.57 735	0.60 663	0.64 691	0.60 706	0.67 692	0.63 698	0.42 659	1.13 735	0.50 651	0.23 710	0.28 710	0.27 721	0.35 745	0.25 706	0.33 677

MonStereo1	0.96 747	0.61 744	0.99 673	0.70 761	0.59 753	1.37 767	0.35 675	0.97 753	1.27 764	0.97 742	1.92 768	1.53 757	2.13 779	1.29 750	0.87 710	0.71 770	0.34 745	0.75 770	0.47 756	0.75 766	0.68 763

zzzzzzz1	0.31 583	0.63 745	1.85 758	0.24 444	0.16 445	0.23 371	0.22 519	0.42 443	0.36 451	0.22 325	0.25 336	0.26 425	0.21 430	0.35 463	0.30 543	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

noway7	0.30 571	0.63 745	1.95 760	0.24 444	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.47 509	0.33 410	0.21 304	0.23 315	0.24 390	0.20 417	0.23 258	0.29 538	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.10 232

MSAF-DinoV2	0.81 740	0.64 747	2.42 768	0.49 744	0.17 481	0.58 697	0.32 660	0.83 740	0.85 726	0.41 622	0.52 631	0.98 736	0.61 713	4.97 800	1.22 737	0.12 582	0.07 217	0.10 491	0.24 721	0.27 718	0.32 668

zh-sn7	0.52 693	0.64 747	1.77 753	0.30 636	0.20 575	0.47 661	0.40 700	0.60 663	0.65 692	0.53 691	0.82 713	0.52 658	0.59 705	1.10 733	0.96 719	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 539

NVStereoNet_ROB	0.74 728	0.64 747	1.20 713	0.55 752	0.43 737	0.54 691	0.48 719	0.75 728	0.87 731	0.88 733	1.72 764	1.06 737	1.03 750	1.29 750	0.98 722	0.35 746	0.42 755	0.41 754	0.48 757	0.38 741	0.43 719
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	0.50 686	0.67 750	0.82 625	1.04 776	0.55 750	0.38 609	0.11 30	0.42 443	0.33 410	0.42 628	0.35 462	0.29 457	0.18 388	0.50 538	0.23 465	0.70 769	0.42 755	0.79 773	0.62 774	0.63 756	0.47 728

AnyNet_C01	0.68 725	0.69 751	2.64 771	0.33 675	0.27 675	0.93 736	0.64 739	0.66 703	0.65 692	0.70 719	0.97 728	0.75 723	0.63 720	1.01 726	1.52 762	0.17 672	0.16 541	0.17 674	0.17 684	0.24 703	0.28 640

Wz-Net-TNSev	0.55 699	0.72 752	1.90 759	0.26 537	0.21 595	0.64 709	0.45 712	0.66 703	0.71 708	0.52 683	0.55 648	0.71 721	0.63 720	1.04 729	0.94 717	0.16 658	0.15 525	0.13 613	0.15 661	0.21 690	0.24 595

SPS-STEREO	0.74 728	0.72 752	1.18 710	0.52 750	0.57 752	0.76 720	0.50 724	0.80 733	0.66 696	0.97 742	0.88 721	0.94 732	0.74 727	1.08 732	1.04 728	0.58 763	0.51 769	0.50 758	0.50 761	0.56 753	0.72 767
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 712	0.73 754	1.13 698	0.64 755	0.45 741	0.73 718	0.37 684	0.67 705	0.67 697	0.52 683	0.75 706	0.66 709	0.46 675	0.74 659	0.59 674	0.55 760	0.34 745	0.56 761	0.36 747	0.65 758	0.49 733

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 726	0.73 754	1.26 715	0.47 742	0.28 677	1.42 769	0.60 736	0.82 736	0.94 738	0.85 732	0.86 718	0.88 730	0.70 725	1.32 756	0.75 697	0.37 749	0.30 728	0.34 745	0.36 747	0.44 746	0.42 715

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 756	0.71 588	0.17 42	0.08 27	0.15 80	0.15 201	0.19 59	0.18 116	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 19	0.16 68	0.14 184	0.34 744	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 595

Ntro	0.61 716	0.75 757	1.16 703	0.67 757	0.50 744	0.76 720	0.37 684	0.68 710	0.71 708	0.50 677	0.59 667	0.65 705	0.52 691	0.79 679	0.58 673	0.58 763	0.32 737	0.57 764	0.34 744	0.69 763	0.50 737

DStereoFS	1.07 756	0.76 758	1.10 690	0.70 761	0.70 761	1.87 775	1.39 782	1.20 761	1.66 773	1.01 745	1.58 758	1.20 747	2.60 784	1.40 762	1.32 750	0.40 754	0.47 762	0.31 735	0.41 752	0.38 741	0.91 775

UHP(ZeroShot)	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

UHP	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

light-stereo	2.66 784	0.78 759	4.46 782	4.42 794	3.66 791	5.04 788	0.38 692	2.12 784	1.51 771	4.25 796	6.51 800	7.70 803	0.75 728	5.12 801	1.42 759	0.72 771	1.35 796	0.33 743	0.45 754	1.22 781	1.04 780

coex-ft	3.48 786	0.81 762	48.53 831	0.24 444	0.19 546	0.53 687	0.47 718	0.49 532	2.36 782	7.18 803	1.20 741	0.96 735	2.53 783	0.75 664	2.14 780	0.13 606	0.15 525	0.14 637	0.12 597	0.22 694	0.47 728

MFMNet_re	0.74 728	0.84 763	1.16 703	0.64 755	0.70 761	0.79 725	0.71 747	0.77 731	0.85 726	0.79 730	0.86 718	0.69 717	0.80 732	0.73 655	0.65 684	0.66 767	0.59 781	0.61 765	0.58 771	0.68 761	0.71 766

SGM+DAISY	1.12 760	0.86 764	1.64 747	0.68 758	0.80 772	1.68 773	1.68 786	1.08 756	1.10 753	1.53 773	1.76 766	1.47 755	1.53 771	1.24 746	1.42 759	0.66 767	0.65 788	0.52 760	0.54 764	0.57 754	0.91 775

JetBlue	1.20 762	0.89 765	2.53 770	0.59 753	0.76 766	3.16 786	2.09 788	1.16 758	0.93 735	0.95 738	1.12 737	1.65 760	1.27 758	2.15 781	1.87 775	0.43 756	0.37 750	0.38 750	0.39 751	0.62 755	0.63 755

ACVNet-4b	0.76 734	0.90 766	1.67 749	0.73 764	0.51 747	0.80 728	0.31 653	0.74 727	0.81 720	0.51 680	0.72 700	0.94 732	0.43 663	1.01 726	1.32 750	1.18 789	0.22 649	0.77 771	0.45 754	0.70 764	0.50 737

ACVNet_1	0.77 736	0.92 767	1.79 755	0.73 764	0.53 748	0.78 724	0.42 706	0.88 747	0.90 732	0.75 722	0.76 707	1.32 752	0.80 732	1.04 729	0.70 692	0.57 762	0.32 737	0.72 768	0.35 745	0.70 764	0.50 737

DispFullNet	0.67 723	0.94 768	1.63 746	0.77 767	1.19 783	0.53 687	0.25 590	0.61 673	0.72 710	0.70 719	0.60 671	0.69 717	0.90 741	0.80 683	0.52 655	0.27 734	0.13 474	0.74 769	0.31 741	0.68 761	0.44 722

IMH-64-1	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

IMH-64	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

ACVNet_2	0.94 744	0.98 771	1.71 751	0.83 769	0.63 756	1.02 747	0.64 739	1.16 758	1.43 770	1.02 746	1.39 749	1.47 755	0.86 739	1.16 740	0.79 703	0.63 766	0.43 758	0.78 772	0.49 758	0.80 768	0.57 746

WAO-7	1.05 752	1.00 772	1.19 711	0.83 769	0.67 760	1.22 758	0.84 760	1.43 770	1.56 772	1.13 754	1.75 765	1.46 754	1.25 757	1.56 767	1.28 743	0.61 765	0.62 786	0.70 767	0.68 776	0.66 760	0.62 753

RainbowNet	0.76 734	1.00 772	1.29 720	0.82 768	0.63 756	0.79 725	0.52 727	0.83 740	0.93 735	0.61 708	0.79 711	0.79 724	0.62 718	0.82 689	0.67 690	0.80 776	0.55 776	0.79 773	0.49 758	0.81 769	0.62 753

WAO-6	1.11 758	1.01 774	1.17 709	0.96 772	0.79 769	1.30 764	0.78 755	1.36 768	1.99 778	1.04 750	1.54 757	1.59 759	1.27 758	1.37 761	1.30 745	0.78 774	0.55 776	1.03 781	0.75 780	0.87 770	0.72 767

IMH	1.09 757	1.04 775	1.29 720	1.03 775	0.79 769	1.11 749	0.69 744	1.40 769	1.42 769	1.02 746	1.71 763	1.42 753	1.19 756	1.78 776	1.03 727	1.14 787	0.56 780	1.00 779	0.58 771	0.93 774	0.68 763

TorneroNet-64	1.47 767	1.15 776	1.51 739	1.11 782	0.86 776	2.27 780	0.76 753	1.84 780	3.76 790	1.29 758	2.22 775	2.68 778	1.46 767	1.81 777	1.55 764	0.79 775	0.51 769	1.10 782	0.67 775	1.31 787	0.81 773

LVE	1.18 761	1.16 777	1.67 749	1.04 776	0.81 773	1.32 765	0.82 759	1.49 773	1.94 776	1.08 751	1.90 767	1.89 764	1.07 752	1.51 766	1.04 728	0.96 783	0.61 783	0.94 776	0.69 777	0.92 773	0.79 772

Dean	1.22 763	1.17 778	1.97 761	1.04 776	0.79 769	1.21 757	0.76 753	1.51 774	1.96 777	1.30 760	1.98 771	2.14 768	1.18 755	1.30 752	1.15 733	0.83 777	0.61 783	1.01 780	0.69 777	0.97 778	0.77 771

TorneroNet	2.26 781	1.20 779	1.55 742	1.15 784	0.91 778	5.84 795	0.84 760	2.12 784	8.45 802	2.59 791	5.32 794	3.84 786	2.15 780	1.84 779	1.98 778	0.88 779	0.54 775	1.16 786	0.74 779	1.31 787	0.91 775

WAO-8	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

Venus	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

MADNet+	1.05 752	1.26 782	4.77 786	0.73 764	0.50 744	1.25 759	0.97 763	1.05 755	0.93 735	0.67 715	0.78 708	0.87 729	0.85 736	2.14 780	1.83 773	0.40 754	0.42 755	0.32 739	0.28 736	0.45 747	0.43 719

PWCK	1.05 752	1.29 783	2.12 764	0.92 771	0.42 734	1.27 762	1.01 765	1.14 757	1.14 759	1.16 757	1.14 738	1.25 748	0.90 741	1.77 775	1.15 733	0.89 780	0.51 769	0.87 775	0.54 764	1.02 779	0.57 746

UNDER WATER-64	1.61 772	1.30 784	2.93 775	1.33 785	0.96 779	2.20 778	1.25 777	1.47 772	3.15 787	1.46 766	1.31 747	2.61 776	2.22 781	1.69 771	1.93 776	1.13 786	0.67 791	1.29 787	0.94 787	1.26 785	1.09 781

UNDER WATER	1.64 774	1.34 785	2.72 773	1.40 786	1.04 780	1.70 774	1.14 775	1.57 777	3.58 788	1.46 766	1.46 754	2.82 781	2.43 782	1.74 772	2.04 779	1.08 785	0.63 787	1.31 788	0.94 787	1.29 786	1.10 782

notaker	1.49 768	1.44 786	1.77 753	1.42 787	1.08 781	1.19 756	0.87 762	1.51 774	1.40 767	1.53 773	3.41 787	2.40 773	1.94 776	1.83 778	1.57 765	1.14 787	0.69 792	1.38 789	0.88 786	1.39 790	1.03 779

ktn	1.80 776	1.46 787	1.49 737	1.44 788	1.14 782	1.50 770	1.07 768	1.53 776	3.90 793	2.77 792	4.62 792	3.42 784	1.49 768	1.74 772	1.40 758	1.45 791	0.77 793	1.46 790	0.99 789	1.41 791	1.00 778

KSHMR	1.92 778	1.47 788	1.97 761	1.48 789	1.22 784	1.39 768	1.06 767	1.81 779	5.83 798	1.43 764	5.56 795	2.95 782	1.17 753	2.24 782	1.33 752	1.29 790	1.13 794	1.47 791	1.11 791	1.37 789	1.21 784

MADNet++	2.34 782	1.81 789	2.24 767	2.15 792	1.97 790	2.79 783	2.19 789	2.42 789	2.26 781	2.79 793	2.70 783	2.43 774	2.60 784	3.18 786	3.32 787	2.19 799	1.97 800	1.93 793	1.62 793	2.02 793	2.10 792

HanzoNet	3.08 785	1.87 790	2.70 772	1.81 790	1.34 787	1.60 772	1.05 766	2.06 783	2.62 785	5.63 800	5.12 793	5.96 793	7.09 800	4.39 799	3.43 788	3.29 802	2.06 802	1.98 796	2.94 805	2.47 794	2.15 793

JetRed	2.35 783	2.70 791	6.11 794	1.14 783	1.38 788	6.03 797	3.61 796	2.12 784	1.72 774	1.99 786	1.97 770	2.15 769	1.59 774	2.49 784	4.19 793	1.05 784	1.60 797	1.10 782	1.02 790	1.72 792	1.41 789

BEATNet-Init1	4.91 796	3.27 792	14.39 812	0.69 760	0.65 759	10.19 806	3.83 797	5.04 800	5.11 797	8.73 807	8.52 801	13.95 816	7.66 802	7.79 806	5.79 801	0.32 743	0.34 745	0.34 745	0.38 750	0.64 757	0.64 759

USTest	6.84 799	5.16 793	5.45 793	7.18 799	7.26 795	14.27 809	22.53 809	8.48 806	9.29 803	5.44 799	6.42 799	6.27 801	6.69 799	6.83 804	8.49 806	1.95 792	3.27 803	2.16 802	2.54 803	3.76 796	3.31 797

DPSimNet_ROB	6.21 798	5.16 793	9.50 798	5.59 797	5.56 794	7.64 799	10.02 805	4.07 793	7.33 800	6.84 801	6.26 796	7.17 802	10.55 805	4.07 798	5.68 800	5.50 806	4.29 805	5.24 807	3.66 806	4.05 798	5.96 804

DGTPSM_ROB	8.38 801	5.24 795	10.71 810	5.32 796	10.19 798	8.34 800	23.49 813	6.11 804	13.43 811	4.93 797	10.93 809	5.64 791	10.55 805	6.17 802	12.73 810	3.74 804	7.56 807	3.68 804	7.24 811	4.09 799	7.49 807

DPSMNet_ROB	8.44 802	5.25 796	10.87 811	5.59 797	10.27 799	8.34 800	23.51 814	6.12 805	13.47 812	4.96 798	10.94 810	5.65 792	10.55 805	6.25 803	12.77 811	4.01 805	7.62 808	3.75 805	7.27 812	4.16 800	7.54 808

noway2	4.31 787	5.35 797	4.91 789	11.32 806	10.44 801	5.75 790	4.48 799	4.21 794	0.98 742	1.89 782	2.51 779	6.10 800	3.59 795	3.66 790	4.55 795	1.98 793	0.46 760	2.01 797	1.74 798	5.80 803	4.46 799

noway3	4.31 787	5.41 798	4.87 788	11.29 805	10.45 802	5.75 790	4.48 799	4.23 795	0.99 746	1.88 781	2.54 782	6.09 799	3.58 794	3.77 794	4.56 796	1.98 793	0.46 760	2.02 800	1.74 798	5.77 801	4.35 798

TCMNet-wrong-test	4.33 789	5.65 799	4.76 783	11.36 807	10.39 800	5.87 796	4.45 798	4.24 796	1.10 753	1.93 785	2.43 777	6.07 797	3.54 792	3.87 795	4.51 794	2.00 795	0.47 762	1.96 795	1.68 794	5.78 802	4.48 800

noway1	4.35 790	5.86 800	4.96 791	11.40 808	10.45 802	5.77 793	4.48 799	4.31 798	0.97 741	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

zzzz4	4.35 790	5.87 801	5.01 792	11.40 808	10.45 802	5.76 792	4.48 799	4.31 798	0.98 742	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

noway4	4.36 792	5.91 802	4.91 789	11.41 810	10.47 805	5.83 794	4.53 803	4.26 797	0.98 742	1.85 780	2.49 778	6.07 797	3.55 793	3.70 793	4.61 799	2.01 798	0.48 766	2.02 800	1.72 795	5.88 806	4.51 803

Selective-IGEV-i1pa	5.75 797	8.12 803	4.85 787	1.10 779	0.54 749	13.48 808	3.52 795	9.46 809	7.56 801	7.13 802	10.00 805	9.12 804	7.56 801	14.91 817	6.08 803	3.55 803	1.33 795	1.94 794	0.77 781	0.79 767	3.23 796

iinet-test	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

IINet	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

Anonymous_1	16.44 814	9.26 806	9.67 802	10.63 802	14.54 810	18.62 816	26.98 817	12.68 815	13.53 813	10.78 815	10.37 808	10.15 810	10.66 808	10.99 812	12.64 809	15.61 825	7.73 809	16.87 823	43.01 832	56.14 836	7.86 811

xxxxx1	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

tt_ll	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

ff	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

DPSM_ROB	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

DPSM	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

DLNR_Zeroshot_test	10.53 803	12.28 812	20.32 817	105.84 833	23.88 824	0.14 53	0.13 103	3.20 791	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.32 431	0.16 269	2.54 800	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.17 834	0.28 640

DLNR-FE	10.53 803	12.31 813	20.33 819	105.85 834	23.36 823	0.14 53	0.13 103	3.25 792	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.31 420	0.16 269	2.59 801	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.66 835	0.28 640

PML	15.86 813	13.12 814	7.07 795	5.22 795	7.66 796	32.93 821	64.30 831	5.37 803	10.12 804	25.87 831	67.29 835	20.25 818	13.20 816	10.09 808	6.81 805	5.94 808	2.00 801	6.03 813	2.18 801	9.13 811	2.62 795

LRCNet_RVC	10.94 807	14.45 815	9.66 801	15.38 811	8.02 797	1.08 748	0.35 675	8.72 807	0.72 710	12.63 816	15.84 815	9.73 805	6.52 798	8.58 807	6.38 804	20.33 828	5.39 806	23.79 829	21.95 829	15.35 815	13.96 815

RSGM-EC	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

acva	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

CasAABBNet	23.04 817	19.69 818	20.32 817	22.42 817	22.73 817	38.35 825	55.23 827	26.99 826	28.74 825	20.67 826	22.28 822	22.11 825	22.86 821	23.84 820	27.17 822	13.52 816	16.47 820	12.08 814	14.21 814	15.57 816	15.60 818

FlowAnything	23.08 820	19.70 819	20.48 820	22.45 819	22.73 817	38.34 824	55.18 824	27.00 827	28.79 826	20.83 828	22.42 825	22.10 824	22.83 820	23.85 821	27.23 826	13.53 817	16.54 823	12.10 819	14.29 819	15.59 820	15.58 817

RAFT-FEzeroshot	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

RAFT-FE	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

Selective-RAFT-Error	23.11 821	19.77 822	20.60 821	22.49 822	22.80 820	38.46 828	55.19 825	27.13 829	28.90 827	20.73 827	22.38 824	22.11 825	22.91 826	23.94 824	27.18 825	13.54 820	16.57 825	12.09 817	14.21 814	15.61 821	15.65 821

Hybrid-DGEV	23.11 821	19.81 823	20.81 822	22.43 818	22.74 819	38.45 827	55.25 830	27.21 830	28.95 829	20.63 823	22.37 823	22.03 821	22.89 825	23.96 825	27.14 820	13.54 820	16.46 819	12.09 817	14.23 818	15.57 816	15.57 816

LSM0	24.21 824	19.88 824	22.33 823	24.42 824	40.13 831	38.41 826	54.99 822	27.05 828	28.61 822	20.59 822	22.00 819	22.29 827	22.86 821	24.12 826	27.16 821	13.59 822	16.33 818	12.13 820	14.08 813	15.72 823	17.53 824

HaxPig	17.72 815	20.23 825	19.76 814	16.55 812	16.52 811	9.46 804	9.42 804	14.48 818	13.31 808	18.59 818	18.67 816	17.39 817	16.68 817	17.07 818	16.43 817	21.99 832	20.86 827	22.28 828	21.55 826	21.30 827	21.88 829

fast-reg	23.61 823	20.43 826	23.27 824	23.15 823	24.75 826	38.65 829	55.20 826	26.97 825	28.94 828	20.18 821	21.86 817	21.68 820	22.34 819	24.15 827	27.35 827	13.84 824	16.57 825	14.84 822	15.61 821	16.59 824	15.88 822

zzzzzz3	33.87 829	22.29 827	30.19 827	40.83 830	40.72 832	53.80 830	74.95 833	37.94 833	43.72 833	30.30 833	32.80 830	33.62 834	36.50 833	35.21 830	41.72 833	19.37 826	24.62 829	18.28 824	21.49 824	19.97 825	19.16 825

zzz1	33.89 830	22.31 828	30.41 828	40.83 830	40.73 833	53.80 830	74.90 832	37.96 834	43.78 834	30.32 834	32.84 831	33.63 835	36.50 833	35.24 831	41.71 832	19.38 827	24.63 830	18.29 825	21.50 825	19.98 826	19.16 825

MEDIAN_ROB	21.20 816	24.56 829	23.42 825	19.57 813	19.62 816	13.29 807	11.21 806	18.04 819	17.02 818	22.07 830	21.92 818	20.84 819	20.24 818	21.02 819	19.68 818	25.59 833	24.08 828	26.20 830	25.19 830	25.31 830	25.19 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.01 830	27.22 826	24.60 825	24.16 825	17.78 813	12.87 807	22.39 822	21.40 821	26.72 832	26.08 829	25.18 829	24.52 830	25.07 829	23.57 819	29.94 834	28.36 833	30.60 831	29.57 831	29.83 831	29.66 833

zzzz2	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

noway5	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

Selective-IGEV-i16pa	31.25 828	41.63 833	4.08 781	0.51 749	0.38 726	97.61 835	0.73 750	61.16 837	60.81 835	17.49 817	65.92 834	39.64 836	53.28 835	107.35 837	27.39 828	20.46 831	3.81 804	4.39 806	1.97 800	0.41 744	16.06 823

test_example2	100.95 833	107.33 834	67.16 832	98.17 832	106.88 834	89.44 834	101.34 836	37.23 832	97.88 836	129.56 837	131.26 836	65.41 837	67.34 836	91.22 836	79.29 836	143.32 837	199.32 836	81.12 837	102.17 836	121.89 837	101.70 834

ccccc		256.25 835		351.50 835	361.31 835	144.22 836		153.19 838		152.98 838		161.94 838		268.06 838		387.64 838	346.97 837	244.11 838	219.32 837	413.57 838

RAFTStereoReplicaGSO							55.17 823	27.47 831	29.48 830	20.92 829	24.32 828	22.76 828	23.33 827	24.56 828	28.44 829	13.61 823	16.54 823	12.23 821	14.40 820	15.64 822

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

FSD					0.41 732	0.28 464	0.27 612	0.32 305	0.30 365	0.27 382	0.27 362	0.29 457	0.27 517	0.35 463	0.28 524	0.23 710	0.49 767	0.27 721	0.26 731	0.26 710

Low-res two-view benchmark