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

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

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

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

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

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

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

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 3	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 65	0.12 7	0.12 14	0.08 2	0.12 120	0.07 2	0.07 4	0.13 9	0.09 7	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 7
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 6	0.08 29	0.16 3	0.14 2	0.07 8	0.10 19	0.11 32	0.11 4	0.12 14	0.11 89	0.10 64	0.08 7	0.08 22	0.19 166	0.11 38	0.08 346	0.04 1	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.06 39

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

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

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

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

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

tt9	0.11 23	0.13 319	0.22 97	0.19 150	0.07 8	0.13 45	0.12 65	0.20 99	0.14 51	0.09 16	0.07 5	0.10 82	0.11 174	0.14 23	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.05 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over-6	0.13 95	0.18 527	0.30 209	0.19 150	0.07 8	0.16 155	0.11 32	0.28 275	0.17 121	0.10 56	0.10 64	0.10 82	0.13 297	0.20 207	0.11 38	0.08 346	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 131	0.06 39

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 77	0.18 22	0.13 1	0.07 8	0.16 155	0.10 12	0.21 123	0.15 81	0.10 56	0.10 64	0.09 43	0.12 238	0.14 23	0.13 157	0.07 166	0.05 16	0.05 1	0.05 47	0.06 131	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 23	0.11 193	0.22 97	0.19 150	0.07 8	0.16 155	0.12 65	0.18 59	0.13 28	0.08 2	0.09 28	0.14 254	0.14 332	0.15 45	0.11 38	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 69	0.08 29	0.18 22	0.17 49	0.07 8	0.17 206	0.13 122	0.19 87	0.17 121	0.12 130	0.13 152	0.11 134	0.12 238	0.19 166	0.12 81	0.08 346	0.04 1	0.06 82	0.05 47	0.06 131	0.05 7

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

s12784h	0.18 284	0.09 77	0.38 291	0.18 90	0.07 8	0.33 614	0.19 466	0.39 460	0.34 482	0.24 401	0.25 388	0.18 342	0.18 449	0.25 338	0.17 345	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.05 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 203	0.13 319	0.30 209	0.22 353	0.08 38	0.15 101	0.14 175	0.28 275	0.26 350	0.23 387	0.20 307	0.15 280	0.11 174	0.18 134	0.13 157	0.07 166	0.05 16	0.11 603	0.09 497	0.08 341	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 240	0.11 193	0.43 350	0.16 20	0.08 38	0.25 477	0.14 175	0.23 164	0.29 406	0.25 415	0.30 455	0.16 302	0.12 238	0.18 134	0.13 157	0.08 346	0.07 239	0.06 82	0.05 47	0.07 250	0.08 118

CREStereo	0.14 154	0.09 77	0.27 176	0.14 2	0.08 38	0.22 405	0.15 230	0.26 241	0.26 350	0.16 255	0.21 328	0.14 254	0.13 297	0.19 166	0.14 215	0.09 464	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.06 39
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
123456	0.11 23	0.07 2	0.20 54	0.16 20	0.09 54	0.16 155	0.12 65	0.14 19	0.15 81	0.09 16	0.08 19	0.08 7	0.08 22	0.15 45	0.11 38	0.07 166	0.17 617	0.05 1	0.06 147	0.05 7	0.19 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonSter++	0.11 23	0.07 2	0.19 36	0.16 20	0.09 54	0.15 101	0.12 65	0.18 59	0.14 51	0.10 56	0.09 28	0.11 134	0.10 114	0.16 78	0.14 215	0.07 166	0.11 449	0.05 1	0.07 272	0.05 7	0.13 426

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.15 203	0.12 260	0.31 220	0.18 90	0.09 54	0.18 249	0.17 347	0.23 164	0.29 406	0.18 309	0.22 347	0.15 280	0.12 238	0.19 166	0.13 157	0.06 55	0.12 483	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.06 39

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

LoS	0.15 203	0.09 77	0.34 255	0.17 49	0.09 54	0.22 405	0.14 175	0.27 258	0.27 371	0.15 235	0.18 278	0.19 358	0.14 332	0.23 295	0.14 215	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.04 1	0.06 131	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 353	0.11 193	0.58 572	0.19 150	0.09 54	0.19 288	0.18 416	0.39 460	0.42 589	0.29 482	0.31 468	0.17 327	0.22 502	0.21 234	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.05 47	0.06 131	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.16 240	0.09 77	0.31 220	0.15 7	0.09 54	0.23 430	0.15 230	0.26 241	0.24 297	0.17 283	0.21 328	0.16 302	0.14 332	0.23 295	0.14 215	0.29 802	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.07 71

HITNet	0.22 427	0.23 619	0.60 589	0.20 217	0.09 54	0.27 505	0.15 230	0.45 545	0.33 469	0.29 482	0.33 504	0.27 490	0.22 502	0.29 433	0.27 578	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.11 320
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 524	0.23 619	0.59 582	0.22 353	0.09 54	0.30 564	0.18 416	0.40 472	0.38 538	0.38 646	0.44 635	0.31 550	0.22 502	0.44 572	0.32 628	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.08 118

valid	0.26 548	1.01 839	0.35 268	0.20 217	0.10 119	0.14 63	0.13 122	0.37 424	0.23 275	0.21 352	0.16 232	0.14 254	0.10 114	0.40 549	0.15 263	0.79 843	0.23 718	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.28 693

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Zero-FE251	0.17 268	0.09 77	0.38 291	0.18 90	0.10 119	0.20 337	0.13 122	0.20 99	0.15 81	0.75 790	0.13 152	0.13 219	0.11 174	0.16 78	0.16 306	0.08 346	0.10 409	0.06 82	0.05 47	0.05 7	0.18 545

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

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

S2M2_XL	0.10 6	0.10 125	0.24 127	0.14 2	0.10 119	0.09 9	0.09 4	0.12 7	0.09 2	0.11 89	0.12 120	0.09 43	0.09 58	0.12 5	0.11 38	0.09 464	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.07 71
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 203	0.11 193	0.32 235	0.19 150	0.10 119	0.17 206	0.14 175	0.26 241	0.20 205	0.18 309	0.23 363	0.16 302	0.16 383	0.14 23	0.14 215	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.11 320

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

asd	0.12 69	0.10 125	0.23 112	0.18 90	0.10 119	0.15 101	0.10 12	0.20 99	0.14 51	0.13 175	0.12 120	0.09 43	0.11 174	0.21 234	0.12 81	0.05 1	0.14 531	0.05 1	0.05 47	0.05 7	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.14 154	0.11 193	0.22 97	0.19 150	0.10 119	0.20 337	0.19 466	0.32 353	0.28 382	0.13 175	0.18 278	0.16 302	0.16 383	0.16 78	0.14 215	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.07 71

fffft	0.14 154	0.12 260	0.30 209	0.19 150	0.10 119	0.17 206	0.18 416	0.23 164	0.17 121	0.14 204	0.11 89	0.13 219	0.10 114	0.24 312	0.18 382	0.06 55	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250	0.09 177
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 154	0.15 414	0.29 197	0.19 150	0.10 119	0.19 288	0.17 347	0.21 123	0.21 240	0.15 235	0.13 152	0.12 183	0.11 174	0.25 338	0.16 306	0.06 55	0.05 16	0.08 336	0.06 147	0.06 131	0.08 118

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.14 175	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.27 378	0.18 382	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.24 497	0.14 374	0.57 555	0.24 482	0.11 171	0.21 371	0.19 466	0.43 514	0.34 482	0.30 505	0.43 624	0.36 601	0.31 651	0.61 664	0.20 455	0.07 166	0.05 16	0.08 336	0.07 272	0.06 131	0.08 118

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

PSM-adaLoss	0.19 319	0.13 319	0.51 472	0.22 353	0.11 171	0.19 288	0.15 230	0.30 319	0.24 297	0.28 453	0.29 438	0.25 463	0.18 449	0.25 338	0.17 345	0.09 464	0.06 134	0.10 543	0.08 376	0.10 516	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.17 268	0.16 462	0.35 268	0.21 278	0.11 171	0.20 337	0.17 347	0.34 380	0.25 326	0.20 341	0.25 388	0.19 358	0.12 238	0.21 234	0.16 306	0.07 166	0.12 483	0.10 543	0.09 497	0.09 448	0.14 473

CREStereo++_RVC	0.16 240	0.09 77	0.42 341	0.17 49	0.11 171	0.18 249	0.13 122	0.23 164	0.31 436	0.21 352	0.31 468	0.13 219	0.11 174	0.17 105	0.16 306	0.07 166	0.04 1	0.06 82	0.15 726	0.06 131	0.05 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 427	0.24 632	0.48 412	0.25 532	0.11 171	0.22 405	0.22 582	0.32 353	0.31 436	0.24 401	0.34 517	0.23 426	0.19 473	0.62 675	0.19 423	0.08 346	0.07 239	0.10 543	0.07 272	0.11 576	0.07 71

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

HSM-Net_RVC	0.28 591	0.12 260	0.48 412	0.19 150	0.11 171	0.35 646	0.21 545	0.64 759	0.44 615	0.40 676	0.43 624	0.50 713	0.27 581	0.75 730	0.25 553	0.08 346	0.07 239	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.09 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 524	0.22 598	0.62 600	0.26 578	0.11 171	0.31 586	0.23 612	0.46 555	0.45 628	0.34 585	0.43 624	0.27 490	0.23 517	0.36 524	0.37 664	0.08 346	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.08 341	0.10 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HLf8	0.21 398	0.23 619	0.69 633	0.15 7	0.12 234	0.24 455	0.14 175	0.42 501	0.32 450	0.20 341	0.26 402	0.18 342	0.15 357	0.35 512	0.18 382	0.10 541	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.09 448	0.10 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 95	0.12 260	0.26 159	0.17 49	0.12 234	0.12 36	0.07 1	0.18 59	0.21 240	0.12 130	0.15 217	0.14 254	0.12 238	0.16 78	0.15 263	0.13 663	0.09 360	0.09 454	0.10 572	0.11 576	0.09 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 353	0.13 319	0.45 368	0.24 482	0.12 234	0.20 337	0.21 545	0.36 407	0.32 450	0.23 387	0.22 347	0.15 280	0.14 332	0.28 404	0.16 306	0.07 166	0.24 738	0.08 336	0.07 272	0.09 448	0.21 601

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 427	0.16 462	0.40 318	0.26 578	0.12 234	0.29 549	0.19 466	0.40 472	0.32 450	0.34 585	0.35 525	0.25 463	0.25 552	0.26 362	0.21 488	0.13 663	0.08 309	0.11 603	0.09 497	0.11 576	0.12 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 463	0.32 703	0.55 531	0.23 421	0.12 234	0.27 505	0.21 545	0.32 353	0.45 628	0.30 505	0.29 438	0.25 463	0.17 410	0.31 467	0.26 565	0.13 663	0.07 239	0.10 543	0.08 376	0.12 626	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 203	0.16 462	0.34 255	0.25 532	0.12 234	0.11 27	0.18 416	0.35 389	0.24 297	0.13 175	0.13 152	0.18 342	0.12 238	0.15 45	0.13 157	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.06 39
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 548	0.30 687	0.87 708	0.22 353	0.12 234	0.30 564	0.24 639	0.46 555	0.34 482	0.33 562	0.28 428	0.29 518	0.20 479	0.49 592	0.19 423	0.08 346	0.06 134	0.12 641	0.11 613	0.09 448	0.09 177

GMStereo	0.21 398	0.30 687	0.57 555	0.21 278	0.12 234	0.24 455	0.18 416	0.30 319	0.41 577	0.26 425	0.24 377	0.17 327	0.16 383	0.25 338	0.19 423	0.10 541	0.07 239	0.08 336	0.08 376	0.11 576	0.09 177
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 284	0.10 125	0.45 368	0.20 217	0.12 234	0.20 337	0.16 299	0.40 472	0.31 436	0.23 387	0.21 328	0.26 483	0.15 357	0.21 234	0.14 215	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.06 39

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

FENet	0.22 427	0.13 319	0.48 412	0.22 353	0.12 234	0.27 505	0.18 416	0.43 514	0.37 527	0.31 522	0.32 480	0.29 518	0.23 517	0.27 378	0.24 539	0.10 541	0.07 239	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320

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

RAFT-Stereo	0.19 319	0.10 125	0.49 429	0.22 353	0.12 234	0.23 430	0.18 416	0.43 514	0.20 205	0.31 522	0.45 650	0.20 382	0.14 332	0.18 134	0.18 382	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.07 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 580	0.27 668	0.48 412	0.21 278	0.12 234	0.32 603	0.17 347	0.57 694	0.55 722	0.39 665	0.44 635	0.37 609	0.28 605	0.43 568	0.28 587	0.08 346	0.06 134	0.06 82	0.05 47	0.09 448	0.11 320

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

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

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

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

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

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

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

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

PStereo	0.28 591	0.41 756	0.40 318	0.21 278	0.13 304	0.25 477	0.24 639	0.35 389	0.48 665	0.27 438	0.17 256	0.29 518	0.34 677	0.40 549	0.45 700	0.24 782	0.15 562	0.17 735	0.13 692	0.24 767	0.25 659

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 268	0.13 319	0.35 268	0.18 90	0.13 304	0.17 206	0.16 299	0.42 501	0.25 326	0.19 322	0.18 278	0.13 219	0.10 114	0.22 268	0.12 81	0.12 636	0.10 409	0.11 603	0.08 376	0.10 516	0.09 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 284	0.15 414	0.27 176	0.20 217	0.13 304	0.24 455	0.17 347	0.31 343	0.37 527	0.43 705	0.17 256	0.13 219	0.12 238	0.20 207	0.16 306	0.08 346	0.07 239	0.09 454	0.07 272	0.09 448	0.08 118

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 353	0.13 319	0.48 412	0.20 217	0.13 304	0.28 524	0.12 65	0.43 514	0.26 350	0.27 438	0.32 480	0.21 399	0.17 410	0.26 362	0.20 455	0.08 346	0.06 134	0.08 336	0.06 147	0.07 250	0.10 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 463	0.14 374	0.49 429	0.20 217	0.13 304	0.28 524	0.17 347	0.47 569	0.47 656	0.30 505	0.36 540	0.37 609	0.24 538	0.29 433	0.21 488	0.09 464	0.07 239	0.09 454	0.08 376	0.11 576	0.11 320

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

AdaStereo	0.25 524	0.17 500	0.47 396	0.25 532	0.13 304	0.33 614	0.17 347	0.57 694	0.43 602	0.34 585	0.38 560	0.35 594	0.21 492	0.32 479	0.24 539	0.14 688	0.06 134	0.13 671	0.09 497	0.11 576	0.09 177
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 614	0.37 734	0.92 721	0.24 482	0.13 304	0.30 564	0.19 466	0.55 674	0.51 696	0.39 665	0.46 663	0.39 629	0.27 581	0.36 524	0.30 606	0.09 464	0.06 134	0.07 211	0.05 47	0.13 643	0.11 320

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FE-Mocha	0.18 284	0.11 193	0.40 318	0.26 578	0.14 356	0.19 288	0.14 175	0.36 407	0.24 297	0.24 401	0.24 377	0.23 426	0.14 332	0.27 378	0.19 423	0.08 346	0.08 309	0.08 336	0.08 376	0.07 250	0.08 118

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmg	0.24 497	0.13 319	0.36 277	0.21 278	0.14 356	0.35 646	0.23 612	0.54 655	0.36 511	0.36 619	0.38 560	0.38 615	0.25 552	0.27 378	0.28 587	0.10 541	0.08 309	0.10 543	0.10 572	0.09 448	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 497	0.13 319	0.45 368	0.26 578	0.14 356	0.30 564	0.25 654	0.47 569	0.35 494	0.29 482	0.43 624	0.35 594	0.25 552	0.28 404	0.25 553	0.12 636	0.09 360	0.09 454	0.09 497	0.09 448	0.11 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 398	0.24 632	0.53 506	0.23 421	0.14 356	0.22 405	0.13 122	0.38 438	0.30 424	0.29 482	0.26 402	0.25 463	0.15 357	0.28 404	0.20 455	0.08 346	0.08 309	0.09 454	0.08 376	0.10 516	0.07 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AANet_RVC	0.33 657	0.31 695	0.69 633	0.23 421	0.14 356	0.30 564	0.23 612	0.49 592	0.55 722	0.39 665	0.60 738	0.43 666	0.30 632	0.88 770	0.54 730	0.11 591	0.08 309	0.07 211	0.07 272	0.10 516	0.12 386

StereoDRNet-Refined	0.28 591	0.19 547	0.47 396	0.25 532	0.14 356	0.36 654	0.21 545	0.49 592	0.43 602	0.46 725	0.52 694	0.42 659	0.30 632	0.46 580	0.38 666	0.10 541	0.07 239	0.11 603	0.11 613	0.10 516	0.11 320
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 678	0.21 578	0.57 555	0.22 353	0.14 356	0.35 646	0.20 515	0.55 674	0.47 656	0.52 750	0.58 729	0.45 678	0.53 763	0.75 730	0.50 716	0.18 743	0.19 657	0.23 775	0.21 768	0.15 680	0.20 588

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

CBMV	0.36 678	0.25 649	0.61 596	0.24 482	0.14 356	0.42 695	0.33 734	0.56 685	0.52 706	0.54 762	0.52 694	0.51 716	0.58 770	0.63 678	0.43 686	0.15 704	0.16 580	0.18 745	0.16 738	0.13 643	0.19 565
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ww1	0.13 95	0.10 125	0.14 1	0.19 150	0.15 432	0.14 63	0.23 612	0.09 2	0.13 28	0.14 204	0.14 193	0.08 7	0.14 332	0.12 5	0.17 345	0.10 541	0.10 409	0.12 641	0.13 692	0.08 341	0.07 71

AROF-Stereo_1	0.16 240	0.11 193	0.27 176	0.34 730	0.15 432	0.18 249	0.19 466	0.25 217	0.17 121	0.16 255	0.20 307	0.15 280	0.11 174	0.28 404	0.13 157	0.07 166	0.17 617	0.08 336	0.09 497	0.06 131	0.09 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.33 657	0.24 632	0.49 429	0.27 618	0.16 484	0.34 629	0.19 466	0.55 674	0.50 690	0.34 585	0.37 551	0.42 659	0.30 632	0.93 785	0.25 553	0.19 753	0.20 679	0.24 777	0.22 779	0.17 706	0.25 659

SGM_RVC	0.57 769	0.22 598	0.60 589	0.26 578	0.16 484	0.97 808	0.46 783	0.76 799	0.90 801	1.03 819	0.92 793	1.16 812	0.93 812	1.21 813	0.72 762	0.17 731	0.16 580	0.16 725	0.16 738	0.16 690	0.24 646
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 720	0.44 766	0.92 721	0.24 482	0.16 484	0.45 713	0.40 767	0.58 708	0.50 690	0.54 762	0.63 750	0.52 724	0.51 756	0.91 778	0.66 753	0.17 731	0.17 617	0.17 735	0.15 726	0.15 680	0.21 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
arf2	0.24 497	0.22 598	0.52 494	0.46 797	0.17 524	0.20 337	0.17 347	0.40 472	0.25 326	0.28 453	0.32 480	0.22 408	0.18 449	0.47 585	0.19 423	0.17 731	0.16 580	0.14 696	0.12 656	0.11 576	0.14 473

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.19 319	0.09 77	0.34 255	0.29 667	0.17 524	0.28 524	0.16 299	0.30 319	0.23 275	0.22 375	0.11 89	0.16 302	0.09 58	0.28 404	0.15 263	0.07 166	0.25 750	0.07 211	0.07 272	0.06 131	0.37 761

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.34 668	0.25 649	0.77 669	0.27 618	0.17 524	0.34 629	0.28 692	0.55 674	0.50 690	0.43 705	0.46 663	0.44 672	0.31 651	0.90 776	0.27 578	0.15 704	0.10 409	0.14 696	0.14 714	0.15 680	0.15 496

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

MeshStereo	0.60 774	0.31 695	0.71 649	0.22 353	0.17 524	0.66 774	0.36 749	0.81 804	0.63 756	1.48 842	1.32 817	1.65 829	0.83 804	1.18 811	0.74 764	0.17 731	0.17 617	0.17 735	0.14 714	0.17 706	0.19 565
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AROF2	0.32 649	0.48 778	0.57 555	0.52 810	0.18 556	0.19 288	0.19 466	0.50 602	0.28 382	0.38 646	0.29 438	0.28 504	0.15 357	0.65 690	0.20 455	0.38 815	0.07 239	0.47 821	0.08 376	0.42 811	0.16 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 614	0.24 632	0.81 682	0.26 578	0.18 556	0.30 564	0.22 582	0.52 626	0.41 577	0.38 646	0.42 610	0.42 659	0.28 605	0.46 580	0.31 618	0.11 591	0.08 309	0.10 543	0.11 613	0.10 516	0.12 386
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 657	0.36 731	0.61 596	0.24 482	0.18 556	0.33 614	0.24 639	0.59 719	0.42 589	0.38 646	0.52 694	0.36 601	0.31 651	0.80 751	0.32 628	0.18 743	0.14 531	0.21 767	0.15 726	0.17 706	0.14 473

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV++	0.19 319	0.13 319	0.38 291	0.30 681	0.19 593	0.15 101	0.15 230	0.32 353	0.18 150	0.13 175	0.16 232	0.12 183	0.11 174	0.24 312	0.15 263	0.07 166	0.32 801	0.07 211	0.05 47	0.07 250	0.42 777

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	0.50 747	0.30 687	1.15 765	0.28 646	0.19 593	0.77 788	0.64 808	0.57 694	0.73 782	0.57 769	0.73 771	0.55 734	0.60 774	0.66 697	1.53 832	0.11 591	0.10 409	0.13 671	0.13 692	0.15 680	0.16 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.20 353	0.13 319	0.49 429	0.28 646	0.20 625	0.21 371	0.17 347	0.29 297	0.24 297	0.22 375	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.32 479	0.13 157	0.07 166	0.26 759	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.48 793

IGEV-Stereo	0.20 353	0.13 319	0.49 429	0.28 646	0.20 625	0.21 371	0.17 347	0.29 297	0.24 297	0.22 375	0.13 152	0.12 183	0.12 238	0.32 479	0.13 157	0.07 166	0.26 759	0.08 336	0.07 272	0.08 341	0.48 793
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 591	0.16 462	0.70 640	0.24 482	0.20 625	0.44 705	0.21 545	0.52 626	0.42 589	0.36 619	0.40 588	0.43 666	0.33 675	0.41 556	0.32 628	0.09 464	0.07 239	0.10 543	0.09 497	0.10 516	0.09 177

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 729	0.52 783	0.87 708	0.39 767	0.20 625	0.51 740	0.50 792	0.68 778	0.67 764	0.47 731	0.46 663	0.50 713	0.43 730	0.91 778	0.40 672	0.28 801	0.21 690	0.32 803	0.19 760	0.28 787	0.23 629
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 726	0.38 742	0.94 728	0.30 681	0.20 625	0.52 746	0.49 790	0.61 741	0.60 745	0.56 766	0.47 670	0.49 707	0.42 726	1.24 815	0.76 768	0.12 636	0.18 643	0.12 641	0.13 692	0.12 626	0.18 545

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.45 729	0.53 786	1.42 796	0.31 700	0.21 648	0.44 705	0.45 780	0.64 759	0.68 768	0.46 725	0.66 757	0.62 760	0.40 715	0.78 742	0.65 751	0.12 636	0.11 449	0.12 641	0.13 692	0.17 706	0.19 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCP+	0.48 743	0.36 731	1.47 800	0.26 578	0.22 667	0.57 757	0.40 767	0.56 685	0.54 713	0.46 725	0.52 694	0.46 687	0.53 763	0.59 651	1.93 845	0.10 541	0.08 309	0.11 603	0.11 613	0.14 668	0.15 496

DANet	0.37 686	0.25 649	0.67 624	0.37 757	0.22 667	0.42 695	0.25 654	0.50 602	0.44 615	0.52 750	0.50 684	0.59 748	0.42 726	0.78 742	0.53 726	0.13 663	0.12 483	0.14 696	0.12 656	0.17 706	0.21 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 761	0.27 668	0.76 663	0.26 578	0.22 667	0.62 766	0.36 749	0.57 694	0.58 734	0.97 812	1.40 820	1.28 819	0.94 813	0.80 751	0.80 773	0.20 759	0.17 617	0.16 725	0.16 738	0.19 736	0.29 705

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 284	0.20 563	0.45 368	0.28 646	0.26 721	0.47 722	0.12 65	0.25 217	0.20 205	0.09 16	0.11 89	0.08 7	0.07 4	0.20 207	0.13 157	0.05 1	0.24 738	0.05 1	0.09 497	0.05 7	0.13 426

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XQC	0.47 740	0.45 767	1.07 748	0.40 772	0.28 732	0.58 759	0.38 759	0.67 773	0.76 785	0.53 758	0.47 670	0.59 748	0.47 744	0.74 725	0.80 773	0.18 743	0.14 531	0.18 745	0.16 738	0.26 774	0.24 646

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

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

PA-Net	0.40 708	0.35 723	1.05 744	0.32 710	0.28 732	0.39 676	0.43 775	0.53 639	0.56 729	0.35 605	0.43 624	0.41 643	0.36 691	0.83 761	0.61 745	0.12 636	0.23 718	0.16 725	0.23 785	0.13 643	0.20 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 789	0.33 709	0.84 698	0.33 723	0.28 732	0.82 794	0.40 767	0.82 805	0.83 791	1.43 834	1.60 829	1.97 834	1.38 832	1.10 802	0.93 784	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.26 797	0.26 774	0.32 725

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 720	0.31 695	0.87 708	0.32 710	0.29 747	0.47 722	0.37 751	0.68 778	0.53 708	0.42 694	0.58 729	0.57 741	0.52 758	0.75 730	0.54 730	0.18 743	0.14 531	0.18 745	0.25 792	0.17 706	0.18 545
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 668	0.28 677	0.81 682	0.29 667	0.30 754	0.40 682	0.28 692	0.53 639	0.49 682	0.38 646	0.46 663	0.40 634	0.30 632	0.61 664	0.42 682	0.14 688	0.13 508	0.15 716	0.14 714	0.18 722	0.19 565

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

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

FCDSN-DC	0.67 785	0.38 742	0.83 694	0.37 757	0.30 754	0.66 774	0.37 751	0.69 785	0.70 774	1.15 826	1.53 825	1.70 831	1.38 832	1.00 794	0.83 776	0.24 782	0.22 704	0.27 785	0.26 797	0.27 782	0.32 725
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 803	0.56 792	4.76 848	0.37 757	0.30 754	1.11 814	0.52 796	0.67 773	1.07 820	0.76 794	0.91 791	0.60 754	0.61 780	1.64 838	1.24 808	0.15 704	0.13 508	0.15 716	0.15 726	0.22 758	0.24 646

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 319	0.11 193	0.39 302	0.22 353	0.33 770	0.14 63	0.15 230	0.18 59	0.22 255	0.14 204	0.16 232	0.09 43	0.09 58	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.50 835	0.06 82	0.06 147	0.07 250	0.53 803
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccnet	0.43 724	0.34 719	0.62 600	0.28 646	0.33 770	0.60 764	0.34 739	0.68 778	0.47 656	0.54 762	0.66 757	0.56 739	0.46 742	0.73 721	0.66 753	0.26 794	0.19 657	0.24 777	0.22 779	0.27 782	0.25 659

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 800	0.40 750	1.10 753	0.40 772	0.35 778	0.93 801	1.10 843	0.87 815	1.12 828	1.40 832	1.39 818	1.27 818	1.55 841	1.13 804	1.13 801	0.29 802	0.27 766	0.30 796	0.28 802	0.31 792	0.36 753
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 800	0.40 750	0.91 720	0.39 767	0.35 778	1.52 836	0.81 829	0.97 822	0.98 811	1.47 841	1.58 827	1.19 814	1.33 830	1.01 795	1.21 805	0.29 802	0.27 766	0.30 796	0.29 806	0.32 800	0.36 753
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.80 800	0.43 761	1.61 808	0.43 785	0.36 783	0.83 795	0.55 800	0.88 816	1.13 829	1.09 822	1.60 829	1.58 827	1.17 822	1.21 813	1.31 818	0.27 798	0.25 750	0.32 803	0.31 807	0.35 804	0.37 761

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pa	31.25 893	41.63 900	4.08 846	0.51 809	0.38 788	97.61 902	0.73 819	61.16 909	60.81 907	17.49 888	65.92 906	39.64 908	53.28 907	107.35 909	27.39 900	20.46 902	3.81 874	4.39 877	1.97 871	0.41 809	16.06 889

AIO_test	0.20 353	0.12 260	0.46 388	0.45 792	0.38 788	0.15 101	0.17 347	0.28 275	0.20 205	0.19 322	0.13 152	0.14 254	0.09 58	0.39 543	0.13 157	0.07 166	0.21 690	0.06 82	0.06 147	0.06 131	0.34 741

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

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

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

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

FSD					0.41 794	0.28 524	0.27 676	0.32 353	0.30 424	0.27 438	0.27 419	0.29 518	0.27 581	0.35 512	0.28 587	0.23 772	0.49 834	0.27 785	0.26 797	0.26 774

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

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

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

PWCK	1.05 815	1.29 849	2.12 828	0.92 837	0.42 796	1.27 827	1.01 836	1.14 826	1.14 830	1.16 827	1.14 807	1.25 816	0.90 810	1.77 844	1.15 802	0.89 849	0.51 836	0.87 844	0.54 831	1.02 848	0.57 808

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 790	0.64 808	1.20 777	0.55 816	0.43 799	0.54 753	0.48 787	0.75 797	0.87 800	0.88 803	1.72 833	1.06 805	1.03 819	1.29 819	0.98 791	0.35 810	0.42 822	0.41 818	0.48 824	0.38 806	0.43 781
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCAP-BAT	0.23 463	0.09 77	1.36 791	0.31 700	0.44 802	0.16 155	0.15 230	0.30 319	0.26 350	0.14 204	0.17 256	0.15 280	0.11 174	0.23 295	0.12 81	0.07 166	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131	0.24 646

otaku	0.60 774	0.73 817	1.13 762	0.64 819	0.45 803	0.73 783	0.37 751	0.67 773	0.67 764	0.52 750	0.75 775	0.66 776	0.46 742	0.74 725	0.59 741	0.55 826	0.34 810	0.56 827	0.36 813	0.65 825	0.49 795

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

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

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

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

MADNet+	1.05 815	1.26 848	4.77 851	0.73 828	0.50 806	1.25 824	0.97 834	1.05 824	0.93 804	0.67 783	0.78 777	0.87 797	0.85 805	2.14 849	1.83 842	0.40 819	0.42 822	0.32 803	0.28 802	0.45 813	0.43 781

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

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

Selective-IGEV-i1pa	5.75 862	8.12 869	4.85 852	1.10 845	0.54 811	13.48 874	3.52 866	9.46 880	7.56 873	7.13 873	10.00 876	9.12 875	7.56 872	14.91 888	6.08 874	3.55 874	1.33 865	1.94 863	0.77 850	0.79 836	3.23 862

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

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

SPS-STEREO	0.74 790	0.72 815	1.18 774	0.52 810	0.57 814	0.76 785	0.50 792	0.80 802	0.66 763	0.97 812	0.88 790	0.94 800	0.74 795	1.08 801	1.04 797	0.58 829	0.51 836	0.50 823	0.50 828	0.56 820	0.72 831
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
fsdfsdds	1.30 828	0.43 761	1.72 816	0.44 786	0.59 815	2.20 843	1.16 847	1.33 836	2.37 855	2.10 858	4.08 861	3.14 852	1.98 846	1.16 809	1.46 830	0.23 772	0.20 679	0.35 811	0.25 792	0.40 808	0.40 771

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

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

ply	1.98 842	0.66 811	0.40 318	0.54 813	0.63 818	0.49 736	0.43 775	3.21 861	1.08 822	0.32 548	1.94 839	3.54 854	3.37 859	4.52 869	5.87 872	1.70 861	0.91 862	2.09 871	1.75 869	3.55 865	2.57 859

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

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

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

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

BEATNet-Init1	4.91 861	3.27 858	14.39 877	0.69 824	0.65 823	10.19 872	3.83 868	5.04 871	5.11 869	8.73 878	8.52 872	13.95 887	7.66 873	7.79 877	5.79 870	0.32 807	0.34 810	0.34 809	0.38 816	0.64 824	0.64 821

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-6	1.11 821	1.01 839	1.17 773	0.96 838	0.79 835	1.30 829	0.78 826	1.36 837	1.99 849	1.04 820	1.54 826	1.59 828	1.27 827	1.37 830	1.30 814	0.78 842	0.55 843	1.03 850	0.75 849	0.87 839	0.72 831

IMH	1.09 820	1.04 841	1.29 784	1.03 841	0.79 835	1.11 814	0.69 813	1.40 838	1.42 840	1.02 816	1.71 832	1.42 821	1.19 825	1.78 845	1.03 796	1.14 856	0.56 847	1.00 848	0.58 838	0.93 843	0.68 827

Dean	1.22 826	1.17 844	1.97 825	1.04 842	0.79 835	1.21 822	0.76 822	1.51 843	1.96 848	1.30 830	1.98 842	2.14 837	1.18 824	1.30 821	1.15 802	0.83 846	0.61 850	1.01 849	0.69 846	0.97 847	0.77 835

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

LVE	1.18 824	1.16 843	1.67 813	1.04 842	0.81 839	1.32 830	0.82 830	1.49 842	1.94 847	1.08 821	1.90 836	1.89 833	1.07 821	1.51 835	1.04 797	0.96 852	0.61 850	0.94 845	0.69 846	0.92 842	0.79 836

WAO-8	1.50 832	1.22 846	1.39 793	1.10 845	0.85 840	2.15 841	0.78 826	1.84 849	3.76 862	1.46 836	2.18 844	2.15 838	1.50 838	3.20 856	1.35 824	0.92 850	0.66 856	1.10 851	0.79 851	0.94 844	0.74 833

Venus	1.50 832	1.22 846	1.39 793	1.10 845	0.85 840	2.15 841	0.78 826	1.84 849	3.76 862	1.46 836	2.18 844	2.15 838	1.50 838	3.20 856	1.35 824	0.92 850	0.66 856	1.10 851	0.79 851	0.94 844	0.74 833

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

TorneroNet-64	1.47 830	1.15 842	1.51 803	1.11 848	0.86 842	2.27 845	0.76 822	1.84 849	3.76 862	1.29 828	2.22 846	2.68 847	1.46 836	1.81 846	1.55 833	0.79 843	0.51 836	1.10 851	0.67 844	1.31 856	0.81 837

TorneroNet	2.26 845	1.20 845	1.55 806	1.15 850	0.91 844	5.84 861	0.84 831	2.12 853	8.45 874	2.59 862	5.32 865	3.84 857	2.15 849	1.84 848	1.98 847	0.88 848	0.54 842	1.16 855	0.74 848	1.31 856	0.91 839

UNDER WATER-64	1.61 835	1.30 850	2.93 840	1.33 851	0.96 845	2.20 843	1.25 848	1.47 841	3.15 859	1.46 836	1.31 816	2.61 845	2.22 850	1.69 840	1.93 845	1.13 855	0.67 858	1.29 856	0.94 856	1.26 854	1.09 845

UNDER WATER	1.64 837	1.34 851	2.72 838	1.40 852	1.04 846	1.70 839	1.14 846	1.57 846	3.58 860	1.46 836	1.46 823	2.82 850	2.43 851	1.74 841	2.04 848	1.08 854	0.63 854	1.31 857	0.94 856	1.29 855	1.10 846

notaker	1.49 831	1.44 852	1.77 817	1.42 853	1.08 847	1.19 821	0.87 833	1.51 843	1.40 838	1.53 843	3.41 858	2.40 842	1.94 845	1.83 847	1.57 834	1.14 856	0.69 859	1.38 858	0.88 855	1.39 859	1.03 843

ktn	1.80 839	1.46 853	1.49 801	1.44 854	1.14 848	1.50 835	1.07 839	1.53 845	3.90 865	2.77 863	4.62 863	3.42 853	1.49 837	1.74 841	1.40 827	1.45 860	0.77 861	1.46 859	0.99 858	1.41 860	1.00 842

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

KSHMR	1.92 841	1.47 854	1.97 825	1.48 855	1.22 850	1.39 833	1.06 838	1.81 848	5.83 870	1.43 834	5.56 866	2.95 851	1.17 822	2.24 851	1.33 821	1.29 859	1.13 864	1.47 860	1.11 860	1.37 858	1.21 848

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

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

HanzoNet	3.08 850	1.87 856	2.70 837	1.81 856	1.34 853	1.60 837	1.05 837	2.06 852	2.62 857	5.63 871	5.12 864	5.96 864	7.09 871	4.39 868	3.43 857	3.29 873	2.06 872	1.98 865	2.94 876	2.47 863	2.15 857

JetRed	2.35 847	2.70 857	6.11 859	1.14 849	1.38 854	6.03 863	3.61 867	2.12 853	1.72 845	1.99 856	1.97 841	2.15 838	1.59 843	2.49 853	4.19 862	1.05 853	1.60 867	1.10 851	1.02 859	1.72 861	1.41 853

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

MADNet++	2.34 846	1.81 855	2.24 831	2.15 858	1.97 856	2.79 848	2.19 860	2.42 858	2.26 852	2.79 864	2.70 854	2.43 843	2.60 853	3.18 855	3.32 856	2.19 870	1.97 870	1.93 862	1.62 862	2.02 862	2.10 856

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

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

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

DPSimNet_ROB	6.21 863	5.16 859	9.50 863	5.59 863	5.56 860	7.64 865	10.02 877	4.07 864	7.33 872	6.84 872	6.26 867	7.17 873	10.55 876	4.07 867	5.68 869	5.50 877	4.29 875	5.24 878	3.66 877	4.05 869	5.96 870

USTest	6.84 864	5.16 859	5.45 858	7.18 865	7.26 861	14.27 875	22.53 881	8.48 877	9.29 875	5.44 870	6.42 870	6.27 872	6.69 870	6.83 875	8.49 877	1.95 863	3.27 873	2.16 873	2.54 874	3.76 867	3.31 863

PML	15.86 878	13.12 880	7.07 860	5.22 861	7.66 862	32.93 888	64.30 903	5.37 874	10.12 876	25.87 902	67.29 907	20.25 889	13.20 888	10.09 879	6.81 876	5.94 879	2.00 871	6.03 884	2.18 872	9.13 882	2.62 861

LRCNet_RVC	10.94 872	14.45 881	9.66 866	15.38 877	8.02 863	1.08 813	0.35 742	8.72 878	0.72 778	12.63 887	15.84 886	9.73 876	6.52 869	8.58 878	6.38 875	20.33 899	5.39 876	23.79 900	21.95 900	15.35 886	13.96 881

DGTPSM_ROB	8.38 866	5.24 861	10.71 875	5.32 862	10.19 864	8.34 866	23.49 885	6.11 875	13.43 883	4.93 868	10.93 880	5.64 862	10.55 876	6.17 873	12.73 881	3.74 875	7.56 877	3.68 875	7.24 882	4.09 870	7.49 873

DPSMNet_ROB	8.44 867	5.25 862	10.87 876	5.59 863	10.27 865	8.34 866	23.51 886	6.12 876	13.47 884	4.96 869	10.94 881	5.65 863	10.55 876	6.25 874	12.77 882	4.01 876	7.62 878	3.75 876	7.27 883	4.16 871	7.54 874

TCMNet-wrong-test	4.33 854	5.65 865	4.76 848	11.36 873	10.39 866	5.87 862	4.45 869	4.24 867	1.10 824	1.93 855	2.43 848	6.07 868	3.54 863	3.87 864	4.51 863	2.00 866	0.47 829	1.96 864	1.68 863	5.78 873	4.48 866

noway2	4.31 852	5.35 863	4.91 854	11.32 872	10.44 867	5.75 856	4.48 870	4.21 865	0.98 811	1.89 852	2.51 850	6.10 871	3.59 866	3.66 859	4.55 864	1.98 864	0.46 827	2.01 866	1.74 867	5.80 874	4.46 865

zzzz4	4.35 855	5.87 867	5.01 857	11.40 874	10.45 868	5.76 858	4.48 870	4.31 869	0.98 811	1.89 852	2.52 851	6.02 865	3.52 861	3.69 860	4.60 866	2.00 866	0.47 829	2.01 866	1.73 865	5.85 875	4.49 867

noway3	4.31 852	5.41 864	4.87 853	11.29 871	10.45 868	5.75 856	4.48 870	4.23 866	0.99 815	1.88 851	2.54 853	6.09 870	3.58 865	3.77 863	4.56 865	1.98 864	0.46 827	2.02 869	1.74 867	5.77 872	4.35 864

noway1	4.35 855	5.86 866	4.96 856	11.40 874	10.45 868	5.77 859	4.48 870	4.31 869	0.97 810	1.89 852	2.52 851	6.02 865	3.52 861	3.69 860	4.60 866	2.00 866	0.47 829	2.01 866	1.73 865	5.85 875	4.49 867

noway4	4.36 857	5.91 868	4.91 854	11.41 876	10.47 871	5.83 860	4.53 874	4.26 868	0.98 811	1.85 850	2.49 849	6.07 868	3.55 864	3.70 862	4.61 868	2.01 869	0.48 833	2.02 869	1.72 864	5.88 877	4.51 869

iinet-test	10.74 870	9.21 870	9.52 864	10.46 866	10.67 872	17.92 880	25.86 887	12.61 884	13.38 881	9.65 882	10.06 877	9.98 879	10.66 879	11.13 884	12.60 878	6.36 880	7.73 879	5.65 880	6.66 878	7.29 878	7.31 871

IINet	10.74 870	9.21 870	9.52 864	10.46 866	10.67 872	17.92 880	25.86 887	12.61 884	13.38 881	9.65 882	10.06 877	9.98 879	10.66 879	11.13 884	12.60 878	6.36 880	7.73 879	5.65 880	6.66 878	7.29 878	7.31 871

DPSM_ROB	11.46 873	9.79 876	10.18 870	11.11 869	11.31 874	19.08 883	27.38 890	13.42 887	14.23 888	10.34 884	11.13 882	10.97 885	11.33 886	11.89 886	13.49 883	6.74 882	8.19 882	6.00 882	7.05 880	7.74 880	7.76 875

DPSM	11.46 873	9.79 876	10.18 870	11.11 869	11.31 874	19.08 883	27.38 890	13.42 887	14.23 888	10.34 884	11.13 882	10.97 885	11.33 886	11.89 886	13.49 883	6.74 882	8.19 882	6.00 882	7.05 880	7.74 880	7.76 875

Anonymous_1	16.44 879	9.26 872	9.67 867	10.63 868	14.54 876	18.62 882	26.98 889	12.68 886	13.53 885	10.78 886	10.37 879	10.15 881	10.66 879	10.99 883	12.64 880	15.61 896	7.73 879	16.87 894	43.01 903	56.14 907	7.86 877

HaxPig	17.72 880	20.23 892	19.76 879	16.55 878	16.52 877	9.46 870	9.42 876	14.48 889	13.31 880	18.59 889	18.67 887	17.39 888	16.68 889	17.07 889	16.43 888	21.99 903	20.86 898	22.28 899	21.55 897	21.30 898	21.88 895

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

xxxxx1	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

tt_ll	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

ff	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

MEDIAN_ROB	21.20 881	24.56 896	23.42 890	19.57 879	19.62 882	13.29 873	11.21 878	18.04 890	17.02 890	22.07 901	21.92 889	20.84 890	20.24 890	21.02 890	19.68 889	25.59 904	24.08 899	26.20 901	25.19 901	25.31 901	25.19 898

FlowAnything	23.08 885	19.70 886	20.48 885	22.45 885	22.73 883	38.34 891	55.18 895	27.00 898	28.79 898	20.83 900	22.42 897	22.10 895	22.83 892	23.85 892	27.23 897	13.53 888	16.54 894	12.10 890	14.29 891	15.59 891	15.58 883

CasAABBNet	23.04 882	19.69 885	20.32 882	22.42 883	22.73 883	38.35 892	55.23 898	26.99 897	28.74 897	20.67 897	22.28 893	22.11 896	22.86 893	23.84 891	27.17 893	13.52 887	16.47 891	12.08 885	14.21 885	15.57 887	15.60 884

Hybrid-DGEV	23.11 886	19.81 890	20.81 887	22.43 884	22.74 885	38.45 894	55.25 901	27.21 901	28.95 901	20.63 894	22.37 894	22.03 892	22.89 897	23.96 896	27.14 891	13.54 891	16.46 890	12.09 888	14.23 889	15.57 887	15.57 882

RAFT-FEzeroshot	23.04 882	19.71 887	20.25 880	22.47 886	22.80 886	38.32 889	55.23 898	26.95 894	28.70 895	20.66 895	22.23 891	22.07 893	22.86 893	23.85 892	27.17 893	13.53 888	16.47 891	12.08 885	14.22 887	15.58 889	15.60 884

RAFT-FE	23.04 882	19.71 887	20.25 880	22.47 886	22.80 886	38.32 889	55.23 898	26.95 894	28.70 895	20.66 895	22.23 891	22.07 893	22.86 893	23.85 892	27.17 893	13.53 888	16.47 891	12.08 885	14.22 887	15.58 889	15.60 884

Selective-RAFT-Error	23.11 886	19.77 889	20.60 886	22.49 888	22.80 886	38.46 895	55.19 896	27.13 900	28.90 899	20.73 898	22.38 895	22.11 896	22.91 898	23.94 895	27.18 896	13.54 891	16.57 895	12.09 888	14.21 885	15.61 893	15.65 887

DLNR-FE	10.53 868	12.31 879	20.33 884	105.85 901	23.36 889	0.14 63	0.13 122	3.25 863	0.20 205	0.16 255	0.23 363	0.16 302	0.10 114	0.31 467	0.16 306	2.59 872	0.32 801	0.07 211	0.07 272	40.66 906	0.28 693

DLNR_Zeroshot_test	10.53 868	12.28 878	20.32 882	105.84 900	23.88 890	0.14 63	0.13 122	3.20 860	0.20 205	0.16 255	0.23 363	0.16 302	0.10 114	0.32 479	0.16 306	2.54 871	0.32 801	0.07 211	0.07 272	40.17 905	0.28 693

AVERAGE_ROB	25.43 890	29.01 897	27.22 891	24.60 891	24.16 891	17.78 879	12.87 879	22.39 893	21.40 893	26.72 903	26.08 900	25.18 900	24.52 902	25.07 900	23.57 890	29.94 905	28.36 904	30.60 902	29.57 902	29.83 902	29.66 899

fast-reg	23.61 888	20.43 893	23.27 889	23.15 889	24.75 892	38.65 896	55.20 897	26.97 896	28.94 900	20.18 892	21.86 888	21.68 891	22.34 891	24.15 898	27.35 899	13.84 895	16.57 895	14.84 893	15.61 892	16.59 895	15.88 888

Light2-Stereo	43.73 898	19.67 884	35.52 896	51.48 898	32.90 893	24.02 885	0.51 794	31.67 903	2.29 853	64.84 908	36.95 905	36.23 907	11.28 885	91.36 908	39.49 901	47.38 906	9.52 888	114.50 909	106.27 908	62.26 908	56.43 900

RSGM-EC	29.37 891	17.55 882	9.85 868	35.22 894	33.16 894	26.01 886	45.63 892	20.07 891	17.60 891	18.98 890	23.47 898	30.02 901	23.62 900	41.06 905	44.49 906	58.94 907	34.33 905	32.95 906	20.18 893	33.70 903	20.62 893

acva	29.37 891	17.55 882	9.85 868	35.22 894	33.16 894	26.01 886	45.63 892	20.07 891	17.60 891	18.98 890	23.47 898	30.02 901	23.62 900	41.06 905	44.49 906	58.94 907	34.33 905	32.95 906	20.18 893	33.70 903	20.62 893

zzzz2	34.79 896	29.98 898	31.25 894	34.15 892	34.21 896	57.99 899	83.40 906	41.08 907	43.61 903	31.19 906	33.64 903	32.74 903	34.05 903	35.64 903	40.72 902	20.38 900	24.84 902	18.37 897	21.57 898	23.52 899	23.57 896

noway5	34.79 896	29.98 898	31.25 894	34.15 892	34.21 896	57.99 899	83.40 906	41.08 907	43.61 903	31.19 906	33.64 903	32.74 903	34.05 903	35.64 903	40.72 902	20.38 900	24.84 902	18.37 897	21.57 898	23.52 899	23.57 896

LSM0	24.21 889	19.88 891	22.33 888	24.42 890	40.13 898	38.41 893	54.99 894	27.05 899	28.61 894	20.59 893	22.00 890	22.29 898	22.86 893	24.12 897	27.16 892	13.59 894	16.33 889	12.13 892	14.08 884	15.72 894	17.53 890

zzzzzz3	33.87 894	22.29 894	30.19 892	40.83 896	40.72 899	53.80 897	74.95 905	37.94 905	43.72 905	30.30 904	32.80 901	33.62 905	36.50 905	35.21 901	41.72 905	19.37 897	24.62 900	18.28 895	21.49 895	19.97 896	19.16 891

zzz1	33.89 895	22.31 895	30.41 893	40.83 896	40.73 900	53.80 897	74.90 904	37.96 906	43.78 906	30.32 905	32.84 902	33.63 906	36.50 905	35.24 902	41.71 904	19.38 898	24.63 901	18.29 896	21.50 896	19.98 897	19.16 891

test_example2	100.95 899	107.33 901	67.16 898	98.17 899	106.88 901	89.44 901	101.34 908	37.23 904	97.88 908	129.56 909	131.26 908	65.41 909	67.34 908	91.22 907	79.29 908	143.32 909	199.32 907	81.12 908	102.17 907	121.89 909	101.70 901

ccccc		256.25 902		351.50 902	361.31 902	144.22 903		153.19 910		152.98 910		161.94 910		268.06 910		387.64 910	346.97 908	244.11 910	219.32 909	413.57 910

TADF							0.19 466	0.45 545	0.40 565	0.33 562	0.21 328	0.24 447	0.17 410	0.51 603	0.16 306	0.07 166	0.05 16	0.07 211	0.06 147	0.07 250

RSGM							0.17 347	0.37 424	0.23 275	0.27 438	0.25 388	0.29 518	0.15 357	0.21 234	0.16 306	0.08 346	0.06 134	0.07 211	0.06 147	0.06 131

AHVO							0.30 707	0.50 602	0.42 589	0.28 453	0.53 703	0.41 643	0.30 632	0.57 641	0.50 716	0.11 591	0.15 562	0.12 641	0.10 572	0.13 643

MCPF							0.20 515	0.49 592	0.46 641	0.24 401	0.33 504	0.41 643	0.24 538	0.89 772	0.26 565	0.07 166	0.22 704	0.08 336	0.07 272	0.07 250

DSFM							0.30 707	0.50 602	0.42 589	0.28 453	0.53 703	0.41 643	0.30 632	0.57 641	0.50 716	0.11 591	0.15 562	0.12 641	0.10 572	0.13 643

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 902	27.31 902	29.02 902	20.74 899	22.41 896	22.39 899	22.96 899	24.61 899	27.23 897	13.57 893	16.65 897	12.10 890	14.26 890	15.60 892

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

GS-Stereo							0.16 299	0.38 438	0.21 240	0.14 204	0.15 217	0.10 82	0.09 58	0.21 234	0.18 382	0.08 346	0.31 796	0.06 82	0.06 147	0.08 341	0.63 817

Low-res two-view benchmark