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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

CREStereo	0.14 154	0.09 77	0.27 176	0.14 2	0.08 38	0.22 405	0.15 230	0.26 241	0.26 350	0.16 255	0.21 328	0.14 254	0.13 297	0.19 166	0.14 215	0.09 464	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.06 39
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 240	0.09 77	0.31 220	0.15 7	0.09 54	0.23 430	0.15 230	0.26 241	0.24 297	0.17 283	0.21 328	0.16 302	0.14 332	0.23 295	0.14 215	0.29 802	0.05 16	0.06 82	0.04 1	0.07 250	0.07 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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-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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_4.5	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 319	0.11 193	0.39 302	0.22 353	0.33 770	0.14 63	0.15 230	0.18 59	0.22 255	0.14 204	0.16 232	0.09 43	0.09 58	0.23 295	0.14 215	0.06 55	0.50 835	0.06 82	0.06 147	0.07 250	0.53 803
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	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

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

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

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

rvit_stereo_0081_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

Selective-IGEV-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 774	0.31 695	0.71 649	0.22 353	0.17 524	0.66 774	0.36 749	0.81 804	0.63 756	1.48 842	1.32 817	1.65 829	0.83 804	1.18 811	0.74 764	0.17 731	0.17 617	0.17 735	0.14 714	0.17 706	0.19 565
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LVE	1.18 824	1.16 843	1.67 813	1.04 842	0.81 839	1.32 830	0.82 830	1.49 842	1.94 847	1.08 821	1.90 836	1.89 833	1.07 821	1.51 835	1.04 797	0.96 852	0.61 850	0.94 845	0.69 846	0.92 842	0.79 836

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

TorneroNet	2.26 845	1.20 845	1.55 806	1.15 850	0.91 844	5.84 861	0.84 831	2.12 853	8.45 874	2.59 862	5.32 865	3.84 857	2.15 849	1.84 848	1.98 847	0.88 848	0.54 842	1.16 855	0.74 848	1.31 856	0.91 839

WAO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MEDIAN_ROB	21.20 881	24.56 896	23.42 890	19.57 879	19.62 882	13.29 873	11.21 878	18.04 890	17.02 890	22.07 901	21.92 889	20.84 890	20.24 890	21.02 890	19.68 889	25.59 904	24.08 899	26.20 901	25.19 901	25.31 901	25.19 898

AVERAGE_ROB	25.43 890	29.01 897	27.22 891	24.60 891	24.16 891	17.78 879	12.87 879	22.39 893	21.40 893	26.72 903	26.08 900	25.18 900	24.52 902	25.07 900	23.57 890	29.94 905	28.36 904	30.60 902	29.57 902	29.83 902	29.66 899

Anonymous_1	16.44 879	9.26 872	9.67 867	10.63 868	14.54 876	18.62 882	26.98 889	12.68 886	13.53 885	10.78 886	10.37 879	10.15 881	10.66 879	10.99 883	12.64 880	15.61 896	7.73 879	16.87 894	43.01 903	56.14 907	7.86 877

xxxxx1	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

tt_ll	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

ff	15.30 875	9.78 873	10.23 872	20.34 880	19.47 879	17.10 876	23.00 882	10.36 881	11.04 877	9.25 879	9.66 873	10.74 882	10.66 879	10.60 880	13.72 885	8.14 884	9.35 885	31.88 903	44.61 904	12.63 883	13.46 878

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark