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

ACC-I	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.15 146	0.06 58	0.02 1	0.14 317	0.09 33	0.13 269	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.07 418	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.05 265

ACC	0.08 135	0.06 152	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.02 1	0.14 317	0.11 90	0.14 306	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.07 418	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.06 375	0.05 265

DF_test	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.08 294	0.04 3	0.13 236	0.08 16	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.07 216	0.06 4	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.05 222	0.04 99

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.04 3	0.13 236	0.10 58	0.10 135	0.05 2	0.11 333	0.07 174	0.05 16	0.07 10	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.04 3	0.10 50	0.11 90	0.11 174	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.15 146	0.06 58	0.04 3	0.09 29	0.10 58	0.09 98	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.06 4	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.06 392

MGE	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.20 625	0.05 4	0.05 7	0.12 146	0.10 58	0.10 135	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 99

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 178	0.15 146	0.07 182	0.05 7	0.15 414	0.08 16	0.13 269	0.07 118	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

100	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.13 28	0.07 182	0.05 7	0.12 146	0.11 90	0.11 174	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.08 292	0.09 80	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

anonymous	0.08 135	0.05 51	0.12 380	0.16 255	0.08 294	0.05 7	0.13 236	0.10 58	0.14 306	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.05 7	0.12 146	0.12 126	0.09 98	0.05 2	0.07 109	0.07 174	0.08 292	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 265

qqai	0.07 10	0.05 51	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.05 7	0.12 146	0.08 16	0.09 98	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.05 265

DispViT+	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.13 28	0.06 58	0.05 7	0.11 93	0.18 385	0.16 377	0.09 254	0.08 187	0.07 174	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 178	0.13 28	0.06 58	0.05 7	0.09 29	0.11 90	0.07 34	0.06 49	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.05 265

zero-FE	0.08 135	0.04 3	0.09 178	0.15 146	0.10 550	0.05 7	0.14 317	0.09 33	0.14 306	0.07 118	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.08 542	0.05 265

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.05 7	0.10 50	0.11 90	0.09 98	0.06 49	0.06 40	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.07 466	0.06 392

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 695	0.17 602	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 93	0.08 16	0.08 55	0.06 49	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 513	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.04 99

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.15 146	0.05 4	0.05 7	0.13 236	0.12 126	0.08 55	0.07 118	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

PFNet+	0.11 383	0.06 152	0.13 442	0.16 255	0.09 433	0.05 7	0.12 146	0.17 350	0.21 504	0.16 522	0.19 496	0.14 459	0.10 404	0.11 265	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.09 582	0.08 559	0.06 375	0.11 669

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.06 20	0.12 146	0.08 16	0.08 55	0.08 191	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.10 272	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

Cross2Single Stereo	0.09 244	0.10 592	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.06 20	0.14 317	0.10 58	0.24 549	0.12 398	0.07 109	0.08 250	0.06 81	0.07 10	0.10 272	0.10 629	0.03 1	0.05 78	0.04 80	0.09 607	0.04 99

CR-Stereo	0.07 10	0.08 436	0.08 88	0.13 28	0.05 4	0.06 20	0.12 146	0.11 90	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.07 216	0.05 1	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.05 222	0.04 99

small-0shot	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.07 182	0.06 20	0.13 236	0.09 33	0.08 55	0.05 2	0.10 274	0.06 58	0.06 81	0.06 4	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

DNS	0.09 244	0.06 152	0.08 88	0.14 85	0.06 58	0.06 20	0.12 146	0.12 126	0.09 98	0.08 191	0.08 187	0.08 250	0.05 16	0.17 572	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.03 1	0.13 709	0.09 607

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.06 20	0.12 146	0.13 172	0.08 55	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 265

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.06 20	0.12 146	0.06 2	0.08 55	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 265

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 135	0.06 152	0.17 602	0.15 146	0.06 58	0.06 20	0.13 236	0.13 172	0.13 269	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 135	0.06 152	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.06 20	0.14 317	0.14 215	0.14 306	0.07 118	0.10 274	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 178	0.12 8	0.05 4	0.06 20	0.11 93	0.06 2	0.06 14	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.09 156	0.07 418	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.04 99

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 178	0.13 28	0.04 1	0.06 20	0.12 146	0.06 2	0.05 6	0.06 49	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.15 146	0.07 182	0.06 20	0.14 317	0.07 9	0.10 135	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 88	0.12 8	0.04 1	0.06 20	0.12 146	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.04 99
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
DLNR-FE	10.43 842	1.83 830	19.53 861	120.75 868	13.06 850	0.06 20	0.13 236	0.23 509	0.10 135	0.07 118	0.10 274	0.09 303	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.13 715	0.04 29	0.06 260	0.04 80	52.01 876	0.04 99

DDF-Stereo	0.08 135	0.04 3	0.09 178	0.15 146	0.10 550	0.06 20	0.13 236	0.09 33	0.14 306	0.06 49	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.08 542	0.05 265

MSCF	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.19 551	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.14 215	0.11 174	0.10 310	0.09 229	0.07 174	0.04 1	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

asda	0.07 10	0.08 436	0.08 88	0.16 255	0.06 58	0.06 20	0.10 50	0.16 308	0.10 135	0.06 49	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 528	0.08 88	0.15 146	0.07 182	0.06 20	0.10 50	0.14 215	0.11 174	0.06 49	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.08 37	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 528	0.08 88	0.15 146	0.07 182	0.06 20	0.10 50	0.14 215	0.11 174	0.06 49	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.08 37	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 51	0.08 88	0.17 354	0.05 4	0.06 20	0.11 93	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

AIO_test	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.15 146	0.07 182	0.06 20	0.14 317	0.10 58	0.10 135	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

MIM_Stereo	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.15 146	0.07 182	0.06 20	0.12 146	0.20 430	0.14 306	0.13 435	0.13 379	0.09 303	0.05 16	0.12 369	0.08 55	0.05 63	0.06 516	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.05 265

DLNR_Zeroshot_test	10.40 841	1.82 829	19.49 860	120.77 869	13.11 851	0.06 20	0.13 236	0.23 509	0.10 135	0.07 118	0.10 274	0.09 303	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.13 715	0.04 29	0.06 260	0.04 80	51.54 875	0.04 99

DisPM	0.11 383	0.07 293	0.12 380	0.16 255	0.09 433	0.06 20	0.13 236	0.17 350	0.17 408	0.14 463	0.20 509	0.12 401	0.10 404	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.11 669

Patchmatch Stereo++	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.06 20	0.11 93	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

ROB_FTStereo_v2	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

ROB_FTStereo	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.06 20	0.11 93	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

HUI-Stereo	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

SST-Stereo	0.10 327	0.07 293	0.15 533	0.18 463	0.09 433	0.06 20	0.12 146	0.17 350	0.11 174	0.15 493	0.17 457	0.13 436	0.12 477	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.06 370	0.06 375	0.05 265

RAFT_R40	0.11 383	0.07 293	0.14 483	0.18 463	0.09 433	0.06 20	0.13 236	0.17 350	0.16 377	0.14 463	0.18 485	0.15 490	0.12 477	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.06 370	0.06 375	0.05 265

Pruner-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.06 20	0.12 146	0.17 350	0.17 408	0.13 435	0.19 496	0.13 436	0.09 350	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.08 558

iGMRVC	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

iRAFT	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.06 20	0.11 93	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

RAFT-IKP	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.06 20	0.12 146	0.16 308	0.13 269	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.07 485

tt5	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.15 146	0.06 58	0.07 55	0.10 50	0.11 90	0.06 14	0.07 118	0.06 40	0.08 250	0.08 292	0.10 171	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.04 99

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.07 55	0.10 50	0.06 2	0.08 55	0.06 49	0.04 1	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.07 418	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.05 222	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 178	0.12 8	0.04 1	0.07 55	0.11 93	0.13 172	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 135	0.08 436	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.07 55	0.09 29	0.13 172	0.12 219	0.08 191	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.03 2

LLL	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.13 28	0.07 182	0.07 55	0.13 236	0.12 126	0.10 135	0.07 118	0.06 40	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

Last	0.08 135	0.04 3	0.12 380	0.13 28	0.07 182	0.07 55	0.13 236	0.13 172	0.09 98	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

DDDD	0.08 135	0.04 3	0.12 380	0.13 28	0.07 182	0.07 55	0.13 236	0.15 262	0.09 98	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.09 350	0.09 80	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

F4.4	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.17 354	0.05 4	0.07 55	0.11 93	0.15 262	0.04 2	0.05 2	0.07 109	0.05 4	0.07 216	0.09 80	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

F7	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.18 463	0.05 4	0.07 55	0.09 29	0.13 172	0.05 6	0.05 2	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.17 354	0.05 4	0.07 55	0.11 93	0.14 215	0.06 14	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.07 216	0.08 37	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

EE1	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.07 182	0.07 55	0.10 50	0.16 308	0.12 219	0.08 191	0.05 8	0.06 58	0.06 81	0.13 429	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.05 265

NBS	0.07 10	0.07 293	0.08 88	0.17 354	0.07 182	0.07 55	0.13 236	0.05 1	0.07 34	0.06 49	0.09 229	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 156	0.05 63	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.04 99

test410_97500	0.07 10	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.07 55	0.08 9	0.10 58	0.09 98	0.06 49	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.07 55	0.08 9	0.10 58	0.09 98	0.06 49	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 135	0.06 152	0.12 380	0.24 718	0.05 4	0.07 55	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.08 513	0.06 516	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 531	0.06 152	0.05 2	0.15 146	0.05 4	0.07 55	0.10 50	0.27 597	0.41 709	0.05 2	0.33 683	0.14 459	0.16 591	0.20 641	0.19 636	0.08 513	0.06 516	0.17 749	0.15 746	0.07 466	0.08 558

GELT-Stereo	0.09 244	0.06 152	0.09 178	0.18 463	0.07 182	0.07 55	0.14 317	0.21 457	0.17 408	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 244	0.06 152	0.11 326	0.19 551	0.13 669	0.07 55	0.13 236	0.12 126	0.08 55	0.08 191	0.06 40	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.10 272	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.07 476	0.05 222	0.08 558

DNSM	0.09 244	0.05 51	0.07 31	0.14 85	0.06 58	0.07 55	0.13 236	0.12 126	0.11 174	0.09 254	0.09 229	0.08 250	0.05 16	0.18 597	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.13 709	0.10 641

VeloStereo	0.09 244	0.04 3	0.12 380	0.14 85	0.11 606	0.07 55	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 254	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.07 476	0.11 665	0.13 710

flow	0.09 244	0.04 3	0.12 380	0.14 85	0.11 606	0.07 55	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 254	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.12 369	0.10 272	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.07 476	0.11 665	0.13 710

depth_test_26	0.08 135	0.04 3	0.11 326	0.13 28	0.07 182	0.07 55	0.11 93	0.12 126	0.11 174	0.09 254	0.07 109	0.08 250	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 513	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.06 375	0.07 485

LGCAT	0.08 135	0.04 3	0.10 259	0.11 1	0.06 58	0.07 55	0.12 146	0.07 9	0.08 55	0.09 254	0.07 109	0.07 174	0.08 292	0.12 369	0.11 369	0.10 629	0.09 666	0.04 1	0.05 251	0.04 60	0.09 607

CAR	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.06 58	0.07 55	0.08 9	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.13 28	0.06 58	0.07 55	0.08 9	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

monster-pro	0.07 10	0.06 152	0.05 2	0.15 146	0.05 4	0.07 55	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

canet-new	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.19 551	0.06 58	0.07 55	0.12 146	0.12 126	0.13 269	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.07 55	0.10 50	0.09 33	0.14 306	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 293	0.09 178	0.19 551	0.06 58	0.07 55	0.12 146	0.11 90	0.13 269	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.03 2

ARStereo-new	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.05 4	0.07 55	0.13 236	0.12 126	0.12 219	0.09 254	0.08 187	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.17 354	0.06 58	0.07 55	0.12 146	0.09 33	0.11 174	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.07 216	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 135	0.08 436	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.07 55	0.09 29	0.13 172	0.12 219	0.08 191	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.03 2

ACMStereo	0.08 135	0.09 528	0.08 88	0.19 551	0.06 58	0.07 55	0.10 50	0.14 215	0.15 335	0.06 49	0.08 187	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 135	0.06 152	0.07 31	0.17 354	0.06 58	0.07 55	0.14 317	0.13 172	0.16 377	0.05 2	0.10 274	0.06 58	0.06 81	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 51	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.07 55	0.13 236	0.09 33	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

DepthFocus	0.08 135	0.04 3	0.15 533	0.12 8	0.09 433	0.07 55	0.12 146	0.10 58	0.05 6	0.09 254	0.05 8	0.07 174	0.04 1	0.08 37	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.04 99

BStereo	0.08 135	0.06 152	0.16 570	0.15 146	0.08 294	0.07 55	0.09 29	0.15 262	0.16 377	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 369	0.04 11	0.05 348	0.05 78	0.07 476	0.04 60	0.04 99

BridgeDepth	0.07 10	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.07 55	0.11 93	0.09 33	0.06 14	0.04 1	0.07 109	0.10 346	0.09 350	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.07 55	0.11 93	0.10 58	0.08 55	0.06 49	0.06 40	0.07 174	0.07 216	0.09 80	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FlowAnything_test	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.15 146	0.09 433	0.07 55	0.14 317	0.20 430	0.11 174	0.09 254	0.09 229	0.12 401	0.12 477	0.13 429	0.11 369	0.09 582	0.06 516	0.09 582	0.09 607	0.06 375	0.09 607

GASTEREO	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.19 551	0.07 182	0.07 55	0.12 146	0.14 215	0.11 174	0.10 310	0.09 229	0.07 174	0.04 1	0.12 369	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

qwe	0.07 10	0.08 436	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.07 55	0.10 50	0.18 385	0.11 174	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 436	0.08 88	0.16 255	0.06 58	0.07 55	0.08 9	0.12 126	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 293	0.08 88	0.16 255	0.07 182	0.07 55	0.09 29	0.16 308	0.09 98	0.07 118	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.10 272	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.07 55	0.10 50	0.14 215	0.14 306	0.07 118	0.08 187	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 99

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 51	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.07 55	0.12 146	0.09 33	0.09 98	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 51	0.11 326	0.14 85	0.06 58	0.07 55	0.13 236	0.09 33	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 37	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 51	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.07 55	0.11 93	0.08 16	0.06 14	0.06 49	0.04 1	0.06 58	0.06 81	0.07 10	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.06 392

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 259	0.15 146	0.05 4	0.07 55	0.11 93	0.09 33	0.04 2	0.06 49	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.05 265

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.17 354	0.05 4	0.07 55	0.11 93	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 259	0.15 146	0.06 58	0.07 55	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.06 392

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.13 28	0.07 182	0.07 55	0.14 317	0.09 33	0.09 98	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.07 10	0.06 152	0.05 2	0.15 146	0.05 4	0.07 55	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 327	0.08 436	0.14 483	0.15 146	0.09 433	0.07 55	0.15 414	0.16 308	0.16 377	0.11 348	0.10 274	0.14 459	0.08 292	0.12 369	0.10 272	0.09 582	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.05 265

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 51	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.07 55	0.13 236	0.09 33	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

whm_eth	0.10 327	0.08 436	0.14 483	0.15 146	0.09 433	0.07 55	0.15 414	0.16 308	0.16 377	0.11 348	0.10 274	0.14 459	0.08 292	0.12 369	0.10 272	0.09 582	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.05 265

CASnet	0.09 244	0.09 528	0.09 178	0.19 551	0.06 58	0.07 55	0.11 93	0.18 385	0.14 306	0.11 348	0.10 274	0.09 303	0.07 216	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.10 633	0.08 559	0.05 222	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.07 55	0.14 317	0.12 126	0.15 335	0.09 254	0.08 187	0.07 174	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.04 99

test_1	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.07 55	0.14 317	0.12 126	0.15 335	0.09 254	0.08 187	0.07 174	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.04 99

HHNet	0.11 383	0.06 152	0.16 570	0.15 146	0.14 696	0.07 55	0.13 236	0.20 430	0.17 408	0.14 463	0.25 596	0.11 378	0.08 292	0.13 429	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.09 607

FTStereo	0.12 465	0.06 152	0.14 483	0.18 463	0.09 433	0.07 55	0.15 414	0.21 457	0.18 442	0.12 398	0.24 567	0.12 401	0.12 477	0.13 429	0.13 491	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.10 641

ASMatch	0.11 383	0.06 152	0.13 442	0.16 255	0.10 550	0.07 55	0.14 317	0.17 350	0.17 408	0.12 398	0.16 433	0.16 505	0.10 404	0.13 429	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.08 558

IRAFT_RVC	0.12 465	0.08 436	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.07 55	0.15 414	0.24 535	0.23 532	0.14 463	0.14 396	0.15 490	0.12 477	0.12 369	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.06 370	0.06 375	0.06 392

HNOStereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.16 491	0.09 33	0.07 34	0.07 118	0.09 229	0.06 58	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

tt4	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.16 255	0.05 4	0.08 118	0.08 9	0.14 215	0.07 34	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.07 216	0.09 80	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

tt7	0.07 10	0.08 436	0.07 31	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.11 93	0.13 172	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 250	0.07 216	0.09 80	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 436	0.06 15	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.11 93	0.11 90	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.08 250	0.07 216	0.08 37	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.10 50	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 250	0.08 292	0.09 80	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.11 93	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 250	0.07 216	0.09 80	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.04 99

GFORCE	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.20 625	0.07 182	0.08 118	0.08 9	0.13 172	0.05 6	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.09 350	0.08 37	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.14 85	0.07 182	0.08 118	0.12 146	0.12 126	0.09 98	0.06 49	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.12 369	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

300	0.08 135	0.05 51	0.12 380	0.14 85	0.07 182	0.08 118	0.12 146	0.15 262	0.10 135	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.08 292	0.08 37	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 436	0.05 2	0.20 625	0.07 182	0.08 118	0.12 146	0.11 90	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.07 216	0.10 171	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.04 60	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 293	0.06 15	0.17 354	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 81	0.08 37	0.06 7	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

F8.5	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.10 50	0.12 126	0.06 14	0.05 2	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.09 80	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.12 126	0.06 14	0.05 2	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.09 80	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 293	0.05 2	0.19 551	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.12 126	0.06 14	0.06 49	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.09 80	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

TT111	0.08 135	0.05 51	0.11 326	0.13 28	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.14 215	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.09 350	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

FORCE_5	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.12 126	0.04 2	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99

rgla	0.07 10	0.06 152	0.06 15	0.16 255	0.06 58	0.08 118	0.10 50	0.09 33	0.08 55	0.07 118	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

LACA_dic	0.07 10	0.10 592	0.08 88	0.13 28	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.08 16	0.09 98	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.05 222	0.04 99

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 244	0.08 436	0.08 88	0.21 664	0.09 433	0.08 118	0.11 93	0.10 58	0.09 98	0.07 118	0.10 274	0.05 4	0.06 81	0.14 470	0.11 369	0.05 63	0.06 516	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

over v1	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.08 9	0.10 58	0.05 6	0.06 49	0.06 40	0.07 174	0.10 404	0.11 265	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.05 265

over-8	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.08 9	0.13 172	0.05 6	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.09 350	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.05 265

over-9	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.18 463	0.05 4	0.08 118	0.08 9	0.13 172	0.06 14	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.09 350	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.05 265

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.12 8	0.07 182	0.08 118	0.15 414	0.07 9	0.07 34	0.06 49	0.10 274	0.05 4	0.07 216	0.06 4	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.08 118	0.09 29	0.12 126	0.08 55	0.05 2	0.06 40	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.05 265

PointNet	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.15 146	0.07 182	0.08 118	0.14 317	0.11 90	0.08 55	0.05 2	0.07 109	0.08 250	0.08 292	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

LiteMatch*	0.08 135	0.04 3	0.11 326	0.13 28	0.08 294	0.08 118	0.13 236	0.14 215	0.09 98	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 350	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

LWStereo	0.07 10	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.11 90	0.10 135	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 436	0.07 31	0.17 354	0.07 182	0.08 118	0.13 236	0.10 58	0.10 135	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

BARStereo	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.11 90	0.12 219	0.07 118	0.08 187	0.05 4	0.07 216	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.04 99

MUNStereo	0.08 135	0.07 293	0.09 178	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.10 58	0.09 98	0.09 254	0.08 187	0.08 250	0.06 81	0.12 369	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.10 58	0.08 55	0.06 49	0.09 229	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

TOTStereo	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.11 93	0.14 215	0.12 219	0.09 254	0.09 229	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

RMAStereo	0.08 135	0.08 436	0.08 88	0.19 551	0.07 182	0.08 118	0.12 146	0.14 215	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.07 174	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

ATMStereo	0.08 135	0.09 528	0.07 31	0.20 625	0.08 294	0.08 118	0.13 236	0.12 126	0.13 269	0.08 191	0.08 187	0.05 4	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 135	0.06 152	0.15 533	0.14 85	0.06 58	0.08 118	0.13 236	0.13 172	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 178	0.13 28	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.06 2	0.06 14	0.06 49	0.05 8	0.08 250	0.05 16	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.04 99

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 178	0.13 28	0.05 4	0.08 118	0.11 93	0.06 2	0.06 14	0.06 49	0.06 40	0.08 250	0.05 16	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.04 99

PSi22	0.08 135	0.06 152	0.11 326	0.16 255	0.07 182	0.08 118	0.10 50	0.14 215	0.08 55	0.08 191	0.06 40	0.10 346	0.06 81	0.12 369	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.13 172	0.07 34	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 28	0.06 58	0.08 118	0.11 93	0.15 262	0.12 219	0.06 49	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 37	0.10 272	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.15 146	0.07 182	0.08 118	0.12 146	0.07 9	0.07 34	0.06 49	0.06 40	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

HiDET	0.08 135	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.12 126	0.11 174	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

GEAStereo	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.13 28	0.08 294	0.08 118	0.14 317	0.10 58	0.09 98	0.08 191	0.10 274	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

GSStereo	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.13 28	0.08 294	0.08 118	0.14 317	0.11 90	0.12 219	0.08 191	0.10 274	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

gasm-f	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.13 28	0.08 294	0.08 118	0.14 317	0.10 58	0.09 98	0.08 191	0.10 274	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.05 265

MonStereo	0.07 10	0.06 152	0.05 2	0.15 146	0.05 4	0.08 118	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 152	0.05 2	0.15 146	0.05 4	0.08 118	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.14 85	0.06 58	0.08 118	0.09 29	0.13 172	0.13 269	0.05 2	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.08 37	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

asd	0.07 10	0.08 436	0.07 31	0.16 255	0.07 182	0.08 118	0.08 9	0.11 90	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.14 85	0.06 58	0.08 118	0.08 9	0.10 58	0.15 335	0.08 191	0.10 274	0.07 174	0.06 81	0.08 37	0.10 272	0.05 63	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 99

2.5w	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.16 255	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.10 58	0.10 135	0.07 118	0.06 40	0.09 303	0.06 81	0.08 37	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.13 28	0.06 58	0.08 118	0.08 9	0.18 385	0.12 219	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.11 369	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 99

3w_stereo	0.08 135	0.09 528	0.10 259	0.17 354	0.07 182	0.08 118	0.10 50	0.20 430	0.13 269	0.06 49	0.07 109	0.05 4	0.06 81	0.08 37	0.09 156	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

2w_stereo	0.08 135	0.08 436	0.09 178	0.16 255	0.06 58	0.08 118	0.10 50	0.20 430	0.15 335	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.06 4	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 10	0.06 152	0.06 15	0.16 255	0.06 58	0.08 118	0.10 50	0.16 308	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.07 216	0.08 37	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 152	0.06 15	0.15 146	0.06 58	0.08 118	0.09 29	0.12 126	0.08 55	0.09 254	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.08 37	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 244	0.08 436	0.11 326	0.13 28	0.10 550	0.08 118	0.06 1	0.10 58	0.10 135	0.10 310	0.09 229	0.10 346	0.09 350	0.11 265	0.11 369	0.13 715	0.07 595	0.08 492	0.09 607	0.10 641	0.08 558
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 135	0.07 293	0.07 31	0.16 255	0.09 433	0.08 118	0.15 414	0.11 90	0.12 219	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.05 265

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.22 684	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.10 58	0.10 135	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.06 375	0.04 99

AIO_rvc	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.15 146	0.06 58	0.08 118	0.14 317	0.09 33	0.08 55	0.07 118	0.08 187	0.07 174	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

Occ-G	0.08 135	0.05 51	0.06 15	0.14 85	0.07 182	0.08 118	0.14 317	0.13 172	0.15 335	0.07 118	0.11 333	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 244	0.10 592	0.31 720	0.15 146	0.06 58	0.08 118	0.14 317	0.10 58	0.10 135	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.04 1	0.11 265	0.07 16	0.12 688	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.05 222	0.05 265

AIO-Stereo	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.18 463	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.15 262	0.09 98	0.08 191	0.08 187	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.05 63	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

RSM	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.12 126	0.10 135	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

LoS_RVC	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.15 146	0.07 182	0.08 118	0.15 414	0.11 90	0.10 135	0.08 191	0.09 229	0.06 58	0.09 350	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 152	0.08 88	0.17 354	0.06 58	0.08 118	0.12 146	0.13 172	0.07 34	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

HBP-ISP	0.18 639	0.13 668	0.16 570	0.15 146	0.11 606	0.08 118	0.13 236	0.28 618	0.29 619	0.22 646	0.33 683	0.21 583	0.25 701	0.23 683	0.17 605	0.14 730	0.16 772	0.21 769	0.17 761	0.10 641	0.08 558

test_4	0.10 327	0.10 592	0.08 88	0.19 551	0.09 433	0.08 118	0.22 695	0.15 262	0.17 408	0.12 398	0.18 485	0.12 401	0.09 350	0.08 37	0.11 369	0.04 11	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.04 60	0.03 2

LCNet	0.11 383	0.07 293	0.09 178	0.19 551	0.09 433	0.08 118	0.15 414	0.21 457	0.15 335	0.11 348	0.15 419	0.16 505	0.11 443	0.12 369	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.15 738

AAGNet	0.11 383	0.07 293	0.16 570	0.19 551	0.09 433	0.08 118	0.13 236	0.18 385	0.13 269	0.16 522	0.21 533	0.13 436	0.14 544	0.11 265	0.14 536	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.06 370	0.06 375	0.05 265

PSM-softLoss	0.12 465	0.07 293	0.15 533	0.17 354	0.09 433	0.08 118	0.13 236	0.24 535	0.17 408	0.14 463	0.19 496	0.13 436	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.12 685

KMStereo	0.12 465	0.07 293	0.15 533	0.17 354	0.09 433	0.08 118	0.13 236	0.24 535	0.17 408	0.14 463	0.19 496	0.13 436	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.12 685

KYRaft	0.11 383	0.07 293	0.10 259	0.19 551	0.09 433	0.08 118	0.15 414	0.22 485	0.12 219	0.13 435	0.16 433	0.20 573	0.10 404	0.12 369	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.06 375	0.16 750

DeepStereo_RVC	0.11 383	0.08 436	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.08 118	0.12 146	0.17 350	0.12 219	0.13 435	0.14 396	0.12 401	0.12 477	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.08 558

RAFT-345	0.11 383	0.07 293	0.15 533	0.16 255	0.08 294	0.08 118	0.12 146	0.15 262	0.10 135	0.11 348	0.36 697	0.09 303	0.09 350	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.04 60	0.05 265

GMM-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.10 259	0.18 463	0.09 433	0.08 118	0.15 414	0.23 509	0.16 377	0.11 348	0.15 419	0.13 436	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.09 607

FETCStereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.16 255	0.05 4	0.09 194	0.14 317	0.09 33	0.07 34	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.07 216	0.08 37	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

FETStereo	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.09 194	0.14 317	0.09 33	0.07 34	0.09 254	0.09 229	0.07 174	0.07 216	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

CEFStereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.16 255	0.06 58	0.09 194	0.15 414	0.09 33	0.08 55	0.08 191	0.10 274	0.06 58	0.08 292	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

CGFBStereo	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.16 255	0.05 4	0.09 194	0.14 317	0.09 33	0.06 14	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.08 292	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

WiStereo	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.05 4	0.09 194	0.11 93	0.09 33	0.07 34	0.07 118	0.05 8	0.09 303	0.08 292	0.09 80	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

tt3	0.07 10	0.06 152	0.09 178	0.15 146	0.05 4	0.09 194	0.09 29	0.11 90	0.05 6	0.07 118	0.06 40	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.06 7	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

tt6	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.05 4	0.09 194	0.11 93	0.09 33	0.07 34	0.07 118	0.05 8	0.09 303	0.08 292	0.09 80	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

E$^{3}$Stereo	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.13 28	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.11 90	0.10 135	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

LLLLL	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.13 28	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.11 90	0.10 135	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

F5.5	0.07 10	0.06 152	0.06 15	0.19 551	0.06 58	0.09 194	0.11 93	0.14 215	0.06 14	0.05 2	0.06 40	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.06 7	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 463	0.06 58	0.09 194	0.11 93	0.12 126	0.05 6	0.06 49	0.07 109	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.05 1	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 293	0.04 1	0.18 463	0.05 4	0.09 194	0.10 50	0.12 126	0.06 14	0.06 49	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

AnonStereo	0.09 244	0.08 436	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.09 194	0.10 50	0.19 417	0.13 269	0.08 191	0.08 187	0.06 58	0.05 16	0.13 429	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

416test	0.07 10	0.07 293	0.06 15	0.17 354	0.07 182	0.09 194	0.10 50	0.09 33	0.08 55	0.07 118	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

GEAR-Net	0.08 135	0.06 152	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.09 194	0.13 236	0.10 58	0.09 98	0.08 191	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.13 429	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

testmc14	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 146	0.05 4	0.09 194	0.13 236	0.08 16	0.08 55	0.07 118	0.09 229	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 146	0.05 4	0.09 194	0.13 236	0.10 58	0.09 98	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

quiztm	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.09 194	0.14 317	0.14 215	0.12 219	0.07 118	0.07 109	0.05 4	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.04 60	0.03 2

ARStereo	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.11 90	0.13 269	0.08 191	0.08 187	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

KABStereo	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.19 551	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.16 308	0.15 335	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 135	0.07 293	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.15 262	0.14 306	0.08 191	0.11 333	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

LACA3	0.07 10	0.08 436	0.08 88	0.13 28	0.05 4	0.09 194	0.11 93	0.08 16	0.08 55	0.08 191	0.05 8	0.07 174	0.07 216	0.07 10	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.14 85	0.05 4	0.09 194	0.12 146	0.12 126	0.10 135	0.09 254	0.10 274	0.10 346	0.07 216	0.07 10	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.14 85	0.05 4	0.09 194	0.12 146	0.13 172	0.10 135	0.09 254	0.10 274	0.09 303	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.15 414	0.13 172	0.08 55	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.15 562	0.10 171	0.14 536	0.07 418	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.06 375	0.06 392

LACA2	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.11 93	0.11 90	0.10 135	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 292	0.09 80	0.07 16	0.07 418	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.04 99

LACA1	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.14 85	0.05 4	0.09 194	0.11 93	0.10 58	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.07 216	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 99

gcap_with_dpt	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.13 172	0.13 269	0.08 191	0.12 356	0.04 1	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

Hybrid-DGEV-2	0.11 383	0.06 152	0.12 380	0.18 463	0.09 433	0.09 194	0.13 236	0.28 618	0.29 619	0.11 348	0.11 333	0.09 303	0.12 477	0.12 369	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

MonSter++	0.08 135	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.09 194	0.12 146	0.13 172	0.08 55	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

LCMNet	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.13 28	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.10 58	0.11 174	0.06 49	0.08 187	0.06 58	0.07 216	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 85	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.15 262	0.06 14	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.08 292	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

DA	0.08 135	0.07 293	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.09 194	0.12 146	0.13 172	0.12 219	0.08 191	0.10 274	0.10 346	0.08 292	0.09 80	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.03 2

GGEV	0.08 135	0.07 293	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.09 194	0.12 146	0.13 172	0.12 219	0.08 191	0.10 274	0.10 346	0.08 292	0.09 80	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.03 2

S2M2_XL	0.08 135	0.06 152	0.12 380	0.12 8	0.08 294	0.09 194	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 191	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.09 156	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.05 251	0.08 542	0.06 392
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 244	0.06 152	0.08 88	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.13 236	0.15 262	0.13 269	0.11 348	0.12 356	0.08 250	0.09 350	0.07 10	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99

4.25_new	0.07 10	0.08 436	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.08 9	0.14 215	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.12 369	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 436	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.08 9	0.14 215	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.12 369	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 436	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.08 9	0.14 215	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.12 369	0.10 272	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.15 146	0.07 182	0.09 194	0.06 1	0.13 172	0.11 174	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.07 216	0.10 171	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 88	0.13 28	0.06 58	0.09 194	0.12 146	0.14 215	0.10 135	0.06 49	0.09 229	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.08 55	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.08 55	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

FLISNet	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.13 28	0.09 433	0.09 194	0.14 317	0.21 457	0.10 135	0.19 591	0.17 457	0.14 459	0.09 350	0.16 537	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.08 559	0.07 466	0.06 392

CoSv	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.13 28	0.09 433	0.09 194	0.14 317	0.21 457	0.10 135	0.19 591	0.17 457	0.14 459	0.09 350	0.16 537	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.08 559	0.07 466	0.06 392

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 88	0.12 8	0.05 4	0.09 194	0.13 236	0.06 2	0.09 98	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.04 99

HUF	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.13 172	0.13 269	0.07 118	0.07 109	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

AIO-test1	0.10 327	0.07 293	0.10 259	0.23 709	0.07 182	0.09 194	0.13 236	0.21 457	0.14 306	0.11 348	0.12 356	0.09 303	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.09 582	0.10 652	0.03 1	0.06 392

GIP-stereo	0.08 135	0.06 152	0.11 326	0.14 85	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.14 215	0.11 174	0.07 118	0.08 187	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.07 16	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

fffft	0.09 244	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.17 537	0.12 126	0.11 174	0.08 191	0.07 109	0.09 303	0.06 81	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.05 265
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 135	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.14 317	0.11 90	0.13 269	0.09 254	0.07 109	0.07 174	0.07 216	0.12 369	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

PAM	0.10 327	0.05 51	0.16 570	0.15 146	0.08 294	0.09 194	0.16 491	0.15 262	0.16 377	0.12 398	0.09 229	0.09 303	0.07 216	0.13 429	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.06 392

UGAM-zero	0.09 244	0.05 51	0.15 533	0.15 146	0.08 294	0.09 194	0.13 236	0.19 417	0.15 335	0.11 348	0.15 419	0.07 174	0.07 216	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 383	0.05 51	0.14 483	0.15 146	0.20 764	0.09 194	0.17 537	0.21 457	0.15 335	0.11 348	0.14 396	0.10 346	0.07 216	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.09 607

RSM++	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.11 90	0.11 174	0.08 191	0.06 40	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.14 317	0.19 417	0.16 377	0.11 348	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.04 60	0.04 99

MGS-Stereo	0.09 244	0.07 293	0.12 380	0.15 146	0.08 294	0.09 194	0.15 414	0.12 126	0.12 219	0.07 118	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

MoCha-V2	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.20 625	0.07 182	0.09 194	0.14 317	0.11 90	0.08 55	0.07 118	0.08 187	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

IGEV++	0.08 135	0.06 152	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.09 194	0.13 236	0.10 58	0.09 98	0.08 191	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.13 429	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

4D-IteraStereo	0.09 244	0.07 293	0.10 259	0.18 463	0.07 182	0.09 194	0.15 414	0.17 350	0.15 335	0.10 310	0.11 333	0.10 346	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.03 1	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.05 265

CES	0.08 135	0.04 3	0.08 88	0.14 85	0.07 182	0.09 194	0.14 317	0.11 90	0.09 98	0.08 191	0.09 229	0.11 378	0.06 81	0.12 369	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.05 265

RCA-Stereo	0.09 244	0.06 152	0.09 178	0.16 255	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.18 385	0.14 306	0.09 254	0.10 274	0.08 250	0.07 216	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.04 99

CroCo-Stereo Lap2	0.09 244	0.09 528	0.08 88	0.22 684	0.09 433	0.09 194	0.19 632	0.16 308	0.12 219	0.09 254	0.10 274	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 218	0.06 516	0.07 390	0.05 251	0.05 222	0.05 265

DCANet-4	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.06 58	0.09 194	0.17 537	0.18 385	0.19 462	0.13 435	0.16 433	0.09 303	0.14 544	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

fff	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.15 146	0.07 182	0.09 194	0.17 537	0.16 308	0.20 486	0.13 435	0.16 433	0.10 346	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

ADStereo(finetuned)	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.06 58	0.09 194	0.17 537	0.15 262	0.19 462	0.13 435	0.17 457	0.10 346	0.12 477	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

iRaft-Stereo_5w	0.12 465	0.09 528	0.12 380	0.19 551	0.08 294	0.09 194	0.12 146	0.21 457	0.21 504	0.19 591	0.14 396	0.11 378	0.09 350	0.20 641	0.16 589	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.06 392

GLC_STEREO	0.11 383	0.07 293	0.11 326	0.17 354	0.07 182	0.09 194	0.13 236	0.15 262	0.24 549	0.12 398	0.13 379	0.12 401	0.08 292	0.18 597	0.11 369	0.06 218	0.08 629	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.05 265

TransformOpticalFlow	0.10 327	0.08 436	0.13 442	0.18 463	0.07 182	0.09 194	0.15 414	0.19 417	0.15 335	0.12 398	0.17 457	0.11 378	0.11 443	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.05 265

OMP-Stereo	0.11 383	0.06 152	0.14 483	0.18 463	0.08 294	0.09 194	0.12 146	0.21 457	0.21 504	0.13 435	0.14 396	0.11 378	0.12 477	0.11 265	0.13 491	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

PFNet	0.12 465	0.06 152	0.17 602	0.17 354	0.08 294	0.09 194	0.15 414	0.26 574	0.20 486	0.16 522	0.16 433	0.14 459	0.11 443	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

GrayStereo	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.19 551	0.09 433	0.09 194	0.16 491	0.18 385	0.17 408	0.14 463	0.17 457	0.17 529	0.11 443	0.12 369	0.11 369	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.10 641

AnonymousM	0.09 244	0.05 51	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.09 194	0.13 236	0.19 417	0.14 306	0.13 435	0.11 333	0.09 303	0.08 292	0.13 429	0.10 272	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.05 251	0.05 222	0.05 265

CroCo-Stereo	0.09 244	0.08 436	0.08 88	0.22 684	0.09 433	0.09 194	0.19 632	0.15 262	0.12 219	0.07 118	0.07 109	0.08 250	0.06 81	0.08 37	0.07 16	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.04 99
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
CREStereo++_RVC	0.08 135	0.04 3	0.06 15	0.13 28	0.07 182	0.09 194	0.12 146	0.14 215	0.14 306	0.10 310	0.14 396	0.08 250	0.07 216	0.09 80	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99
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
raftrobust	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.08 294	0.09 194	0.10 50	0.18 385	0.16 377	0.10 310	0.09 229	0.12 401	0.07 216	0.12 369	0.10 272	0.08 513	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.05 265

DCANet	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.06 58	0.09 194	0.17 537	0.15 262	0.19 462	0.13 435	0.17 457	0.10 346	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

csc	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.15 146	0.07 182	0.09 194	0.17 537	0.16 308	0.20 486	0.13 435	0.16 433	0.10 346	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

cscssc	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.15 146	0.07 182	0.09 194	0.17 537	0.16 308	0.20 486	0.13 435	0.16 433	0.10 346	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

CFNet-RSSM	0.09 244	0.07 293	0.09 178	0.16 255	0.07 182	0.09 194	0.15 414	0.16 308	0.17 408	0.08 191	0.12 356	0.10 346	0.09 350	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.04 60	0.04 99

GStereo	0.10 327	0.05 51	0.11 326	0.12 8	0.13 669	0.10 274	0.09 29	0.12 126	0.09 98	0.11 348	0.12 356	0.12 401	0.09 350	0.15 500	0.14 536	0.07 418	0.06 516	0.07 390	0.05 251	0.07 466	0.09 607

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.08 88	0.11 1	0.05 4	0.10 274	0.11 93	0.08 16	0.10 135	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.07 216	0.14 470	0.09 156	0.07 418	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.06 375	0.05 265

GIO	0.09 244	0.05 51	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.10 274	0.13 236	0.12 126	0.12 219	0.09 254	0.10 274	0.09 303	0.06 81	0.13 429	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.05 265

416test1013	0.07 10	0.06 152	0.06 15	0.16 255	0.07 182	0.10 274	0.10 50	0.09 33	0.07 34	0.07 118	0.07 109	0.05 4	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.04 99

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 244	0.05 51	0.11 326	0.19 551	0.07 182	0.10 274	0.09 29	0.12 126	0.09 98	0.09 254	0.09 229	0.07 174	0.08 292	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.06 516	0.10 633	0.08 559	0.07 466	0.05 265

over-6	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.17 354	0.05 4	0.10 274	0.09 29	0.17 350	0.11 174	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.09 350	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.05 222	0.05 265

Weightmod_eth	0.09 244	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.10 274	0.16 491	0.13 172	0.11 174	0.08 191	0.08 187	0.09 303	0.07 216	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.07 595	0.06 260	0.07 476	0.04 60	0.03 2

Weightmod	0.09 244	0.06 152	0.08 88	0.18 463	0.06 58	0.10 274	0.15 414	0.14 215	0.12 219	0.11 348	0.10 274	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.08 629	0.07 390	0.07 476	0.04 60	0.03 2

Anonymus	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.15 146	0.08 294	0.10 274	0.15 414	0.15 262	0.10 135	0.07 118	0.06 40	0.07 174	0.08 292	0.12 369	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.05 222	0.06 392

PhaseNet	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.15 146	0.08 294	0.10 274	0.14 317	0.20 430	0.12 219	0.07 118	0.08 187	0.09 303	0.10 404	0.13 429	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.05 265

KMOStereo	0.08 135	0.09 528	0.10 259	0.18 463	0.08 294	0.10 274	0.12 146	0.15 262	0.12 219	0.08 191	0.08 187	0.05 4	0.07 216	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.14 317	0.13 172	0.12 219	0.07 118	0.09 229	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.15 414	0.12 126	0.11 174	0.06 49	0.11 333	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 135	0.05 51	0.12 380	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.14 317	0.12 126	0.12 219	0.07 118	0.09 229	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

Foundation-i1	0.09 244	0.04 3	0.10 259	0.14 85	0.06 58	0.10 274	0.13 236	0.16 308	0.14 306	0.10 310	0.10 274	0.11 378	0.07 216	0.07 10	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.05 222	0.05 265

GeoVLM	0.08 135	0.04 3	0.10 259	0.13 28	0.06 58	0.10 274	0.12 146	0.13 172	0.08 55	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.08 292	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.05 348	0.04 1	0.03 1	0.04 60	0.05 265

VMStereo-Base	0.09 244	0.05 51	0.10 259	0.13 28	0.07 182	0.10 274	0.10 50	0.16 308	0.13 269	0.10 310	0.15 419	0.10 346	0.09 350	0.11 265	0.10 272	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.06 392

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 178	0.11 1	0.05 4	0.10 274	0.10 50	0.14 215	0.09 98	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.07 216	0.07 10	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.04 60	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.09 244	0.06 152	0.14 483	0.16 255	0.09 433	0.10 274	0.15 414	0.18 385	0.16 377	0.10 310	0.09 229	0.07 174	0.07 216	0.09 80	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.05 265

depthmonostereo	0.09 244	0.06 152	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.13 236	0.14 215	0.14 306	0.10 310	0.10 274	0.09 303	0.11 443	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.04 80	0.04 60	0.03 2

3.25w_new	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.07 5	0.12 126	0.11 174	0.08 191	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.07 5	0.12 126	0.11 174	0.08 191	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 383	0.08 436	0.13 442	0.14 85	0.06 58	0.10 274	0.19 632	0.17 350	0.19 462	0.12 398	0.14 396	0.15 490	0.10 404	0.13 429	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.05 265

LG-Stereo	0.08 135	0.07 293	0.10 259	0.18 463	0.07 182	0.10 274	0.17 537	0.11 90	0.08 55	0.05 2	0.07 109	0.05 4	0.07 216	0.09 80	0.09 156	0.04 11	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.04 60	0.04 99

HART	0.08 135	0.07 293	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.10 274	0.16 491	0.13 172	0.11 174	0.08 191	0.10 274	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.04 99

SCV	0.08 135	0.09 528	0.08 88	0.15 146	0.08 294	0.10 274	0.13 236	0.10 58	0.12 219	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.04 1	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.06 375	0.04 99

IGEV-RUCA	0.08 135	0.06 152	0.11 326	0.14 85	0.09 433	0.10 274	0.12 146	0.10 58	0.12 219	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.06 392

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 85	0.06 58	0.10 274	0.13 236	0.07 9	0.13 269	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

999	0.09 244	0.05 51	0.13 442	0.15 146	0.08 294	0.10 274	0.14 317	0.15 262	0.11 174	0.10 310	0.08 187	0.08 250	0.08 292	0.16 537	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.05 265

mms	0.09 244	0.07 293	0.08 88	0.16 255	0.08 294	0.10 274	0.16 491	0.12 126	0.11 174	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.06 81	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.03 2

PAM_32	0.09 244	0.05 51	0.17 602	0.15 146	0.08 294	0.10 274	0.15 414	0.14 215	0.15 335	0.09 254	0.08 187	0.09 303	0.07 216	0.14 470	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.06 392

rvit_0105_6	0.14 531	0.09 528	0.18 628	0.17 354	0.10 550	0.10 274	0.16 491	0.19 417	0.26 586	0.12 398	0.18 485	0.17 529	0.12 477	0.18 597	0.12 443	0.15 734	0.11 704	0.12 688	0.10 652	0.09 607	0.06 392

rvit_stereo_0081	0.11 383	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.14 215	0.24 549	0.11 348	0.13 379	0.13 436	0.09 350	0.11 265	0.12 443	0.10 629	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.05 265

rvit_stereo_0082	0.11 383	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.14 215	0.24 549	0.11 348	0.13 379	0.13 436	0.09 350	0.11 265	0.12 443	0.10 629	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.05 265

U	0.08 135	0.07 293	0.09 178	0.19 551	0.10 550	0.10 274	0.13 236	0.12 126	0.17 408	0.07 118	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.06 375	0.05 265

AE-Stereo	0.10 327	0.08 436	0.10 259	0.18 463	0.09 433	0.10 274	0.15 414	0.14 215	0.19 462	0.09 254	0.14 396	0.12 401	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.06 516	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

plain	0.10 327	0.08 436	0.10 259	0.19 551	0.09 433	0.10 274	0.15 414	0.14 215	0.13 269	0.13 435	0.15 419	0.09 303	0.12 477	0.13 429	0.12 443	0.07 418	0.05 348	0.09 582	0.06 370	0.06 375	0.06 392

MSKI-zero shot	0.09 244	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.07 182	0.10 274	0.13 236	0.14 215	0.13 269	0.09 254	0.09 229	0.09 303	0.06 81	0.12 369	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

MIF-Stereo (partial)	0.11 383	0.06 152	0.10 259	0.19 551	0.10 550	0.10 274	0.11 93	0.17 350	0.18 442	0.14 463	0.16 433	0.09 303	0.11 443	0.12 369	0.12 443	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.07 485

HH	0.09 244	0.06 152	0.13 442	0.17 354	0.08 294	0.10 274	0.16 491	0.14 215	0.10 135	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.04 99

HanStereo	0.09 244	0.06 152	0.13 442	0.17 354	0.08 294	0.10 274	0.16 491	0.14 215	0.10 135	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.04 99

CAS	0.08 135	0.04 3	0.07 31	0.17 354	0.08 294	0.10 274	0.13 236	0.12 126	0.09 98	0.09 254	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.08 513	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.04 99

EGLCR-Stereo	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.06 58	0.10 274	0.12 146	0.11 90	0.16 377	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

ProNet	0.09 244	0.07 293	0.10 259	0.17 354	0.08 294	0.10 274	0.15 414	0.15 262	0.12 219	0.09 254	0.06 40	0.07 174	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.06 392

MC-Stereo	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.06 58	0.10 274	0.14 317	0.12 126	0.10 135	0.09 254	0.12 356	0.09 303	0.06 81	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

TRStereo	0.09 244	0.05 51	0.12 380	0.15 146	0.12 644	0.10 274	0.13 236	0.18 385	0.18 442	0.09 254	0.09 229	0.09 303	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.04 60	0.04 99

STrans-v2	0.10 327	0.07 293	0.12 380	0.18 463	0.07 182	0.10 274	0.14 317	0.21 457	0.11 174	0.11 348	0.15 419	0.12 401	0.10 404	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.04 60	0.04 99

NF-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.23 509	0.19 462	0.12 398	0.17 457	0.12 401	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.12 685

OCTAStereo	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.23 509	0.19 462	0.12 398	0.17 457	0.12 401	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.12 685

NRIStereo	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.18 463	0.08 294	0.10 274	0.14 317	0.16 308	0.15 335	0.12 398	0.14 396	0.13 436	0.12 477	0.13 429	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.07 485

PSM-AAD	0.11 383	0.07 293	0.10 259	0.19 551	0.09 433	0.10 274	0.15 414	0.20 430	0.13 269	0.12 398	0.14 396	0.18 544	0.11 443	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.08 559	0.06 375	0.14 731

RE-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.23 509	0.19 462	0.12 398	0.17 457	0.12 401	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.12 685

TVStereo	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.10 274	0.14 317	0.23 509	0.19 462	0.12 398	0.17 457	0.12 401	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.12 685

CRE-IMP	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.10 274	0.12 146	0.18 385	0.10 135	0.14 463	0.13 379	0.13 436	0.12 477	0.12 369	0.11 369	0.07 418	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.08 558

rafts_anoy	0.11 383	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.08 294	0.10 274	0.14 317	0.17 350	0.14 306	0.13 435	0.13 379	0.12 401	0.10 404	0.11 265	0.12 443	0.07 418	0.04 29	0.09 582	0.11 687	0.07 466	0.06 392

raft+_RVC	0.11 383	0.07 293	0.09 178	0.16 255	0.07 182	0.10 274	0.11 93	0.24 535	0.20 486	0.12 398	0.15 419	0.12 401	0.08 292	0.12 369	0.13 491	0.07 418	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

111	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.15 146	0.07 182	0.10 274	0.14 317	0.21 457	0.23 532	0.11 348	0.12 356	0.14 459	0.11 443	0.13 429	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.05 222	0.05 265

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.06 58	0.10 274	0.16 491	0.17 350	0.14 306	0.09 254	0.10 274	0.08 250	0.09 350	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.04 60	0.03 2

AFF-stereo	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.07 182	0.10 274	0.16 491	0.17 350	0.09 98	0.10 310	0.12 356	0.09 303	0.09 350	0.12 369	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.07 476	0.04 60	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.10 274	0.15 414	0.16 308	0.09 98	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.07 216	0.09 80	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.05 222	0.04 99

Gwc-CoAtRS	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.10 274	0.14 317	0.17 350	0.17 408	0.08 191	0.10 274	0.12 401	0.09 350	0.12 369	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.04 80	0.04 60	0.04 99

L4000	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.17 354	0.07 182	0.11 335	0.18 590	0.16 308	0.09 98	0.07 118	0.09 229	0.06 58	0.08 292	0.07 10	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 135	0.07 293	0.07 31	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.17 537	0.13 172	0.09 98	0.08 191	0.08 187	0.06 58	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.03 2

G3	0.13 493	0.14 682	0.12 380	0.32 774	0.13 669	0.11 335	0.14 317	0.23 509	0.08 55	0.14 463	0.12 356	0.19 560	0.09 350	0.15 500	0.13 491	0.10 629	0.05 348	0.16 742	0.10 652	0.10 641	0.06 392

MGW-Stereo	0.10 327	0.05 51	0.08 88	0.15 146	0.08 294	0.11 335	0.12 146	0.13 172	0.21 504	0.11 348	0.13 379	0.09 303	0.06 81	0.19 614	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

noway7	0.10 327	0.07 293	0.13 442	0.20 625	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.28 618	0.16 377	0.11 348	0.11 333	0.07 174	0.07 216	0.10 171	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

SE	0.10 327	0.10 592	0.08 88	0.19 551	0.09 433	0.11 335	0.11 93	0.15 262	0.11 174	0.10 310	0.16 433	0.09 303	0.08 292	0.09 80	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.04 99

TestStereo_HLe17	0.10 327	0.05 51	0.12 380	0.13 28	0.07 182	0.11 335	0.15 414	0.21 457	0.15 335	0.11 348	0.14 396	0.11 378	0.09 350	0.13 429	0.12 443	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.07 466	0.06 392

TS12	0.08 135	0.06 152	0.09 178	0.21 664	0.07 182	0.11 335	0.13 236	0.11 90	0.09 98	0.10 310	0.10 274	0.08 250	0.10 404	0.09 80	0.12 443	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

DF	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.11 335	0.13 236	0.10 58	0.12 219	0.09 254	0.10 274	0.10 346	0.08 292	0.11 265	0.09 156	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

FCBStereo	0.08 135	0.07 293	0.09 178	0.18 463	0.06 58	0.11 335	0.11 93	0.10 58	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

PSGStereo	0.08 135	0.07 293	0.09 178	0.18 463	0.06 58	0.11 335	0.11 93	0.10 58	0.08 55	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.11 335	0.14 317	0.12 126	0.11 174	0.07 118	0.11 333	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.11 335	0.12 146	0.15 262	0.15 335	0.08 191	0.12 356	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.04 99

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.11 335	0.13 236	0.14 215	0.14 306	0.08 191	0.13 379	0.05 4	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.04 99

RT-Monster	0.09 244	0.05 51	0.09 178	0.14 85	0.08 294	0.11 335	0.10 50	0.17 350	0.18 442	0.13 435	0.10 274	0.09 303	0.08 292	0.10 171	0.10 272	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.06 392

WQFJA1++	0.08 135	0.04 3	0.11 326	0.14 85	0.07 182	0.11 335	0.11 93	0.11 90	0.07 34	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.06 392

Anonymus123	0.09 244	0.06 152	0.16 570	0.15 146	0.08 294	0.11 335	0.09 29	0.18 385	0.16 377	0.06 49	0.07 109	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 369	0.04 11	0.05 348	0.05 78	0.07 476	0.04 60	0.04 99

NLSM3	0.09 244	0.06 152	0.08 88	0.19 551	0.08 294	0.11 335	0.16 491	0.18 385	0.16 377	0.06 49	0.08 187	0.07 174	0.08 292	0.09 80	0.11 369	0.04 11	0.04 29	0.06 260	0.07 476	0.03 1	0.03 2

Select-FE	0.11 383	0.06 152	0.20 653	0.15 146	0.11 606	0.11 335	0.13 236	0.21 457	0.18 442	0.09 254	0.11 333	0.10 346	0.06 81	0.12 369	0.09 156	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.08 559	0.06 375	0.08 558

AdaDepth	0.07 10	0.06 152	0.07 31	0.18 463	0.06 58	0.11 335	0.12 146	0.09 33	0.07 34	0.06 49	0.05 8	0.07 174	0.06 81	0.09 80	0.10 272	0.04 11	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

DVStereo	0.09 244	0.05 51	0.08 88	0.15 146	0.06 58	0.11 335	0.12 146	0.14 215	0.16 377	0.11 348	0.11 333	0.09 303	0.09 350	0.11 265	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.13 28	0.07 182	0.11 335	0.19 632	0.17 350	0.12 219	0.15 493	0.15 419	0.17 529	0.12 477	0.13 429	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.06 392

AIO-test2	0.10 327	0.08 436	0.10 259	0.23 709	0.08 294	0.11 335	0.10 50	0.23 509	0.23 532	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.08 492	0.09 607	0.05 222	0.05 265

castereo	0.09 244	0.06 152	0.11 326	0.15 146	0.06 58	0.11 335	0.15 414	0.14 215	0.18 442	0.08 191	0.10 274	0.11 378	0.08 292	0.09 80	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

tt45	0.09 244	0.06 152	0.11 326	0.15 146	0.07 182	0.11 335	0.16 491	0.13 172	0.11 174	0.09 254	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.13 429	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

ours_stereo	0.09 244	0.07 293	0.09 178	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.16 491	0.11 90	0.12 219	0.08 191	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.12 369	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.03 2

tg	0.10 327	0.06 152	0.10 259	0.18 463	0.08 294	0.11 335	0.16 491	0.20 430	0.12 219	0.08 191	0.11 333	0.11 378	0.07 216	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.04 60	0.04 99

rvit_stereo_0083	0.12 465	0.08 436	0.17 602	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.14 215	0.26 586	0.11 348	0.14 396	0.13 436	0.10 404	0.12 369	0.12 443	0.10 629	0.08 629	0.09 582	0.07 476	0.07 466	0.05 265

WCG-NET	0.08 135	0.05 51	0.09 178	0.15 146	0.06 58	0.11 335	0.14 317	0.13 172	0.13 269	0.06 49	0.09 229	0.07 174	0.06 81	0.13 429	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 244	0.05 51	0.11 326	0.13 28	0.07 182	0.11 335	0.14 317	0.14 215	0.16 377	0.07 118	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.13 429	0.08 55	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99

WCG-NET（raft）	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.15 146	0.06 58	0.11 335	0.13 236	0.15 262	0.12 219	0.08 191	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.13 429	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

gcap-zeroshot	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.15 146	0.07 182	0.11 335	0.12 146	0.15 262	0.15 335	0.08 191	0.12 356	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.04 99

test_for_model	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.16 255	0.07 182	0.11 335	0.12 146	0.15 262	0.15 335	0.08 191	0.12 356	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.04 99

DispNO	0.14 531	0.08 436	0.17 602	0.19 551	0.12 644	0.11 335	0.21 681	0.23 509	0.29 619	0.17 542	0.23 554	0.18 544	0.17 615	0.15 500	0.15 573	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.06 392

ff7	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.10 310	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

IGEVStereo-DCA	0.09 244	0.06 152	0.11 326	0.15 146	0.10 550	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.10 310	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

ffff	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.10 310	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

rrr	0.09 244	0.06 152	0.12 380	0.15 146	0.10 550	0.11 335	0.16 491	0.16 308	0.15 335	0.10 310	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

11t	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.10 310	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

testlalala	0.08 135	0.06 152	0.10 259	0.15 146	0.07 182	0.11 335	0.12 146	0.15 262	0.15 335	0.08 191	0.12 356	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.04 99

GCAPDPT-zeroshot	0.09 244	0.05 51	0.11 326	0.13 28	0.07 182	0.11 335	0.14 317	0.14 215	0.16 377	0.07 118	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.13 429	0.08 55	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.04 60	0.04 99

GCAP-Stereo	0.09 244	0.07 293	0.13 442	0.18 463	0.06 58	0.11 335	0.07 5	0.13 172	0.12 219	0.09 254	0.10 274	0.07 174	0.09 350	0.13 429	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

RAFT-Test	0.09 244	0.06 152	0.10 259	0.15 146	0.07 182	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.13 269	0.09 254	0.10 274	0.10 346	0.09 350	0.12 369	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

LL-Strereo	0.13 493	0.09 528	0.11 326	0.20 625	0.10 550	0.11 335	0.18 590	0.32 674	0.24 549	0.15 493	0.15 419	0.14 459	0.13 519	0.19 614	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.08 559	0.04 60	0.05 265

anonymousdsp	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.09 254	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

DCRE	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.16 255	0.11 606	0.11 335	0.17 537	0.18 385	0.17 408	0.11 348	0.18 485	0.10 346	0.10 404	0.15 500	0.11 369	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.04 99

ccc-4	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.10 310	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

IGEV-Stereo	0.09 244	0.07 293	0.11 326	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.12 219	0.09 254	0.06 40	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 327	0.07 293	0.15 533	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.14 317	0.20 430	0.15 335	0.12 398	0.17 457	0.07 174	0.07 216	0.14 470	0.13 491	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

GwcNet-ADL	0.13 493	0.08 436	0.14 483	0.20 625	0.09 433	0.11 335	0.20 657	0.30 649	0.24 549	0.13 435	0.14 396	0.18 544	0.14 544	0.13 429	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.07 466	0.06 392

IIG-Stereo	0.11 383	0.06 152	0.13 442	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.12 146	0.22 485	0.17 408	0.14 463	0.17 457	0.11 378	0.12 477	0.12 369	0.12 443	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

cross-raft	0.10 327	0.09 528	0.09 178	0.19 551	0.07 182	0.11 335	0.25 740	0.13 172	0.15 335	0.08 191	0.11 333	0.12 401	0.10 404	0.09 80	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

test-1	0.10 327	0.07 293	0.16 570	0.19 551	0.08 294	0.11 335	0.24 723	0.14 215	0.18 442	0.09 254	0.07 109	0.09 303	0.08 292	0.07 10	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

iRaftStereo_RVC	0.10 327	0.07 293	0.09 178	0.17 354	0.09 433	0.11 335	0.17 537	0.18 385	0.12 219	0.09 254	0.12 356	0.10 346	0.07 216	0.11 265	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.04 60	0.04 99

TANstereo	0.09 244	0.04 3	0.08 88	0.13 28	0.06 58	0.11 335	0.14 317	0.15 262	0.19 462	0.11 348	0.15 419	0.10 346	0.06 81	0.12 369	0.09 156	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.05 265

test_xeample3	0.09 244	0.06 152	0.12 380	0.16 255	0.09 433	0.11 335	0.15 414	0.16 308	0.13 269	0.10 310	0.06 40	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

R-Stereo Train	0.10 327	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.14 317	0.23 509	0.11 174	0.12 398	0.19 496	0.11 378	0.08 292	0.09 80	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.05 265

RAFT-Stereo	0.10 327	0.06 152	0.10 259	0.17 354	0.08 294	0.11 335	0.14 317	0.23 509	0.11 174	0.12 398	0.19 496	0.11 378	0.08 292	0.09 80	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.05 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 327	0.06 152	0.12 380	0.14 85	0.06 58	0.11 335	0.10 50	0.18 385	0.18 442	0.13 435	0.16 433	0.14 459	0.11 443	0.15 500	0.13 491	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.04 80	0.06 375	0.05 265
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
L500	0.08 135	0.07 293	0.08 88	0.16 255	0.08 294	0.12 394	0.17 537	0.13 172	0.11 174	0.09 254	0.10 274	0.05 4	0.07 216	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.03 1	0.03 2

GOStereo-base	0.14 531	0.16 704	0.14 483	0.31 772	0.13 669	0.12 394	0.16 491	0.26 574	0.12 219	0.16 522	0.15 419	0.16 505	0.11 443	0.13 429	0.13 491	0.12 688	0.05 348	0.16 742	0.09 607	0.12 685	0.06 392

zzzzzzz1	0.11 383	0.07 293	0.13 442	0.21 664	0.10 550	0.12 394	0.18 590	0.22 485	0.20 486	0.13 435	0.12 356	0.08 250	0.08 292	0.13 429	0.09 156	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

monster_256*512	0.11 383	0.07 293	0.09 178	0.21 664	0.10 550	0.12 394	0.17 537	0.26 574	0.18 442	0.12 398	0.12 356	0.08 250	0.07 216	0.10 171	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

ManiGeoR	0.10 327	0.05 51	0.12 380	0.12 8	0.08 294	0.12 394	0.12 146	0.24 535	0.14 306	0.12 398	0.14 396	0.12 401	0.09 350	0.13 429	0.13 491	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.07 466	0.07 485

HLf10	0.10 327	0.05 51	0.12 380	0.12 8	0.08 294	0.12 394	0.12 146	0.24 535	0.14 306	0.12 398	0.14 396	0.12 401	0.09 350	0.13 429	0.13 491	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.07 466	0.07 485

TestStereo_HL3	0.11 383	0.05 51	0.16 570	0.13 28	0.07 182	0.12 394	0.11 93	0.20 430	0.09 98	0.15 493	0.30 657	0.13 436	0.12 477	0.16 537	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.07 485

TestStereo_HL2	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.12 8	0.08 294	0.12 394	0.14 317	0.20 430	0.18 442	0.13 435	0.21 533	0.12 401	0.10 404	0.12 369	0.12 443	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.07 466	0.07 485

GGDA	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.13 28	0.07 182	0.12 394	0.14 317	0.19 417	0.19 462	0.13 435	0.20 509	0.12 401	0.09 350	0.12 369	0.12 443	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.07 485

DN	0.10 327	0.05 51	0.09 178	0.14 85	0.09 433	0.12 394	0.18 590	0.17 350	0.16 377	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.06 81	0.08 37	0.09 156	0.11 663	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.09 607

DStereoRT	0.16 603	0.06 152	0.11 326	0.19 551	0.09 433	0.12 394	0.12 146	0.28 618	0.22 520	0.12 398	0.20 509	0.11 378	0.10 404	0.15 500	0.14 536	0.06 218	0.05 348	0.96 829	0.09 607	0.05 222	0.04 99

WQFJA1	0.10 327	0.07 293	0.08 88	0.20 625	0.09 433	0.12 394	0.17 537	0.17 350	0.17 408	0.09 254	0.10 274	0.08 250	0.10 404	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.05 265

WQFJX1	0.10 327	0.07 293	0.08 88	0.22 684	0.09 433	0.12 394	0.17 537	0.18 385	0.17 408	0.10 310	0.09 229	0.07 174	0.10 404	0.11 265	0.09 156	0.07 418	0.08 629	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

WQFJX	0.10 327	0.07 293	0.09 178	0.21 664	0.09 433	0.12 394	0.16 491	0.18 385	0.17 408	0.12 398	0.10 274	0.07 174	0.09 350	0.12 369	0.10 272	0.06 218	0.07 595	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

NLMM1	0.11 383	0.09 528	0.07 31	0.22 684	0.10 550	0.12 394	0.20 657	0.18 385	0.20 486	0.12 398	0.11 333	0.07 174	0.09 350	0.11 265	0.11 369	0.08 513	0.08 629	0.07 390	0.06 370	0.04 60	0.04 99

NLMM	0.10 327	0.07 293	0.08 88	0.20 625	0.09 433	0.12 394	0.17 537	0.17 350	0.17 408	0.09 254	0.10 274	0.08 250	0.10 404	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.05 265

NLCSM	0.11 383	0.09 528	0.09 178	0.23 709	0.11 606	0.12 394	0.19 632	0.18 385	0.18 442	0.12 398	0.11 333	0.07 174	0.09 350	0.11 265	0.10 272	0.07 418	0.08 629	0.07 390	0.07 476	0.06 375	0.05 265

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 293	0.07 31	0.15 146	0.06 58	0.12 394	0.10 50	0.11 90	0.11 174	0.06 49	0.07 109	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 244	0.05 51	0.12 380	0.13 28	0.08 294	0.12 394	0.13 236	0.17 350	0.11 174	0.10 310	0.06 40	0.09 303	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.05 265

252Zero-FE	0.08 135	0.04 3	0.09 178	0.13 28	0.07 182	0.12 394	0.11 93	0.13 172	0.14 306	0.06 49	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 222	0.06 392

Zero-FE251	0.07 10	0.05 51	0.09 178	0.13 28	0.06 58	0.12 394	0.12 146	0.11 90	0.10 135	0.07 118	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

DFGA-Net	0.13 493	0.11 621	0.18 628	0.17 354	0.10 550	0.12 394	0.13 236	0.22 485	0.25 572	0.16 522	0.16 433	0.13 436	0.12 477	0.16 537	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.05 222	0.05 265

G2L-Stereo_test	0.14 531	0.07 293	0.11 326	0.13 28	0.08 294	0.12 394	0.16 491	0.30 649	0.28 612	0.20 614	0.23 554	0.20 573	0.16 591	0.17 572	0.18 623	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.07 466	0.06 392

SGD-Stereo	0.08 135	0.05 51	0.10 259	0.14 85	0.05 4	0.12 394	0.12 146	0.11 90	0.12 219	0.07 118	0.09 229	0.09 303	0.09 350	0.08 37	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 327	0.07 293	0.07 31	0.18 463	0.07 182	0.12 394	0.19 632	0.24 535	0.19 462	0.06 49	0.10 274	0.08 250	0.06 81	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.06 516	0.07 390	0.05 251	0.05 222	0.04 99

MM-Stereo_test2	0.09 244	0.06 152	0.09 178	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.18 590	0.15 262	0.14 306	0.07 118	0.10 274	0.07 174	0.06 81	0.12 369	0.09 156	0.05 63	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 327	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.07 182	0.12 394	0.18 590	0.21 457	0.20 486	0.09 254	0.11 333	0.08 250	0.06 81	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

Reg-Stereo(zero)	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.16 255	0.06 58	0.12 394	0.11 93	0.15 262	0.10 135	0.12 398	0.09 229	0.10 346	0.08 292	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.05 265

rvit_0105_4	0.14 531	0.09 528	0.17 602	0.17 354	0.10 550	0.12 394	0.19 632	0.23 509	0.27 596	0.14 463	0.20 509	0.17 529	0.13 519	0.17 572	0.13 491	0.15 734	0.11 704	0.11 667	0.10 652	0.09 607	0.06 392

UGAM	0.13 493	0.10 592	0.09 178	0.22 684	0.08 294	0.12 394	0.20 657	0.17 350	0.23 532	0.21 630	0.16 433	0.13 436	0.13 519	0.19 614	0.12 443	0.07 418	0.05 348	0.13 703	0.11 687	0.07 466	0.05 265

model_zeroshot	0.10 327	0.04 3	0.11 326	0.15 146	0.09 433	0.12 394	0.14 317	0.20 430	0.13 269	0.11 348	0.10 274	0.12 401	0.07 216	0.12 369	0.10 272	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.06 392

ITSA-stereo	0.15 578	0.10 592	0.14 483	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.14 317	0.30 649	0.49 752	0.17 542	0.19 496	0.22 601	0.15 562	0.17 572	0.16 589	0.10 629	0.06 516	0.08 492	0.08 559	0.08 542	0.08 558

rvit_stereo_ft	0.12 465	0.07 293	0.13 442	0.19 551	0.10 550	0.12 394	0.17 537	0.16 308	0.16 377	0.12 398	0.13 379	0.15 490	0.10 404	0.14 470	0.13 491	0.09 582	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.05 265

CAS++	0.11 383	0.07 293	0.11 326	0.14 85	0.09 433	0.12 394	0.14 317	0.24 535	0.14 306	0.11 348	0.09 229	0.11 378	0.07 216	0.14 470	0.09 156	0.11 663	0.09 666	0.09 582	0.07 476	0.07 466	0.08 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.12 394	0.11 93	0.13 172	0.10 135	0.08 191	0.13 379	0.09 303	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.08 513	0.05 348	0.05 78	0.03 1	0.06 375	0.05 265

H2IRNET	0.10 327	0.09 528	0.09 178	0.18 463	0.09 433	0.12 394	0.15 414	0.14 215	0.21 504	0.10 310	0.10 274	0.10 346	0.10 404	0.10 171	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.06 375	0.05 265

CoDeX	0.12 465	0.07 293	0.12 380	0.17 354	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.23 509	0.27 596	0.13 435	0.17 457	0.16 505	0.11 443	0.14 470	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.05 265

tt1	0.10 327	0.08 436	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.12 394	0.16 491	0.15 262	0.19 462	0.09 254	0.08 187	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.06 392

IGEV_Zeroshot_test	0.09 244	0.05 51	0.12 380	0.13 28	0.08 294	0.12 394	0.13 236	0.17 350	0.11 174	0.10 310	0.06 40	0.09 303	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.05 222	0.05 265

RAFT_CTSACE	0.12 465	0.09 528	0.10 259	0.22 684	0.08 294	0.12 394	0.24 723	0.18 385	0.16 377	0.20 614	0.27 622	0.13 436	0.07 216	0.13 429	0.09 156	0.05 63	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.04 60	0.04 99

SA	0.12 465	0.09 528	0.08 88	0.18 463	0.08 294	0.12 394	0.24 723	0.23 509	0.18 442	0.17 542	0.27 622	0.14 459	0.11 443	0.11 265	0.11 369	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.08 559	0.05 222	0.04 99

CIPLG	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.17 354	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.17 350	0.15 335	0.14 463	0.11 333	0.16 505	0.09 350	0.16 537	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

iRaft-Stereo_20w	0.09 244	0.05 51	0.13 442	0.14 85	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.18 385	0.10 135	0.11 348	0.08 187	0.08 250	0.05 16	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

UDGNet	0.14 531	0.13 668	0.16 570	0.17 354	0.10 550	0.12 394	0.16 491	0.21 457	0.27 596	0.20 614	0.20 509	0.16 505	0.13 519	0.16 537	0.13 491	0.10 629	0.06 516	0.09 582	0.07 476	0.06 375	0.07 485

IPLGR_C	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.17 354	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.17 350	0.15 335	0.14 463	0.10 274	0.16 505	0.09 350	0.16 537	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

MIPNet	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.17 354	0.09 433	0.12 394	0.14 317	0.20 430	0.24 549	0.11 348	0.10 274	0.09 303	0.07 216	0.13 429	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

IPLGR	0.11 383	0.09 528	0.16 570	0.18 463	0.08 294	0.12 394	0.17 537	0.21 457	0.24 549	0.11 348	0.12 356	0.11 378	0.08 292	0.12 369	0.12 443	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.04 60	0.04 99

GMOStereo	0.11 383	0.09 528	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.28 764	0.13 172	0.17 408	0.11 348	0.17 457	0.14 459	0.12 477	0.07 10	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.07 476	0.04 60	0.04 99

error version	0.11 383	0.09 528	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.28 764	0.13 172	0.17 408	0.11 348	0.17 457	0.14 459	0.12 477	0.07 10	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.07 476	0.04 60	0.04 99

test-v	0.11 383	0.09 528	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.28 764	0.13 172	0.17 408	0.11 348	0.17 457	0.14 459	0.12 477	0.07 10	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.07 476	0.04 60	0.04 99

ACRE	0.11 383	0.08 436	0.14 483	0.17 354	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.17 350	0.14 306	0.14 463	0.10 274	0.16 505	0.09 350	0.16 537	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392

CrosDoStereo	0.12 465	0.06 152	0.12 380	0.14 85	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.17 350	0.22 520	0.19 591	0.24 567	0.15 490	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

DeepStereo_LL	0.12 465	0.06 152	0.12 380	0.14 85	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.17 350	0.22 520	0.19 591	0.24 567	0.15 490	0.11 443	0.11 265	0.12 443	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

RAFT-RH_RVC	0.11 383	0.06 152	0.14 483	0.16 255	0.09 433	0.12 394	0.12 146	0.17 350	0.12 219	0.13 435	0.41 735	0.11 378	0.10 404	0.13 429	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.05 251	0.04 60	0.06 392

test-2	0.11 383	0.09 528	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.12 394	0.28 764	0.13 172	0.17 408	0.11 348	0.17 457	0.14 459	0.12 477	0.07 10	0.07 16	0.05 63	0.05 348	0.09 582	0.07 476	0.04 60	0.04 99

Prome-Stereo	0.11 383	0.06 152	0.10 259	0.18 463	0.08 294	0.12 394	0.15 414	0.22 485	0.13 269	0.12 398	0.17 457	0.13 436	0.08 292	0.12 369	0.10 272	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.09 607

XX-TBD	0.09 244	0.06 152	0.07 31	0.14 85	0.07 182	0.12 394	0.16 491	0.14 215	0.13 269	0.11 348	0.12 356	0.09 303	0.08 292	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.06 375	0.05 265

RALCasStereoNet	0.10 327	0.06 152	0.09 178	0.16 255	0.08 294	0.12 394	0.14 317	0.17 350	0.11 174	0.12 398	0.17 457	0.14 459	0.10 404	0.12 369	0.11 369	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.05 251	0.08 542	0.07 485

PMTNet	0.09 244	0.05 51	0.09 178	0.12 8	0.06 58	0.12 394	0.14 317	0.15 262	0.11 174	0.09 254	0.13 379	0.10 346	0.07 216	0.13 429	0.10 272	0.15 734	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.07 466	0.06 392

ccs_rob	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.09 433	0.12 394	0.14 317	0.27 597	0.34 666	0.14 463	0.21 533	0.22 601	0.13 519	0.18 597	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.07 485

G4	0.11 383	0.09 528	0.10 259	0.24 718	0.10 550	0.13 454	0.13 236	0.21 457	0.13 269	0.12 398	0.14 396	0.10 346	0.10 404	0.13 429	0.10 272	0.07 418	0.04 29	0.09 582	0.06 370	0.05 222	0.05 265

G2	0.11 383	0.11 621	0.11 326	0.24 718	0.11 606	0.13 454	0.15 414	0.24 535	0.12 219	0.10 310	0.12 356	0.11 378	0.09 350	0.14 470	0.10 272	0.07 418	0.04 29	0.11 667	0.05 251	0.07 466	0.06 392

S	0.12 465	0.08 436	0.09 178	0.20 625	0.08 294	0.13 454	0.19 632	0.17 350	0.16 377	0.13 435	0.11 333	0.13 436	0.10 404	0.11 265	0.13 491	0.09 582	0.07 595	0.13 703	0.15 746	0.06 375	0.04 99

SMOE	0.10 327	0.08 436	0.09 178	0.18 463	0.07 182	0.13 454	0.14 317	0.18 385	0.13 269	0.11 348	0.13 379	0.12 401	0.09 350	0.11 265	0.11 369	0.05 63	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.06 375	0.04 99

PStereo	0.20 664	0.22 754	0.20 653	0.17 354	0.10 550	0.13 454	0.20 657	0.27 597	0.38 695	0.20 614	0.14 396	0.28 670	0.31 742	0.24 693	0.31 759	0.18 768	0.13 735	0.15 730	0.11 687	0.12 685	0.12 685

Foundation-i1a	0.08 135	0.05 51	0.07 31	0.13 28	0.05 4	0.13 454	0.13 236	0.12 126	0.09 98	0.11 348	0.11 333	0.11 378	0.06 81	0.08 37	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.04 60	0.04 99

Lsterematch	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.16 255	0.07 182	0.13 454	0.15 414	0.14 215	0.17 408	0.16 522	0.18 485	0.15 490	0.15 562	0.12 369	0.14 536	0.07 418	0.04 29	0.06 260	0.06 370	0.06 375	0.06 392

NLSM1	0.10 327	0.07 293	0.07 31	0.19 551	0.08 294	0.13 454	0.16 491	0.21 457	0.15 335	0.11 348	0.10 274	0.06 58	0.10 404	0.10 171	0.11 369	0.07 418	0.08 629	0.08 492	0.07 476	0.05 222	0.05 265

G2L-Stereo	0.14 531	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.12 146	0.27 597	0.22 520	0.16 522	0.27 622	0.21 583	0.13 519	0.17 572	0.18 623	0.09 582	0.08 629	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.07 485

fffy	0.09 244	0.08 436	0.09 178	0.16 255	0.07 182	0.13 454	0.17 537	0.13 172	0.12 219	0.08 191	0.09 229	0.08 250	0.09 350	0.13 429	0.11 369	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.05 251	0.04 60	0.05 265

rvit_stereo_0081_aga	0.11 383	0.09 528	0.14 483	0.18 463	0.09 433	0.13 454	0.14 317	0.14 215	0.19 462	0.10 310	0.18 485	0.16 505	0.09 350	0.12 369	0.09 156	0.10 629	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.06 392

rvit_stereo_0075_2	0.17 625	0.12 640	0.25 689	0.23 709	0.16 728	0.13 454	0.10 50	0.30 649	0.27 596	0.20 614	0.28 636	0.22 601	0.15 562	0.18 597	0.13 491	0.16 755	0.10 691	0.17 749	0.10 652	0.10 641	0.09 607

RAStereo	0.10 327	0.09 528	0.08 88	0.20 625	0.08 294	0.13 454	0.18 590	0.15 262	0.17 408	0.10 310	0.12 356	0.05 4	0.06 81	0.09 80	0.08 55	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.05 251	0.05 222	0.04 99

Pointernet	0.09 244	0.04 3	0.09 178	0.16 255	0.08 294	0.13 454	0.10 50	0.15 262	0.17 408	0.09 254	0.07 109	0.06 58	0.06 81	0.11 265	0.09 156	0.08 513	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.06 375	0.05 265

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 383	0.05 51	0.11 326	0.15 146	0.13 669	0.13 454	0.16 491	0.23 509	0.17 408	0.10 310	0.12 356	0.10 346	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.08 558

MyStereo06	0.10 327	0.07 293	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.18 590	0.19 417	0.12 219	0.12 398	0.08 187	0.07 174	0.07 216	0.11 265	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.06 375	0.06 392

MyStereo05	0.13 493	0.07 293	0.10 259	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.18 590	0.27 597	0.35 675	0.17 542	0.14 396	0.15 490	0.11 443	0.15 500	0.13 491	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.06 375	0.06 392

ACVNet-DCA	0.10 327	0.08 436	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.15 414	0.23 509	0.16 377	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.07 466	0.07 485

xx1	0.11 383	0.08 436	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.15 414	0.16 308	0.18 442	0.09 254	0.09 229	0.16 505	0.16 591	0.10 171	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.07 485

1test111	0.11 383	0.08 436	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.15 414	0.23 509	0.16 377	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.06 81	0.15 500	0.16 589	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.07 466	0.07 485

cc1	0.10 327	0.08 436	0.12 380	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.15 414	0.16 308	0.18 442	0.09 254	0.09 229	0.06 58	0.06 81	0.10 171	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.06 392

MaDis-Stereo	0.09 244	0.09 528	0.08 88	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.10 50	0.16 308	0.16 377	0.09 254	0.11 333	0.06 58	0.06 81	0.09 80	0.13 491	0.07 418	0.06 516	0.07 390	0.05 251	0.05 222	0.04 99

UniTT-Stereo	0.09 244	0.07 293	0.08 88	0.18 463	0.08 294	0.13 454	0.11 93	0.12 126	0.11 174	0.10 310	0.12 356	0.05 4	0.07 216	0.09 80	0.09 156	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.05 222	0.05 265

EKT-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.14 483	0.15 146	0.10 550	0.13 454	0.14 317	0.18 385	0.21 504	0.11 348	0.08 187	0.12 401	0.09 350	0.11 265	0.12 443	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.06 370	0.08 542	0.07 485

Any-RAFT	0.10 327	0.05 51	0.09 178	0.14 85	0.07 182	0.13 454	0.14 317	0.21 457	0.15 335	0.11 348	0.12 356	0.12 401	0.09 350	0.12 369	0.09 156	0.07 418	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.05 265

anonymousdsp2	0.11 383	0.07 293	0.10 259	0.16 255	0.09 433	0.13 454	0.14 317	0.18 385	0.22 520	0.13 435	0.14 396	0.12 401	0.09 350	0.14 470	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.06 375	0.05 265

CBFPSM	0.14 531	0.06 152	0.26 692	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.15 414	0.22 485	0.23 532	0.20 614	0.27 622	0.24 626	0.16 591	0.16 537	0.18 623	0.06 218	0.06 516	0.06 260	0.07 476	0.07 466	0.07 485

anonymousa	0.13 493	0.07 293	0.13 442	0.18 463	0.09 433	0.13 454	0.17 537	0.19 417	0.29 619	0.15 493	0.24 567	0.15 490	0.14 544	0.14 470	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.09 607	0.05 222	0.06 392

qqq	0.13 493	0.09 528	0.15 533	0.16 255	0.08 294	0.13 454	0.15 414	0.23 509	0.16 377	0.15 493	0.19 496	0.16 505	0.16 591	0.15 500	0.16 589	0.07 418	0.06 516	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.07 485

raft_robust	0.13 493	0.10 592	0.07 31	0.18 463	0.08 294	0.13 454	0.24 723	0.28 618	0.33 654	0.20 614	0.19 496	0.14 459	0.10 404	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.04 99

test_3	0.10 327	0.09 528	0.10 259	0.20 625	0.08 294	0.13 454	0.26 751	0.14 215	0.21 504	0.10 310	0.10 274	0.09 303	0.09 350	0.08 37	0.11 369	0.05 63	0.04 29	0.08 492	0.07 476	0.04 60	0.04 99

PSMNet-ADL	0.15 578	0.12 640	0.13 442	0.22 684	0.09 433	0.13 454	0.20 657	0.26 574	0.23 532	0.18 572	0.20 509	0.24 626	0.16 591	0.18 597	0.17 605	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.11 687	0.08 542	0.07 485

CFNet_pseudo	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.09 433	0.13 454	0.14 317	0.27 597	0.34 666	0.14 463	0.21 533	0.22 601	0.13 519	0.18 597	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.07 466	0.07 485

GES	0.14 531	0.08 436	0.16 570	0.15 146	0.10 550	0.13 454	0.13 236	0.28 618	0.25 572	0.16 522	0.23 554	0.18 544	0.13 519	0.16 537	0.13 491	0.08 513	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.08 542	0.09 607

CREStereo	0.09 244	0.04 3	0.08 88	0.11 1	0.06 58	0.13 454	0.14 317	0.14 215	0.10 135	0.08 191	0.13 379	0.09 303	0.08 292	0.11 265	0.10 272	0.08 513	0.04 29	0.05 78	0.03 1	0.06 375	0.06 392
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
PSMNet-RSSM	0.14 531	0.07 293	0.13 442	0.15 146	0.08 294	0.13 454	0.16 491	0.24 535	0.24 549	0.16 522	0.28 636	0.22 601	0.14 544	0.15 500	0.13 491	0.11 663	0.06 516	0.09 582	0.12 709	0.08 542	0.07 485

FADNet_RVC	0.16 603	0.14 682	0.40 747	0.20 625	0.11 606	0.13 454	0.13 236	0.26 574	0.22 520	0.21 630	0.23 554	0.20 573	0.17 615	0.14 470	0.16 589	0.08 513	0.08 629	0.12 688	0.09 607	0.11 665	0.10 641

DIP-Stereo	0.11 383	0.07 293	0.14 483	0.17 354	0.09 433	0.13 454	0.09 29	0.16 308	0.16 377	0.11 348	0.16 433	0.14 459	0.12 477	0.15 500	0.13 491	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.06 392
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet	0.13 493	0.10 592	0.18 628	0.19 551	0.08 294	0.13 454	0.18 590	0.20 430	0.26 586	0.15 493	0.23 554	0.15 490	0.13 519	0.14 470	0.14 536	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

HLF11	0.11 383	0.05 51	0.13 442	0.12 8	0.08 294	0.14 493	0.11 93	0.22 485	0.10 135	0.12 398	0.23 554	0.11 378	0.11 443	0.14 470	0.13 491	0.08 513	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.08 542	0.08 558

G2L-ROB	0.13 493	0.06 152	0.13 442	0.13 28	0.08 294	0.14 493	0.16 491	0.25 555	0.18 442	0.19 591	0.18 485	0.20 573	0.14 544	0.17 572	0.16 589	0.08 513	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.08 542	0.09 607

castereo++	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.15 146	0.05 4	0.14 493	0.12 146	0.11 90	0.15 335	0.07 118	0.07 109	0.07 174	0.06 81	0.08 37	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.03 2

rvit_0105_5	0.14 531	0.09 528	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.23 708	0.24 535	0.27 596	0.14 463	0.15 419	0.18 544	0.12 477	0.17 572	0.14 536	0.14 730	0.11 704	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.06 392

ACV-stereo	0.15 578	0.10 592	0.28 706	0.18 463	0.12 644	0.14 493	0.12 146	0.23 509	0.21 504	0.19 591	0.23 554	0.22 601	0.15 562	0.23 683	0.17 605	0.07 418	0.06 516	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.07 485

MyStereo07	0.10 327	0.07 293	0.10 259	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.18 590	0.15 262	0.15 335	0.09 254	0.06 40	0.06 58	0.07 216	0.12 369	0.09 156	0.06 218	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.06 392

MyStereo04	0.13 493	0.07 293	0.10 259	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.18 590	0.29 634	0.38 695	0.17 542	0.14 396	0.16 505	0.10 404	0.15 500	0.13 491	0.06 218	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.06 375	0.06 392

PCWNet_CMD	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.14 317	0.29 634	0.36 680	0.14 463	0.20 509	0.21 583	0.12 477	0.17 572	0.13 491	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.07 485

CFNet_ucs	0.15 578	0.08 436	0.16 570	0.16 255	0.11 606	0.14 493	0.14 317	0.30 649	0.34 666	0.16 522	0.24 567	0.23 620	0.14 544	0.18 597	0.15 573	0.09 582	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.09 607	0.09 607

AEACV	0.08 135	0.05 51	0.08 88	0.14 85	0.13 669	0.14 493	0.13 236	0.14 215	0.09 98	0.07 118	0.09 229	0.07 174	0.08 292	0.10 171	0.09 156	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.05 222	0.04 99

LoS	0.09 244	0.05 51	0.11 326	0.13 28	0.07 182	0.14 493	0.11 93	0.15 262	0.15 335	0.09 254	0.09 229	0.12 401	0.09 350	0.15 500	0.10 272	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.03 1	0.05 222	0.05 265
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 383	0.06 152	0.13 442	0.14 85	0.08 294	0.14 493	0.14 317	0.18 385	0.14 306	0.11 348	0.14 396	0.16 505	0.11 443	0.14 470	0.12 443	0.09 582	0.05 348	0.07 390	0.05 251	0.08 542	0.08 558

IER	0.14 531	0.07 293	0.13 442	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.16 491	0.25 555	0.26 586	0.18 572	0.25 596	0.17 529	0.20 662	0.16 537	0.14 536	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.08 542	0.07 485

test_5	0.14 531	0.12 640	0.08 88	0.20 625	0.10 550	0.14 493	0.29 774	0.21 457	0.24 549	0.18 572	0.28 636	0.11 378	0.15 562	0.12 369	0.13 491	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.08 559	0.08 542	0.07 485

BSDual-CNN	0.15 578	0.09 528	0.14 483	0.22 684	0.10 550	0.14 493	0.15 414	0.34 706	0.19 462	0.17 542	0.22 545	0.25 640	0.16 591	0.15 500	0.14 536	0.08 513	0.06 516	0.10 633	0.09 607	0.07 466	0.07 485

hknet	0.15 578	0.11 621	0.13 442	0.22 684	0.11 606	0.14 493	0.15 414	0.34 706	0.25 572	0.17 542	0.22 545	0.22 601	0.18 632	0.17 572	0.12 443	0.07 418	0.06 516	0.10 633	0.09 607	0.07 466	0.07 485

Sa-1000	0.12 465	0.08 436	0.08 88	0.18 463	0.08 294	0.14 493	0.22 695	0.22 485	0.18 442	0.15 493	0.20 509	0.17 529	0.11 443	0.10 171	0.10 272	0.06 218	0.05 348	0.09 582	0.09 607	0.05 222	0.05 265

THIR-Stereo	0.12 465	0.07 293	0.11 326	0.15 146	0.08 294	0.14 493	0.16 491	0.17 350	0.25 572	0.16 522	0.24 567	0.14 459	0.12 477	0.12 369	0.14 536	0.06 218	0.04 29	0.07 390	0.07 476	0.05 222	0.05 265

DRaft	0.12 465	0.06 152	0.11 326	0.14 85	0.09 433	0.14 493	0.17 537	0.21 457	0.30 629	0.17 542	0.28 636	0.10 346	0.15 562	0.10 171	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

RALAANet	0.11 383	0.08 436	0.10 259	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.10 50	0.20 430	0.15 335	0.14 463	0.13 379	0.16 505	0.09 350	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.04 99

ARAFT	0.12 465	0.08 436	0.17 602	0.19 551	0.09 433	0.14 493	0.18 590	0.20 430	0.12 219	0.12 398	0.13 379	0.14 459	0.11 443	0.15 500	0.12 443	0.06 218	0.05 348	0.10 633	0.09 607	0.05 222	0.04 99

RAFT + AFF	0.13 493	0.07 293	0.20 653	0.20 625	0.10 550	0.14 493	0.24 723	0.26 574	0.20 486	0.11 348	0.10 274	0.12 401	0.10 404	0.15 500	0.12 443	0.07 418	0.06 516	0.09 582	0.08 559	0.06 375	0.08 558

FENet	0.13 493	0.08 436	0.12 380	0.16 255	0.08 294	0.14 493	0.15 414	0.22 485	0.23 532	0.17 542	0.23 554	0.16 505	0.12 477	0.14 470	0.15 573	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.07 485

ACVNet	0.15 578	0.09 528	0.15 533	0.13 28	0.12 644	0.14 493	0.20 657	0.22 485	0.33 654	0.17 542	0.26 613	0.21 583	0.16 591	0.17 572	0.21 664	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.08 542	0.06 392

cf-r	0.13 493	0.07 293	0.12 380	0.16 255	0.08 294	0.14 493	0.19 632	0.20 430	0.25 572	0.17 542	0.25 596	0.21 583	0.16 591	0.14 470	0.14 536	0.10 629	0.05 348	0.06 260	0.08 559	0.06 375	0.06 392

GANet-RSSM	0.14 531	0.07 293	0.13 442	0.13 28	0.08 294	0.14 493	0.17 537	0.22 485	0.21 504	0.17 542	0.24 567	0.23 620	0.15 562	0.16 537	0.15 573	0.10 629	0.06 516	0.07 390	0.08 559	0.08 542	0.07 485

MSMDNet	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.17 354	0.09 433	0.14 493	0.14 317	0.29 634	0.36 680	0.14 463	0.21 533	0.21 583	0.12 477	0.17 572	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.07 485

HLf8	0.11 383	0.05 51	0.13 442	0.11 1	0.08 294	0.15 520	0.12 146	0.22 485	0.15 335	0.13 435	0.17 457	0.12 401	0.10 404	0.14 470	0.12 443	0.09 582	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.08 542	0.08 558

TestStereo-Hl	0.11 383	0.06 152	0.11 326	0.13 28	0.08 294	0.15 520	0.14 317	0.20 430	0.17 408	0.13 435	0.16 433	0.12 401	0.11 443	0.14 470	0.13 491	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.06 392

RT-IGEV	0.13 493	0.06 152	0.13 442	0.15 146	0.09 433	0.15 520	0.17 537	0.24 535	0.27 596	0.16 522	0.17 457	0.17 529	0.10 404	0.14 470	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.05 251	0.07 466	0.07 485

coex_refinement	0.14 531	0.07 293	0.12 380	0.17 354	0.10 550	0.15 520	0.15 414	0.26 574	0.29 619	0.18 572	0.20 509	0.22 601	0.17 615	0.16 537	0.18 623	0.08 513	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.09 607	0.08 558

ISRNet	0.18 639	0.08 436	0.19 640	0.19 551	0.13 669	0.15 520	0.12 146	0.30 649	0.32 644	0.21 630	0.25 596	0.27 660	0.17 615	0.17 572	0.20 643	0.20 781	0.08 629	0.14 717	0.14 725	0.14 727	0.17 761

FACV-RUCA	0.13 493	0.11 621	0.12 380	0.19 551	0.12 644	0.15 520	0.15 414	0.22 485	0.20 486	0.15 493	0.16 433	0.14 459	0.16 591	0.14 470	0.13 491	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.10 641	0.08 558

DDVS	0.15 578	0.10 592	0.21 664	0.16 255	0.12 644	0.15 520	0.14 317	0.25 555	0.19 462	0.18 572	0.29 649	0.27 660	0.12 477	0.19 614	0.15 573	0.09 582	0.06 516	0.09 582	0.07 476	0.11 665	0.11 669

rvit_0105_3	0.15 578	0.09 528	0.14 483	0.19 551	0.12 644	0.15 520	0.25 740	0.25 555	0.29 619	0.15 493	0.17 457	0.20 573	0.13 519	0.17 572	0.14 536	0.13 715	0.11 704	0.12 688	0.14 725	0.07 466	0.06 392

DCVSM-stereo	0.14 531	0.09 528	0.16 570	0.16 255	0.10 550	0.15 520	0.09 29	0.19 417	0.23 532	0.20 614	0.23 554	0.26 652	0.15 562	0.18 597	0.14 536	0.09 582	0.07 595	0.09 582	0.08 559	0.10 641	0.12 685

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 327	0.08 436	0.12 380	0.16 255	0.08 294	0.15 520	0.16 491	0.18 385	0.18 442	0.10 310	0.09 229	0.09 303	0.08 292	0.11 265	0.12 443	0.07 418	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.07 466	0.06 392

StereoVision	0.13 493	0.12 640	0.09 178	0.24 718	0.10 550	0.15 520	0.21 681	0.21 457	0.20 486	0.12 398	0.24 567	0.10 346	0.10 404	0.16 537	0.10 272	0.09 582	0.11 704	0.12 688	0.12 709	0.06 375	0.05 265

LL-Strereo2	0.10 327	0.10 592	0.15 533	0.18 463	0.08 294	0.15 520	0.09 29	0.17 350	0.14 306	0.14 463	0.10 274	0.09 303	0.07 216	0.16 537	0.10 272	0.05 63	0.05 348	0.10 633	0.07 476	0.06 375	0.05 265

CASS	0.13 493	0.12 640	0.11 326	0.23 709	0.09 433	0.15 520	0.17 537	0.18 385	0.19 462	0.17 542	0.18 485	0.15 490	0.15 562	0.14 470	0.14 536	0.09 582	0.06 516	0.10 633	0.08 559	0.09 607	0.07 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 383	0.05 51	0.12 380	0.13 28	0.07 182	0.15 520	0.14 317	0.19 417	0.13 269	0.11 348	0.17 457	0.13 436	0.09 350	0.13 429	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.08 542	0.07 485

RAFT+CT+SA	0.13 493	0.11 621	0.09 178	0.19 551	0.09 433	0.15 520	0.28 764	0.22 485	0.22 520	0.15 493	0.26 613	0.10 346	0.10 404	0.11 265	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.08 559	0.07 466	0.06 392

psmg	0.14 531	0.09 528	0.14 483	0.17 354	0.10 550	0.15 520	0.17 537	0.29 634	0.19 462	0.17 542	0.21 533	0.25 640	0.16 591	0.15 500	0.14 536	0.08 513	0.06 516	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.06 392

dd	0.15 578	0.16 704	0.16 570	0.19 551	0.09 433	0.15 520	0.18 590	0.21 457	0.25 572	0.23 659	0.20 509	0.21 583	0.09 350	0.21 659	0.16 589	0.10 629	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.06 392

RAFT	0.13 493	0.09 528	0.11 326	0.18 463	0.08 294	0.15 520	0.24 723	0.20 430	0.19 462	0.21 630	0.21 533	0.17 529	0.12 477	0.16 537	0.09 156	0.06 218	0.07 595	0.10 633	0.09 607	0.05 222	0.05 265

TestStereo	0.13 493	0.14 682	0.11 326	0.23 709	0.08 294	0.15 520	0.21 681	0.20 430	0.23 532	0.14 463	0.24 567	0.16 505	0.12 477	0.16 537	0.14 536	0.05 63	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.09 607	0.05 265

XX-Stereo	0.09 244	0.05 51	0.08 88	0.17 354	0.09 433	0.15 520	0.12 146	0.20 430	0.10 135	0.10 310	0.14 396	0.07 174	0.06 81	0.12 369	0.08 55	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.04 60	0.04 99

HCRNet	0.16 603	0.24 761	0.12 380	0.35 782	0.11 606	0.15 520	0.17 537	0.26 574	0.22 520	0.19 591	0.24 567	0.21 583	0.14 544	0.15 500	0.13 491	0.11 663	0.07 595	0.11 667	0.10 652	0.09 607	0.07 485

GMStereo	0.13 493	0.14 682	0.14 483	0.18 463	0.09 433	0.15 520	0.16 491	0.20 430	0.24 549	0.16 522	0.17 457	0.10 346	0.10 404	0.16 537	0.13 491	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.06 392
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 493	0.07 293	0.14 483	0.17 354	0.09 433	0.15 520	0.16 491	0.28 618	0.27 596	0.14 463	0.17 457	0.12 401	0.13 519	0.14 470	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.06 392

aanetorigin	0.22 686	0.17 719	0.56 774	0.17 354	0.10 550	0.15 520	0.19 632	0.20 430	0.33 654	0.49 775	0.48 753	0.29 679	0.27 715	0.20 641	0.23 686	0.08 513	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.10 641	0.09 607

GwcNet-RSSM	0.14 531	0.07 293	0.12 380	0.15 146	0.08 294	0.15 520	0.20 657	0.21 457	0.27 596	0.18 572	0.27 622	0.22 601	0.16 591	0.14 470	0.15 573	0.10 629	0.05 348	0.07 390	0.09 607	0.07 466	0.07 485

DMCA	0.14 531	0.09 528	0.16 570	0.19 551	0.09 433	0.15 520	0.17 537	0.23 509	0.27 596	0.14 463	0.19 496	0.17 529	0.18 632	0.15 500	0.17 605	0.10 629	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.09 607	0.10 641

BEATNet_4x	0.12 465	0.08 436	0.14 483	0.18 463	0.07 182	0.15 520	0.07 5	0.22 485	0.18 442	0.16 522	0.19 496	0.18 544	0.14 544	0.16 537	0.15 573	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.06 392

HSM-Net_RVC	0.14 531	0.08 436	0.11 326	0.15 146	0.08 294	0.15 520	0.15 414	0.27 597	0.29 619	0.19 591	0.21 533	0.29 679	0.14 544	0.17 572	0.13 491	0.06 218	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.06 392
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 625	0.10 592	0.22 670	0.20 625	0.10 550	0.15 520	0.18 590	0.31 662	0.25 572	0.21 630	0.30 657	0.25 640	0.17 615	0.21 659	0.20 643	0.09 582	0.06 516	0.08 492	0.08 559	0.07 466	0.08 558
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.12 465	0.07 293	0.16 570	0.18 463	0.06 58	0.15 520	0.17 537	0.19 417	0.21 504	0.18 572	0.25 596	0.17 529	0.13 519	0.14 470	0.13 491	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.04 99

CBMV_ROB	0.19 652	0.13 668	0.17 602	0.16 255	0.11 606	0.15 520	0.13 236	0.26 574	0.28 612	0.27 696	0.30 657	0.27 660	0.24 691	0.23 683	0.16 589	0.15 734	0.17 778	0.22 775	0.20 774	0.10 641	0.11 669

NOSS_ROB	0.19 652	0.12 640	0.18 628	0.16 255	0.12 644	0.15 520	0.12 146	0.30 649	0.32 644	0.20 614	0.22 545	0.27 660	0.23 685	0.21 659	0.16 589	0.16 755	0.18 780	0.23 778	0.21 778	0.12 685	0.13 710

MWSP-net	0.15 578	0.08 436	0.17 602	0.17 354	0.10 550	0.16 552	0.23 708	0.29 634	0.32 644	0.18 572	0.19 496	0.17 529	0.13 519	0.18 597	0.14 536	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.08 558

Hybrid-DGEV-03	0.10 327	0.06 152	0.09 178	0.18 463	0.08 294	0.16 552	0.14 317	0.15 262	0.14 306	0.13 435	0.16 433	0.12 401	0.09 350	0.13 429	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.04 99

test_sample7	0.15 578	0.10 592	0.16 570	0.14 85	0.11 606	0.16 552	0.16 491	0.27 597	0.23 532	0.20 614	0.20 509	0.24 626	0.19 649	0.16 537	0.16 589	0.12 688	0.06 516	0.10 633	0.09 607	0.10 641	0.10 641

test_sample2	0.12 465	0.07 293	0.12 380	0.14 85	0.08 294	0.16 552	0.18 590	0.21 457	0.16 377	0.14 463	0.20 509	0.19 560	0.15 562	0.15 500	0.12 443	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.08 542	0.07 485

SMFormer	0.14 531	0.07 293	0.17 602	0.14 85	0.08 294	0.16 552	0.17 537	0.26 574	0.27 596	0.19 591	0.20 509	0.18 544	0.15 562	0.15 500	0.17 605	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.06 392

tta	0.14 531	0.07 293	0.17 602	0.14 85	0.08 294	0.16 552	0.17 537	0.26 574	0.27 596	0.19 591	0.20 509	0.18 544	0.15 562	0.15 500	0.17 605	0.08 513	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.06 375	0.06 392

qqq1	0.13 493	0.07 293	0.17 602	0.14 85	0.08 294	0.16 552	0.17 537	0.26 574	0.27 596	0.19 591	0.20 509	0.18 544	0.15 562	0.15 500	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.06 392

fff1	0.13 493	0.07 293	0.17 602	0.14 85	0.08 294	0.16 552	0.17 537	0.26 574	0.27 596	0.19 591	0.20 509	0.18 544	0.15 562	0.15 500	0.11 369	0.08 513	0.05 348	0.05 78	0.05 251	0.06 375	0.06 392

gwcnet-sp	0.14 531	0.07 293	0.12 380	0.18 463	0.09 433	0.16 552	0.17 537	0.24 535	0.24 549	0.18 572	0.24 567	0.15 490	0.16 591	0.15 500	0.15 573	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.08 559	0.08 542	0.07 485

scenet	0.14 531	0.07 293	0.12 380	0.18 463	0.09 433	0.16 552	0.17 537	0.24 535	0.24 549	0.18 572	0.24 567	0.15 490	0.16 591	0.15 500	0.15 573	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.08 559	0.08 542	0.07 485

ToySt	0.17 625	0.11 621	0.18 628	0.17 354	0.11 606	0.16 552	0.25 740	0.24 535	0.33 654	0.19 591	0.24 567	0.26 652	0.24 691	0.19 614	0.20 643	0.07 418	0.08 629	0.09 582	0.10 652	0.09 607	0.08 558

Selective-RAFT	0.11 383	0.10 592	0.11 326	0.21 664	0.08 294	0.16 552	0.13 236	0.20 430	0.22 520	0.10 310	0.10 274	0.11 378	0.10 404	0.15 500	0.11 369	0.05 63	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

ssnet	0.14 531	0.07 293	0.12 380	0.18 463	0.09 433	0.16 552	0.17 537	0.24 535	0.24 549	0.18 572	0.24 567	0.15 490	0.16 591	0.15 500	0.15 573	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.08 559	0.08 542	0.07 485

DEmStereo	0.12 465	0.06 152	0.14 483	0.14 85	0.10 550	0.16 552	0.15 414	0.16 308	0.24 549	0.17 542	0.24 567	0.13 436	0.14 544	0.12 369	0.13 491	0.05 63	0.04 29	0.07 390	0.06 370	0.05 222	0.05 265

s12784h	0.09 244	0.06 152	0.07 31	0.15 146	0.05 4	0.16 552	0.18 590	0.15 262	0.15 335	0.10 310	0.11 333	0.11 378	0.11 443	0.10 171	0.12 443	0.05 63	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.04 60	0.04 99

ADLNet	0.16 603	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.10 550	0.16 552	0.17 537	0.32 674	0.27 596	0.22 646	0.27 622	0.24 626	0.16 591	0.18 597	0.21 664	0.10 629	0.06 516	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.09 607

acv_ft	0.15 578	0.09 528	0.15 533	0.19 551	0.10 550	0.16 552	0.17 537	0.25 555	0.33 654	0.19 591	0.26 613	0.21 583	0.17 615	0.17 572	0.18 623	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.08 542	0.06 392

CFNet-ft	0.14 531	0.07 293	0.15 533	0.12 8	0.09 433	0.16 552	0.18 590	0.22 485	0.24 549	0.17 542	0.26 613	0.24 626	0.14 544	0.16 537	0.14 536	0.11 663	0.06 516	0.08 492	0.09 607	0.09 607	0.08 558

CCAANet	0.14 531	0.06 152	0.14 483	0.17 354	0.09 433	0.16 552	0.13 236	0.30 649	0.24 549	0.16 522	0.32 670	0.18 544	0.17 615	0.17 572	0.14 536	0.06 218	0.05 348	0.09 582	0.09 607	0.06 375	0.09 607

STTStereo	0.18 639	0.12 640	0.27 701	0.20 625	0.11 606	0.16 552	0.21 681	0.29 634	0.23 532	0.21 630	0.30 657	0.29 679	0.18 632	0.20 641	0.19 636	0.12 688	0.11 704	0.11 667	0.14 725	0.09 607	0.08 558

CFNet_RVC	0.14 531	0.07 293	0.15 533	0.12 8	0.09 433	0.16 552	0.18 590	0.22 485	0.24 549	0.17 542	0.26 613	0.24 626	0.14 544	0.16 537	0.14 536	0.11 663	0.06 516	0.08 492	0.09 607	0.09 607	0.08 558

iResNetv2_ROB	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.08 294	0.16 552	0.12 146	0.25 555	0.35 675	0.21 630	0.29 649	0.24 626	0.13 519	0.14 470	0.14 536	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.04 80	0.09 607	0.08 558

HSM	0.15 578	0.08 436	0.14 483	0.16 255	0.09 433	0.16 552	0.14 317	0.28 618	0.25 572	0.19 591	0.23 554	0.37 733	0.16 591	0.20 641	0.15 573	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.06 392

DN-CSS_ROB	0.13 493	0.13 668	0.16 570	0.18 463	0.10 550	0.16 552	0.08 9	0.22 485	0.18 442	0.17 542	0.22 545	0.13 436	0.13 519	0.12 369	0.13 491	0.05 63	0.05 348	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.06 392

z-ln-s-r	0.17 625	0.10 592	0.40 747	0.19 551	0.08 294	0.17 576	0.18 590	0.22 485	0.33 654	0.18 572	0.40 724	0.22 601	0.17 615	0.20 641	0.23 686	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.05 265

DualNet (step1)	0.16 603	0.12 640	0.20 653	0.12 8	0.14 696	0.17 576	0.13 236	0.27 597	0.23 532	0.20 614	0.20 509	0.24 626	0.19 649	0.16 537	0.16 589	0.15 734	0.06 516	0.14 717	0.14 725	0.14 727	0.12 685

test_sample9	0.18 639	0.12 640	0.20 653	0.12 8	0.14 696	0.17 576	0.13 236	0.27 597	0.23 532	0.20 614	0.20 509	0.24 626	0.19 649	0.19 614	0.17 605	0.15 734	0.30 808	0.14 717	0.14 725	0.14 727	0.12 685

test_sample8	0.19 652	0.12 640	0.20 653	0.12 8	0.14 696	0.17 576	0.13 236	0.31 662	0.21 504	0.27 696	0.22 545	0.36 728	0.25 701	0.19 614	0.17 605	0.15 734	0.30 808	0.14 717	0.14 725	0.14 727	0.12 685

test_sample6	0.14 531	0.08 436	0.13 442	0.16 255	0.08 294	0.17 576	0.19 632	0.25 555	0.17 408	0.17 542	0.27 622	0.19 560	0.14 544	0.15 500	0.13 491	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.08 542	0.08 558

mmm	0.14 531	0.08 436	0.17 602	0.17 354	0.09 433	0.17 576	0.18 590	0.21 457	0.15 335	0.15 493	0.23 554	0.21 583	0.16 591	0.16 537	0.17 605	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.07 485

11t1	0.12 465	0.06 152	0.13 442	0.14 85	0.08 294	0.17 576	0.15 414	0.18 385	0.15 335	0.15 493	0.15 419	0.16 505	0.16 591	0.15 500	0.13 491	0.08 513	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.08 542	0.07 485

ffm	0.12 465	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.17 576	0.17 537	0.15 262	0.19 462	0.15 493	0.25 596	0.19 560	0.13 519	0.10 171	0.07 16	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.08 559	0.06 375	0.06 392

ff1	0.13 493	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.17 576	0.17 537	0.15 262	0.19 462	0.15 493	0.25 596	0.19 560	0.13 519	0.14 470	0.20 643	0.06 218	0.04 29	0.09 582	0.08 559	0.06 375	0.06 392

mmx	0.14 531	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.17 576	0.17 537	0.27 597	0.25 572	0.15 493	0.25 596	0.19 560	0.13 519	0.14 470	0.20 643	0.08 513	0.06 516	0.09 582	0.08 559	0.08 542	0.08 558

xxx	0.14 531	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.17 576	0.17 537	0.27 597	0.25 572	0.15 493	0.25 596	0.19 560	0.13 519	0.14 470	0.20 643	0.08 513	0.06 516	0.09 582	0.08 559	0.08 542	0.08 558

GMStereo_Zeroshot	0.16 603	0.13 668	0.24 683	0.20 625	0.10 550	0.17 576	0.13 236	0.29 634	0.25 572	0.23 659	0.32 670	0.25 640	0.11 443	0.19 614	0.14 536	0.09 582	0.06 516	0.11 667	0.06 370	0.12 685	0.08 558

LMCR-Stereo	0.15 578	0.08 436	0.13 442	0.21 664	0.09 433	0.17 576	0.20 657	0.27 597	0.19 462	0.24 669	0.24 567	0.23 620	0.17 615	0.20 641	0.17 605	0.07 418	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.10 641	0.08 558

ICVP	0.15 578	0.09 528	0.12 380	0.22 684	0.09 433	0.17 576	0.21 681	0.25 555	0.23 532	0.18 572	0.30 657	0.26 652	0.18 632	0.17 572	0.14 536	0.09 582	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.07 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 493	0.12 640	0.24 683	0.20 625	0.12 644	0.17 576	0.13 236	0.26 574	0.21 504	0.11 348	0.11 333	0.13 436	0.08 292	0.10 171	0.10 272	0.09 582	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.15 744	0.10 641

CroCo_RVC	0.13 493	0.12 640	0.24 683	0.20 625	0.12 644	0.17 576	0.13 236	0.26 574	0.21 504	0.11 348	0.11 333	0.13 436	0.08 292	0.10 171	0.10 272	0.09 582	0.05 348	0.08 492	0.06 370	0.15 744	0.10 641

psm_up	0.18 639	0.10 592	0.18 628	0.20 625	0.11 606	0.17 576	0.19 632	0.37 734	0.34 666	0.21 630	0.28 636	0.29 679	0.24 691	0.20 641	0.22 673	0.09 582	0.10 691	0.11 667	0.11 687	0.08 542	0.08 558

FAT-Stereo	0.20 664	0.12 640	0.22 670	0.21 664	0.12 644	0.17 576	0.18 590	0.34 706	0.39 700	0.27 696	0.37 703	0.34 722	0.32 747	0.21 659	0.20 643	0.09 582	0.11 704	0.10 633	0.09 607	0.11 665	0.14 731

DeepPruner_ROB	0.16 603	0.11 621	0.15 533	0.17 354	0.10 550	0.17 576	0.15 414	0.32 674	0.21 504	0.19 591	0.21 533	0.22 601	0.18 632	0.20 641	0.15 573	0.13 715	0.09 666	0.09 582	0.09 607	0.11 665	0.10 641

S0	0.12 465	0.08 436	0.08 88	0.20 625	0.07 182	0.18 595	0.23 708	0.15 262	0.15 335	0.10 310	0.10 274	0.13 436	0.08 292	0.12 369	0.11 369	0.09 582	0.10 691	0.14 717	0.14 725	0.05 222	0.04 99

Selective-IGEV-i1	0.13 493	0.07 293	0.12 380	0.19 551	0.08 294	0.18 595	0.16 491	0.22 485	0.30 629	0.16 522	0.17 457	0.16 505	0.10 404	0.14 470	0.13 491	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.05 265

PSMNet-RUCA	0.27 734	0.33 788	0.41 750	0.36 784	0.32 795	0.18 595	0.19 632	0.42 762	0.30 629	0.33 741	0.41 735	0.39 745	0.25 701	0.31 729	0.20 643	0.18 768	0.10 691	0.25 782	0.15 746	0.21 774	0.16 750

GCST	0.37 765	0.42 796	0.26 692	1.02 822	0.39 796	0.18 595	0.08 9	0.20 430	0.17 408	0.28 711	0.25 596	0.15 490	0.12 477	0.16 537	0.14 536	0.64 823	0.43 816	0.75 819	0.65 822	0.63 816	0.46 808

test_sample5	0.14 531	0.08 436	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.18 595	0.18 590	0.25 555	0.17 408	0.17 542	0.27 622	0.18 544	0.14 544	0.16 537	0.13 491	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.08 542	0.08 558

MyStereo8	0.12 465	0.07 293	0.15 533	0.15 146	0.09 433	0.18 595	0.14 317	0.19 417	0.22 520	0.12 398	0.18 485	0.11 378	0.10 404	0.16 537	0.18 623	0.07 418	0.05 348	0.07 390	0.05 251	0.08 542	0.09 607

DualNet	0.14 531	0.08 436	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.18 595	0.18 590	0.25 555	0.17 408	0.17 542	0.27 622	0.18 544	0.14 544	0.16 537	0.13 491	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.08 542	0.08 558

1111x	0.15 578	0.08 436	0.12 380	0.18 463	0.07 182	0.18 595	0.25 740	0.31 662	0.24 549	0.17 542	0.24 567	0.26 652	0.15 562	0.13 429	0.23 686	0.07 418	0.07 595	0.08 492	0.09 607	0.07 466	0.06 392

TestStereo1	0.13 493	0.08 436	0.08 88	0.19 551	0.08 294	0.18 595	0.29 774	0.23 509	0.16 377	0.17 542	0.20 509	0.16 505	0.10 404	0.12 369	0.13 491	0.06 218	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.05 265

x	0.13 493	0.07 293	0.14 483	0.14 85	0.08 294	0.18 595	0.14 317	0.22 485	0.20 486	0.15 493	0.19 496	0.19 560	0.17 615	0.18 597	0.18 623	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.07 485

SA-5K	0.13 493	0.08 436	0.08 88	0.19 551	0.08 294	0.18 595	0.29 774	0.23 509	0.16 377	0.17 542	0.20 509	0.16 505	0.10 404	0.12 369	0.13 491	0.06 218	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.05 222	0.05 265

AASNet	0.16 603	0.08 436	0.12 380	0.19 551	0.09 433	0.18 595	0.15 414	0.37 734	0.37 688	0.19 591	0.23 554	0.20 573	0.16 591	0.17 572	0.20 643	0.10 629	0.08 629	0.08 492	0.07 476	0.09 607	0.09 607

AACVNet	0.16 603	0.08 436	0.14 483	0.15 146	0.10 550	0.18 595	0.15 414	0.23 509	0.24 549	0.27 696	0.27 622	0.28 670	0.17 615	0.19 614	0.16 589	0.09 582	0.07 595	0.09 582	0.07 476	0.10 641	0.09 607

GANet-ADL	0.13 493	0.07 293	0.15 533	0.17 354	0.10 550	0.18 595	0.15 414	0.30 649	0.20 486	0.13 435	0.18 485	0.19 560	0.12 477	0.16 537	0.13 491	0.08 513	0.06 516	0.06 260	0.05 251	0.07 466	0.08 558

pcwnet_v2	0.19 652	0.10 592	0.26 692	0.17 354	0.14 696	0.18 595	0.15 414	0.37 734	0.46 740	0.19 591	0.24 567	0.21 583	0.19 649	0.20 641	0.19 636	0.13 715	0.10 691	0.10 633	0.10 652	0.11 665	0.13 710

HGLStereo	0.17 625	0.08 436	0.19 640	0.17 354	0.12 644	0.18 595	0.18 590	0.31 662	0.32 644	0.21 630	0.32 670	0.25 640	0.18 632	0.19 614	0.20 643	0.09 582	0.09 666	0.07 390	0.07 476	0.09 607	0.10 641

DMCA-RVC	0.17 625	0.10 592	0.15 533	0.24 718	0.11 606	0.18 595	0.18 590	0.25 555	0.24 549	0.21 630	0.26 613	0.25 640	0.27 715	0.18 597	0.20 643	0.12 688	0.08 629	0.13 703	0.10 652	0.10 641	0.08 558

SuperB	0.20 664	0.10 592	0.56 774	0.16 255	0.09 433	0.18 595	0.18 590	0.24 535	0.50 755	0.26 690	0.39 718	0.17 529	0.21 668	0.22 672	0.21 664	0.08 513	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.12 685	0.10 641

RASNet	0.14 531	0.07 293	0.14 483	0.16 255	0.08 294	0.18 595	0.14 317	0.29 634	0.20 486	0.17 542	0.25 596	0.21 583	0.18 632	0.20 641	0.19 636	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.08 559	0.06 375	0.06 392

TDLM	0.17 625	0.12 640	0.13 442	0.24 718	0.10 550	0.18 595	0.18 590	0.36 728	0.30 629	0.21 630	0.28 636	0.28 670	0.18 632	0.23 683	0.18 623	0.11 663	0.07 595	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.08 558

CFNet	0.15 578	0.10 592	0.17 602	0.17 354	0.08 294	0.18 595	0.09 29	0.28 618	0.25 572	0.19 591	0.24 567	0.24 626	0.17 615	0.17 572	0.14 536	0.08 513	0.06 516	0.09 582	0.10 652	0.07 466	0.06 392

CVANet_RVC	0.18 639	0.10 592	0.14 483	0.21 664	0.10 550	0.18 595	0.17 537	0.34 706	0.33 654	0.22 646	0.31 666	0.28 670	0.18 632	0.23 683	0.17 605	0.12 688	0.08 629	0.12 688	0.11 687	0.09 607	0.07 485

AANet_RVC	0.16 603	0.10 592	0.10 259	0.18 463	0.09 433	0.18 595	0.19 632	0.26 574	0.31 637	0.22 646	0.35 692	0.21 583	0.21 668	0.22 672	0.16 589	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.06 392

StereoDRNet-Refined	0.17 625	0.12 640	0.15 533	0.20 625	0.09 433	0.18 595	0.18 590	0.26 574	0.23 532	0.26 690	0.40 724	0.22 601	0.17 615	0.21 659	0.20 643	0.08 513	0.05 348	0.09 582	0.10 652	0.07 466	0.07 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 531	0.07 293	0.13 442	0.14 85	0.07 182	0.18 595	0.14 317	0.26 574	0.31 637	0.22 646	0.25 596	0.23 620	0.15 562	0.15 500	0.13 491	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.08 542	0.08 558

IGEV_i1	0.12 465	0.07 293	0.12 380	0.16 255	0.08 294	0.19 620	0.14 317	0.18 385	0.22 520	0.18 572	0.18 485	0.16 505	0.12 477	0.16 537	0.14 536	0.06 218	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.06 375	0.06 392

test_sample4	0.14 531	0.08 436	0.14 483	0.15 146	0.08 294	0.19 620	0.18 590	0.26 574	0.17 408	0.16 522	0.25 596	0.18 544	0.14 544	0.16 537	0.13 491	0.08 513	0.06 516	0.08 492	0.06 370	0.08 542	0.08 558

test_sample3	0.14 531	0.08 436	0.15 533	0.14 85	0.09 433	0.19 620	0.17 537	0.26 574	0.18 442	0.16 522	0.22 545	0.19 560	0.15 562	0.17 572	0.13 491	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.06 370	0.09 607	0.08 558

test_sample1	0.13 493	0.07 293	0.14 483	0.13 28	0.08 294	0.19 620	0.16 491	0.20 430	0.15 335	0.14 463	0.22 545	0.18 544	0.16 591	0.17 572	0.14 536	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.08 542	0.07 485

BUS	0.14 531	0.09 528	0.14 483	0.22 684	0.10 550	0.19 620	0.14 317	0.34 706	0.19 462	0.17 542	0.22 545	0.16 505	0.13 519	0.15 500	0.13 491	0.08 513	0.06 516	0.10 633	0.09 607	0.07 466	0.07 485

CRFU-Net	0.16 603	0.08 436	0.14 483	0.17 354	0.09 433	0.19 620	0.14 317	0.26 574	0.20 486	0.28 711	0.27 622	0.29 679	0.17 615	0.19 614	0.17 605	0.09 582	0.09 666	0.07 390	0.07 476	0.08 542	0.08 558

NINENet	0.16 603	0.10 592	0.15 533	0.17 354	0.11 606	0.19 620	0.14 317	0.40 750	0.36 680	0.18 572	0.21 533	0.16 505	0.13 519	0.15 500	0.13 491	0.08 513	0.08 629	0.10 633	0.07 476	0.10 641	0.09 607

CSP-Net	0.16 603	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.09 433	0.19 620	0.17 537	0.25 555	0.32 644	0.25 683	0.30 657	0.24 626	0.15 562	0.21 659	0.18 623	0.09 582	0.06 516	0.07 390	0.07 476	0.08 542	0.07 485

DAS	0.15 578	0.08 436	0.18 628	0.19 551	0.10 550	0.19 620	0.17 537	0.27 597	0.29 619	0.18 572	0.25 596	0.21 583	0.15 562	0.16 537	0.12 443	0.08 513	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.07 485

SepStereo	0.15 578	0.08 436	0.18 628	0.19 551	0.10 550	0.19 620	0.17 537	0.27 597	0.29 619	0.18 572	0.25 596	0.21 583	0.15 562	0.25 699	0.12 443	0.08 513	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.07 466	0.07 485

GEStereo_RVC	0.17 625	0.12 640	0.15 533	0.22 684	0.11 606	0.19 620	0.17 537	0.32 674	0.48 743	0.20 614	0.25 596	0.17 529	0.13 519	0.21 659	0.16 589	0.10 629	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.09 607	0.08 558

sCroCo_RVC	0.12 465	0.09 528	0.23 679	0.24 718	0.11 606	0.19 620	0.14 317	0.17 350	0.14 306	0.10 310	0.13 379	0.12 401	0.07 216	0.14 470	0.11 369	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.08 559	0.05 222	0.07 485

EDNetEfficient	0.29 743	0.24 761	1.13 817	0.18 463	0.10 550	0.19 620	0.20 657	0.20 430	0.60 782	0.74 809	0.56 772	0.31 702	0.39 767	0.22 672	0.30 750	0.09 582	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.11 665	0.09 607

FADNet-RVC-Resample	0.16 603	0.11 621	0.31 720	0.22 684	0.11 606	0.19 620	0.14 317	0.25 555	0.24 549	0.24 669	0.27 622	0.20 573	0.15 562	0.16 537	0.15 573	0.07 418	0.08 629	0.12 688	0.10 652	0.09 607	0.10 641

PS-NSSS	0.20 664	0.21 750	0.23 679	0.20 625	0.10 550	0.19 620	0.17 537	0.36 728	0.25 572	0.27 696	0.33 683	0.27 660	0.24 691	0.20 641	0.20 643	0.15 734	0.12 720	0.17 749	0.14 725	0.10 641	0.08 558

PWCDC_ROB	0.20 664	0.13 668	0.22 670	0.24 718	0.11 606	0.19 620	0.15 414	0.33 696	0.54 767	0.29 720	0.50 758	0.21 583	0.15 562	0.27 707	0.20 643	0.11 663	0.09 666	0.10 633	0.08 559	0.11 665	0.09 607

MWDA-net	0.15 578	0.08 436	0.15 533	0.16 255	0.10 550	0.20 636	0.22 695	0.25 555	0.35 675	0.18 572	0.24 567	0.18 544	0.17 615	0.17 572	0.14 536	0.08 513	0.05 348	0.08 492	0.07 476	0.07 466	0.07 485

MEA-ACV	0.16 603	0.07 293	0.17 602	0.16 255	0.11 606	0.20 636	0.21 681	0.30 649	0.38 695	0.20 614	0.29 649	0.14 459	0.19 649	0.16 537	0.16 589	0.08 513	0.07 595	0.09 582	0.11 687	0.07 466	0.07 485

SME	0.11 383	0.09 528	0.10 259	0.17 354	0.07 182	0.20 636	0.13 236	0.21 457	0.17 408	0.12 398	0.13 379	0.10 346	0.12 477	0.13 429	0.13 491	0.07 418	0.07 595	0.08 492	0.09 607	0.06 375	0.05 265

w-ln-seven-2	0.20 664	0.14 682	0.37 742	0.22 684	0.12 644	0.20 636	0.21 681	0.28 618	0.37 688	0.25 683	0.37 703	0.27 660	0.22 677	0.21 659	0.23 686	0.08 513	0.08 629	0.09 582	0.09 607	0.10 641	0.09 607

xyz-stereo	0.13 493	0.07 293	0.20 653	0.15 146	0.05 4	0.20 636	0.15 414	0.17 350	0.31 637	0.15 493	0.29 649	0.26 652	0.16 591	0.13 429	0.12 443	0.05 63	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.04 60	0.04 99

TCMNet	0.19 652	0.12 640	0.19 640	0.20 625	0.18 751	0.20 636	0.24 723	0.27 597	0.36 680	0.23 659	0.26 613	0.25 640	0.19 649	0.19 614	0.23 686	0.13 715	0.11 704	0.11 667	0.12 709	0.13 709	0.12 685

dad	0.17 625	0.20 744	0.20 653	0.16 255	0.11 606	0.20 636	0.18 590	0.21 457	0.28 612	0.30 725	0.24 567	0.29 679	0.13 519	0.19 614	0.16 589	0.18 768	0.09 666	0.11 667	0.09 607	0.11 665	0.07 485

ADLNet2	0.16 603	0.09 528	0.13 442	0.16 255	0.09 433	0.20 636	0.16 491	0.31 662	0.39 700	0.16 522	0.20 509	0.20 573	0.18 632	0.21 659	0.22 673	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.07 476	0.09 607	0.07 485

delet	0.17 625	0.08 436	0.17 602	0.19 551	0.11 606	0.20 636	0.21 681	0.30 649	0.37 688	0.17 542	0.26 613	0.19 560	0.19 649	0.19 614	0.21 664	0.08 513	0.08 629	0.09 582	0.11 687	0.06 375	0.06 392

UPFNet	0.16 603	0.08 436	0.12 380	0.20 625	0.12 644	0.20 636	0.23 708	0.28 618	0.26 586	0.17 542	0.24 567	0.22 601	0.19 649	0.19 614	0.21 664	0.09 582	0.07 595	0.08 492	0.09 607	0.08 542	0.06 392

DSFCA	0.16 603	0.09 528	0.14 483	0.16 255	0.10 550	0.20 636	0.19 632	0.28 618	0.31 637	0.23 659	0.24 567	0.22 601	0.15 562	0.19 614	0.20 643	0.10 629	0.07 595	0.09 582	0.09 607	0.08 542	0.08 558

FADNet-RVC	0.20 664	0.20 744	0.38 744	0.21 664	0.16 728	0.20 636	0.15 414	0.26 574	0.26 586	0.26 690	0.32 670	0.26 652	0.21 668	0.22 672	0.19 636	0.12 688	0.13 735	0.12 688	0.14 725	0.13 709	0.18 767

S-Stereo	0.20 664	0.12 640	0.25 689	0.21 664	0.13 669	0.20 636	0.18 590	0.32 674	0.43 727	0.23 659	0.36 697	0.28 670	0.30 738	0.19 614	0.22 673	0.09 582	0.12 720	0.10 633	0.10 652	0.13 709	0.13 710

NCC-stereo	0.24 711	0.15 695	0.31 720	0.26 739	0.16 728	0.20 636	0.30 782	0.40 750	0.40 706	0.24 669	0.38 710	0.33 715	0.28 726	0.36 757	0.27 731	0.12 688	0.11 704	0.15 730	0.22 781	0.13 709	0.13 710

Abc-Net	0.24 711	0.15 695	0.31 720	0.26 739	0.16 728	0.20 636	0.30 782	0.40 750	0.40 706	0.24 669	0.38 710	0.33 715	0.28 726	0.36 757	0.27 731	0.12 688	0.11 704	0.15 730	0.22 781	0.13 709	0.13 710
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.14 531	0.08 436	0.13 442	0.11 1	0.10 550	0.20 636	0.10 50	0.24 535	0.22 520	0.17 542	0.20 509	0.23 620	0.15 562	0.17 572	0.15 573	0.12 688	0.07 595	0.10 633	0.13 721	0.11 665	0.10 641

AdaStereo	0.15 578	0.11 621	0.15 533	0.18 463	0.09 433	0.20 636	0.11 93	0.32 674	0.28 612	0.20 614	0.23 554	0.20 573	0.13 519	0.19 614	0.14 536	0.12 688	0.05 348	0.10 633	0.07 476	0.09 607	0.07 485
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.
SGM-Forest	0.20 664	0.14 682	0.18 628	0.19 551	0.13 669	0.20 636	0.22 695	0.33 696	0.30 629	0.24 669	0.29 649	0.28 670	0.19 649	0.23 683	0.17 605	0.15 734	0.16 772	0.15 730	0.14 725	0.12 685	0.12 685
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 578	0.07 293	0.19 640	0.15 146	0.07 182	0.20 636	0.15 414	0.24 535	0.26 586	0.21 630	0.34 688	0.28 670	0.18 632	0.18 597	0.17 605	0.07 418	0.05 348	0.05 78	0.04 80	0.07 466	0.06 392

CBMV	0.19 652	0.14 682	0.17 602	0.18 463	0.10 550	0.20 636	0.11 93	0.29 634	0.30 629	0.29 720	0.30 657	0.30 689	0.23 685	0.27 707	0.19 636	0.13 715	0.15 757	0.17 749	0.16 754	0.10 641	0.10 641
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 711	0.18 731	0.18 628	0.20 625	0.14 696	0.21 656	0.19 632	0.32 674	0.41 709	0.29 720	0.21 533	0.32 711	0.27 715	0.41 783	0.27 731	0.46 812	0.12 720	0.31 800	0.11 687	0.15 744	0.12 685

rvit_105_1	0.19 652	0.11 621	0.25 689	0.21 664	0.16 728	0.21 656	0.27 758	0.31 662	0.41 709	0.19 591	0.20 509	0.22 601	0.17 615	0.19 614	0.17 605	0.12 688	0.12 720	0.13 703	0.15 746	0.08 542	0.07 485

iinet-f	0.16 603	0.06 152	0.45 756	0.14 85	0.10 550	0.21 656	0.14 317	0.27 597	0.23 532	0.21 630	0.24 567	0.21 583	0.15 562	0.18 597	0.21 664	0.09 582	0.07 595	0.07 390	0.06 370	0.09 607	0.10 641

ssnet_v2	0.17 625	0.10 592	0.17 602	0.17 354	0.11 606	0.21 656	0.21 681	0.33 696	0.25 572	0.22 646	0.22 545	0.27 660	0.18 632	0.22 672	0.20 643	0.11 663	0.09 666	0.09 582	0.09 607	0.08 542	0.08 558

test_xeample	0.15 578	0.06 152	0.13 442	0.14 85	0.08 294	0.21 656	0.20 657	0.28 618	0.20 486	0.16 522	0.29 649	0.19 560	0.16 591	0.15 500	0.26 723	0.09 582	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.07 466	0.07 485

EDNetEfficientorigin	7.91 837	0.31 786	153.02 868	0.19 551	0.09 433	0.21 656	0.16 491	0.22 485	0.59 778	0.72 804	0.67 783	0.42 752	0.50 793	0.24 693	0.39 787	0.08 513	0.07 595	0.08 492	0.07 476	0.12 685	0.10 641

RP	0.21 677	0.13 668	0.21 664	0.23 709	0.11 606	0.21 656	0.20 657	0.25 555	0.44 732	0.21 630	0.38 710	0.36 728	0.24 691	0.27 707	0.25 709	0.11 663	0.12 720	0.13 703	0.12 709	0.12 685	0.14 731

PA-Net	0.23 703	0.18 731	0.33 729	0.28 757	0.22 776	0.21 656	0.38 799	0.29 634	0.39 700	0.22 646	0.32 670	0.25 640	0.26 707	0.20 641	0.25 709	0.09 582	0.23 801	0.15 730	0.22 781	0.09 607	0.13 710
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 639	0.11 621	0.17 602	0.22 684	0.11 606	0.21 656	0.22 695	0.37 734	0.33 654	0.24 669	0.28 636	0.30 689	0.19 649	0.20 641	0.20 643	0.09 582	0.08 629	0.11 667	0.09 607	0.09 607	0.07 485

AANet	0.30 749	0.19 737	1.03 813	0.16 255	0.13 669	0.22 665	0.16 491	0.30 649	0.62 786	0.60 789	0.52 760	0.46 764	0.38 764	0.23 683	0.32 763	0.12 688	0.09 666	0.11 667	0.10 652	0.13 709	0.12 685

DStereoFS	0.27 734	0.22 754	0.31 720	0.22 684	0.15 717	0.22 665	0.20 657	0.50 788	0.48 743	0.28 711	0.44 746	0.33 715	0.34 754	0.52 798	0.29 743	0.12 688	0.11 704	0.15 730	0.13 721	0.16 753	0.16 750

DStereoSA	0.25 723	0.19 737	0.37 742	0.26 739	0.17 744	0.22 665	0.20 657	0.49 783	0.59 778	0.22 646	0.29 649	0.29 679	0.33 749	0.39 773	0.28 739	0.12 688	0.11 704	0.16 742	0.14 725	0.14 727	0.12 685

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 639	0.09 528	0.29 714	0.15 146	0.10 550	0.22 665	0.20 657	0.26 574	0.39 700	0.25 683	0.42 741	0.24 626	0.15 562	0.20 641	0.19 636	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.10 641	0.09 607

SACVNet	0.18 639	0.12 640	0.14 483	0.17 354	0.13 669	0.22 665	0.18 590	0.31 662	0.30 629	0.23 659	0.31 666	0.30 689	0.22 677	0.22 672	0.17 605	0.11 663	0.08 629	0.10 633	0.10 652	0.12 685	0.14 731

ac_64	0.16 603	0.08 436	0.15 533	0.18 463	0.10 550	0.22 665	0.18 590	0.24 535	0.21 504	0.18 572	0.24 567	0.29 679	0.18 632	0.19 614	0.22 673	0.09 582	0.07 595	0.08 492	0.09 607	0.07 466	0.06 392

RGC	0.25 723	0.20 744	0.29 714	0.28 757	0.16 728	0.22 665	0.23 708	0.32 674	0.44 732	0.27 696	0.40 724	0.38 737	0.27 715	0.36 757	0.22 673	0.11 663	0.13 735	0.17 749	0.17 761	0.14 727	0.16 750

SHD	0.26 732	0.15 695	0.30 717	0.24 718	0.18 751	0.22 665	0.15 414	0.38 742	0.71 799	0.32 737	0.41 735	0.36 728	0.28 726	0.32 736	0.29 743	0.12 688	0.11 704	0.14 717	0.13 721	0.16 753	0.20 774

ADCRef	0.19 652	0.12 640	0.41 750	0.20 625	0.12 644	0.22 665	0.18 590	0.32 674	0.36 680	0.26 690	0.32 670	0.17 529	0.23 685	0.24 693	0.24 699	0.07 418	0.06 516	0.09 582	0.09 607	0.08 542	0.08 558

DeepPrunerF	0.24 711	0.17 719	0.42 752	0.26 739	0.16 728	0.22 665	0.28 764	0.37 734	0.50 755	0.26 690	0.29 649	0.24 626	0.28 726	0.21 659	0.22 673	0.15 734	0.11 704	0.20 766	0.18 767	0.12 685	0.13 710

ADCP+	0.20 664	0.10 592	0.33 729	0.20 625	0.12 644	0.22 665	0.26 751	0.31 662	0.34 666	0.26 690	0.37 703	0.22 601	0.22 677	0.27 707	0.27 731	0.09 582	0.06 516	0.08 492	0.08 559	0.09 607	0.10 641

DANet	0.21 677	0.15 695	0.28 706	0.25 733	0.13 669	0.22 665	0.19 632	0.27 597	0.27 596	0.28 711	0.32 670	0.35 726	0.31 742	0.31 729	0.23 686	0.11 663	0.09 666	0.11 667	0.10 652	0.13 709	0.11 669
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 677	0.12 640	0.21 664	0.24 718	0.13 669	0.22 665	0.22 695	0.41 756	0.26 586	0.31 731	0.42 741	0.37 733	0.28 726	0.23 683	0.22 673	0.10 629	0.12 720	0.10 633	0.09 607	0.10 641	0.08 558

DRN-Test	0.19 652	0.11 621	0.20 653	0.22 684	0.10 550	0.22 665	0.22 695	0.39 746	0.37 688	0.24 669	0.32 670	0.26 652	0.21 668	0.22 672	0.24 699	0.11 663	0.07 595	0.11 667	0.10 652	0.09 607	0.07 485

XPNet_ROB	0.22 686	0.11 621	0.19 640	0.22 684	0.13 669	0.22 665	0.19 632	0.34 706	0.40 706	0.30 725	0.39 718	0.39 745	0.26 707	0.26 704	0.28 739	0.15 734	0.10 691	0.10 633	0.10 652	0.13 709	0.12 685

PWC_ROB	0.21 677	0.16 704	0.26 692	0.18 463	0.11 606	0.22 665	0.13 236	0.32 674	0.49 752	0.30 725	0.40 724	0.32 711	0.24 691	0.31 729	0.22 673	0.10 629	0.07 595	0.11 667	0.08 559	0.11 665	0.10 641

xxxx	0.15 578	0.07 293	0.14 483	0.14 85	0.08 294	0.23 681	0.18 590	0.31 662	0.19 462	0.14 463	0.28 636	0.22 601	0.14 544	0.15 500	0.26 723	0.09 582	0.05 348	0.07 390	0.07 476	0.08 542	0.07 485

FINET	0.21 677	0.18 731	0.26 692	0.18 463	0.16 728	0.23 681	0.23 708	0.32 674	0.48 743	0.25 683	0.32 670	0.22 601	0.22 677	0.22 672	0.17 605	0.18 768	0.16 772	0.11 667	0.10 652	0.15 744	0.13 710

psmorigin	0.25 723	0.15 695	0.34 737	0.17 354	0.13 669	0.23 681	0.14 317	0.34 706	0.33 654	0.41 763	0.55 767	0.41 751	0.37 761	0.34 744	0.27 731	0.11 663	0.15 757	0.11 667	0.11 687	0.12 685	0.16 750

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 686	0.21 750	0.24 683	0.26 739	0.11 606	0.23 681	0.14 317	0.39 746	0.24 549	0.32 737	0.36 697	0.30 689	0.21 668	0.19 614	0.21 664	0.17 762	0.14 747	0.21 769	0.16 754	0.12 685	0.12 685

edge stereo	0.22 686	0.13 668	0.20 653	0.21 664	0.13 669	0.23 681	0.16 491	0.32 674	0.42 720	0.32 737	0.40 724	0.38 737	0.35 757	0.25 699	0.24 699	0.13 715	0.11 704	0.14 717	0.11 687	0.12 685	0.13 710

base	0.18 639	0.13 668	0.24 683	0.20 625	0.14 696	0.24 686	0.10 50	0.31 662	0.20 486	0.25 683	0.37 703	0.16 505	0.17 615	0.25 699	0.22 673	0.16 755	0.09 666	0.15 730	0.12 709	0.06 375	0.09 607

zh-mn7	0.25 723	0.14 682	0.56 774	0.19 551	0.14 696	0.24 686	0.22 695	0.34 706	0.62 786	0.35 746	0.65 781	0.31 702	0.25 701	0.31 729	0.25 709	0.09 582	0.08 629	0.09 582	0.09 607	0.09 607	0.11 669

fast-acv-ft	0.18 639	0.11 621	0.19 640	0.19 551	0.12 644	0.24 686	0.21 681	0.25 555	0.34 666	0.22 646	0.34 688	0.27 660	0.20 662	0.21 659	0.23 686	0.09 582	0.09 666	0.08 492	0.10 652	0.08 542	0.07 485

DGSMNet	0.24 711	0.19 737	0.33 729	0.21 664	0.24 781	0.24 686	0.20 657	0.35 721	0.41 709	0.24 669	0.32 670	0.38 737	0.21 668	0.29 725	0.23 686	0.12 688	0.11 704	0.14 717	0.16 754	0.23 783	0.23 779

222	0.16 603	0.07 293	0.14 483	0.14 85	0.08 294	0.24 686	0.18 590	0.30 649	0.20 486	0.17 542	0.28 636	0.17 529	0.16 591	0.15 500	0.40 790	0.10 629	0.05 348	0.07 390	0.06 370	0.07 466	0.08 558

GwcNet	0.20 664	0.13 668	0.19 640	0.18 463	0.12 644	0.24 686	0.19 632	0.35 721	0.43 727	0.20 614	0.32 670	0.33 715	0.20 662	0.22 672	0.24 699	0.11 663	0.09 666	0.09 582	0.09 607	0.09 607	0.10 641

FADNet	0.21 677	0.22 754	0.36 738	0.18 463	0.17 744	0.24 686	0.13 236	0.31 662	0.31 637	0.23 659	0.25 596	0.27 660	0.21 668	0.19 614	0.15 573	0.13 715	0.15 757	0.12 688	0.15 746	0.16 753	0.18 767

Nwc_Net	0.23 703	0.16 704	0.21 664	0.25 733	0.14 696	0.24 686	0.26 751	0.37 734	0.38 695	0.22 646	0.41 735	0.30 689	0.28 726	0.28 719	0.25 709	0.11 663	0.10 691	0.17 749	0.20 774	0.10 641	0.10 641

NCCL2	0.23 703	0.15 695	0.17 602	0.34 778	0.18 751	0.24 686	0.23 708	0.34 706	0.28 612	0.31 731	0.38 710	0.38 737	0.28 726	0.23 683	0.24 699	0.15 734	0.12 720	0.18 759	0.21 778	0.13 709	0.13 710

DLCB_ROB	0.18 639	0.10 592	0.15 533	0.23 709	0.11 606	0.24 686	0.18 590	0.29 634	0.28 612	0.27 696	0.28 636	0.28 670	0.24 691	0.19 614	0.20 643	0.08 513	0.08 629	0.09 582	0.09 607	0.07 466	0.07 485

LE_ROB	0.50 788	0.07 293	0.14 483	0.15 146	0.08 294	0.24 686	0.16 491	0.22 485	1.81 837	4.63 844	0.67 783	0.47 768	0.44 782	0.20 641	0.29 743	0.07 418	0.06 516	0.06 260	0.06 370	0.08 542	0.06 392

PSMNet_ROB	0.21 677	0.11 621	0.15 533	0.27 752	0.15 717	0.24 686	0.35 793	0.43 770	0.37 688	0.27 696	0.32 670	0.32 711	0.22 677	0.21 659	0.26 723	0.12 688	0.08 629	0.13 703	0.11 687	0.09 607	0.09 607

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 244	0.13 668	0.12 380	0.24 718	0.16 728	0.25 698	0.10 50	0.15 262	0.15 335	0.05 2	0.06 40	0.05 4	0.06 81	0.07 10	0.09 156	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FSD					0.22 776	0.25 698	0.25 740	0.27 597	0.26 586	0.25 683	0.26 613	0.25 640	0.27 715	0.27 707	0.24 699	0.21 785	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.25 790

zh-sn7	0.25 723	0.17 719	0.50 763	0.24 718	0.13 669	0.25 698	0.24 723	0.34 706	0.48 743	0.28 711	0.54 765	0.28 670	0.31 742	0.36 757	0.32 763	0.10 629	0.10 691	0.11 667	0.10 652	0.12 685	0.12 685

Wz-Net-LNSev	0.22 686	0.16 704	0.38 744	0.21 664	0.13 669	0.25 698	0.23 708	0.32 674	0.43 727	0.30 725	0.41 735	0.31 702	0.18 632	0.22 672	0.25 709	0.10 629	0.09 666	0.08 492	0.08 559	0.12 685	0.11 669

DDUNet	0.22 686	0.17 719	0.21 664	0.22 684	0.15 717	0.25 698	0.24 723	0.29 634	0.30 629	0.31 731	0.36 697	0.33 715	0.25 701	0.24 693	0.20 643	0.18 768	0.13 735	0.17 749	0.11 687	0.16 753	0.16 750

AF-Net	0.22 686	0.17 719	0.17 602	0.26 739	0.13 669	0.25 698	0.24 723	0.32 674	0.50 755	0.25 683	0.33 683	0.38 737	0.26 707	0.28 719	0.25 709	0.11 663	0.10 691	0.16 742	0.11 687	0.11 665	0.10 641

ADCMid	0.25 723	0.15 695	0.40 747	0.20 625	0.14 696	0.25 698	0.26 751	0.34 706	0.38 695	0.36 749	0.44 746	0.34 722	0.40 770	0.35 751	0.33 768	0.10 629	0.09 666	0.11 667	0.11 687	0.13 709	0.12 685

AnyNet_C32	0.26 732	0.16 704	0.36 738	0.20 625	0.16 728	0.25 698	0.30 782	0.32 674	0.44 732	0.31 731	0.49 754	0.30 689	0.33 749	0.40 779	0.33 768	0.12 688	0.12 720	0.12 688	0.14 725	0.14 727	0.15 738

CC-Net-ROB	0.28 739	0.31 786	0.36 738	0.29 766	0.15 717	0.25 698	0.19 632	0.45 775	0.33 654	0.39 756	0.37 703	0.39 745	0.31 742	0.27 707	0.26 723	0.24 797	0.19 783	0.30 799	0.23 785	0.18 767	0.15 738

DISCO	0.19 652	0.09 528	0.22 670	0.17 354	0.10 550	0.25 698	0.18 590	0.27 597	0.44 732	0.22 646	0.31 666	0.33 715	0.26 707	0.28 719	0.28 739	0.08 513	0.06 516	0.07 390	0.07 476	0.09 607	0.09 607

FBW_ROB	0.24 711	0.17 719	0.22 670	0.26 739	0.14 696	0.25 698	0.22 695	0.41 756	0.41 709	0.41 763	0.41 735	0.42 752	0.27 715	0.31 729	0.23 686	0.09 582	0.14 747	0.14 717	0.12 709	0.11 665	0.09 607

w-ln-seven	0.24 711	0.14 682	0.55 771	0.19 551	0.14 696	0.26 709	0.22 695	0.35 721	0.60 782	0.29 720	0.39 718	0.30 689	0.22 677	0.21 659	0.26 723	0.09 582	0.09 666	0.11 667	0.10 652	0.11 665	0.10 641

YMNet	0.20 664	0.12 640	0.19 640	0.20 625	0.14 696	0.26 709	0.23 708	0.32 674	0.34 666	0.27 696	0.34 688	0.30 689	0.18 632	0.18 597	0.22 673	0.10 629	0.13 735	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.09 607

YMNet_1	0.20 664	0.12 640	0.19 640	0.20 625	0.14 696	0.26 709	0.23 708	0.32 674	0.34 666	0.27 696	0.34 688	0.30 689	0.18 632	0.18 597	0.22 673	0.10 629	0.13 735	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.09 607

coex-ft	3.30 825	0.34 789	59.09 867	0.18 463	0.13 669	0.26 709	0.22 695	0.27 597	0.72 800	1.90 838	0.70 789	0.44 758	0.45 786	0.29 725	0.41 793	0.09 582	0.09 666	0.12 688	0.09 607	0.14 727	0.13 710

GASNet	0.22 686	0.23 757	0.33 729	0.26 739	0.17 744	0.26 709	0.16 491	0.44 772	0.42 720	0.27 696	0.24 567	0.30 689	0.15 562	0.27 707	0.18 623	0.12 688	0.08 629	0.12 688	0.11 687	0.16 753	0.07 485

Wz-Net-SNSev	0.25 723	0.17 719	0.44 755	0.25 733	0.14 696	0.26 709	0.23 708	0.38 742	0.56 772	0.30 725	0.55 767	0.39 745	0.26 707	0.23 683	0.30 750	0.10 629	0.09 666	0.09 582	0.10 652	0.11 665	0.11 669

Syn2CoEx	0.21 677	0.16 704	0.27 701	0.29 766	0.14 696	0.26 709	0.20 657	0.33 696	0.31 637	0.28 711	0.36 697	0.27 660	0.25 701	0.19 614	0.24 699	0.16 755	0.12 720	0.14 717	0.11 687	0.09 607	0.08 558

hitnet-ft	0.18 639	0.09 528	0.17 602	0.14 85	0.09 433	0.26 709	0.20 657	0.25 555	0.26 586	0.24 669	0.32 670	0.31 702	0.22 677	0.24 693	0.21 664	0.12 688	0.07 595	0.10 633	0.08 559	0.12 685	0.11 669

ETE_ROB	0.23 703	0.17 719	0.22 670	0.25 733	0.13 669	0.26 709	0.29 774	0.31 662	0.36 680	0.28 711	0.36 697	0.45 760	0.26 707	0.27 707	0.26 723	0.11 663	0.08 629	0.12 688	0.09 607	0.14 727	0.13 710

DispFullNet	0.27 734	0.21 750	0.65 786	0.28 757	0.16 728	0.26 709	0.17 537	0.33 696	0.58 777	0.27 696	0.38 710	0.43 756	0.23 685	0.38 764	0.23 686	0.12 688	0.06 516	0.19 761	0.11 687	0.21 774	0.15 738

MSAF-DinoV2	0.22 686	0.11 621	0.23 679	0.17 354	0.10 550	0.27 719	0.16 491	0.37 734	0.55 768	0.21 630	0.27 622	0.47 768	0.27 715	0.35 751	0.39 787	0.09 582	0.06 516	0.07 390	0.09 607	0.12 685	0.10 641

SQANet	0.23 703	0.23 757	0.30 717	0.30 768	0.19 759	0.27 719	0.13 236	0.29 634	0.33 654	0.24 669	0.37 703	0.31 702	0.22 677	0.27 707	0.23 686	0.15 734	0.10 691	0.21 769	0.16 754	0.21 774	0.15 738

Anonymous3	0.16 603	0.13 668	0.33 729	0.26 739	0.14 696	0.27 719	0.17 537	0.28 618	0.28 612	0.15 493	0.17 457	0.14 459	0.10 404	0.15 500	0.12 443	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.08 559	0.08 542	0.11 669

MMNet	0.17 625	0.09 528	0.16 570	0.20 625	0.11 606	0.27 719	0.20 657	0.25 555	0.41 709	0.22 646	0.30 657	0.21 583	0.20 662	0.17 572	0.20 643	0.06 218	0.06 516	0.07 390	0.07 476	0.08 542	0.07 485

UNet	0.17 625	0.09 528	0.18 628	0.19 551	0.12 644	0.27 719	0.19 632	0.33 696	0.29 619	0.21 630	0.24 567	0.23 620	0.19 649	0.19 614	0.18 623	0.07 418	0.06 516	0.08 492	0.07 476	0.08 542	0.06 392

SANet	0.24 711	0.14 682	0.28 706	0.21 664	0.11 606	0.27 719	0.24 723	0.38 742	0.64 791	0.36 749	0.40 724	0.43 756	0.26 707	0.27 707	0.24 699	0.12 688	0.09 666	0.10 633	0.09 607	0.13 709	0.11 669

LALA_ROB	0.25 723	0.16 704	0.22 670	0.26 739	0.17 744	0.27 719	0.27 758	0.42 762	0.37 688	0.33 741	0.38 710	0.51 774	0.26 707	0.28 719	0.27 731	0.16 755	0.09 666	0.12 688	0.11 687	0.13 709	0.12 685

z-mn7	0.24 711	0.14 682	0.45 756	0.19 551	0.13 669	0.28 726	0.25 740	0.34 706	0.62 786	0.27 696	0.56 772	0.29 679	0.24 691	0.32 736	0.25 709	0.08 513	0.08 629	0.08 492	0.08 559	0.10 641	0.10 641

RTSC	0.23 703	0.12 640	0.28 706	0.21 664	0.13 669	0.28 726	0.16 491	0.35 721	0.66 795	0.27 696	0.33 683	0.30 689	0.21 668	0.31 729	0.29 743	0.10 629	0.08 629	0.09 582	0.10 652	0.13 709	0.13 710

ADCS	0.29 743	0.18 731	0.45 756	0.21 664	0.17 744	0.28 726	0.23 708	0.41 756	0.63 790	0.40 759	0.49 754	0.40 749	0.36 759	0.39 773	0.40 790	0.13 715	0.12 720	0.13 703	0.14 725	0.16 753	0.16 750

NVstereo2D	0.19 652	0.10 592	0.15 533	0.17 354	0.15 717	0.28 726	0.23 708	0.44 772	0.42 720	0.15 493	0.27 622	0.25 640	0.19 649	0.22 672	0.17 605	0.09 582	0.06 516	0.10 633	0.08 559	0.15 744	0.09 607

Light-Stereo-hy	0.23 703	0.14 682	0.30 717	0.22 684	0.20 764	0.29 730	0.16 491	0.33 696	0.36 680	0.24 669	0.28 636	0.42 752	0.24 691	0.25 699	0.20 643	0.13 715	0.13 735	0.23 778	0.23 785	0.16 753	0.18 767

PVD	0.39 768	0.20 744	0.39 746	0.31 772	0.22 776	0.29 730	0.43 805	0.52 794	0.96 818	0.55 783	0.79 802	0.53 778	0.59 806	0.52 798	0.38 783	0.19 779	0.14 747	0.17 749	0.14 725	0.24 789	0.31 795

PASM	0.32 754	0.24 761	0.48 762	0.28 757	0.27 787	0.29 730	0.30 782	0.34 706	0.49 752	0.35 746	0.39 718	0.46 764	0.34 754	0.34 744	0.35 771	0.23 795	0.25 804	0.26 783	0.28 796	0.23 783	0.21 776

NaN_ROB	0.22 686	0.19 737	0.24 683	0.25 733	0.13 669	0.29 730	0.26 751	0.33 696	0.41 709	0.31 731	0.31 666	0.32 711	0.23 685	0.30 728	0.21 664	0.11 663	0.17 778	0.10 633	0.10 652	0.08 542	0.09 607

PatchMatch		0.16 704		0.19 551		0.30 734		0.41 756		0.55 783		0.64 785		0.40 779		0.15 734		0.15 730		0.12 685

UDG	0.21 677	0.17 719	0.19 640	0.23 709	0.15 717	0.30 734	0.20 657	0.33 696	0.35 675	0.23 659	0.28 636	0.31 702	0.27 715	0.20 641	0.22 673	0.15 734	0.12 720	0.13 703	0.09 607	0.14 727	0.14 731

PM Graph cmp D40	0.31 751	0.16 704	0.26 692	0.19 551	0.13 669	0.31 736	0.20 657	0.42 762	0.55 768	0.55 783	0.70 789	0.69 794	0.45 786	0.39 773	0.36 778	0.15 734	0.15 757	0.15 730	0.14 725	0.12 685	0.13 710

PatchMatch Graph Cmp	0.32 754	0.16 704	0.26 692	0.19 551	0.13 669	0.31 736	0.20 657	0.42 762	0.60 782	0.55 783	0.81 804	0.67 790	0.44 782	0.38 764	0.36 778	0.15 734	0.15 757	0.15 730	0.14 725	0.12 685	0.13 710

stereogan	0.22 686	0.11 621	0.21 664	0.20 625	0.12 644	0.31 736	0.19 632	0.35 721	0.44 732	0.22 646	0.39 718	0.35 726	0.27 715	0.33 741	0.22 673	0.10 629	0.12 720	0.10 633	0.10 652	0.14 727	0.13 710

light-stereo	0.42 777	0.26 772	0.59 781	0.60 804	0.49 803	0.32 739	0.23 708	0.46 777	0.52 766	0.56 788	0.58 777	0.76 801	0.32 747	0.48 790	0.29 743	0.32 801	0.24 802	0.27 787	0.33 802	0.46 807	0.39 802

Anonymous_2	0.22 686	0.17 719	0.28 706	0.15 146	0.16 728	0.32 739	0.22 695	0.22 485	0.17 408	0.23 659	0.24 567	0.26 652	0.27 715	0.27 707	0.23 686	0.22 790	0.25 804	0.17 749	0.17 761	0.17 762	0.17 761

APVNet	0.22 686	0.12 640	0.19 640	0.18 463	0.14 696	0.32 739	0.31 788	0.39 746	0.32 644	0.27 696	0.40 724	0.30 689	0.29 734	0.26 704	0.25 709	0.11 663	0.12 720	0.11 667	0.14 725	0.12 685	0.12 685

GANetREF_RVC	0.31 751	0.34 789	0.27 701	0.35 782	0.16 728	0.32 739	0.41 800	0.48 781	0.51 763	0.35 746	0.35 692	0.34 722	0.33 749	0.39 773	0.32 763	0.27 799	0.20 786	0.29 797	0.15 746	0.18 767	0.17 761
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	0.27 734	0.16 704	0.26 692	0.28 757	0.20 764	0.32 739	0.26 751	0.44 772	0.57 774	0.28 711	0.40 724	0.45 760	0.29 734	0.33 741	0.34 770	0.12 688	0.09 666	0.17 749	0.16 754	0.17 762	0.13 710

WCMA_ROB	0.24 711	0.11 621	0.22 670	0.17 354	0.14 696	0.32 739	0.15 414	0.32 674	0.32 644	0.38 754	0.53 763	0.40 749	0.34 754	0.34 744	0.25 709	0.11 663	0.12 720	0.12 688	0.10 652	0.14 727	0.14 731

MeshStereo	0.27 734	0.13 668	0.18 628	0.15 146	0.11 606	0.32 739	0.24 723	0.40 750	0.36 680	0.52 777	0.57 775	0.67 790	0.40 770	0.35 751	0.26 723	0.14 730	0.13 735	0.13 703	0.11 687	0.11 665	0.10 641
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
LRCNet_RVC	10.62 845	13.42 854	7.30 837	18.92 852	2.07 831	0.33 746	0.30 782	5.59 847	0.48 743	13.03 856	17.94 856	8.87 850	5.65 845	4.79 843	1.89 834	23.51 872	2.73 848	27.55 874	25.71 873	16.07 866	16.33 860

CSAN	0.29 743	0.24 761	0.27 701	0.34 778	0.19 759	0.33 746	0.42 803	0.37 734	0.50 755	0.38 754	0.40 724	0.44 758	0.33 749	0.28 719	0.30 750	0.20 781	0.16 772	0.19 761	0.19 769	0.14 727	0.15 738

SGM_RVC	0.23 703	0.12 640	0.15 533	0.15 146	0.09 433	0.33 746	0.18 590	0.34 706	0.31 637	0.44 770	0.37 703	0.53 778	0.35 757	0.35 751	0.24 699	0.13 715	0.13 735	0.13 703	0.13 721	0.10 641	0.11 669
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 686	0.17 719	0.16 570	0.25 733	0.18 751	0.34 749	0.17 537	0.28 618	0.47 742	0.23 659	0.46 749	0.20 573	0.18 632	0.25 699	0.25 709	0.09 582	0.08 629	0.23 778	0.19 769	0.11 665	0.11 669

WZ-Net	0.28 739	0.17 719	0.78 804	0.22 684	0.16 728	0.34 749	0.29 774	0.39 746	0.57 774	0.24 669	0.55 767	0.37 733	0.24 691	0.33 741	0.35 771	0.09 582	0.08 629	0.09 582	0.10 652	0.14 727	0.16 750

MFN_U_SF_RVC	0.32 754	0.21 750	0.55 771	0.30 768	0.15 717	0.34 749	0.17 537	0.52 794	0.46 740	0.46 774	0.55 767	0.59 781	0.39 767	0.35 751	0.37 780	0.15 734	0.14 747	0.18 759	0.21 778	0.16 753	0.15 738

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 749	0.24 761	0.29 714	0.36 784	0.16 728	0.34 749	0.30 782	0.32 674	0.42 720	0.40 759	0.46 749	0.38 737	0.31 742	0.34 744	0.28 739	0.19 779	0.20 786	0.26 783	0.29 797	0.18 767	0.19 773

XQC	0.28 739	0.23 757	0.51 764	0.28 757	0.19 759	0.34 749	0.27 758	0.36 728	0.57 774	0.31 731	0.30 657	0.37 733	0.30 738	0.38 764	0.38 783	0.13 715	0.09 666	0.15 730	0.12 709	0.17 762	0.18 767

ADCL	0.24 711	0.11 621	0.47 761	0.22 684	0.12 644	0.34 749	0.29 774	0.29 634	0.56 772	0.24 669	0.46 749	0.30 689	0.30 738	0.29 725	0.29 743	0.08 513	0.07 595	0.09 582	0.09 607	0.10 641	0.10 641

LSM	0.33 758	0.20 744	0.58 779	0.26 739	0.60 813	0.34 749	0.25 740	0.42 762	0.48 743	0.45 771	0.58 777	0.42 752	0.36 759	0.35 751	0.25 709	0.12 688	0.20 786	0.14 717	0.16 754	0.19 770	0.33 797

NVStereoNet_ROB	0.46 786	0.36 791	0.46 760	0.41 791	0.28 789	0.34 749	0.34 792	0.48 781	0.60 782	0.72 804	0.93 809	0.70 796	0.66 810	0.47 789	0.60 811	0.22 790	0.33 812	0.34 802	0.34 805	0.30 799	0.30 794
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.31 751	0.26 772	0.26 692	0.24 718	0.21 772	0.34 749	0.25 740	0.34 706	0.39 700	0.40 759	0.69 787	0.45 760	0.40 770	0.34 744	0.27 731	0.20 781	0.19 783	0.26 783	0.25 788	0.23 783	0.22 778

ADCPNet	0.25 723	0.16 704	0.61 783	0.21 664	0.15 717	0.35 758	0.25 740	0.32 674	0.35 675	0.30 725	0.40 724	0.36 728	0.28 726	0.28 719	0.32 763	0.12 688	0.10 691	0.11 667	0.12 709	0.14 727	0.13 710

Wz-Net-MNSev	0.22 686	0.13 668	0.31 720	0.20 625	0.14 696	0.36 759	0.24 723	0.33 696	0.44 732	0.28 711	0.40 724	0.38 737	0.19 649	0.24 693	0.25 709	0.09 582	0.07 595	0.09 582	0.09 607	0.12 685	0.10 641

PM Cens cmp D40	0.33 758	0.14 682	0.19 640	0.17 354	0.12 644	0.37 760	0.20 657	0.49 783	0.50 755	0.63 792	0.73 792	0.82 804	0.48 790	0.44 786	0.37 780	0.15 734	0.15 757	0.16 742	0.14 725	0.13 709	0.12 685

FC-DCNN v2	0.33 758	0.27 777	0.28 706	0.26 739	0.23 779	0.37 760	0.28 764	0.40 750	0.43 727	0.45 771	0.56 772	0.51 774	0.40 770	0.37 762	0.29 743	0.21 785	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.25 790	0.24 782

FC-DCNN	0.33 758	0.27 777	0.28 706	0.26 739	0.23 779	0.37 760	0.28 764	0.40 750	0.43 727	0.45 771	0.55 767	0.51 774	0.40 770	0.37 762	0.30 750	0.21 785	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.25 790	0.24 782

MDST_ROB	0.22 686	0.10 592	0.17 602	0.18 463	0.11 606	0.37 760	0.19 632	0.43 770	0.41 709	0.39 756	0.39 718	0.29 679	0.21 668	0.26 704	0.18 623	0.11 663	0.10 691	0.14 717	0.11 687	0.10 641	0.08 558

Selective-IGEV-i16pc	0.13 493	0.06 152	0.13 442	0.15 146	0.11 606	0.38 764	0.16 491	0.23 509	0.16 377	0.10 310	0.15 419	0.09 303	0.06 81	0.13 429	0.10 272	0.10 629	0.08 629	0.06 260	0.07 476	0.09 607	0.09 607

Wz-Net-TNSev	0.29 743	0.20 744	0.65 786	0.19 551	0.15 717	0.38 764	0.27 758	0.35 721	0.55 768	0.34 745	0.42 741	0.45 760	0.38 764	0.32 736	0.30 750	0.12 688	0.13 735	0.10 633	0.12 709	0.15 744	0.14 731

PatchMatch Cens Cmp	0.33 758	0.15 695	0.20 653	0.17 354	0.12 644	0.39 766	0.21 681	0.47 779	0.51 763	0.68 797	0.78 801	0.87 805	0.51 794	0.43 785	0.35 771	0.15 734	0.15 757	0.16 742	0.14 725	0.13 709	0.12 685

MonStereo1	0.47 787	0.26 772	0.58 779	0.28 757	0.20 764	0.39 766	0.18 590	0.49 783	0.64 791	0.52 777	0.87 806	1.01 808	0.57 804	0.50 792	0.56 808	0.53 816	0.31 811	0.54 813	0.40 806	0.33 804	0.34 798

FCDSN-DC	0.33 758	0.28 781	0.28 706	0.30 768	0.24 781	0.39 766	0.28 764	0.42 762	0.42 720	0.43 769	0.53 763	0.51 774	0.41 775	0.36 757	0.30 750	0.21 785	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.25 790	0.24 782
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 754	0.12 640	0.16 570	0.16 255	0.11 606	0.39 766	0.19 632	0.41 756	0.50 755	0.52 777	0.54 765	1.32 822	0.42 779	0.40 779	0.27 731	0.14 730	0.16 772	0.16 742	0.16 754	0.12 685	0.12 685

Selective-IGEV-i16pb	0.14 531	0.08 436	0.17 602	0.15 146	0.11 606	0.41 770	0.16 491	0.28 618	0.23 532	0.11 348	0.20 509	0.10 346	0.07 216	0.17 572	0.12 443	0.10 629	0.07 595	0.06 260	0.08 559	0.09 607	0.10 641

ccnet	0.29 743	0.28 781	0.23 679	0.20 625	0.28 789	0.41 770	0.21 681	0.45 775	0.33 654	0.36 749	0.46 749	0.36 728	0.30 738	0.39 773	0.42 794	0.23 795	0.14 747	0.21 769	0.17 761	0.23 783	0.18 767

Consistency-Raft	0.44 781	0.40 794	0.45 756	0.37 786	0.43 800	0.46 772	0.41 800	0.57 803	0.55 768	0.32 737	0.73 792	0.33 715	0.48 790	0.42 784	0.49 803	0.39 806	0.35 813	0.45 806	0.51 815	0.42 806	0.29 792

RYNet	0.22 686	0.12 640	0.22 670	0.19 551	0.17 744	0.46 772	0.26 751	0.38 742	0.48 743	0.24 669	0.28 636	0.34 722	0.23 685	0.20 641	0.30 750	0.10 629	0.06 516	0.09 582	0.09 607	0.13 709	0.15 738

ACVNet-4b	0.39 768	0.53 799	0.55 771	0.45 796	0.24 781	0.47 774	0.18 590	0.49 783	0.64 791	0.42 766	0.45 748	0.60 782	0.27 715	0.34 744	0.24 699	0.33 803	0.14 747	0.48 807	0.42 808	0.30 799	0.26 790

MANE	0.45 783	0.27 777	0.27 701	0.27 752	0.24 781	0.47 774	0.31 788	0.55 800	0.59 778	0.72 804	1.13 820	1.15 816	0.61 807	0.52 798	0.37 780	0.21 785	0.20 786	0.27 787	0.31 801	0.25 790	0.24 782

fsdfsdds	0.52 789	0.19 737	0.67 794	0.33 775	0.18 751	0.48 776	0.32 790	0.53 796	1.00 819	0.73 808	2.21 836	1.03 809	0.86 822	0.34 744	0.45 799	0.16 755	0.16 772	0.26 783	0.18 767	0.14 727	0.15 738

AnyNet_C01	0.36 764	0.25 768	1.37 820	0.22 684	0.17 744	0.48 776	0.27 758	0.35 721	0.39 700	0.39 756	0.74 795	0.46 764	0.38 764	0.45 787	0.47 801	0.13 715	0.13 735	0.13 703	0.14 725	0.14 727	0.15 738

nnnnnnn	0.42 777	0.25 768	0.52 765	0.33 775	0.27 787	0.49 778	0.29 774	0.53 796	0.77 810	0.63 792	0.68 785	0.74 799	0.56 800	0.46 788	0.43 797	0.22 790	0.21 798	0.27 787	0.26 789	0.28 797	0.25 787

ACVNet_1	0.44 781	0.49 798	0.60 782	0.45 796	0.28 789	0.49 778	0.27 758	0.57 803	0.72 800	0.62 791	0.58 777	0.74 799	0.49 792	0.50 792	0.35 771	0.26 798	0.24 802	0.39 804	0.29 797	0.31 802	0.24 782

G-Net	0.24 711	0.16 704	0.36 738	0.22 684	0.16 728	0.51 780	0.23 708	0.29 634	0.34 666	0.36 749	0.38 710	0.31 702	0.29 734	0.27 707	0.26 723	0.11 663	0.09 666	0.12 688	0.09 607	0.16 753	0.13 710

anonymity	0.53 791	0.58 801	0.65 786	0.41 791	0.61 814	0.53 781	0.41 800	0.56 801	0.41 709	0.55 783	0.50 758	0.49 773	0.55 799	0.58 806	0.50 806	0.58 819	0.50 827	0.51 809	0.51 815	0.51 809	0.57 811

DPSNet	0.28 739	0.16 704	0.31 720	0.18 463	0.13 669	0.54 782	0.42 803	0.51 791	0.67 796	0.29 720	0.38 710	0.38 737	0.29 734	0.31 729	0.23 686	0.11 663	0.10 691	0.11 667	0.08 559	0.20 771	0.16 750

ELAS_RVC	0.41 773	0.29 784	0.33 729	0.28 757	0.24 781	0.54 782	0.36 795	0.49 783	0.59 778	0.72 804	0.74 795	0.65 788	0.54 796	0.54 803	0.40 790	0.22 790	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.26 795	0.25 787
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 768	0.37 792	0.52 765	0.44 795	0.28 789	0.58 784	0.24 723	0.41 756	0.62 786	0.40 759	0.49 754	0.46 764	0.33 749	0.40 779	0.32 763	0.30 800	0.30 808	0.39 804	0.33 802	0.29 798	0.28 791

UHP(FT)	0.41 773	0.25 768	0.42 752	0.37 786	0.20 764	0.59 785	0.44 807	0.51 791	0.73 804	0.54 781	0.76 798	0.70 796	0.56 800	0.50 792	0.38 783	0.18 768	0.22 799	0.22 775	0.20 774	0.20 771	0.17 761

mmmmmm	0.41 773	0.25 768	0.42 752	0.37 786	0.20 764	0.59 785	0.44 807	0.51 791	0.73 804	0.54 781	0.76 798	0.70 796	0.56 800	0.50 792	0.38 783	0.18 768	0.22 799	0.22 775	0.20 774	0.20 771	0.17 761

IMH-64-1	0.65 796	0.61 803	0.68 796	0.71 807	0.51 804	0.59 785	0.49 810	0.91 818	0.85 812	0.74 809	1.02 813	0.81 802	0.78 816	0.79 813	0.49 803	0.42 808	0.46 817	0.71 816	0.47 810	0.52 810	0.39 802

IMH-64	0.65 796	0.61 803	0.68 796	0.71 807	0.51 804	0.59 785	0.49 810	0.91 818	0.85 812	0.74 809	1.02 813	0.81 802	0.78 816	0.79 813	0.49 803	0.42 808	0.46 817	0.71 816	0.47 810	0.52 810	0.39 802

ELAS	0.41 773	0.29 784	0.33 729	0.27 752	0.24 781	0.60 789	0.36 795	0.50 788	0.50 755	0.71 802	0.79 802	0.67 790	0.54 796	0.51 796	0.42 794	0.22 790	0.20 786	0.27 787	0.26 789	0.26 795	0.25 787
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 794	0.58 801	0.65 786	0.45 796	0.55 808	0.62 790	0.44 807	0.62 808	0.50 755	0.68 797	0.64 780	0.66 789	0.57 804	0.61 807	0.60 811	0.62 822	0.47 821	0.51 809	0.49 812	0.55 814	0.58 812
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 779	0.39 793	0.54 768	0.40 789	0.20 764	0.64 791	0.32 790	0.53 796	0.72 800	0.71 802	0.72 791	0.61 783	0.54 796	0.51 796	0.46 800	0.20 781	0.19 783	0.29 797	0.30 799	0.23 783	0.18 767

Ntro	0.40 771	0.40 794	0.53 767	0.46 799	0.30 793	0.65 792	0.24 723	0.46 777	0.68 797	0.41 763	0.49 754	0.48 770	0.42 779	0.39 773	0.31 759	0.32 801	0.28 806	0.37 803	0.30 799	0.32 803	0.29 792

RainbowNet	0.54 792	0.61 803	0.70 802	0.57 803	0.43 800	0.65 792	0.37 798	0.60 807	0.87 814	0.50 776	0.66 782	0.64 785	0.47 789	0.49 791	0.43 797	0.47 813	0.48 822	0.52 811	0.41 807	0.52 810	0.40 805

SGM+DAISY	0.56 793	0.57 800	0.65 786	0.40 789	0.54 806	0.66 794	0.49 810	0.56 801	0.45 738	0.66 795	0.69 787	0.67 790	0.56 800	0.63 808	0.56 808	0.59 820	0.48 822	0.50 808	0.50 814	0.52 810	0.58 812

IMH	0.71 799	0.64 806	0.68 796	0.76 809	0.54 806	0.69 795	0.54 814	0.98 824	1.10 821	0.82 813	1.09 816	0.89 806	0.88 824	0.87 821	0.52 807	0.44 811	0.50 827	0.75 819	0.51 815	0.56 815	0.41 806

MFMNet_re	0.64 795	0.66 807	0.65 786	0.51 800	0.69 818	0.69 795	0.57 816	0.64 809	0.73 804	0.60 789	0.73 792	0.62 784	0.67 811	0.65 809	0.60 811	0.66 824	0.58 836	0.63 814	0.59 818	0.68 821	0.69 821

ACVNet_2	0.66 798	0.66 807	0.68 796	0.63 805	0.41 798	0.71 797	0.49 810	0.96 822	1.39 828	0.89 819	1.09 816	1.04 810	0.73 814	0.54 803	0.47 801	0.43 810	0.40 815	0.53 812	0.44 809	0.47 808	0.35 800

notaker	0.97 814	1.11 821	0.98 812	1.13 824	0.81 822	0.73 798	0.68 824	0.93 820	1.16 822	1.18 833	1.18 822	1.41 825	1.16 834	1.08 832	0.69 820	0.81 830	0.64 838	1.17 832	0.79 828	0.98 830	0.80 825

WAO-7	0.79 806	0.78 812	0.54 768	0.85 815	0.67 817	0.74 799	0.68 824	1.05 828	1.32 826	0.90 821	1.20 823	1.04 810	0.92 825	0.69 810	0.66 816	0.60 821	0.62 837	0.67 815	0.68 824	0.64 817	0.58 812

RTS	0.45 783	0.19 737	3.26 826	0.24 718	0.15 717	0.74 799	0.20 657	0.36 728	0.76 808	0.42 766	0.43 744	0.31 702	0.41 775	0.53 801	0.35 771	0.10 629	0.08 629	0.13 703	0.12 709	0.15 744	0.15 738

RTSA	0.45 783	0.19 737	3.26 826	0.24 718	0.15 717	0.74 799	0.20 657	0.36 728	0.76 808	0.42 766	0.43 744	0.31 702	0.41 775	0.53 801	0.35 771	0.10 629	0.08 629	0.13 703	0.12 709	0.15 744	0.15 738

PWCK	0.71 799	0.94 818	0.95 811	0.76 809	0.31 794	0.74 799	0.36 795	0.90 817	0.90 816	0.96 823	0.75 797	0.95 807	0.61 807	0.87 821	0.66 816	0.72 825	0.46 817	0.75 819	0.49 812	0.69 823	0.44 807

WAO-6	0.81 807	0.80 813	0.62 784	0.86 816	0.63 815	0.76 803	0.58 817	0.98 824	1.54 833	0.90 821	0.96 812	1.07 812	1.03 829	0.70 811	0.66 816	0.72 825	0.49 824	0.90 827	0.71 825	0.68 821	0.58 812

BEATNet-Init1	0.52 789	0.27 777	0.62 784	0.30 768	0.21 772	0.76 803	0.29 774	0.54 799	0.65 794	0.86 817	0.95 811	2.07 831	0.62 809	0.56 805	0.42 794	0.18 768	0.18 780	0.23 778	0.22 781	0.22 780	0.21 776

TARStereo(FT)	0.37 765	0.26 772	0.31 720	0.42 793	0.19 759	0.77 805	1.20 833	0.42 762	0.41 709	0.33 741	0.52 760	0.48 770	0.37 761	0.32 736	0.31 759	0.17 762	0.14 747	0.21 769	0.15 746	0.22 780	0.11 669

2222	0.37 765	0.26 772	0.31 720	0.42 793	0.19 759	0.77 805	1.20 833	0.42 762	0.41 709	0.33 741	0.52 760	0.48 770	0.37 761	0.32 736	0.31 759	0.17 762	0.14 747	0.21 769	0.15 746	0.22 780	0.11 669

SDNR	0.19 652	0.08 436	0.19 640	0.16 255	0.12 644	0.77 805	0.14 317	0.25 555	0.32 644	0.19 591	0.24 567	0.19 560	0.13 519	0.19 614	0.15 573	0.16 755	0.18 780	0.14 717	0.11 687	0.08 542	0.11 669

SAMSARA	0.40 771	0.28 781	0.33 729	0.55 802	0.39 796	0.82 808	1.23 835	0.47 779	0.51 763	0.36 749	0.35 692	0.55 780	0.39 767	0.38 764	0.39 787	0.15 734	0.20 786	0.15 730	0.14 725	0.23 783	0.20 774

1111	0.43 779	0.23 757	0.54 768	0.33 775	0.20 764	0.83 809	0.35 793	0.50 788	0.82 811	0.63 792	0.68 785	0.69 794	0.68 812	0.77 812	0.35 771	0.17 762	0.15 757	0.19 761	0.19 769	0.21 774	0.17 761

WAO-8	0.91 811	0.81 814	0.65 786	0.94 819	0.69 818	0.90 810	0.67 822	1.07 832	1.83 838	1.06 828	1.45 826	1.30 819	1.07 830	0.84 817	0.78 822	0.74 827	0.53 830	0.86 825	0.75 826	0.69 823	0.62 818

Venus	0.91 811	0.81 814	0.65 786	0.94 819	0.69 818	0.90 810	0.67 822	1.07 832	1.83 838	1.06 828	1.45 826	1.30 819	1.07 830	0.84 817	0.78 822	0.74 827	0.53 830	0.86 825	0.75 826	0.69 823	0.62 818

Dean	0.87 810	0.86 817	0.79 806	0.81 813	0.56 809	0.90 810	0.63 818	1.15 838	1.73 836	1.15 831	1.15 821	1.31 821	0.99 828	0.81 815	0.81 825	0.57 818	0.56 834	0.77 823	0.64 821	0.66 819	0.58 812

TorneroNet-64	0.76 805	0.72 810	0.74 803	0.78 811	0.58 812	0.91 813	0.56 815	0.84 814	1.29 825	0.66 795	0.90 807	1.40 824	0.75 815	0.85 819	0.67 819	0.49 814	0.46 817	0.72 818	0.59 818	0.67 820	0.53 810

MADNet+	0.75 804	0.71 809	3.70 829	0.66 806	0.41 798	0.98 814	0.97 831	0.69 810	0.73 804	0.52 777	0.57 775	0.64 785	0.68 812	0.86 820	1.01 829	0.34 804	0.36 814	0.28 796	0.23 785	0.36 805	0.31 795

KSHMR	1.09 817	1.17 823	0.88 810	1.25 827	1.00 826	0.99 815	0.96 830	1.13 836	1.37 827	1.16 832	1.29 825	1.41 825	0.96 827	1.01 829	0.92 826	1.03 839	1.08 841	1.20 833	1.03 834	1.01 831	0.97 827

TorneroNet	0.82 808	0.74 811	0.81 808	0.84 814	0.63 815	0.99 815	0.63 818	0.96 822	1.16 822	0.80 812	1.11 818	1.36 823	0.86 822	0.93 826	0.80 824	0.56 817	0.49 824	0.78 824	0.66 823	0.73 826	0.63 820

ktn	1.01 816	1.21 824	0.80 807	1.23 826	0.86 824	1.01 817	0.87 828	0.94 821	1.39 828	1.04 826	1.12 819	1.15 816	1.07 830	0.94 827	0.59 810	1.28 841	0.71 839	1.38 836	0.83 829	1.02 832	0.75 824

HanzoNet	1.29 819	1.26 826	1.19 819	1.12 823	0.85 823	1.02 818	0.83 826	1.03 827	1.48 832	1.64 836	1.61 828	2.50 833	1.72 838	1.61 834	1.61 833	1.26 840	0.80 840	1.31 835	1.01 833	1.02 832	0.86 826

LVE	0.83 809	0.85 816	0.85 809	0.80 812	0.56 809	1.04 819	0.65 821	1.05 828	1.47 831	0.96 823	1.22 824	1.10 815	0.85 821	0.83 816	0.71 821	0.49 814	0.55 833	0.76 822	0.60 820	0.65 818	0.59 817

DPSimNet_ROB	1.11 818	1.23 825	0.78 804	1.13 824	0.88 825	1.10 820	1.13 832	1.16 839	1.23 824	1.43 835	1.02 813	1.41 825	1.10 833	0.90 825	1.60 832	1.46 842	0.51 829	1.21 834	1.03 834	0.90 829	1.01 829

UNDER WATER	0.97 814	0.97 820	1.42 821	0.99 821	0.70 821	1.12 821	0.84 827	0.80 813	1.08 820	1.01 825	0.90 807	1.55 828	1.22 836	1.03 830	1.00 828	0.78 829	0.53 830	1.02 830	0.87 830	0.80 828	0.74 823

UNDER WATER-64	0.95 813	0.94 818	1.43 822	0.87 817	0.56 809	1.18 822	0.87 828	0.77 812	0.94 817	1.04 826	0.85 805	1.58 829	1.21 835	0.94 827	0.96 827	0.87 831	0.57 835	1.03 831	0.88 831	0.78 827	0.73 822

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 802	0.18 731	0.56 774	0.27 752	0.21 772	1.35 823	0.25 740	0.59 805	1.65 834	0.68 797	5.01 839	1.08 813	0.81 818	0.38 764	0.30 750	0.18 768	0.15 757	0.20 766	0.19 769	0.17 762	0.23 779

TestStereooo	0.72 802	0.18 731	0.56 774	0.27 752	0.21 772	1.35 823	0.25 740	0.59 805	1.65 834	0.68 797	5.01 839	1.08 813	0.81 818	0.38 764	0.30 750	0.18 768	0.15 757	0.20 766	0.19 769	0.17 762	0.23 779

MultiAttention	0.29 743	0.08 436	0.14 483	0.19 551	0.12 644	1.45 825	1.33 836	0.36 728	0.37 688	0.19 591	0.21 533	0.24 626	0.11 443	0.38 764	0.18 623	0.06 218	0.05 348	0.08 492	0.08 559	0.10 641	0.09 607

Light2-Stereo	26.76 863	1.12 822	17.52 854	8.77 837	1.53 828	1.46 826	0.22 695	1.76 841	0.88 815	24.83 871	3.04 838	5.14 838	1.60 837	104.29 876	1.53 831	11.90 857	0.49 824	160.20 877	140.43 876	19.43 868	29.13 867

JetBlue	0.71 799	0.45 797	1.14 818	0.51 800	0.47 802	2.02 827	0.64 820	0.75 811	0.70 798	0.69 801	0.77 800	1.22 818	0.83 820	1.03 830	1.01 829	0.40 807	0.28 806	0.33 801	0.33 802	0.30 799	0.34 798

MADNet++	1.95 823	1.75 828	1.59 823	1.82 828	1.69 830	2.33 828	1.40 837	2.35 842	2.09 840	2.57 841	2.36 837	2.24 832	2.17 840	2.28 835	2.34 839	1.87 843	1.66 843	1.54 837	1.34 836	1.92 835	1.77 831

zzzz4	3.62 827	5.55 846	4.00 835	12.27 847	11.85 848	4.49 829	3.91 840	1.10 835	0.42 720	0.85 815	2.01 832	6.20 841	0.44 782	3.00 837	2.25 835	0.94 835	0.15 757	1.93 842	1.76 838	5.70 846	3.67 838

noway1	3.62 827	5.55 846	3.97 833	12.27 847	11.85 848	4.50 830	3.92 842	1.09 834	0.42 720	0.85 815	2.01 832	6.22 842	0.44 782	3.00 837	2.25 835	0.94 835	0.15 757	1.93 842	1.76 838	5.70 846	3.67 838

noway2	3.60 826	5.21 842	3.74 830	12.26 845	11.84 845	4.51 831	3.91 840	1.00 826	0.48 743	0.89 819	1.98 830	6.35 845	0.41 775	2.90 836	2.47 842	0.93 834	0.13 735	1.92 841	1.77 842	5.66 844	3.67 838

noway3	3.64 829	5.28 843	3.79 831	12.26 845	11.84 845	4.53 832	3.92 842	1.06 830	0.48 743	0.88 818	1.98 830	6.32 844	0.46 788	3.32 840	2.57 843	0.95 838	0.15 757	1.93 842	1.76 838	5.67 845	3.69 841

noway4	3.64 829	5.53 845	3.97 833	12.24 844	11.84 845	4.58 833	3.96 844	1.14 837	0.45 738	0.82 813	2.01 832	6.19 840	0.43 781	3.04 839	2.29 838	0.94 835	0.15 757	1.93 842	1.76 838	5.75 848	3.71 842

TCMNet-wrong-test	3.67 831	5.48 844	3.89 832	12.18 843	11.75 844	4.65 834	3.88 839	1.06 830	0.72 800	1.09 830	2.15 835	6.30 843	0.53 795	3.43 842	2.36 840	0.89 832	0.20 786	1.87 839	1.69 837	5.57 843	3.62 837

JetRed	1.62 820	1.46 827	2.98 824	0.92 818	1.21 827	4.99 835	1.53 838	1.27 840	1.39 828	1.83 837	1.74 829	1.60 830	0.95 826	1.41 833	2.45 841	0.90 833	1.60 842	0.93 828	0.90 832	1.35 834	0.99 828

UHP(ZeroShot)	1.94 821	0.24 761	1.06 814	0.34 778	0.18 751	5.35 836	0.24 723	0.86 815	4.09 842	2.33 839	11.82 853	7.01 846	2.71 842	0.87 821	0.60 811	0.17 762	0.14 747	0.19 761	0.17 761	0.21 774	0.16 750

UHP	1.94 821	0.24 761	1.06 814	0.34 778	0.18 751	5.35 836	0.24 723	0.86 815	4.09 842	2.33 839	11.82 853	7.01 846	2.71 842	0.87 821	0.60 811	0.17 762	0.14 747	0.19 761	0.17 761	0.21 774	0.16 750

HaxPig	15.71 849	18.52 865	19.18 859	16.89 851	15.89 852	7.73 838	7.60 845	13.31 860	10.82 850	15.42 857	14.91 855	15.98 859	14.92 858	15.58 857	15.98 858	18.95 867	16.73 858	19.46 870	18.08 865	19.26 867	19.05 863

DPSMNet_ROB	8.06 838	4.48 835	8.63 846	5.37 835	10.74 839	8.32 839	22.98 854	5.46 845	13.36 854	5.12 845	9.92 848	5.08 836	10.40 851	5.53 845	12.58 851	3.80 849	8.00 850	3.50 846	7.02 850	3.83 841	7.14 846

DGTPSM_ROB	8.06 838	4.48 835	8.63 846	5.35 833	10.72 838	8.32 839	22.97 853	5.46 845	13.35 853	5.12 845	9.92 848	5.08 836	10.40 851	5.52 844	12.58 851	3.79 848	8.00 850	3.50 846	7.02 850	3.83 841	7.14 846

Selective-IGEV-i1pa	2.80 824	3.51 834	0.67 794	0.28 757	0.14 696	10.22 841	0.43 805	4.36 843	3.63 841	3.53 842	6.92 842	3.47 834	1.97 839	13.41 856	2.26 837	0.36 805	0.15 757	0.13 703	0.10 652	0.15 744	0.35 800

tt	4.67 832	0.06 152	3.55 828	2.02 829	1.55 829	10.25 842	16.71 848	8.91 852	5.03 844	1.31 834	0.94 810	4.71 835	4.76 844	3.33 841	5.87 845	6.06 851	10.30 857	1.88 840	2.11 844	2.75 837	1.21 830

MEDIAN_ROB	20.38 853	24.04 866	23.31 862	21.23 853	21.71 855	10.40 843	7.92 846	17.64 861	15.50 860	20.12 861	19.70 857	20.34 860	20.32 859	21.19 858	21.13 861	23.81 873	21.81 868	24.98 873	23.76 872	24.71 873	23.93 866

USTest	6.22 833	2.73 831	3.00 825	6.57 836	7.29 836	14.37 844	21.57 849	7.00 851	9.56 849	5.34 847	6.10 841	5.72 839	7.64 847	6.41 846	6.96 847	1.97 844	3.42 849	1.64 838	2.15 845	2.66 836	2.36 832

PML	8.91 840	9.34 853	6.13 836	5.35 833	6.41 835	14.99 845	23.38 855	5.27 844	6.83 845	18.04 860	28.19 870	7.67 848	6.83 846	7.85 847	5.75 844	5.35 850	1.83 844	5.95 856	1.93 843	8.64 853	2.52 833

xxxxx1	7.79 834	5.02 839	7.31 838	3.12 830	3.85 832	16.35 846	22.88 850	5.86 848	8.69 846	7.97 848	8.54 843	9.12 851	8.27 848	10.18 848	10.92 848	2.42 845	2.45 845	3.56 848	12.37 853	3.77 838	3.06 834

tt_ll	7.79 834	5.02 839	7.31 838	3.12 830	3.85 832	16.35 846	22.88 850	5.86 848	8.69 846	7.97 848	8.54 843	9.12 851	8.27 848	10.18 848	10.92 848	2.42 845	2.45 845	3.56 848	12.37 853	3.77 838	3.06 834

ff	7.79 834	5.02 839	7.31 838	3.12 830	3.85 832	16.35 846	22.88 850	5.86 848	8.69 846	7.97 848	8.54 843	9.12 851	8.27 848	10.18 848	10.92 848	2.42 845	2.45 845	3.56 848	12.37 853	3.77 838	3.06 834

AVERAGE_ROB	24.90 862	29.20 869	28.14 865	24.89 862	24.64 863	17.75 849	11.12 847	21.45 863	19.93 861	25.12 872	24.46 869	25.12 872	25.46 871	24.69 870	22.83 862	29.76 874	27.13 873	28.97 875	27.95 874	29.91 874	29.47 868

iinet-test	10.48 843	8.09 849	7.54 842	10.26 838	10.94 840	18.00 850	25.26 856	11.33 856	13.28 851	9.69 852	9.85 846	9.42 854	11.17 853	11.02 852	12.78 854	6.59 853	8.30 852	5.56 851	6.56 846	6.89 849	7.02 844

IINet	10.48 843	8.09 849	7.54 842	10.26 838	10.94 840	18.00 850	25.26 856	11.33 856	13.28 851	9.69 852	9.85 846	9.42 854	11.17 853	11.02 852	12.78 854	6.59 853	8.30 852	5.56 851	6.56 846	6.89 849	7.02 844

Anonymous_1	10.96 846	7.92 848	7.46 841	10.33 840	10.06 837	18.65 852	26.34 858	11.06 855	13.44 855	9.40 851	10.05 850	9.67 856	11.23 855	10.73 851	12.72 853	6.42 852	8.38 854	5.77 853	10.61 852	12.12 854	6.77 843

DPSM_ROB	11.15 847	8.58 851	8.00 844	10.88 841	11.58 842	19.10 853	26.71 859	12.05 858	14.07 858	10.36 854	10.84 851	10.33 857	11.86 856	11.70 854	13.54 856	6.99 855	8.79 855	5.89 854	6.95 848	7.29 851	7.42 848

DPSM	11.15 847	8.58 851	8.00 844	10.88 841	11.58 842	19.10 853	26.71 859	12.05 858	14.07 858	10.36 854	10.84 851	10.33 857	11.86 856	11.70 854	13.54 856	6.99 855	8.79 855	5.89 854	6.95 848	7.29 851	7.42 848

RSGM-EC	20.36 851	4.73 837	0.68 796	16.76 849	16.92 853	21.28 855	27.18 861	10.46 853	14.04 856	18.00 858	21.31 859	22.24 870	21.82 860	22.57 859	17.63 859	62.81 875	33.79 874	20.14 871	18.10 866	20.18 869	16.45 861

acva	20.36 851	4.73 837	0.68 796	16.76 849	16.92 853	21.28 855	27.18 861	10.46 853	14.04 856	18.00 858	21.31 859	22.24 870	21.82 860	22.57 859	17.63 859	62.81 875	33.79 874	20.14 871	18.10 866	20.18 869	16.45 861

CasAABBNet	22.42 854	17.33 858	16.01 850	22.01 855	23.28 857	38.32 857	53.80 866	24.14 866	28.41 865	20.60 864	21.77 864	20.89 867	23.91 865	23.43 864	27.36 866	14.07 859	17.69 861	11.83 859	14.01 857	14.67 859	14.95 854

RAFT-FEzeroshot	22.43 855	17.33 858	15.98 848	22.02 856	23.31 859	38.34 858	53.82 868	24.05 864	28.39 863	20.61 865	21.76 862	20.88 864	23.92 867	23.41 862	27.42 868	14.07 859	17.69 861	11.83 859	14.02 858	14.69 860	14.97 855

RAFT-FE	22.43 855	17.33 858	15.98 848	22.02 856	23.31 859	38.34 858	53.82 868	24.05 864	28.39 863	20.61 865	21.76 862	20.88 864	23.92 867	23.41 862	27.42 868	14.07 859	17.69 861	11.83 859	14.02 858	14.69 860	14.97 855

fast-reg	22.85 860	17.43 864	19.15 858	22.22 861	24.34 862	38.36 860	53.78 865	24.23 867	28.52 869	20.55 862	22.05 868	20.54 861	23.77 862	23.21 861	27.31 865	14.18 866	17.47 860	14.33 865	14.96 864	15.81 865	14.81 850

Hybrid-DGEV	22.47 858	17.40 863	16.14 852	22.00 854	23.29 858	38.36 860	53.80 866	24.43 871	28.63 870	20.59 863	21.81 865	20.88 864	23.91 865	23.45 865	27.42 868	14.08 862	17.69 861	11.83 859	14.06 861	14.65 857	14.93 853

FlowAnything	22.44 857	17.35 861	16.14 852	22.07 859	23.23 856	38.39 862	53.77 864	24.25 868	28.44 866	20.96 870	21.82 866	20.70 862	23.84 863	23.49 866	27.14 863	14.04 858	17.79 867	11.75 857	14.15 863	14.65 857	14.89 851

Selective-RAFT-Error	22.47 858	17.37 862	16.09 851	22.06 858	23.34 861	38.39 862	53.83 870	24.29 870	28.47 868	20.74 867	21.83 867	20.81 863	23.90 864	23.54 868	27.53 871	14.08 862	17.69 861	11.82 858	14.00 856	14.69 860	15.00 857

LSM0	22.87 861	17.28 857	18.96 856	22.19 860	29.04 864	38.42 864	53.71 863	24.28 869	28.31 862	20.78 869	21.00 858	21.43 868	24.16 870	23.50 867	27.39 867	14.09 864	17.38 859	11.84 863	14.04 860	14.73 864	14.89 851

zzzz2	33.88 866	26.18 867	24.44 863	33.40 863	35.10 865	58.13 865	81.44 874	37.02 876	42.64 873	31.75 875	33.25 873	31.23 875	35.81 872	34.90 871	40.56 872	21.21 870	26.75 869	18.05 868	21.21 870	22.06 871	22.50 864

noway5	33.88 866	26.18 867	24.44 863	33.40 863	35.10 865	58.13 865	81.44 874	37.02 876	42.64 873	31.75 875	33.25 873	31.23 875	35.81 872	34.90 871	40.56 872	21.21 870	26.75 869	18.05 868	21.21 870	22.06 871	22.50 864

zzzzzz3	32.30 864	13.60 855	18.91 855	39.10 865	40.27 867	58.35 867	74.04 873	33.28 874	42.63 872	31.37 873	33.03 871	30.65 873	36.33 874	37.51 873	43.96 874	20.73 868	26.80 871	16.52 866	20.79 868	12.34 855	15.78 858

zzz1	32.32 865	13.62 856	19.04 857	39.10 865	40.27 867	58.39 868	73.98 872	33.31 875	42.69 875	31.39 874	33.04 872	30.66 874	36.33 874	37.52 874	43.96 874	20.74 869	26.81 872	16.53 867	20.80 869	12.35 856	15.78 858

test_example2	98.32 868	94.13 870	45.89 866	96.35 867	109.85 869	88.61 869	95.45 876	25.75 873	94.37 876	130.00 878	126.06 876	58.17 877	74.63 876	88.51 875	79.96 876	150.23 877	221.02 876	77.62 876	99.10 875	113.75 877	96.94 869

Selective-IGEV-i16pa	18.58 850	3.30 832	1.09 816	0.21 664	0.18 751	103.68 870	0.28 764	19.87 862	40.73 871	4.16 843	56.45 875	8.07 849	2.59 841	123.95 877	5.89 846	0.18 768	0.12 720	0.09 582	0.12 709	0.12 685	0.51 809

ccccc		285.66 871		368.85 870	370.60 870	123.16 871		115.05 878		126.68 877		122.83 878		252.94 878		384.56 878	353.86 877	254.69 878	223.00 877	425.87 878

TADF							0.16 491	0.18 385	0.21 504	0.11 348	0.07 109	0.09 303	0.09 350	0.12 369	0.11 369	0.06 218	0.04 29	0.06 260	0.05 251	0.04 60

RSGM							0.14 317	0.16 308	0.12 219	0.11 348	0.10 274	0.12 401	0.08 292	0.11 265	0.11 369	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.04 80	0.04 60

AHVO							0.21 681	0.32 674	0.32 644	0.14 463	0.35 692	0.25 640	0.20 662	0.38 764	0.25 709	0.09 582	0.09 666	0.10 633	0.09 607	0.11 665

MCPF							0.19 632	0.23 509	0.27 596	0.11 348	0.14 396	0.22 601	0.15 562	0.19 614	0.14 536	0.07 418	0.05 348	0.06 260	0.05 251	0.05 222

DSFM							0.21 681	0.32 674	0.32 644	0.14 463	0.35 692	0.25 640	0.20 662	0.38 764	0.25 709	0.09 582	0.09 666	0.10 633	0.09 607	0.11 665

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 871	24.62 872	28.45 867	20.77 868	21.70 861	21.54 869	24.04 869	24.44 869	27.14 863	14.13 865	17.71 866	11.84 863	14.07 862	14.70 863

GS-Stereo							0.14 317	0.11 90	0.12 219	0.08 191	0.10 274	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 218	0.04 29	0.05 78	0.04 80	0.05 222	0.05 265

ASD4		3.38 833

Low-res two-view benchmark