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

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 243	0.04 1	0.13 196	0.08 13	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.06 1	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.04 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.04 1	0.13 196	0.10 44	0.10 95	0.05 2	0.11 277	0.07 142	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 74	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

anonymous	0.08 98	0.05 45	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.05 5	0.13 196	0.10 44	0.14 248	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.07 7	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.05 2	0.07 76	0.07 142	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.08 13	0.09 63	0.05 2	0.06 28	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 224

DispViT+	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 79	0.18 329	0.16 318	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.07 86	0.06 28	0.04 1	0.04 1	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 74	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

zero-FE	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.15 132	0.10 495	0.05 5	0.14 271	0.09 27	0.14 248	0.07 86	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 481	0.05 224

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 74	0.09 63	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 407	0.06 336

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 633	0.17 542	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 79	0.08 13	0.08 31	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 196	0.12 101	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

PFNet+	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.16 232	0.09 379	0.05 5	0.12 117	0.17 294	0.21 444	0.16 458	0.19 433	0.14 399	0.10 344	0.11 219	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.11 608

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 196	0.09 27	0.08 31	0.05 2	0.10 222	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DNS	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.12 101	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.08 210	0.05 15	0.17 511	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.03 1	0.13 640	0.09 548

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 117	0.06 1	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 98	0.06 125	0.17 542	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 196	0.13 135	0.13 215	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 98	0.06 125	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.14 271	0.14 169	0.14 248	0.07 86	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 117	0.06 1	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 271	0.07 7	0.10 95	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

DLNR-FE	10.43 765	1.83 751	19.53 783	120.75 789	13.06 772	0.06 16	0.13 196	0.23 450	0.10 95	0.07 86	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.13 650	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 791	0.04 82

DDF-Stereo	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.15 132	0.10 495	0.06 16	0.13 196	0.09 27	0.14 248	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 481	0.05 224

MSCF	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.04 1	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

asda	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 255	0.10 95	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 169	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 169	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.06 16	0.11 79	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 271	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MIM_Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 117	0.20 372	0.14 248	0.13 374	0.13 320	0.09 252	0.05 15	0.12 319	0.08 29	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

DLNR_Zeroshot_test	10.40 764	1.82 750	19.49 782	120.77 790	13.11 773	0.06 16	0.13 196	0.23 450	0.10 95	0.07 86	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.13 650	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 790	0.04 82

DisPM	0.11 327	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.09 379	0.06 16	0.13 196	0.17 294	0.17 349	0.14 402	0.20 446	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.11 608

Patchmatch Stereo++	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426
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	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

ROB_FTStereo_v2	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

ROB_FTStereo	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

HUI-Stereo	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

SST-Stereo	0.10 273	0.07 258	0.15 473	0.18 421	0.09 379	0.06 16	0.12 117	0.17 294	0.11 128	0.15 429	0.17 394	0.13 376	0.12 415	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

RAFT_R40	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.06 16	0.13 196	0.17 294	0.16 318	0.14 402	0.18 422	0.15 430	0.12 415	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

Pruner-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.06 16	0.12 117	0.17 294	0.17 349	0.13 374	0.19 433	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.08 499

iGMRVC	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

iRAFT	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.06 16	0.11 79	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

RAFT-IKP	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.06 16	0.12 117	0.16 255	0.13 215	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.07 426

test410_97500	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 44	0.09 63	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.24 655	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.08 453	0.06 454	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 472	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 534	0.41 642	0.05 2	0.33 619	0.14 399	0.16 528	0.20 578	0.19 573	0.08 453	0.06 454	0.17 678	0.15 676	0.07 407	0.08 499

GELT-Stereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.21 399	0.17 349	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.13 610	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.08 31	0.08 150	0.06 28	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.07 415	0.05 183	0.08 499

DNSM	0.09 193	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.08 210	0.05 15	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.13 640	0.10 580

VeloStereo	0.09 193	0.04 1	0.12 325	0.14 72	0.11 550	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.13 645

flow	0.09 193	0.04 1	0.12 325	0.14 72	0.11 550	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.13 645

depth_test_26	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 79	0.12 101	0.11 128	0.09 206	0.07 76	0.08 210	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.07 426

LGCAT	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.07 7	0.08 31	0.09 206	0.07 76	0.07 142	0.08 250	0.12 319	0.11 316	0.10 567	0.09 603	0.04 1	0.05 211	0.04 54	0.09 548

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.12 101	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 27	0.14 248	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.11 74	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.05 2	0.07 47	0.13 196	0.12 101	0.12 171	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.17 323	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.09 27	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.07 195	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 98	0.08 387	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 98	0.09 473	0.08 66	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 169	0.15 276	0.06 30	0.08 143	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 98	0.06 125	0.07 17	0.17 323	0.06 36	0.07 47	0.14 271	0.13 135	0.16 318	0.05 2	0.10 222	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.09 27	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DepthFocus	0.08 98	0.04 1	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.07 47	0.12 117	0.10 44	0.05 4	0.09 206	0.05 7	0.07 142	0.04 1	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.04 82

BStereo	0.08 98	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.07 47	0.09 27	0.15 212	0.16 318	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.07 415	0.04 54	0.04 82

BridgeDepth	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.09 27	0.06 8	0.04 1	0.07 76	0.10 290	0.09 297	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	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 7	0.05 45	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FlowAnything_test	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.14 271	0.20 372	0.11 128	0.09 206	0.09 183	0.12 343	0.12 415	0.13 377	0.11 316	0.09 522	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.06 320	0.09 548

GASTEREO	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.19 498	0.07 146	0.07 47	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.04 1	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

qwe	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 329	0.11 128	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 101	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 258	0.08 66	0.16 232	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 255	0.09 63	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 169	0.14 248	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 117	0.09 27	0.09 63	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.09 27	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 32	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 51	0.06 74	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 213	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 79	0.09 27	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.04 1	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.07 47	0.11 79	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.09 27	0.09 63	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 273	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.14 399	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.05 224

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 196	0.09 27	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

whm_eth	0.10 273	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.14 399	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.05 224

CASnet	0.09 193	0.09 473	0.09 142	0.19 498	0.06 36	0.07 47	0.11 79	0.18 329	0.14 248	0.11 294	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.10 573	0.08 498	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.12 101	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.07 47	0.14 271	0.12 101	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.04 82

HHNet	0.11 327	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.14 632	0.07 47	0.13 196	0.20 372	0.17 349	0.14 402	0.25 533	0.11 321	0.08 250	0.13 377	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.09 548

FTStereo	0.12 407	0.06 125	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.07 47	0.15 360	0.21 399	0.18 383	0.12 339	0.24 504	0.12 343	0.12 415	0.13 377	0.13 432	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.10 580

ASMatch	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.16 232	0.10 495	0.07 47	0.14 271	0.17 294	0.17 349	0.12 339	0.16 370	0.16 445	0.10 344	0.13 377	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.08 499

IRAFT_RVC	0.12 407	0.08 387	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.07 47	0.15 360	0.24 474	0.23 470	0.14 402	0.14 336	0.15 430	0.12 415	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.06 336

rgla	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA_dic	0.07 7	0.10 536	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.08 13	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 193	0.08 387	0.08 66	0.21 602	0.09 379	0.08 98	0.11 79	0.10 44	0.09 63	0.07 86	0.10 222	0.05 5	0.06 74	0.14 413	0.11 316	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

over v1	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.10 44	0.05 4	0.06 30	0.06 28	0.07 142	0.10 344	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

over-8	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 135	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

over-9	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 135	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 224

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.12 7	0.07 146	0.08 98	0.15 360	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.10 222	0.05 5	0.07 195	0.06 1	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 101	0.08 31	0.05 2	0.06 28	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.14 271	0.11 74	0.08 31	0.05 2	0.07 76	0.08 210	0.08 250	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

LiteMatch*	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.13 196	0.14 169	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.11 74	0.10 95	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.17 323	0.07 146	0.08 98	0.13 196	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-32k-new	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.11 74	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

aanet-new-28k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.09 63	0.09 206	0.08 143	0.08 210	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.08 31	0.06 30	0.09 183	0.06 51	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.11 79	0.14 169	0.12 171	0.09 206	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 98	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.07 146	0.08 98	0.12 117	0.14 169	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 98	0.09 473	0.07 17	0.20 567	0.08 243	0.08 98	0.13 196	0.12 101	0.13 215	0.08 150	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 98	0.06 125	0.15 473	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.13 196	0.13 135	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 210	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 79	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.08 210	0.05 15	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.16 232	0.07 146	0.08 98	0.10 44	0.14 169	0.08 31	0.08 150	0.06 28	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.13 135	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.11 79	0.15 212	0.12 171	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 32	0.10 226	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.12 117	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.12 101	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GEAStereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

GSStereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

gasm-f	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 243	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.10 222	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 98	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 98	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.13 135	0.13 215	0.05 2	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

asd	0.07 7	0.08 387	0.07 17	0.16 232	0.07 146	0.08 98	0.08 9	0.11 74	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.10 44	0.15 276	0.08 150	0.10 222	0.07 142	0.06 74	0.08 32	0.10 226	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

2.5w	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.18 329	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3w_stereo	0.08 98	0.09 473	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.08 98	0.10 44	0.20 372	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 98	0.08 387	0.09 142	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.20 372	0.15 276	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.06 1	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.16 255	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.08 32	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 101	0.08 31	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 193	0.08 387	0.11 276	0.13 23	0.10 495	0.08 98	0.06 1	0.10 44	0.10 95	0.10 257	0.09 183	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.13 650	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.10 579	0.08 499
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 98	0.07 258	0.07 17	0.16 232	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.22 622	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 271	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.04 1	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Occ-G	0.08 98	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 98	0.14 271	0.13 135	0.15 276	0.07 86	0.11 277	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 193	0.10 536	0.31 654	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 271	0.10 44	0.10 95	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.11 219	0.07 1	0.12 624	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.05 224

AIO-Stereo	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.15 212	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.07 142	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.05 55	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.12 101	0.10 95	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.11 219	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

LoS_RVC	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 98	0.15 360	0.11 74	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.06 51	0.09 297	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 66	0.17 323	0.06 36	0.08 98	0.12 117	0.13 135	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

HBP-ISP	0.18 579	0.13 610	0.16 510	0.15 132	0.11 550	0.08 98	0.13 196	0.28 555	0.29 555	0.22 581	0.33 619	0.21 520	0.25 634	0.23 620	0.17 542	0.14 664	0.16 694	0.21 693	0.17 689	0.10 579	0.08 499

test_4	0.10 273	0.10 536	0.08 66	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.22 624	0.15 212	0.17 349	0.12 339	0.18 422	0.12 343	0.09 297	0.08 32	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.03 2

LCNet	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.15 357	0.16 445	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.15 671

AAGNet	0.11 327	0.07 258	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.18 329	0.13 215	0.16 458	0.21 470	0.13 376	0.14 482	0.11 219	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.05 224

PSM-softLoss	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.24 474	0.17 349	0.14 402	0.19 433	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.12 622

KMStereo	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.08 98	0.13 196	0.24 474	0.17 349	0.14 402	0.19 433	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.12 622

KYRaft	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.22 426	0.12 171	0.13 374	0.16 370	0.20 510	0.10 344	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.06 320	0.16 682

DeepStereo_RVC	0.11 327	0.08 387	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.08 98	0.12 117	0.17 294	0.12 171	0.13 374	0.14 336	0.12 343	0.12 415	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.08 499

RAFT-345	0.11 327	0.07 258	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.08 98	0.12 117	0.15 212	0.10 95	0.11 294	0.36 631	0.09 252	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.04 54	0.05 224

GMM-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.08 98	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.11 294	0.15 357	0.13 376	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.09 548

416test	0.07 7	0.07 258	0.06 6	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.10 44	0.09 27	0.08 31	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GEAR-Net	0.08 98	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 158	0.13 196	0.08 13	0.08 31	0.07 86	0.09 183	0.06 51	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

quiztm	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.14 169	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.11 74	0.13 215	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.19 498	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.16 255	0.15 276	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 98	0.07 258	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.15 212	0.14 248	0.08 150	0.11 277	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 387	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 158	0.11 79	0.08 13	0.08 31	0.08 150	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.07 7	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.12 117	0.12 101	0.10 95	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.10 95	0.09 206	0.10 222	0.09 252	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.15 500	0.10 135	0.14 475	0.07 368	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.06 336

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.11 79	0.11 74	0.10 95	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.08 250	0.09 67	0.07 1	0.07 368	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 158	0.11 79	0.10 44	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.07 195	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

gcap_with_dpt	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.13 215	0.08 150	0.12 300	0.04 1	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 327	0.06 125	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.09 158	0.13 196	0.28 555	0.29 555	0.11 294	0.11 277	0.09 252	0.12 415	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

MonSter++	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.13 23	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.10 44	0.11 128	0.06 30	0.08 143	0.06 51	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.06 8	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.08 250	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

DA	0.08 98	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GGEV	0.08 98	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

S2M2_XL	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.09 158	0.09 27	0.07 7	0.07 20	0.08 150	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.09 115	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.06 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.13 215	0.11 294	0.12 300	0.08 210	0.09 297	0.07 7	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

4.25_new	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 387	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.14 169	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.06 1	0.13 135	0.11 128	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.07 195	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 158	0.12 117	0.14 169	0.10 95	0.06 30	0.09 183	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.08 29	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.09 158	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.08 29	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

FLISNet	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.09 379	0.09 158	0.14 271	0.21 399	0.10 95	0.19 526	0.17 394	0.14 399	0.09 297	0.16 476	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

CoSv	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.09 379	0.09 158	0.14 271	0.21 399	0.10 95	0.19 526	0.17 394	0.14 399	0.09 297	0.16 476	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 158	0.13 196	0.06 1	0.09 63	0.05 2	0.05 7	0.06 51	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

HUF	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.13 135	0.13 215	0.07 86	0.07 76	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO-test1	0.10 273	0.07 258	0.10 213	0.23 646	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.21 399	0.14 248	0.11 294	0.12 300	0.09 252	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.10 588	0.03 1	0.06 336

GIP-stereo	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.14 169	0.11 128	0.07 86	0.08 143	0.05 5	0.04 1	0.10 135	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

fffft	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.07 76	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.05 224
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 98	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.13 215	0.09 206	0.07 76	0.07 142	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

PAM	0.10 273	0.05 45	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.16 434	0.15 212	0.16 318	0.12 339	0.09 183	0.09 252	0.07 195	0.13 377	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.06 336

UGAM-zero	0.09 193	0.05 45	0.15 473	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.13 196	0.19 360	0.15 276	0.11 294	0.15 357	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 327	0.05 45	0.14 424	0.15 132	0.20 694	0.09 158	0.17 476	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.14 336	0.10 290	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.09 548

RSM++	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.11 74	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.19 360	0.16 318	0.11 294	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MGS-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.12 325	0.15 132	0.08 243	0.09 158	0.15 360	0.12 101	0.12 171	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

MoCha-V2	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.20 567	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.08 31	0.07 86	0.08 143	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 98	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.10 44	0.09 63	0.08 150	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

4D-IteraStereo	0.09 193	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.10 257	0.11 277	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.05 224

CES	0.08 98	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 158	0.14 271	0.11 74	0.09 63	0.08 150	0.09 183	0.11 321	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224

RCA-Stereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.18 329	0.14 248	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.07 195	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 193	0.09 473	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.09 158	0.19 568	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.05 224

DCANet-4	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.18 329	0.19 403	0.13 374	0.16 370	0.09 252	0.14 482	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

fff	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

ADStereo(finetuned)	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.13 374	0.17 394	0.10 290	0.12 415	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

iRaft-Stereo_5w	0.12 407	0.09 473	0.12 325	0.19 498	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.21 399	0.21 444	0.19 526	0.14 336	0.11 321	0.09 297	0.20 578	0.16 526	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.06 336

GLC_STEREO	0.11 327	0.07 258	0.11 276	0.17 323	0.07 146	0.09 158	0.13 196	0.15 212	0.24 487	0.12 339	0.13 320	0.12 343	0.08 250	0.18 536	0.11 316	0.06 182	0.08 566	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

TransformOpticalFlow	0.10 273	0.08 387	0.13 383	0.18 421	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.19 360	0.15 276	0.12 339	0.17 394	0.11 321	0.11 382	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

OMP-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.14 424	0.18 421	0.08 243	0.09 158	0.12 117	0.21 399	0.21 444	0.13 374	0.14 336	0.11 321	0.12 415	0.11 219	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

PFNet	0.12 407	0.06 125	0.17 542	0.17 323	0.08 243	0.09 158	0.15 360	0.26 512	0.20 427	0.16 458	0.16 370	0.14 399	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

GrayStereo	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.09 379	0.09 158	0.16 434	0.18 329	0.17 349	0.14 402	0.17 394	0.17 467	0.11 382	0.12 319	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.10 580

AnonymousM	0.09 193	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.09 158	0.13 196	0.19 360	0.14 248	0.13 374	0.11 277	0.09 252	0.08 250	0.13 377	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.05 211	0.05 183	0.05 224

CroCo-Stereo	0.09 193	0.08 387	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.09 158	0.19 568	0.15 212	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.08 210	0.06 74	0.08 32	0.07 1	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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 98	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 158	0.12 117	0.14 169	0.14 248	0.10 257	0.14 336	0.08 210	0.07 195	0.09 67	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82
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	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.09 158	0.10 44	0.18 329	0.16 318	0.10 257	0.09 183	0.12 343	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224

DCANet	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.06 36	0.09 158	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.13 374	0.17 394	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

csc	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

cscssc	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.09 158	0.17 476	0.16 255	0.20 427	0.13 374	0.16 370	0.10 290	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

CFNet-RSSM	0.09 193	0.07 258	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.09 158	0.15 360	0.16 255	0.17 349	0.08 150	0.12 300	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.10 44	0.09 27	0.07 20	0.07 86	0.07 76	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.19 498	0.07 146	0.10 225	0.09 27	0.12 101	0.09 63	0.09 206	0.09 183	0.07 142	0.08 250	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.07 407	0.05 224

over-6	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.17 323	0.05 2	0.10 225	0.09 27	0.17 294	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.09 297	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 224

Weightmod_eth	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.08 150	0.08 143	0.09 252	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.07 532	0.06 218	0.07 415	0.04 54	0.03 2

Weightmod	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.18 421	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.12 171	0.11 294	0.10 222	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.08 566	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.03 2

Anonymus	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.15 212	0.10 95	0.07 86	0.06 28	0.07 142	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.06 336

PhaseNet	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.20 372	0.12 171	0.07 86	0.08 143	0.09 252	0.10 344	0.13 377	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

aanet-new	0.08 98	0.09 473	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.10 225	0.12 117	0.15 212	0.12 171	0.08 150	0.08 143	0.05 5	0.07 195	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.13 135	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.12 101	0.11 128	0.06 30	0.11 277	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 98	0.05 45	0.12 325	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.12 101	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1	0.09 193	0.04 1	0.10 213	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.16 255	0.14 248	0.10 257	0.10 222	0.11 321	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.05 224

GeoVLM	0.08 98	0.04 1	0.10 213	0.13 23	0.06 36	0.10 225	0.12 117	0.13 135	0.08 31	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.08 250	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 224

VMStereo-Base	0.09 193	0.05 45	0.10 213	0.13 23	0.07 146	0.10 225	0.10 44	0.16 255	0.13 215	0.10 257	0.15 357	0.10 290	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 142	0.11 1	0.05 2	0.10 225	0.10 44	0.14 169	0.09 63	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.07 195	0.07 7	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	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	0.09 193	0.06 125	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.18 329	0.16 318	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

depthmonostereo	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.14 169	0.14 248	0.10 257	0.10 222	0.09 252	0.11 382	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.07 5	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.07 5	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 327	0.08 387	0.13 383	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.19 568	0.17 294	0.19 403	0.12 339	0.14 336	0.15 430	0.10 344	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.05 224

LG-Stereo	0.08 98	0.07 258	0.10 213	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.17 476	0.11 74	0.08 31	0.05 2	0.07 76	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.04 11	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.04 82

HART	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.08 150	0.10 222	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SCV	0.08 98	0.09 473	0.08 66	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.13 196	0.10 44	0.12 171	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.04 1	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 320	0.04 82

IGEV-RUCA	0.08 98	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.10 225	0.12 117	0.10 44	0.12 171	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.13 196	0.07 7	0.13 215	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

999	0.09 193	0.05 45	0.13 383	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.15 212	0.11 128	0.10 257	0.08 143	0.08 210	0.08 250	0.16 476	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.05 224

mms	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.16 232	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.12 101	0.11 128	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.03 2

PAM_32	0.09 193	0.05 45	0.17 542	0.15 132	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.15 276	0.09 206	0.08 143	0.09 252	0.07 195	0.14 413	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.06 336

rvit_0105_6	0.14 472	0.09 473	0.18 568	0.17 323	0.10 495	0.10 225	0.16 434	0.19 360	0.26 523	0.12 339	0.18 422	0.17 467	0.12 415	0.18 536	0.12 385	0.15 668	0.11 638	0.12 625	0.10 588	0.09 546	0.06 336

rvit_stereo_0081	0.11 327	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.14 169	0.24 487	0.11 294	0.13 320	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

rvit_stereo_0082	0.11 327	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.14 169	0.24 487	0.11 294	0.13 320	0.13 376	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

U	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.19 498	0.10 495	0.10 225	0.13 196	0.12 101	0.17 349	0.07 86	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.07 7	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 320	0.05 224

AE-Stereo	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.19 403	0.09 206	0.14 336	0.12 343	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

plain	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.14 169	0.13 215	0.13 374	0.15 357	0.09 252	0.12 415	0.13 377	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.09 523	0.06 312	0.06 320	0.06 336

MSKI-zero shot	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.07 146	0.10 225	0.13 196	0.14 169	0.13 215	0.09 206	0.09 183	0.09 252	0.06 74	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MIF-Stereo (partial)	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.19 498	0.10 495	0.10 225	0.11 79	0.17 294	0.18 383	0.14 402	0.16 370	0.09 252	0.11 382	0.12 319	0.12 385	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.07 426

HH	0.09 193	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 193	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.16 434	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

CAS	0.08 98	0.04 1	0.07 17	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.13 196	0.12 101	0.09 63	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

EGLCR-Stereo	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 225	0.12 117	0.11 74	0.16 318	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.05 15	0.10 135	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

ProNet	0.09 193	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.15 360	0.15 212	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.07 142	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.06 336

MC-Stereo	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.17 323	0.06 36	0.10 225	0.14 271	0.12 101	0.10 95	0.09 206	0.12 300	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

TRStereo	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.15 132	0.12 587	0.10 225	0.13 196	0.18 329	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.09 252	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.04 82

STrans-v2	0.10 273	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.21 399	0.11 128	0.11 294	0.15 357	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

NF-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

OCTAStereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

NRIStereo	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.18 421	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.16 255	0.15 276	0.12 339	0.14 336	0.13 376	0.12 415	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.07 426

PSM-AAD	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.19 498	0.09 379	0.10 225	0.15 360	0.20 372	0.13 215	0.12 339	0.14 336	0.18 482	0.11 382	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.14 664

RE-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

TVStereo	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.10 225	0.14 271	0.23 450	0.19 403	0.12 339	0.17 394	0.12 343	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.12 622

CRE-IMP	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.10 225	0.12 117	0.18 329	0.10 95	0.14 402	0.13 320	0.13 376	0.12 415	0.12 319	0.11 316	0.07 368	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.08 499

rafts_anoy	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.10 225	0.14 271	0.17 294	0.14 248	0.13 374	0.13 320	0.12 343	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.09 523	0.11 622	0.07 407	0.06 336

raft+_RVC	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.11 79	0.24 474	0.20 427	0.12 339	0.15 357	0.12 343	0.08 250	0.12 319	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

111	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.21 399	0.23 470	0.11 294	0.12 300	0.14 399	0.11 382	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 224

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.06 36	0.10 225	0.16 434	0.17 294	0.14 248	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.09 297	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.10 225	0.16 434	0.17 294	0.09 63	0.10 257	0.12 300	0.09 252	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.10 225	0.15 360	0.16 255	0.09 63	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.07 195	0.09 67	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.10 225	0.14 271	0.17 294	0.17 349	0.08 150	0.10 222	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

noway7	0.10 273	0.07 258	0.13 383	0.20 567	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.28 555	0.16 318	0.11 294	0.11 277	0.07 142	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

SE	0.10 273	0.10 536	0.08 66	0.19 498	0.09 379	0.11 283	0.11 79	0.15 212	0.11 128	0.10 257	0.16 370	0.09 252	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.04 82

TestStereo_HLe17	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.15 360	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.14 336	0.11 321	0.09 297	0.13 377	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.06 336

TS12	0.08 98	0.06 125	0.09 142	0.21 602	0.07 146	0.11 283	0.13 196	0.11 74	0.09 63	0.10 257	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.09 67	0.12 385	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.13 196	0.10 44	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.08 250	0.11 219	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 98	0.07 258	0.09 142	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.11 79	0.10 44	0.08 31	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 98	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.12 101	0.11 128	0.07 86	0.11 277	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.13 196	0.14 169	0.14 248	0.08 150	0.13 320	0.05 5	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

RT-Monster	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.08 243	0.11 283	0.10 44	0.17 294	0.18 383	0.13 374	0.10 222	0.09 252	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 336

WQFJA1++	0.08 98	0.04 1	0.11 276	0.14 72	0.07 146	0.11 283	0.11 79	0.11 74	0.07 20	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.06 336

Anonymus123	0.09 193	0.06 125	0.16 510	0.15 132	0.08 243	0.11 283	0.09 27	0.18 329	0.16 318	0.06 30	0.07 76	0.07 142	0.05 15	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.07 415	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 193	0.06 125	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.18 329	0.16 318	0.06 30	0.08 143	0.07 142	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 415	0.03 1	0.03 2

Select-FE	0.11 327	0.06 125	0.20 592	0.15 132	0.11 550	0.11 283	0.13 196	0.21 399	0.18 383	0.09 206	0.11 277	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.08 498	0.06 320	0.08 499

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 17	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.12 117	0.09 27	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 142	0.06 74	0.09 67	0.10 226	0.04 11	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DVStereo	0.09 193	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.12 117	0.14 169	0.16 318	0.11 294	0.11 277	0.09 252	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.19 568	0.17 294	0.12 171	0.15 429	0.15 357	0.17 467	0.12 415	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.06 336

AIO-test2	0.10 273	0.08 387	0.10 213	0.23 646	0.08 243	0.11 283	0.10 44	0.23 450	0.23 470	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.09 546	0.05 183	0.05 224

castereo	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.15 360	0.14 169	0.18 383	0.08 150	0.10 222	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

tt45	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.16 434	0.13 135	0.11 128	0.09 206	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

ours_stereo	0.09 193	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.12 319	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.03 2

tg	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.11 283	0.16 434	0.20 372	0.12 171	0.08 150	0.11 277	0.11 321	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0083	0.12 407	0.08 387	0.17 542	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.14 169	0.26 523	0.11 294	0.14 336	0.13 376	0.10 344	0.12 319	0.12 385	0.10 567	0.08 566	0.09 523	0.07 415	0.07 407	0.05 224

WCG-NET	0.08 98	0.05 45	0.09 142	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.14 271	0.13 135	0.13 215	0.06 30	0.09 183	0.07 142	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.14 169	0.16 318	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.15 132	0.06 36	0.11 283	0.13 196	0.15 212	0.12 171	0.08 150	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

gcap-zeroshot	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.16 232	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

DispNO	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.12 587	0.11 283	0.21 613	0.23 450	0.29 555	0.17 477	0.23 491	0.18 482	0.17 552	0.15 441	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.06 336

ff7	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

IGEVStereo-DCA	0.09 193	0.06 125	0.11 276	0.15 132	0.10 495	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

ffff	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

rrr	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.15 132	0.10 495	0.11 283	0.16 434	0.16 255	0.15 276	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

11t	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

testlalala	0.08 98	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.12 117	0.15 212	0.15 276	0.08 150	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.03 1	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.11 283	0.14 271	0.14 169	0.16 318	0.07 86	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.13 377	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.13 383	0.18 421	0.06 36	0.11 283	0.07 5	0.13 135	0.12 171	0.09 206	0.10 222	0.07 142	0.09 297	0.13 377	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

RAFT-Test	0.09 193	0.06 125	0.10 213	0.15 132	0.07 146	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.13 215	0.09 206	0.10 222	0.10 290	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

LL-Strereo	0.13 435	0.09 473	0.11 276	0.20 567	0.10 495	0.11 283	0.18 527	0.32 610	0.24 487	0.15 429	0.15 357	0.14 399	0.13 457	0.19 553	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.04 54	0.05 224

anonymousdsp	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

DCRE	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.16 232	0.11 550	0.11 283	0.17 476	0.18 329	0.17 349	0.11 294	0.18 422	0.10 290	0.10 344	0.15 441	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.04 82

ccc-4	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.10 257	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

IGEV-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.11 276	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.12 171	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 273	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.20 372	0.15 276	0.12 339	0.17 394	0.07 142	0.07 195	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

GwcNet-ADL	0.13 435	0.08 387	0.14 424	0.20 567	0.09 379	0.11 283	0.20 592	0.30 586	0.24 487	0.13 374	0.14 336	0.18 482	0.14 482	0.13 377	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.06 336

IIG-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.12 117	0.22 426	0.17 349	0.14 402	0.17 394	0.11 321	0.12 415	0.12 319	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

cross-raft	0.10 273	0.09 473	0.09 142	0.19 498	0.07 146	0.11 283	0.25 666	0.13 135	0.15 276	0.08 150	0.11 277	0.12 343	0.10 344	0.09 67	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 273	0.07 258	0.16 510	0.19 498	0.08 243	0.11 283	0.24 651	0.14 169	0.18 383	0.09 206	0.07 76	0.09 252	0.08 250	0.07 7	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

iRaftStereo_RVC	0.10 273	0.07 258	0.09 142	0.17 323	0.09 379	0.11 283	0.17 476	0.18 329	0.12 171	0.09 206	0.12 300	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 193	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 283	0.14 271	0.15 212	0.19 403	0.11 294	0.15 357	0.10 290	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

test_xeample3	0.09 193	0.06 125	0.12 325	0.16 232	0.09 379	0.11 283	0.15 360	0.16 255	0.13 215	0.10 257	0.06 28	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

R-Stereo Train	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.23 450	0.11 128	0.12 339	0.19 433	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224

RAFT-Stereo	0.10 273	0.06 125	0.10 213	0.17 323	0.08 243	0.11 283	0.14 271	0.23 450	0.11 128	0.12 339	0.19 433	0.11 321	0.08 250	0.09 67	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.05 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 273	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.06 36	0.11 283	0.10 44	0.18 329	0.18 383	0.13 374	0.16 370	0.14 399	0.11 382	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 320	0.05 224
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
zzzzzzz1	0.11 327	0.07 258	0.13 383	0.21 602	0.10 495	0.12 338	0.18 527	0.22 426	0.20 427	0.13 374	0.12 300	0.08 210	0.08 250	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

monster_256*512	0.11 327	0.07 258	0.09 142	0.21 602	0.10 495	0.12 338	0.17 476	0.26 512	0.18 383	0.12 339	0.12 300	0.08 210	0.07 195	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

ManiGeoR	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.12 117	0.24 474	0.14 248	0.12 339	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

HLf10	0.10 273	0.05 45	0.12 325	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.12 117	0.24 474	0.14 248	0.12 339	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

TestStereo_HL3	0.11 327	0.05 45	0.16 510	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.11 79	0.20 372	0.09 63	0.15 429	0.30 593	0.13 376	0.12 415	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.07 426

TestStereo_HL2	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.12 7	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.18 383	0.13 374	0.21 470	0.12 343	0.10 344	0.12 319	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.07 426

GGDA	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.14 271	0.19 360	0.19 403	0.13 374	0.20 446	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.12 385	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.07 426

DN	0.10 273	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.09 379	0.12 338	0.18 527	0.17 294	0.16 318	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.11 599	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.09 548

DStereoRT	0.16 543	0.06 125	0.11 276	0.19 498	0.09 379	0.12 338	0.12 117	0.28 555	0.22 458	0.12 339	0.20 446	0.11 321	0.10 344	0.15 441	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.96 746	0.09 546	0.05 183	0.04 82

WQFJA1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.20 567	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.17 294	0.17 349	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

WQFJX1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.22 622	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.18 329	0.17 349	0.10 257	0.09 183	0.07 142	0.10 344	0.11 219	0.09 115	0.07 368	0.08 566	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

WQFJX	0.10 273	0.07 258	0.09 142	0.21 602	0.09 379	0.12 338	0.16 434	0.18 329	0.17 349	0.12 339	0.10 222	0.07 142	0.09 297	0.12 319	0.10 226	0.06 182	0.07 532	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

NLMM1	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.22 622	0.10 495	0.12 338	0.20 592	0.18 329	0.20 427	0.12 339	0.11 277	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.08 453	0.08 566	0.07 333	0.06 312	0.04 54	0.04 82

NLMM	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.20 567	0.09 379	0.12 338	0.17 476	0.17 294	0.17 349	0.09 206	0.10 222	0.08 210	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

NLCSM	0.11 327	0.09 473	0.09 142	0.23 646	0.11 550	0.12 338	0.19 568	0.18 329	0.18 383	0.12 339	0.11 277	0.07 142	0.09 297	0.11 219	0.10 226	0.07 368	0.08 566	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.05 224

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 258	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 338	0.10 44	0.11 74	0.11 128	0.06 30	0.07 76	0.06 51	0.05 15	0.10 135	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.13 196	0.17 294	0.11 128	0.10 257	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

252Zero-FE	0.08 98	0.04 1	0.09 142	0.13 23	0.07 146	0.12 338	0.11 79	0.13 135	0.14 248	0.06 30	0.05 7	0.06 51	0.05 15	0.09 67	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 336

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 142	0.13 23	0.06 36	0.12 338	0.12 117	0.11 74	0.10 95	0.07 86	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DFGA-Net	0.13 435	0.11 564	0.18 568	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.13 196	0.22 426	0.25 509	0.16 458	0.16 370	0.13 376	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.05 183	0.05 224

G2L-Stereo_test	0.14 472	0.07 258	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.16 434	0.30 586	0.28 548	0.20 549	0.23 491	0.20 510	0.16 528	0.17 511	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.07 407	0.06 336

SGD-Stereo	0.08 98	0.05 45	0.10 213	0.14 72	0.05 2	0.12 338	0.12 117	0.11 74	0.12 171	0.07 86	0.09 183	0.09 252	0.09 297	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 273	0.07 258	0.07 17	0.18 421	0.07 146	0.12 338	0.19 568	0.24 474	0.19 403	0.06 30	0.10 222	0.08 210	0.06 74	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 193	0.06 125	0.09 142	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.18 527	0.15 212	0.14 248	0.07 86	0.10 222	0.07 142	0.06 74	0.12 319	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 273	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.07 146	0.12 338	0.18 527	0.21 399	0.20 427	0.09 206	0.11 277	0.08 210	0.06 74	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

Reg-Stereo(zero)	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.16 232	0.06 36	0.12 338	0.11 79	0.15 212	0.10 95	0.12 339	0.09 183	0.10 290	0.08 250	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 224

rvit_0105_4	0.14 472	0.09 473	0.17 542	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.19 568	0.23 450	0.27 533	0.14 402	0.20 446	0.17 467	0.13 457	0.17 511	0.13 432	0.15 668	0.11 638	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.06 336

UGAM	0.13 435	0.10 536	0.09 142	0.22 622	0.08 243	0.12 338	0.20 592	0.17 294	0.23 470	0.21 565	0.16 370	0.13 376	0.13 457	0.19 553	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.13 640	0.11 622	0.07 407	0.05 224

model_zeroshot	0.10 273	0.04 1	0.11 276	0.15 132	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.13 215	0.11 294	0.10 222	0.12 343	0.07 195	0.12 319	0.10 226	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

ITSA-stereo	0.15 518	0.10 536	0.14 424	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.30 586	0.49 683	0.17 477	0.19 433	0.22 538	0.15 500	0.17 511	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.08 481	0.08 499

rvit_stereo_ft	0.12 407	0.07 258	0.13 383	0.19 498	0.10 495	0.12 338	0.17 476	0.16 255	0.16 318	0.12 339	0.13 320	0.15 430	0.10 344	0.14 413	0.13 432	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.05 224

CAS++	0.11 327	0.07 258	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.24 474	0.14 248	0.11 294	0.09 183	0.11 321	0.07 195	0.14 413	0.09 115	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.07 415	0.07 407	0.08 499
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 338	0.11 79	0.13 135	0.10 95	0.08 150	0.13 320	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

H2IRNET	0.10 273	0.09 473	0.09 142	0.18 421	0.09 379	0.12 338	0.15 360	0.14 169	0.21 444	0.10 257	0.10 222	0.10 290	0.10 344	0.10 135	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.06 320	0.05 224

CoDeX	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.23 450	0.27 533	0.13 374	0.17 394	0.16 445	0.11 382	0.14 413	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.05 224

tt1	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.12 338	0.16 434	0.15 212	0.19 403	0.09 206	0.08 143	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

IGEV_Zeroshot_test	0.09 193	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.08 243	0.12 338	0.13 196	0.17 294	0.11 128	0.10 257	0.06 28	0.09 252	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.05 183	0.05 224

RAFT_CTSACE	0.12 407	0.09 473	0.10 213	0.22 622	0.08 243	0.12 338	0.24 651	0.18 329	0.16 318	0.20 549	0.27 559	0.13 376	0.07 195	0.13 377	0.09 115	0.05 55	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.04 54	0.04 82

SA	0.12 407	0.09 473	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.24 651	0.23 450	0.18 383	0.17 477	0.27 559	0.14 399	0.11 382	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.08 498	0.05 183	0.04 82

CIPLG	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.14 402	0.11 277	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

iRaft-Stereo_20w	0.09 193	0.05 45	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.18 329	0.10 95	0.11 294	0.08 143	0.08 210	0.05 15	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

UDGNet	0.14 472	0.13 610	0.16 510	0.17 323	0.10 495	0.12 338	0.16 434	0.21 399	0.27 533	0.20 549	0.20 446	0.16 445	0.13 457	0.16 476	0.13 432	0.10 567	0.06 454	0.09 523	0.07 415	0.06 320	0.07 426

IPLGR_C	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.15 276	0.14 402	0.10 222	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

MIPNet	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.20 372	0.24 487	0.11 294	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.13 377	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 327	0.09 473	0.16 510	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.17 476	0.21 399	0.24 487	0.11 294	0.12 300	0.11 321	0.08 250	0.12 319	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 327	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.14 248	0.14 402	0.10 222	0.16 445	0.09 297	0.16 476	0.11 316	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336

CrosDoStereo	0.12 407	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.15 430	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

DeepStereo_LL	0.12 407	0.06 125	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.17 294	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.15 430	0.11 382	0.11 219	0.12 385	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

RAFT-RH_RVC	0.11 327	0.06 125	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.12 338	0.12 117	0.17 294	0.12 171	0.13 374	0.41 668	0.11 321	0.10 344	0.13 377	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.05 211	0.04 54	0.06 336

test-2	0.11 327	0.09 473	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.12 338	0.28 688	0.13 135	0.17 349	0.11 294	0.17 394	0.14 399	0.12 415	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 292	0.09 523	0.07 415	0.04 54	0.04 82

Prome-Stereo	0.11 327	0.06 125	0.10 213	0.18 421	0.08 243	0.12 338	0.15 360	0.22 426	0.13 215	0.12 339	0.17 394	0.13 376	0.08 250	0.12 319	0.10 226	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.09 548

XX-TBD	0.09 193	0.06 125	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 338	0.16 434	0.14 169	0.13 215	0.11 294	0.12 300	0.09 252	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

RALCasStereoNet	0.10 273	0.06 125	0.09 142	0.16 232	0.08 243	0.12 338	0.14 271	0.17 294	0.11 128	0.12 339	0.17 394	0.14 399	0.10 344	0.12 319	0.11 316	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

PMTNet	0.09 193	0.05 45	0.09 142	0.12 7	0.06 36	0.12 338	0.14 271	0.15 212	0.11 128	0.09 206	0.13 320	0.10 290	0.07 195	0.13 377	0.10 226	0.15 668	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 407	0.06 336

ccs_rob	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.12 338	0.14 271	0.27 534	0.34 600	0.14 402	0.21 470	0.22 538	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

S	0.12 407	0.08 387	0.09 142	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.19 568	0.17 294	0.16 318	0.13 374	0.11 277	0.13 376	0.10 344	0.11 219	0.13 432	0.09 522	0.07 532	0.13 640	0.15 676	0.06 320	0.04 82

SMOE	0.10 273	0.08 387	0.09 142	0.18 421	0.07 146	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.13 215	0.11 294	0.13 320	0.12 343	0.09 297	0.11 219	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.06 320	0.04 82

PStereo	0.20 603	0.22 684	0.20 592	0.17 323	0.10 495	0.13 396	0.20 592	0.27 534	0.38 628	0.20 549	0.14 336	0.28 604	0.31 675	0.24 630	0.31 690	0.18 690	0.13 669	0.15 667	0.11 622	0.12 620	0.12 622

Foundation-i1a	0.08 98	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 396	0.13 196	0.12 101	0.09 63	0.11 294	0.11 277	0.11 321	0.06 74	0.08 32	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Lsterematch	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.16 232	0.07 146	0.13 396	0.15 360	0.14 169	0.17 349	0.16 458	0.18 422	0.15 430	0.15 500	0.12 319	0.14 475	0.07 368	0.04 26	0.06 218	0.06 312	0.06 320	0.06 336

NLSM1	0.10 273	0.07 258	0.07 17	0.19 498	0.08 243	0.13 396	0.16 434	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.10 222	0.06 51	0.10 344	0.10 135	0.11 316	0.07 368	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.05 183	0.05 224

G2L-Stereo	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.12 117	0.27 534	0.22 458	0.16 458	0.27 559	0.21 520	0.13 457	0.17 511	0.18 560	0.09 522	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

fffy	0.09 193	0.08 387	0.09 142	0.16 232	0.07 146	0.13 396	0.17 476	0.13 135	0.12 171	0.08 150	0.09 183	0.08 210	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.04 54	0.05 224

rvit_stereo_0081_aga	0.11 327	0.09 473	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.14 169	0.19 403	0.10 257	0.18 422	0.16 445	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.06 336

rvit_stereo_0075_2	0.17 565	0.12 582	0.25 626	0.23 646	0.16 663	0.13 396	0.10 44	0.30 586	0.27 533	0.20 549	0.28 573	0.22 538	0.15 500	0.18 536	0.13 432	0.16 684	0.10 625	0.17 678	0.10 588	0.10 579	0.09 548

RAStereo	0.10 273	0.09 473	0.08 66	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.18 527	0.15 212	0.17 349	0.10 257	0.12 300	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

Pointernet	0.09 193	0.04 1	0.09 142	0.16 232	0.08 243	0.13 396	0.10 44	0.15 212	0.17 349	0.09 206	0.07 76	0.06 51	0.06 74	0.11 219	0.09 115	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.05 224

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 327	0.05 45	0.11 276	0.15 132	0.13 610	0.13 396	0.16 434	0.23 450	0.17 349	0.10 257	0.12 300	0.10 290	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.08 499

MyStereo06	0.10 273	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.18 527	0.19 360	0.12 171	0.12 339	0.08 143	0.07 142	0.07 195	0.11 219	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.06 336

MyStereo05	0.13 435	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.18 527	0.27 534	0.35 609	0.17 477	0.14 336	0.15 430	0.11 382	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.06 320	0.06 336

ACVNet-DCA	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.07 426

xx1	0.11 327	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.16 255	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.16 445	0.16 528	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

1test111	0.11 327	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.15 441	0.16 526	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.07 426

cc1	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.16 255	0.18 383	0.09 206	0.09 183	0.06 51	0.06 74	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

MaDis-Stereo	0.09 193	0.09 473	0.08 66	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.10 44	0.16 255	0.16 318	0.09 206	0.11 277	0.06 51	0.06 74	0.09 67	0.13 432	0.07 368	0.06 454	0.07 333	0.05 211	0.05 183	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 193	0.07 258	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.13 396	0.11 79	0.12 101	0.11 128	0.10 257	0.12 300	0.05 5	0.07 195	0.09 67	0.09 115	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.05 183	0.05 224

EKT-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.15 132	0.10 495	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.21 444	0.11 294	0.08 143	0.12 343	0.09 297	0.11 219	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

Any-RAFT	0.10 273	0.05 45	0.09 142	0.14 72	0.07 146	0.13 396	0.14 271	0.21 399	0.15 276	0.11 294	0.12 300	0.12 343	0.09 297	0.12 319	0.09 115	0.07 368	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

anonymousdsp2	0.11 327	0.07 258	0.10 213	0.16 232	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.18 329	0.22 458	0.13 374	0.14 336	0.12 343	0.09 297	0.14 413	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 320	0.05 224

CBFPSM	0.14 472	0.06 125	0.26 629	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.15 360	0.22 426	0.23 470	0.20 549	0.27 559	0.24 562	0.16 528	0.16 476	0.18 560	0.06 182	0.06 454	0.06 218	0.07 415	0.07 407	0.07 426

anonymousa	0.13 435	0.07 258	0.13 383	0.18 421	0.09 379	0.13 396	0.17 476	0.19 360	0.29 555	0.15 429	0.24 504	0.15 430	0.14 482	0.14 413	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.09 546	0.05 183	0.06 336

qqq	0.13 435	0.09 473	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.13 396	0.15 360	0.23 450	0.16 318	0.15 429	0.19 433	0.16 445	0.16 528	0.15 441	0.16 526	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

raft_robust	0.13 435	0.10 536	0.07 17	0.18 421	0.08 243	0.13 396	0.24 651	0.28 555	0.33 588	0.20 549	0.19 433	0.14 399	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.04 82

test_3	0.10 273	0.09 473	0.10 213	0.20 567	0.08 243	0.13 396	0.26 675	0.14 169	0.21 444	0.10 257	0.10 222	0.09 252	0.09 297	0.08 32	0.11 316	0.05 55	0.04 26	0.08 434	0.07 415	0.04 54	0.04 82

PSMNet-ADL	0.15 518	0.12 582	0.13 383	0.22 622	0.09 379	0.13 396	0.20 592	0.26 512	0.23 470	0.18 507	0.20 446	0.24 562	0.16 528	0.18 536	0.17 542	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.11 622	0.08 481	0.07 426

CFNet_pseudo	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.09 379	0.13 396	0.14 271	0.27 534	0.34 600	0.14 402	0.21 470	0.22 538	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.07 407	0.07 426

GES	0.14 472	0.08 387	0.16 510	0.15 132	0.10 495	0.13 396	0.13 196	0.28 555	0.25 509	0.16 458	0.23 491	0.18 482	0.13 457	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.09 548

CREStereo	0.09 193	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 396	0.14 271	0.14 169	0.10 95	0.08 150	0.13 320	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.10 226	0.08 453	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 320	0.06 336
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	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.15 132	0.08 243	0.13 396	0.16 434	0.24 474	0.24 487	0.16 458	0.28 573	0.22 538	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.11 599	0.06 454	0.09 523	0.12 644	0.08 481	0.07 426

FADNet_RVC	0.16 543	0.14 623	0.40 679	0.20 567	0.11 550	0.13 396	0.13 196	0.26 512	0.22 458	0.21 565	0.23 491	0.20 510	0.17 552	0.14 413	0.16 526	0.08 453	0.08 566	0.12 625	0.09 546	0.11 602	0.10 580

DIP-Stereo	0.11 327	0.07 258	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.13 396	0.09 27	0.16 255	0.16 318	0.11 294	0.16 370	0.14 399	0.12 415	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.06 336
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	0.13 435	0.10 536	0.18 568	0.19 498	0.08 243	0.13 396	0.18 527	0.20 372	0.26 523	0.15 429	0.23 491	0.15 430	0.13 457	0.14 413	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

HLF11	0.11 327	0.05 45	0.13 383	0.12 7	0.08 243	0.14 433	0.11 79	0.22 426	0.10 95	0.12 339	0.23 491	0.11 321	0.11 382	0.14 413	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.08 481	0.08 499

G2L-ROB	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.13 23	0.08 243	0.14 433	0.16 434	0.25 493	0.18 383	0.19 526	0.18 422	0.20 510	0.14 482	0.17 511	0.16 526	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.09 548

castereo++	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 433	0.12 117	0.11 74	0.15 276	0.07 86	0.07 76	0.07 142	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

rvit_0105_5	0.14 472	0.09 473	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.23 636	0.24 474	0.27 533	0.14 402	0.15 357	0.18 482	0.12 415	0.17 511	0.14 475	0.14 664	0.11 638	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.06 336

ACV-stereo	0.15 518	0.10 536	0.28 641	0.18 421	0.12 587	0.14 433	0.12 117	0.23 450	0.21 444	0.19 526	0.23 491	0.22 538	0.15 500	0.23 620	0.17 542	0.07 368	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

MyStereo07	0.10 273	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.15 212	0.15 276	0.09 206	0.06 28	0.06 51	0.07 195	0.12 319	0.09 115	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.06 336

MyStereo04	0.13 435	0.07 258	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.29 571	0.38 628	0.17 477	0.14 336	0.16 445	0.10 344	0.15 441	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.06 320	0.06 336

PCWNet_CMD	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.14 271	0.29 571	0.36 614	0.14 402	0.20 446	0.21 520	0.12 415	0.17 511	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

CFNet_ucs	0.15 518	0.08 387	0.16 510	0.16 232	0.11 550	0.14 433	0.14 271	0.30 586	0.34 600	0.16 458	0.24 504	0.23 556	0.14 482	0.18 536	0.15 510	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.09 548

AEACV	0.08 98	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 610	0.14 433	0.13 196	0.14 169	0.09 63	0.07 86	0.09 183	0.07 142	0.08 250	0.10 135	0.09 115	0.06 182	0.04 26	0.06 218	0.05 211	0.05 183	0.04 82

LoS	0.09 193	0.05 45	0.11 276	0.13 23	0.07 146	0.14 433	0.11 79	0.15 212	0.15 276	0.09 206	0.09 183	0.12 343	0.09 297	0.15 441	0.10 226	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 224
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 327	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.14 433	0.14 271	0.18 329	0.14 248	0.11 294	0.14 336	0.16 445	0.11 382	0.14 413	0.12 385	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.08 499

IER	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.16 434	0.25 493	0.26 523	0.18 507	0.25 533	0.17 467	0.20 598	0.16 476	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

test_5	0.14 472	0.12 582	0.08 66	0.20 567	0.10 495	0.14 433	0.29 698	0.21 399	0.24 487	0.18 507	0.28 573	0.11 321	0.15 500	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

BSDual-CNN	0.15 518	0.09 473	0.14 424	0.22 622	0.10 495	0.14 433	0.15 360	0.34 639	0.19 403	0.17 477	0.22 482	0.25 576	0.16 528	0.15 441	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

hknet	0.15 518	0.11 564	0.13 383	0.22 622	0.11 550	0.14 433	0.15 360	0.34 639	0.25 509	0.17 477	0.22 482	0.22 538	0.18 568	0.17 511	0.12 385	0.07 368	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

Sa-1000	0.12 407	0.08 387	0.08 66	0.18 421	0.08 243	0.14 433	0.22 624	0.22 426	0.18 383	0.15 429	0.20 446	0.17 467	0.11 382	0.10 135	0.10 226	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.09 546	0.05 183	0.05 224

THIR-Stereo	0.12 407	0.07 258	0.11 276	0.15 132	0.08 243	0.14 433	0.16 434	0.17 294	0.25 509	0.16 458	0.24 504	0.14 399	0.12 415	0.12 319	0.14 475	0.06 182	0.04 26	0.07 333	0.07 415	0.05 183	0.05 224

DRaft	0.12 407	0.06 125	0.11 276	0.14 72	0.09 379	0.14 433	0.17 476	0.21 399	0.30 565	0.17 477	0.28 573	0.10 290	0.15 500	0.10 135	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

RALAANet	0.11 327	0.08 387	0.10 213	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.10 44	0.20 372	0.15 276	0.14 402	0.13 320	0.16 445	0.09 297	0.12 319	0.11 316	0.06 182	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.04 82

ARAFT	0.12 407	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.09 379	0.14 433	0.18 527	0.20 372	0.12 171	0.12 339	0.13 320	0.14 399	0.11 382	0.15 441	0.12 385	0.06 182	0.05 292	0.10 573	0.09 546	0.05 183	0.04 82

RAFT + AFF	0.13 435	0.07 258	0.20 592	0.20 567	0.10 495	0.14 433	0.24 651	0.26 512	0.20 427	0.11 294	0.10 222	0.12 343	0.10 344	0.15 441	0.12 385	0.07 368	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.08 499

FENet	0.13 435	0.08 387	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.14 433	0.15 360	0.22 426	0.23 470	0.17 477	0.23 491	0.16 445	0.12 415	0.14 413	0.15 510	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.07 426

ACVNet	0.15 518	0.09 473	0.15 473	0.13 23	0.12 587	0.14 433	0.20 592	0.22 426	0.33 588	0.17 477	0.26 550	0.21 520	0.16 528	0.17 511	0.21 600	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

cf-r	0.13 435	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.14 433	0.19 568	0.20 372	0.25 509	0.17 477	0.25 533	0.21 520	0.16 528	0.14 413	0.14 475	0.10 567	0.05 292	0.06 218	0.08 498	0.06 320	0.06 336

GANet-RSSM	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.13 23	0.08 243	0.14 433	0.17 476	0.22 426	0.21 444	0.17 477	0.24 504	0.23 556	0.15 500	0.16 476	0.15 510	0.10 567	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

MSMDNet	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.17 323	0.09 379	0.14 433	0.14 271	0.29 571	0.36 614	0.14 402	0.21 470	0.21 520	0.12 415	0.17 511	0.14 475	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

HLf8	0.11 327	0.05 45	0.13 383	0.11 1	0.08 243	0.15 460	0.12 117	0.22 426	0.15 276	0.13 374	0.17 394	0.12 343	0.10 344	0.14 413	0.12 385	0.09 522	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.08 481	0.08 499

TestStereo-Hl	0.11 327	0.06 125	0.11 276	0.13 23	0.08 243	0.15 460	0.14 271	0.20 372	0.17 349	0.13 374	0.16 370	0.12 343	0.11 382	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

RT-IGEV	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.15 132	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.24 474	0.27 533	0.16 458	0.17 394	0.17 467	0.10 344	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.07 407	0.07 426

coex_refinement	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.15 360	0.26 512	0.29 555	0.18 507	0.20 446	0.22 538	0.17 552	0.16 476	0.18 560	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.09 546	0.08 499

ISRNet	0.18 579	0.08 387	0.19 580	0.19 498	0.13 610	0.15 460	0.12 117	0.30 586	0.32 580	0.21 565	0.25 533	0.27 594	0.17 552	0.17 511	0.20 580	0.20 699	0.08 566	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.17 691

FACV-RUCA	0.13 435	0.11 564	0.12 325	0.19 498	0.12 587	0.15 460	0.15 360	0.22 426	0.20 427	0.15 429	0.16 370	0.14 399	0.16 528	0.14 413	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.10 579	0.08 499

DDVS	0.15 518	0.10 536	0.21 602	0.16 232	0.12 587	0.15 460	0.14 271	0.25 493	0.19 403	0.18 507	0.29 585	0.27 594	0.12 415	0.19 553	0.15 510	0.09 522	0.06 454	0.09 523	0.07 415	0.11 602	0.11 608

rvit_0105_3	0.15 518	0.09 473	0.14 424	0.19 498	0.12 587	0.15 460	0.25 666	0.25 493	0.29 555	0.15 429	0.17 394	0.20 510	0.13 457	0.17 511	0.14 475	0.13 650	0.11 638	0.12 625	0.14 659	0.07 407	0.06 336

DCVSM-stereo	0.14 472	0.09 473	0.16 510	0.16 232	0.10 495	0.15 460	0.09 27	0.19 360	0.23 470	0.20 549	0.23 491	0.26 586	0.15 500	0.18 536	0.14 475	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.08 498	0.10 579	0.12 622

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 273	0.08 387	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.15 460	0.16 434	0.18 329	0.18 383	0.10 257	0.09 183	0.09 252	0.08 250	0.11 219	0.12 385	0.07 368	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.07 407	0.06 336

StereoVision	0.13 435	0.12 582	0.09 142	0.24 655	0.10 495	0.15 460	0.21 613	0.21 399	0.20 427	0.12 339	0.24 504	0.10 290	0.10 344	0.16 476	0.10 226	0.09 522	0.11 638	0.12 625	0.12 644	0.06 320	0.05 224

LL-Strereo2	0.10 273	0.10 536	0.15 473	0.18 421	0.08 243	0.15 460	0.09 27	0.17 294	0.14 248	0.14 402	0.10 222	0.09 252	0.07 195	0.16 476	0.10 226	0.05 55	0.05 292	0.10 573	0.07 415	0.06 320	0.05 224

CASS	0.13 435	0.12 582	0.11 276	0.23 646	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.18 329	0.19 403	0.17 477	0.18 422	0.15 430	0.15 500	0.14 413	0.14 475	0.09 522	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.09 546	0.07 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 327	0.05 45	0.12 325	0.13 23	0.07 146	0.15 460	0.14 271	0.19 360	0.13 215	0.11 294	0.17 394	0.13 376	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

RAFT+CT+SA	0.13 435	0.11 564	0.09 142	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.28 688	0.22 426	0.22 458	0.15 429	0.26 550	0.10 290	0.10 344	0.11 219	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.08 498	0.07 407	0.06 336

psmg	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.17 476	0.29 571	0.19 403	0.17 477	0.21 470	0.25 576	0.16 528	0.15 441	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.06 336

dd	0.15 518	0.16 641	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.18 527	0.21 399	0.25 509	0.23 594	0.20 446	0.21 520	0.09 297	0.21 596	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.06 336

RAFT	0.13 435	0.09 473	0.11 276	0.18 421	0.08 243	0.15 460	0.24 651	0.20 372	0.19 403	0.21 565	0.21 470	0.17 467	0.12 415	0.16 476	0.09 115	0.06 182	0.07 532	0.10 573	0.09 546	0.05 183	0.05 224

TestStereo	0.13 435	0.14 623	0.11 276	0.23 646	0.08 243	0.15 460	0.21 613	0.20 372	0.23 470	0.14 402	0.24 504	0.16 445	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.05 55	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.09 546	0.05 224

XX-Stereo	0.09 193	0.05 45	0.08 66	0.17 323	0.09 379	0.15 460	0.12 117	0.20 372	0.10 95	0.10 257	0.14 336	0.07 142	0.06 74	0.12 319	0.08 29	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.04 54	0.04 82

HCRNet	0.16 543	0.24 690	0.12 325	0.35 708	0.11 550	0.15 460	0.17 476	0.26 512	0.22 458	0.19 526	0.24 504	0.21 520	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.11 599	0.07 532	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.07 426

GMStereo	0.13 435	0.14 623	0.14 424	0.18 421	0.09 379	0.15 460	0.16 434	0.20 372	0.24 487	0.16 458	0.17 394	0.10 290	0.10 344	0.16 476	0.13 432	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.15 460	0.16 434	0.28 555	0.27 533	0.14 402	0.17 394	0.12 343	0.13 457	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.06 336

aanetorigin	0.22 625	0.17 652	0.56 702	0.17 323	0.10 495	0.15 460	0.19 568	0.20 372	0.33 588	0.49 706	0.48 686	0.29 613	0.27 648	0.20 578	0.23 621	0.08 453	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.10 579	0.09 548

GwcNet-RSSM	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.15 132	0.08 243	0.15 460	0.20 592	0.21 399	0.27 533	0.18 507	0.27 559	0.22 538	0.16 528	0.14 413	0.15 510	0.10 567	0.05 292	0.07 333	0.09 546	0.07 407	0.07 426

DMCA	0.14 472	0.09 473	0.16 510	0.19 498	0.09 379	0.15 460	0.17 476	0.23 450	0.27 533	0.14 402	0.19 433	0.17 467	0.18 568	0.15 441	0.17 542	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.09 546	0.10 580

BEATNet_4x	0.12 407	0.08 387	0.14 424	0.18 421	0.07 146	0.15 460	0.07 5	0.22 426	0.18 383	0.16 458	0.19 433	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

HSM-Net_RVC	0.14 472	0.08 387	0.11 276	0.15 132	0.08 243	0.15 460	0.15 360	0.27 534	0.29 555	0.19 526	0.21 470	0.29 613	0.14 482	0.17 511	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 565	0.10 536	0.22 608	0.20 567	0.10 495	0.15 460	0.18 527	0.31 599	0.25 509	0.21 565	0.30 593	0.25 576	0.17 552	0.21 596	0.20 580	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.07 407	0.08 499
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	0.12 407	0.07 258	0.16 510	0.18 421	0.06 36	0.15 460	0.17 476	0.19 360	0.21 444	0.18 507	0.25 533	0.17 467	0.13 457	0.14 413	0.13 432	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

CBMV_ROB	0.19 591	0.13 610	0.17 542	0.16 232	0.11 550	0.15 460	0.13 196	0.26 512	0.28 548	0.27 629	0.30 593	0.27 594	0.24 625	0.23 620	0.16 526	0.15 668	0.17 699	0.22 697	0.20 696	0.10 579	0.11 608

NOSS_ROB	0.19 591	0.12 582	0.18 568	0.16 232	0.12 587	0.15 460	0.12 117	0.30 586	0.32 580	0.20 549	0.22 482	0.27 594	0.23 619	0.21 596	0.16 526	0.16 684	0.18 701	0.23 698	0.21 698	0.12 620	0.13 645

MWSP-net	0.15 518	0.08 387	0.17 542	0.17 323	0.10 495	0.16 492	0.23 636	0.29 571	0.32 580	0.18 507	0.19 433	0.17 467	0.13 457	0.18 536	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.08 499

Hybrid-DGEV-03	0.10 273	0.06 125	0.09 142	0.18 421	0.08 243	0.16 492	0.14 271	0.15 212	0.14 248	0.13 374	0.16 370	0.12 343	0.09 297	0.13 377	0.11 316	0.06 182	0.04 26	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.04 82

test_sample7	0.15 518	0.10 536	0.16 510	0.14 72	0.11 550	0.16 492	0.16 434	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.12 624	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.10 579	0.10 580

test_sample2	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.18 527	0.21 399	0.16 318	0.14 402	0.20 446	0.19 498	0.15 500	0.15 441	0.12 385	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.08 481	0.07 426

SMFormer	0.14 472	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.06 336

tta	0.14 472	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.06 320	0.06 336

qqq1	0.13 435	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

fff1	0.13 435	0.07 258	0.17 542	0.14 72	0.08 243	0.16 492	0.17 476	0.26 512	0.27 533	0.19 526	0.20 446	0.18 482	0.15 500	0.15 441	0.11 316	0.08 453	0.05 292	0.05 63	0.05 211	0.06 320	0.06 336

gwcnet-sp	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

scenet	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

ToySt	0.17 565	0.11 564	0.18 568	0.17 323	0.11 550	0.16 492	0.25 666	0.24 474	0.33 588	0.19 526	0.24 504	0.26 586	0.24 625	0.19 553	0.20 580	0.07 368	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.09 546	0.08 499

Selective-RAFT	0.11 327	0.10 536	0.11 276	0.21 602	0.08 243	0.16 492	0.13 196	0.20 372	0.22 458	0.10 257	0.10 222	0.11 321	0.10 344	0.15 441	0.11 316	0.05 55	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

ssnet	0.14 472	0.07 258	0.12 325	0.18 421	0.09 379	0.16 492	0.17 476	0.24 474	0.24 487	0.18 507	0.24 504	0.15 430	0.16 528	0.15 441	0.15 510	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.08 498	0.08 481	0.07 426

DEmStereo	0.12 407	0.06 125	0.14 424	0.14 72	0.10 495	0.16 492	0.15 360	0.16 255	0.24 487	0.17 477	0.24 504	0.13 376	0.14 482	0.12 319	0.13 432	0.05 55	0.04 26	0.07 333	0.06 312	0.05 183	0.05 224

s12784h	0.09 193	0.06 125	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 492	0.18 527	0.15 212	0.15 276	0.10 257	0.11 277	0.11 321	0.11 382	0.10 135	0.12 385	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

ADLNet	0.16 543	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.10 495	0.16 492	0.17 476	0.32 610	0.27 533	0.22 581	0.27 559	0.24 562	0.16 528	0.18 536	0.21 600	0.10 567	0.06 454	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

acv_ft	0.15 518	0.09 473	0.15 473	0.19 498	0.10 495	0.16 492	0.17 476	0.25 493	0.33 588	0.19 526	0.26 550	0.21 520	0.17 552	0.17 511	0.18 560	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

CFNet-ft	0.14 472	0.07 258	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.16 492	0.18 527	0.22 426	0.24 487	0.17 477	0.26 550	0.24 562	0.14 482	0.16 476	0.14 475	0.11 599	0.06 454	0.08 434	0.09 546	0.09 546	0.08 499

CCAANet	0.14 472	0.06 125	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.16 492	0.13 196	0.30 586	0.24 487	0.16 458	0.32 606	0.18 482	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.09 523	0.09 546	0.06 320	0.09 548

STTStereo	0.18 579	0.12 582	0.27 636	0.20 567	0.11 550	0.16 492	0.21 613	0.29 571	0.23 470	0.21 565	0.30 593	0.29 613	0.18 568	0.20 578	0.19 573	0.12 624	0.11 638	0.11 605	0.14 659	0.09 546	0.08 499

CFNet_RVC	0.14 472	0.07 258	0.15 473	0.12 7	0.09 379	0.16 492	0.18 527	0.22 426	0.24 487	0.17 477	0.26 550	0.24 562	0.14 482	0.16 476	0.14 475	0.11 599	0.06 454	0.08 434	0.09 546	0.09 546	0.08 499

iResNetv2_ROB	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.08 243	0.16 492	0.12 117	0.25 493	0.35 609	0.21 565	0.29 585	0.24 562	0.13 457	0.14 413	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.04 72	0.09 546	0.08 499

HSM	0.15 518	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.16 492	0.14 271	0.28 555	0.25 509	0.19 526	0.23 491	0.37 667	0.16 528	0.20 578	0.15 510	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.06 336

DN-CSS_ROB	0.13 435	0.13 610	0.16 510	0.18 421	0.10 495	0.16 492	0.08 9	0.22 426	0.18 383	0.17 477	0.22 482	0.13 376	0.13 457	0.12 319	0.13 432	0.05 55	0.05 292	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.06 336

z-ln-s-r	0.17 565	0.10 536	0.40 679	0.19 498	0.08 243	0.17 516	0.18 527	0.22 426	0.33 588	0.18 507	0.40 657	0.22 538	0.17 552	0.20 578	0.23 621	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.05 224

DualNet (step1)	0.16 543	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.15 668	0.06 454	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

test_sample9	0.18 579	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.27 534	0.23 470	0.20 549	0.20 446	0.24 562	0.19 585	0.19 553	0.17 542	0.15 668	0.30 726	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

test_sample8	0.19 591	0.12 582	0.20 592	0.12 7	0.14 632	0.17 516	0.13 196	0.31 599	0.21 444	0.27 629	0.22 482	0.36 662	0.25 634	0.19 553	0.17 542	0.15 668	0.30 726	0.14 654	0.14 659	0.14 656	0.12 622

test_sample6	0.14 472	0.08 387	0.13 383	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.19 568	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.19 498	0.14 482	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

mmm	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.17 323	0.09 379	0.17 516	0.18 527	0.21 399	0.15 276	0.15 429	0.23 491	0.21 520	0.16 528	0.16 476	0.17 542	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

11t1	0.12 407	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.17 516	0.15 360	0.18 329	0.15 276	0.15 429	0.15 357	0.16 445	0.16 528	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.08 481	0.07 426

ffm	0.12 407	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.10 135	0.07 1	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.06 336

ff1	0.13 435	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.15 212	0.19 403	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.06 182	0.04 26	0.09 523	0.08 498	0.06 320	0.06 336

mmx	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.27 534	0.25 509	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.08 481	0.08 499

xxx	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.17 516	0.17 476	0.27 534	0.25 509	0.15 429	0.25 533	0.19 498	0.13 457	0.14 413	0.20 580	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.08 498	0.08 481	0.08 499

GMStereo_Zeroshot	0.16 543	0.13 610	0.24 621	0.20 567	0.10 495	0.17 516	0.13 196	0.29 571	0.25 509	0.23 594	0.32 606	0.25 576	0.11 382	0.19 553	0.14 475	0.09 522	0.06 454	0.11 605	0.06 312	0.12 620	0.08 499

LMCR-Stereo	0.15 518	0.08 387	0.13 383	0.21 602	0.09 379	0.17 516	0.20 592	0.27 534	0.19 403	0.24 604	0.24 504	0.23 556	0.17 552	0.20 578	0.17 542	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.10 579	0.08 499

ICVP	0.15 518	0.09 473	0.12 325	0.22 622	0.09 379	0.17 516	0.21 613	0.25 493	0.23 470	0.18 507	0.30 593	0.26 586	0.18 568	0.17 511	0.14 475	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 435	0.12 582	0.24 621	0.20 567	0.12 587	0.17 516	0.13 196	0.26 512	0.21 444	0.11 294	0.11 277	0.13 376	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.09 522	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.15 672	0.10 580

CroCo_RVC	0.13 435	0.12 582	0.24 621	0.20 567	0.12 587	0.17 516	0.13 196	0.26 512	0.21 444	0.11 294	0.11 277	0.13 376	0.08 250	0.10 135	0.10 226	0.09 522	0.05 292	0.08 434	0.06 312	0.15 672	0.10 580

psm_up	0.18 579	0.10 536	0.18 568	0.20 567	0.11 550	0.17 516	0.19 568	0.37 667	0.34 600	0.21 565	0.28 573	0.29 613	0.24 625	0.20 578	0.22 609	0.09 522	0.10 625	0.11 605	0.11 622	0.08 481	0.08 499

FAT-Stereo	0.20 603	0.12 582	0.22 608	0.21 602	0.12 587	0.17 516	0.18 527	0.34 639	0.39 633	0.27 629	0.37 637	0.34 656	0.32 680	0.21 596	0.20 580	0.09 522	0.11 638	0.10 573	0.09 546	0.11 602	0.14 664

DeepPruner_ROB	0.16 543	0.11 564	0.15 473	0.17 323	0.10 495	0.17 516	0.15 360	0.32 610	0.21 444	0.19 526	0.21 470	0.22 538	0.18 568	0.20 578	0.15 510	0.13 650	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.11 602	0.10 580

S0	0.12 407	0.08 387	0.08 66	0.20 567	0.07 146	0.18 535	0.23 636	0.15 212	0.15 276	0.10 257	0.10 222	0.13 376	0.08 250	0.12 319	0.11 316	0.09 522	0.10 625	0.14 654	0.14 659	0.05 183	0.04 82

Selective-IGEV-i1	0.13 435	0.07 258	0.12 325	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.16 434	0.22 426	0.30 565	0.16 458	0.17 394	0.16 445	0.10 344	0.14 413	0.13 432	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.05 224

PSMNet-RUCA	0.27 672	0.33 710	0.41 682	0.36 710	0.32 718	0.18 535	0.19 568	0.42 694	0.30 565	0.33 674	0.41 668	0.39 679	0.25 634	0.31 664	0.20 580	0.18 690	0.10 625	0.25 701	0.15 676	0.21 697	0.16 682

GCST	0.37 699	0.42 718	0.26 629	1.02 744	0.39 719	0.18 535	0.08 9	0.20 372	0.17 349	0.28 644	0.25 533	0.15 430	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.64 740	0.43 734	0.75 736	0.65 740	0.63 733	0.46 731

test_sample5	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

MyStereo8	0.12 407	0.07 258	0.15 473	0.15 132	0.09 379	0.18 535	0.14 271	0.19 360	0.22 458	0.12 339	0.18 422	0.11 321	0.10 344	0.16 476	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.07 333	0.05 211	0.08 481	0.09 548

DualNet	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.17 349	0.17 477	0.27 559	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.08 499

1111x	0.15 518	0.08 387	0.12 325	0.18 421	0.07 146	0.18 535	0.25 666	0.31 599	0.24 487	0.17 477	0.24 504	0.26 586	0.15 500	0.13 377	0.23 621	0.07 368	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.07 407	0.06 336

TestStereo1	0.13 435	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.29 698	0.23 450	0.16 318	0.17 477	0.20 446	0.16 445	0.10 344	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

x	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.18 535	0.14 271	0.22 426	0.20 427	0.15 429	0.19 433	0.19 498	0.17 552	0.18 536	0.18 560	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

SA-5K	0.13 435	0.08 387	0.08 66	0.19 498	0.08 243	0.18 535	0.29 698	0.23 450	0.16 318	0.17 477	0.20 446	0.16 445	0.10 344	0.12 319	0.13 432	0.06 182	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.05 183	0.05 224

AASNet	0.16 543	0.08 387	0.12 325	0.19 498	0.09 379	0.18 535	0.15 360	0.37 667	0.37 621	0.19 526	0.23 491	0.20 510	0.16 528	0.17 511	0.20 580	0.10 567	0.08 566	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.09 548

AACVNet	0.16 543	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.10 495	0.18 535	0.15 360	0.23 450	0.24 487	0.27 629	0.27 559	0.28 604	0.17 552	0.19 553	0.16 526	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.07 415	0.10 579	0.09 548

GANet-ADL	0.13 435	0.07 258	0.15 473	0.17 323	0.10 495	0.18 535	0.15 360	0.30 586	0.20 427	0.13 374	0.18 422	0.19 498	0.12 415	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.05 211	0.07 407	0.08 499

pcwnet_v2	0.19 591	0.10 536	0.26 629	0.17 323	0.14 632	0.18 535	0.15 360	0.37 667	0.46 671	0.19 526	0.24 504	0.21 520	0.19 585	0.20 578	0.19 573	0.13 650	0.10 625	0.10 573	0.10 588	0.11 602	0.13 645

HGLStereo	0.17 565	0.08 387	0.19 580	0.17 323	0.12 587	0.18 535	0.18 527	0.31 599	0.32 580	0.21 565	0.32 606	0.25 576	0.18 568	0.19 553	0.20 580	0.09 522	0.09 603	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.10 580

DMCA-RVC	0.17 565	0.10 536	0.15 473	0.24 655	0.11 550	0.18 535	0.18 527	0.25 493	0.24 487	0.21 565	0.26 550	0.25 576	0.27 648	0.18 536	0.20 580	0.12 624	0.08 566	0.13 640	0.10 588	0.10 579	0.08 499

SuperB	0.20 603	0.10 536	0.56 702	0.16 232	0.09 379	0.18 535	0.18 527	0.24 474	0.50 686	0.26 623	0.39 651	0.17 467	0.21 602	0.22 609	0.21 600	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.12 620	0.10 580

RASNet	0.14 472	0.07 258	0.14 424	0.16 232	0.08 243	0.18 535	0.14 271	0.29 571	0.20 427	0.17 477	0.25 533	0.21 520	0.18 568	0.20 578	0.19 573	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.08 498	0.06 320	0.06 336

TDLM	0.17 565	0.12 582	0.13 383	0.24 655	0.10 495	0.18 535	0.18 527	0.36 661	0.30 565	0.21 565	0.28 573	0.28 604	0.18 568	0.23 620	0.18 560	0.11 599	0.07 532	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.08 499

CFNet	0.15 518	0.10 536	0.17 542	0.17 323	0.08 243	0.18 535	0.09 27	0.28 555	0.25 509	0.19 526	0.24 504	0.24 562	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.08 453	0.06 454	0.09 523	0.10 588	0.07 407	0.06 336

CVANet_RVC	0.18 579	0.10 536	0.14 424	0.21 602	0.10 495	0.18 535	0.17 476	0.34 639	0.33 588	0.22 581	0.31 602	0.28 604	0.18 568	0.23 620	0.17 542	0.12 624	0.08 566	0.12 625	0.11 622	0.09 546	0.07 426

AANet_RVC	0.16 543	0.10 536	0.10 213	0.18 421	0.09 379	0.18 535	0.19 568	0.26 512	0.31 573	0.22 581	0.35 628	0.21 520	0.21 602	0.22 609	0.16 526	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.06 336

StereoDRNet-Refined	0.17 565	0.12 582	0.15 473	0.20 567	0.09 379	0.18 535	0.18 527	0.26 512	0.23 470	0.26 623	0.40 657	0.22 538	0.17 552	0.21 596	0.20 580	0.08 453	0.05 292	0.09 523	0.10 588	0.07 407	0.07 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 472	0.07 258	0.13 383	0.14 72	0.07 146	0.18 535	0.14 271	0.26 512	0.31 573	0.22 581	0.25 533	0.23 556	0.15 500	0.15 441	0.13 432	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.08 481	0.08 499

IGEV_i1	0.12 407	0.07 258	0.12 325	0.16 232	0.08 243	0.19 560	0.14 271	0.18 329	0.22 458	0.18 507	0.18 422	0.16 445	0.12 415	0.16 476	0.14 475	0.06 182	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.06 320	0.06 336

test_sample4	0.14 472	0.08 387	0.14 424	0.15 132	0.08 243	0.19 560	0.18 527	0.26 512	0.17 349	0.16 458	0.25 533	0.18 482	0.14 482	0.16 476	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.08 434	0.06 312	0.08 481	0.08 499

test_sample3	0.14 472	0.08 387	0.15 473	0.14 72	0.09 379	0.19 560	0.17 476	0.26 512	0.18 383	0.16 458	0.22 482	0.19 498	0.15 500	0.17 511	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.06 312	0.09 546	0.08 499

test_sample1	0.13 435	0.07 258	0.14 424	0.13 23	0.08 243	0.19 560	0.16 434	0.20 372	0.15 276	0.14 402	0.22 482	0.18 482	0.16 528	0.17 511	0.14 475	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.07 426

BUS	0.14 472	0.09 473	0.14 424	0.22 622	0.10 495	0.19 560	0.14 271	0.34 639	0.19 403	0.17 477	0.22 482	0.16 445	0.13 457	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.06 454	0.10 573	0.09 546	0.07 407	0.07 426

CRFU-Net	0.16 543	0.08 387	0.14 424	0.17 323	0.09 379	0.19 560	0.14 271	0.26 512	0.20 427	0.28 644	0.27 559	0.29 613	0.17 552	0.19 553	0.17 542	0.09 522	0.09 603	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.08 499

NINENet	0.16 543	0.10 536	0.15 473	0.17 323	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.40 683	0.36 614	0.18 507	0.21 470	0.16 445	0.13 457	0.15 441	0.13 432	0.08 453	0.08 566	0.10 573	0.07 415	0.10 579	0.09 548

CSP-Net	0.16 543	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.09 379	0.19 560	0.17 476	0.25 493	0.32 580	0.25 617	0.30 593	0.24 562	0.15 500	0.21 596	0.18 560	0.09 522	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

DAS	0.15 518	0.08 387	0.18 568	0.19 498	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.27 534	0.29 555	0.18 507	0.25 533	0.21 520	0.15 500	0.16 476	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

SepStereo	0.15 518	0.08 387	0.18 568	0.19 498	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.27 534	0.29 555	0.18 507	0.25 533	0.21 520	0.15 500	0.25 636	0.12 385	0.08 453	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.07 407	0.07 426

GEStereo_RVC	0.17 565	0.12 582	0.15 473	0.22 622	0.11 550	0.19 560	0.17 476	0.32 610	0.48 674	0.20 549	0.25 533	0.17 467	0.13 457	0.21 596	0.16 526	0.10 567	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.09 546	0.08 499

sCroCo_RVC	0.12 407	0.09 473	0.23 617	0.24 655	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.17 294	0.14 248	0.10 257	0.13 320	0.12 343	0.07 195	0.14 413	0.11 316	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.05 183	0.07 426

EDNetEfficient	0.29 681	0.24 690	1.13 740	0.18 421	0.10 495	0.19 560	0.20 592	0.20 372	0.60 710	0.74 728	0.56 703	0.31 636	0.39 698	0.22 609	0.30 683	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.11 602	0.09 548

FADNet-RVC-Resample	0.16 543	0.11 564	0.31 654	0.22 622	0.11 550	0.19 560	0.14 271	0.25 493	0.24 487	0.24 604	0.27 559	0.20 510	0.15 500	0.16 476	0.15 510	0.07 368	0.08 566	0.12 625	0.10 588	0.09 546	0.10 580

PS-NSSS	0.20 603	0.21 680	0.23 617	0.20 567	0.10 495	0.19 560	0.17 476	0.36 661	0.25 509	0.27 629	0.33 619	0.27 594	0.24 625	0.20 578	0.20 580	0.15 668	0.12 654	0.17 678	0.14 659	0.10 579	0.08 499

PWCDC_ROB	0.20 603	0.13 610	0.22 608	0.24 655	0.11 550	0.19 560	0.15 360	0.33 630	0.54 696	0.29 653	0.50 691	0.21 520	0.15 500	0.27 642	0.20 580	0.11 599	0.09 603	0.10 573	0.08 498	0.11 602	0.09 548

MWDA-net	0.15 518	0.08 387	0.15 473	0.16 232	0.10 495	0.20 576	0.22 624	0.25 493	0.35 609	0.18 507	0.24 504	0.18 482	0.17 552	0.17 511	0.14 475	0.08 453	0.05 292	0.08 434	0.07 415	0.07 407	0.07 426

MEA-ACV	0.16 543	0.07 258	0.17 542	0.16 232	0.11 550	0.20 576	0.21 613	0.30 586	0.38 628	0.20 549	0.29 585	0.14 399	0.19 585	0.16 476	0.16 526	0.08 453	0.07 532	0.09 523	0.11 622	0.07 407	0.07 426

SME	0.11 327	0.09 473	0.10 213	0.17 323	0.07 146	0.20 576	0.13 196	0.21 399	0.17 349	0.12 339	0.13 320	0.10 290	0.12 415	0.13 377	0.13 432	0.07 368	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.06 320	0.05 224

w-ln-seven-2	0.20 603	0.14 623	0.37 674	0.22 622	0.12 587	0.20 576	0.21 613	0.28 555	0.37 621	0.25 617	0.37 637	0.27 594	0.22 611	0.21 596	0.23 621	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.10 579	0.09 548

xyz-stereo	0.13 435	0.07 258	0.20 592	0.15 132	0.05 2	0.20 576	0.15 360	0.17 294	0.31 573	0.15 429	0.29 585	0.26 586	0.16 528	0.13 377	0.12 385	0.05 55	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.04 54	0.04 82

TCMNet	0.19 591	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.18 686	0.20 576	0.24 651	0.27 534	0.36 614	0.23 594	0.26 550	0.25 576	0.19 585	0.19 553	0.23 621	0.13 650	0.11 638	0.11 605	0.12 644	0.13 640	0.12 622

dad	0.17 565	0.20 674	0.20 592	0.16 232	0.11 550	0.20 576	0.18 527	0.21 399	0.28 548	0.30 658	0.24 504	0.29 613	0.13 457	0.19 553	0.16 526	0.18 690	0.09 603	0.11 605	0.09 546	0.11 602	0.07 426

ADLNet2	0.16 543	0.09 473	0.13 383	0.16 232	0.09 379	0.20 576	0.16 434	0.31 599	0.39 633	0.16 458	0.20 446	0.20 510	0.18 568	0.21 596	0.22 609	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.07 426

delet	0.17 565	0.08 387	0.17 542	0.19 498	0.11 550	0.20 576	0.21 613	0.30 586	0.37 621	0.17 477	0.26 550	0.19 498	0.19 585	0.19 553	0.21 600	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.11 622	0.06 320	0.06 336

UPFNet	0.16 543	0.08 387	0.12 325	0.20 567	0.12 587	0.20 576	0.23 636	0.28 555	0.26 523	0.17 477	0.24 504	0.22 538	0.19 585	0.19 553	0.21 600	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.08 481	0.06 336

DSFCA	0.16 543	0.09 473	0.14 424	0.16 232	0.10 495	0.20 576	0.19 568	0.28 555	0.31 573	0.23 594	0.24 504	0.22 538	0.15 500	0.19 553	0.20 580	0.10 567	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

FADNet-RVC	0.20 603	0.20 674	0.38 676	0.21 602	0.16 663	0.20 576	0.15 360	0.26 512	0.26 523	0.26 623	0.32 606	0.26 586	0.21 602	0.22 609	0.19 573	0.12 624	0.13 669	0.12 625	0.14 659	0.13 640	0.18 694

S-Stereo	0.20 603	0.12 582	0.25 626	0.21 602	0.13 610	0.20 576	0.18 527	0.32 610	0.43 658	0.23 594	0.36 631	0.28 604	0.30 671	0.19 553	0.22 609	0.09 522	0.12 654	0.10 573	0.10 588	0.13 640	0.13 645

NCC-stereo	0.24 649	0.15 633	0.31 654	0.26 674	0.16 663	0.20 576	0.30 705	0.40 683	0.40 639	0.24 604	0.38 643	0.33 649	0.28 659	0.36 689	0.27 664	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.22 701	0.13 640	0.13 645

Abc-Net	0.24 649	0.15 633	0.31 654	0.26 674	0.16 663	0.20 576	0.30 705	0.40 683	0.40 639	0.24 604	0.38 643	0.33 649	0.28 659	0.36 689	0.27 664	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.22 701	0.13 640	0.13 645
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	0.14 472	0.08 387	0.13 383	0.11 1	0.10 495	0.20 576	0.10 44	0.24 474	0.22 458	0.17 477	0.20 446	0.23 556	0.15 500	0.17 511	0.15 510	0.12 624	0.07 532	0.10 573	0.13 655	0.11 602	0.10 580

AdaStereo	0.15 518	0.11 564	0.15 473	0.18 421	0.09 379	0.20 576	0.11 79	0.32 610	0.28 548	0.20 549	0.23 491	0.20 510	0.13 457	0.19 553	0.14 475	0.12 624	0.05 292	0.10 573	0.07 415	0.09 546	0.07 426
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	0.20 603	0.14 623	0.18 568	0.19 498	0.13 610	0.20 576	0.22 624	0.33 630	0.30 565	0.24 604	0.29 585	0.28 604	0.19 585	0.23 620	0.17 542	0.15 668	0.16 694	0.15 667	0.14 659	0.12 620	0.12 622
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 518	0.07 258	0.19 580	0.15 132	0.07 146	0.20 576	0.15 360	0.24 474	0.26 523	0.21 565	0.34 624	0.28 604	0.18 568	0.18 536	0.17 542	0.07 368	0.05 292	0.05 63	0.04 72	0.07 407	0.06 336

CBMV	0.19 591	0.14 623	0.17 542	0.18 421	0.10 495	0.20 576	0.11 79	0.29 571	0.30 565	0.29 653	0.30 593	0.30 623	0.23 619	0.27 642	0.19 573	0.13 650	0.15 686	0.17 678	0.16 682	0.10 579	0.10 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 649	0.18 664	0.18 568	0.20 567	0.14 632	0.21 596	0.19 568	0.32 610	0.41 642	0.29 653	0.21 470	0.32 645	0.27 648	0.41 708	0.27 664	0.46 729	0.12 654	0.31 717	0.11 622	0.15 672	0.12 622

rvit_105_1	0.19 591	0.11 564	0.25 626	0.21 602	0.16 663	0.21 596	0.27 682	0.31 599	0.41 642	0.19 526	0.20 446	0.22 538	0.17 552	0.19 553	0.17 542	0.12 624	0.12 654	0.13 640	0.15 676	0.08 481	0.07 426

iinet-f	0.16 543	0.06 125	0.45 686	0.14 72	0.10 495	0.21 596	0.14 271	0.27 534	0.23 470	0.21 565	0.24 504	0.21 520	0.15 500	0.18 536	0.21 600	0.09 522	0.07 532	0.07 333	0.06 312	0.09 546	0.10 580

ssnet_v2	0.17 565	0.10 536	0.17 542	0.17 323	0.11 550	0.21 596	0.21 613	0.33 630	0.25 509	0.22 581	0.22 482	0.27 594	0.18 568	0.22 609	0.20 580	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

test_xeample	0.15 518	0.06 125	0.13 383	0.14 72	0.08 243	0.21 596	0.20 592	0.28 555	0.20 427	0.16 458	0.29 585	0.19 498	0.16 528	0.15 441	0.26 656	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.07 407	0.07 426

EDNetEfficientorigin	7.91 760	0.31 708	153.02 790	0.19 498	0.09 379	0.21 596	0.16 434	0.22 426	0.59 706	0.72 724	0.67 714	0.42 686	0.50 721	0.24 630	0.39 709	0.08 453	0.07 532	0.08 434	0.07 415	0.12 620	0.10 580

RP	0.21 616	0.13 610	0.21 602	0.23 646	0.11 550	0.21 596	0.20 592	0.25 493	0.44 663	0.21 565	0.38 643	0.36 662	0.24 625	0.27 642	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.13 640	0.12 644	0.12 620	0.14 664

PA-Net	0.23 642	0.18 664	0.33 661	0.28 690	0.22 700	0.21 596	0.38 720	0.29 571	0.39 633	0.22 581	0.32 606	0.25 576	0.26 640	0.20 578	0.25 644	0.09 522	0.23 719	0.15 667	0.22 701	0.09 546	0.13 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 579	0.11 564	0.17 542	0.22 622	0.11 550	0.21 596	0.22 624	0.37 667	0.33 588	0.24 604	0.28 573	0.30 623	0.19 585	0.20 578	0.20 580	0.09 522	0.08 566	0.11 605	0.09 546	0.09 546	0.07 426

AANet	0.30 687	0.19 668	1.03 738	0.16 232	0.13 610	0.22 605	0.16 434	0.30 586	0.62 713	0.60 715	0.52 693	0.46 697	0.38 695	0.23 620	0.32 692	0.12 624	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.13 640	0.12 622

DStereoFS	0.27 672	0.22 684	0.31 654	0.22 622	0.15 652	0.22 605	0.20 592	0.50 714	0.48 674	0.28 644	0.44 679	0.33 649	0.34 687	0.52 718	0.29 676	0.12 624	0.11 638	0.15 667	0.13 655	0.16 681	0.16 682

DStereoSA	0.25 661	0.19 668	0.37 674	0.26 674	0.17 679	0.22 605	0.20 592	0.49 710	0.59 706	0.22 581	0.29 585	0.29 613	0.33 682	0.39 700	0.28 672	0.12 624	0.11 638	0.16 675	0.14 659	0.14 656	0.12 622

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 579	0.09 473	0.29 649	0.15 132	0.10 495	0.22 605	0.20 592	0.26 512	0.39 633	0.25 617	0.42 674	0.24 562	0.15 500	0.20 578	0.19 573	0.07 368	0.05 292	0.06 218	0.05 211	0.10 579	0.09 548

SACVNet	0.18 579	0.12 582	0.14 424	0.17 323	0.13 610	0.22 605	0.18 527	0.31 599	0.30 565	0.23 594	0.31 602	0.30 623	0.22 611	0.22 609	0.17 542	0.11 599	0.08 566	0.10 573	0.10 588	0.12 620	0.14 664

ac_64	0.16 543	0.08 387	0.15 473	0.18 421	0.10 495	0.22 605	0.18 527	0.24 474	0.21 444	0.18 507	0.24 504	0.29 613	0.18 568	0.19 553	0.22 609	0.09 522	0.07 532	0.08 434	0.09 546	0.07 407	0.06 336

RGC	0.25 661	0.20 674	0.29 649	0.28 690	0.16 663	0.22 605	0.23 636	0.32 610	0.44 663	0.27 629	0.40 657	0.38 671	0.27 648	0.36 689	0.22 609	0.11 599	0.13 669	0.17 678	0.17 689	0.14 656	0.16 682

SHD	0.26 670	0.15 633	0.30 652	0.24 655	0.18 686	0.22 605	0.15 360	0.38 675	0.71 726	0.32 670	0.41 668	0.36 662	0.28 659	0.32 671	0.29 676	0.12 624	0.11 638	0.14 654	0.13 655	0.16 681	0.20 700

ADCRef	0.19 591	0.12 582	0.41 682	0.20 567	0.12 587	0.22 605	0.18 527	0.32 610	0.36 614	0.26 623	0.32 606	0.17 467	0.23 619	0.24 630	0.24 634	0.07 368	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.08 481	0.08 499

DeepPrunerF	0.24 649	0.17 652	0.42 684	0.26 674	0.16 663	0.22 605	0.28 688	0.37 667	0.50 686	0.26 623	0.29 585	0.24 562	0.28 659	0.21 596	0.22 609	0.15 668	0.11 638	0.20 692	0.18 693	0.12 620	0.13 645

ADCP+	0.20 603	0.10 536	0.33 661	0.20 567	0.12 587	0.22 605	0.26 675	0.31 599	0.34 600	0.26 623	0.37 637	0.22 538	0.22 611	0.27 642	0.27 664	0.09 522	0.06 454	0.08 434	0.08 498	0.09 546	0.10 580

DANet	0.21 616	0.15 633	0.28 641	0.25 668	0.13 610	0.22 605	0.19 568	0.27 534	0.27 533	0.28 644	0.32 606	0.35 660	0.31 675	0.31 664	0.23 621	0.11 599	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.13 640	0.11 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 616	0.12 582	0.21 602	0.24 655	0.13 610	0.22 605	0.22 624	0.41 689	0.26 523	0.31 664	0.42 674	0.37 667	0.28 659	0.23 620	0.22 609	0.10 567	0.12 654	0.10 573	0.09 546	0.10 579	0.08 499

DRN-Test	0.19 591	0.11 564	0.20 592	0.22 622	0.10 495	0.22 605	0.22 624	0.39 679	0.37 621	0.24 604	0.32 606	0.26 586	0.21 602	0.22 609	0.24 634	0.11 599	0.07 532	0.11 605	0.10 588	0.09 546	0.07 426

XPNet_ROB	0.22 625	0.11 564	0.19 580	0.22 622	0.13 610	0.22 605	0.19 568	0.34 639	0.40 639	0.30 658	0.39 651	0.39 679	0.26 640	0.26 639	0.28 672	0.15 668	0.10 625	0.10 573	0.10 588	0.13 640	0.12 622

PWC_ROB	0.21 616	0.16 641	0.26 629	0.18 421	0.11 550	0.22 605	0.13 196	0.32 610	0.49 683	0.30 658	0.40 657	0.32 645	0.24 625	0.31 664	0.22 609	0.10 567	0.07 532	0.11 605	0.08 498	0.11 602	0.10 580

xxxx	0.15 518	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.23 621	0.18 527	0.31 599	0.19 403	0.14 402	0.28 573	0.22 538	0.14 482	0.15 441	0.26 656	0.09 522	0.05 292	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

FINET	0.21 616	0.18 664	0.26 629	0.18 421	0.16 663	0.23 621	0.23 636	0.32 610	0.48 674	0.25 617	0.32 606	0.22 538	0.22 611	0.22 609	0.17 542	0.18 690	0.16 694	0.11 605	0.10 588	0.15 672	0.13 645

psmorigin	0.25 661	0.15 633	0.34 669	0.17 323	0.13 610	0.23 621	0.14 271	0.34 639	0.33 588	0.41 694	0.55 698	0.41 685	0.37 694	0.34 677	0.27 664	0.11 599	0.15 686	0.11 605	0.11 622	0.12 620	0.16 682

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 625	0.21 680	0.24 621	0.26 674	0.11 550	0.23 621	0.14 271	0.39 679	0.24 487	0.32 670	0.36 631	0.30 623	0.21 602	0.19 553	0.21 600	0.17 689	0.14 680	0.21 693	0.16 682	0.12 620	0.12 622

edge stereo	0.22 625	0.13 610	0.20 592	0.21 602	0.13 610	0.23 621	0.16 434	0.32 610	0.42 651	0.32 670	0.40 657	0.38 671	0.35 690	0.25 636	0.24 634	0.13 650	0.11 638	0.14 654	0.11 622	0.12 620	0.13 645

zh-mn7	0.25 661	0.14 623	0.56 702	0.19 498	0.14 632	0.24 626	0.22 624	0.34 639	0.62 713	0.35 677	0.65 712	0.31 636	0.25 634	0.31 664	0.25 644	0.09 522	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.09 546	0.11 608

fast-acv-ft	0.18 579	0.11 564	0.19 580	0.19 498	0.12 587	0.24 626	0.21 613	0.25 493	0.34 600	0.22 581	0.34 624	0.27 594	0.20 598	0.21 596	0.23 621	0.09 522	0.09 603	0.08 434	0.10 588	0.08 481	0.07 426

DGSMNet	0.24 649	0.19 668	0.33 661	0.21 602	0.24 705	0.24 626	0.20 592	0.35 654	0.41 642	0.24 604	0.32 606	0.38 671	0.21 602	0.29 660	0.23 621	0.12 624	0.11 638	0.14 654	0.16 682	0.23 701	0.23 705

222	0.16 543	0.07 258	0.14 424	0.14 72	0.08 243	0.24 626	0.18 527	0.30 586	0.20 427	0.17 477	0.28 573	0.17 467	0.16 528	0.15 441	0.40 712	0.10 567	0.05 292	0.07 333	0.06 312	0.07 407	0.08 499

GwcNet	0.20 603	0.13 610	0.19 580	0.18 421	0.12 587	0.24 626	0.19 568	0.35 654	0.43 658	0.20 549	0.32 606	0.33 649	0.20 598	0.22 609	0.24 634	0.11 599	0.09 603	0.09 523	0.09 546	0.09 546	0.10 580

FADNet	0.21 616	0.22 684	0.36 670	0.18 421	0.17 679	0.24 626	0.13 196	0.31 599	0.31 573	0.23 594	0.25 533	0.27 594	0.21 602	0.19 553	0.15 510	0.13 650	0.15 686	0.12 625	0.15 676	0.16 681	0.18 694

Nwc_Net	0.23 642	0.16 641	0.21 602	0.25 668	0.14 632	0.24 626	0.26 675	0.37 667	0.38 628	0.22 581	0.41 668	0.30 623	0.28 659	0.28 654	0.25 644	0.11 599	0.10 625	0.17 678	0.20 696	0.10 579	0.10 580

NCCL2	0.23 642	0.15 633	0.17 542	0.34 706	0.18 686	0.24 626	0.23 636	0.34 639	0.28 548	0.31 664	0.38 643	0.38 671	0.28 659	0.23 620	0.24 634	0.15 668	0.12 654	0.18 688	0.21 698	0.13 640	0.13 645

DLCB_ROB	0.18 579	0.10 536	0.15 473	0.23 646	0.11 550	0.24 626	0.18 527	0.29 571	0.28 548	0.27 629	0.28 573	0.28 604	0.24 625	0.19 553	0.20 580	0.08 453	0.08 566	0.09 523	0.09 546	0.07 407	0.07 426

LE_ROB	0.50 716	0.07 258	0.14 424	0.15 132	0.08 243	0.24 626	0.16 434	0.22 426	1.81 756	4.63 761	0.67 714	0.47 701	0.44 713	0.20 578	0.29 676	0.07 368	0.06 454	0.06 218	0.06 312	0.08 481	0.06 336

PSMNet_ROB	0.21 616	0.11 564	0.15 473	0.27 687	0.15 652	0.24 626	0.35 715	0.43 698	0.37 621	0.27 629	0.32 606	0.32 645	0.22 611	0.21 596	0.26 656	0.12 624	0.08 566	0.13 640	0.11 622	0.09 546	0.09 548

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 193	0.13 610	0.12 325	0.24 655	0.16 663	0.25 637	0.10 44	0.15 212	0.15 276	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FSD					0.22 700	0.25 637	0.25 666	0.27 534	0.26 523	0.25 617	0.26 550	0.25 576	0.27 648	0.27 642	0.24 634	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708

zh-sn7	0.25 661	0.17 652	0.50 693	0.24 655	0.13 610	0.25 637	0.24 651	0.34 639	0.48 674	0.28 644	0.54 696	0.28 604	0.31 675	0.36 689	0.32 692	0.10 567	0.10 625	0.11 605	0.10 588	0.12 620	0.12 622

Wz-Net-LNSev	0.22 625	0.16 641	0.38 676	0.21 602	0.13 610	0.25 637	0.23 636	0.32 610	0.43 658	0.30 658	0.41 668	0.31 636	0.18 568	0.22 609	0.25 644	0.10 567	0.09 603	0.08 434	0.08 498	0.12 620	0.11 608

DDUNet	0.22 625	0.17 652	0.21 602	0.22 622	0.15 652	0.25 637	0.24 651	0.29 571	0.30 565	0.31 664	0.36 631	0.33 649	0.25 634	0.24 630	0.20 580	0.18 690	0.13 669	0.17 678	0.11 622	0.16 681	0.16 682

AF-Net	0.22 625	0.17 652	0.17 542	0.26 674	0.13 610	0.25 637	0.24 651	0.32 610	0.50 686	0.25 617	0.33 619	0.38 671	0.26 640	0.28 654	0.25 644	0.11 599	0.10 625	0.16 675	0.11 622	0.11 602	0.10 580

ADCMid	0.25 661	0.15 633	0.40 679	0.20 567	0.14 632	0.25 637	0.26 675	0.34 639	0.38 628	0.36 680	0.44 679	0.34 656	0.40 701	0.35 683	0.33 697	0.10 567	0.09 603	0.11 605	0.11 622	0.13 640	0.12 622

AnyNet_C32	0.26 670	0.16 641	0.36 670	0.20 567	0.16 663	0.25 637	0.30 705	0.32 610	0.44 663	0.31 664	0.49 687	0.30 623	0.33 682	0.40 705	0.33 697	0.12 624	0.12 654	0.12 625	0.14 659	0.14 656	0.15 671

CC-Net-ROB	0.28 677	0.31 708	0.36 670	0.29 699	0.15 652	0.25 637	0.19 568	0.45 703	0.33 588	0.39 687	0.37 637	0.39 679	0.31 675	0.27 642	0.26 656	0.24 714	0.19 704	0.30 716	0.23 705	0.18 692	0.15 671

DISCO	0.19 591	0.09 473	0.22 608	0.17 323	0.10 495	0.25 637	0.18 527	0.27 534	0.44 663	0.22 581	0.31 602	0.33 649	0.26 640	0.28 654	0.28 672	0.08 453	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.09 546	0.09 548

FBW_ROB	0.24 649	0.17 652	0.22 608	0.26 674	0.14 632	0.25 637	0.22 624	0.41 689	0.41 642	0.41 694	0.41 668	0.42 686	0.27 648	0.31 664	0.23 621	0.09 522	0.14 680	0.14 654	0.12 644	0.11 602	0.09 548

w-ln-seven	0.24 649	0.14 623	0.55 699	0.19 498	0.14 632	0.26 648	0.22 624	0.35 654	0.60 710	0.29 653	0.39 651	0.30 623	0.22 611	0.21 596	0.26 656	0.09 522	0.09 603	0.11 605	0.10 588	0.11 602	0.10 580

YMNet	0.20 603	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.32 610	0.34 600	0.27 629	0.34 624	0.30 623	0.18 568	0.18 536	0.22 609	0.10 567	0.13 669	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

YMNet_1	0.20 603	0.12 582	0.19 580	0.20 567	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.32 610	0.34 600	0.27 629	0.34 624	0.30 623	0.18 568	0.18 536	0.22 609	0.10 567	0.13 669	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

coex-ft	3.30 748	0.34 711	59.09 789	0.18 421	0.13 610	0.26 648	0.22 624	0.27 534	0.72 727	1.90 757	0.70 718	0.44 691	0.45 716	0.29 660	0.41 715	0.09 522	0.09 603	0.12 625	0.09 546	0.14 656	0.13 645

GASNet	0.22 625	0.23 687	0.33 661	0.26 674	0.17 679	0.26 648	0.16 434	0.44 700	0.42 651	0.27 629	0.24 504	0.30 623	0.15 500	0.27 642	0.18 560	0.12 624	0.08 566	0.12 625	0.11 622	0.16 681	0.07 426

Wz-Net-SNSev	0.25 661	0.17 652	0.44 685	0.25 668	0.14 632	0.26 648	0.23 636	0.38 675	0.56 700	0.30 658	0.55 698	0.39 679	0.26 640	0.23 620	0.30 683	0.10 567	0.09 603	0.09 523	0.10 588	0.11 602	0.11 608

Syn2CoEx	0.21 616	0.16 641	0.27 636	0.29 699	0.14 632	0.26 648	0.20 592	0.33 630	0.31 573	0.28 644	0.36 631	0.27 594	0.25 634	0.19 553	0.24 634	0.16 684	0.12 654	0.14 654	0.11 622	0.09 546	0.08 499

hitnet-ft	0.18 579	0.09 473	0.17 542	0.14 72	0.09 379	0.26 648	0.20 592	0.25 493	0.26 523	0.24 604	0.32 606	0.31 636	0.22 611	0.24 630	0.21 600	0.12 624	0.07 532	0.10 573	0.08 498	0.12 620	0.11 608

ETE_ROB	0.23 642	0.17 652	0.22 608	0.25 668	0.13 610	0.26 648	0.29 698	0.31 599	0.36 614	0.28 644	0.36 631	0.45 693	0.26 640	0.27 642	0.26 656	0.11 599	0.08 566	0.12 625	0.09 546	0.14 656	0.13 645

DispFullNet	0.27 672	0.21 680	0.65 712	0.28 690	0.16 663	0.26 648	0.17 476	0.33 630	0.58 705	0.27 629	0.38 643	0.43 689	0.23 619	0.38 696	0.23 621	0.12 624	0.06 454	0.19 690	0.11 622	0.21 697	0.15 671

MSAF-DinoV2	0.22 625	0.11 564	0.23 617	0.17 323	0.10 495	0.27 658	0.16 434	0.37 667	0.55 697	0.21 565	0.27 559	0.47 701	0.27 648	0.35 683	0.39 709	0.09 522	0.06 454	0.07 333	0.09 546	0.12 620	0.10 580

SQANet	0.23 642	0.23 687	0.30 652	0.30 701	0.19 691	0.27 658	0.13 196	0.29 571	0.33 588	0.24 604	0.37 637	0.31 636	0.22 611	0.27 642	0.23 621	0.15 668	0.10 625	0.21 693	0.16 682	0.21 697	0.15 671

Anonymous3	0.16 543	0.13 610	0.33 661	0.26 674	0.14 632	0.27 658	0.17 476	0.28 555	0.28 548	0.15 429	0.17 394	0.14 399	0.10 344	0.15 441	0.12 385	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.08 481	0.11 608

MMNet	0.17 565	0.09 473	0.16 510	0.20 567	0.11 550	0.27 658	0.20 592	0.25 493	0.41 642	0.22 581	0.30 593	0.21 520	0.20 598	0.17 511	0.20 580	0.06 182	0.06 454	0.07 333	0.07 415	0.08 481	0.07 426

UNet	0.17 565	0.09 473	0.18 568	0.19 498	0.12 587	0.27 658	0.19 568	0.33 630	0.29 555	0.21 565	0.24 504	0.23 556	0.19 585	0.19 553	0.18 560	0.07 368	0.06 454	0.08 434	0.07 415	0.08 481	0.06 336

SANet	0.24 649	0.14 623	0.28 641	0.21 602	0.11 550	0.27 658	0.24 651	0.38 675	0.64 718	0.36 680	0.40 657	0.43 689	0.26 640	0.27 642	0.24 634	0.12 624	0.09 603	0.10 573	0.09 546	0.13 640	0.11 608

LALA_ROB	0.25 661	0.16 641	0.22 608	0.26 674	0.17 679	0.27 658	0.27 682	0.42 694	0.37 621	0.33 674	0.38 643	0.51 705	0.26 640	0.28 654	0.27 664	0.16 684	0.09 603	0.12 625	0.11 622	0.13 640	0.12 622

z-mn7	0.24 649	0.14 623	0.45 686	0.19 498	0.13 610	0.28 665	0.25 666	0.34 639	0.62 713	0.27 629	0.56 703	0.29 613	0.24 625	0.32 671	0.25 644	0.08 453	0.08 566	0.08 434	0.08 498	0.10 579	0.10 580

RTSC	0.23 642	0.12 582	0.28 641	0.21 602	0.13 610	0.28 665	0.16 434	0.35 654	0.66 722	0.27 629	0.33 619	0.30 623	0.21 602	0.31 664	0.29 676	0.10 567	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.13 640	0.13 645

ADCS	0.29 681	0.18 664	0.45 686	0.21 602	0.17 679	0.28 665	0.23 636	0.41 689	0.63 717	0.40 690	0.49 687	0.40 683	0.36 692	0.39 700	0.40 712	0.13 650	0.12 654	0.13 640	0.14 659	0.16 681	0.16 682

NVstereo2D	0.19 591	0.10 536	0.15 473	0.17 323	0.15 652	0.28 665	0.23 636	0.44 700	0.42 651	0.15 429	0.27 559	0.25 576	0.19 585	0.22 609	0.17 542	0.09 522	0.06 454	0.10 573	0.08 498	0.15 672	0.09 548

PVD	0.39 700	0.20 674	0.39 678	0.31 705	0.22 700	0.29 669	0.43 726	0.52 717	0.96 740	0.55 712	0.79 726	0.53 709	0.59 730	0.52 718	0.38 707	0.19 697	0.14 680	0.17 678	0.14 659	0.24 707	0.31 718

PASM	0.32 691	0.24 690	0.48 692	0.28 690	0.27 711	0.29 669	0.30 705	0.34 639	0.49 683	0.35 677	0.39 651	0.46 697	0.34 687	0.34 677	0.35 700	0.23 712	0.25 722	0.26 702	0.28 714	0.23 701	0.21 702

NaN_ROB	0.22 625	0.19 668	0.24 621	0.25 668	0.13 610	0.29 669	0.26 675	0.33 630	0.41 642	0.31 664	0.31 602	0.32 645	0.23 619	0.30 663	0.21 600	0.11 599	0.17 699	0.10 573	0.10 588	0.08 481	0.09 548

UDG	0.21 616	0.17 652	0.19 580	0.23 646	0.15 652	0.30 672	0.20 592	0.33 630	0.35 609	0.23 594	0.28 573	0.31 636	0.27 648	0.20 578	0.22 609	0.15 668	0.12 654	0.13 640	0.09 546	0.14 656	0.14 664

stereogan	0.22 625	0.11 564	0.21 602	0.20 567	0.12 587	0.31 673	0.19 568	0.35 654	0.44 663	0.22 581	0.39 651	0.35 660	0.27 648	0.33 674	0.22 609	0.10 567	0.12 654	0.10 573	0.10 588	0.14 656	0.13 645

light-stereo	0.42 707	0.26 696	0.59 707	0.60 726	0.49 726	0.32 674	0.23 636	0.46 705	0.52 695	0.56 714	0.58 708	0.76 725	0.32 680	0.48 712	0.29 676	0.32 718	0.24 720	0.27 705	0.33 720	0.46 724	0.39 725

Anonymous_2	0.22 625	0.17 652	0.28 641	0.15 132	0.16 663	0.32 674	0.22 624	0.22 426	0.17 349	0.23 594	0.24 504	0.26 586	0.27 648	0.27 642	0.23 621	0.22 708	0.25 722	0.17 678	0.17 689	0.17 689	0.17 691

APVNet	0.22 625	0.12 582	0.19 580	0.18 421	0.14 632	0.32 674	0.31 711	0.39 679	0.32 580	0.27 629	0.40 657	0.30 623	0.29 667	0.26 639	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.11 605	0.14 659	0.12 620	0.12 622

GANetREF_RVC	0.31 689	0.34 711	0.27 636	0.35 708	0.16 663	0.32 674	0.41 721	0.48 708	0.51 693	0.35 677	0.35 628	0.34 656	0.33 682	0.39 700	0.32 692	0.27 716	0.20 707	0.29 714	0.15 676	0.18 692	0.17 691
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	0.27 672	0.16 641	0.26 629	0.28 690	0.20 694	0.32 674	0.26 675	0.44 700	0.57 702	0.28 644	0.40 657	0.45 693	0.29 667	0.33 674	0.34 699	0.12 624	0.09 603	0.17 678	0.16 682	0.17 689	0.13 645

WCMA_ROB	0.24 649	0.11 564	0.22 608	0.17 323	0.14 632	0.32 674	0.15 360	0.32 610	0.32 580	0.38 685	0.53 694	0.40 683	0.34 687	0.34 677	0.25 644	0.11 599	0.12 654	0.12 625	0.10 588	0.14 656	0.14 664

MeshStereo	0.27 672	0.13 610	0.18 568	0.15 132	0.11 550	0.32 674	0.24 651	0.40 683	0.36 614	0.52 708	0.57 706	0.67 720	0.40 701	0.35 683	0.26 656	0.14 664	0.13 669	0.13 640	0.11 622	0.11 602	0.10 580
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	10.62 768	13.42 775	7.30 760	18.92 773	2.07 753	0.33 681	0.30 705	5.59 763	0.48 674	13.03 773	17.94 773	8.87 766	5.65 762	4.79 760	1.89 751	23.51 787	2.73 765	27.55 790	25.71 790	16.07 782	16.33 783

CSAN	0.29 681	0.24 690	0.27 636	0.34 706	0.19 691	0.33 681	0.42 724	0.37 667	0.50 686	0.38 685	0.40 657	0.44 691	0.33 682	0.28 654	0.30 683	0.20 699	0.16 694	0.19 690	0.19 694	0.14 656	0.15 671

SGM_RVC	0.23 642	0.12 582	0.15 473	0.15 132	0.09 379	0.33 681	0.18 527	0.34 639	0.31 573	0.44 701	0.37 637	0.53 709	0.35 690	0.35 683	0.24 634	0.13 650	0.13 669	0.13 640	0.13 655	0.10 579	0.11 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 625	0.17 652	0.16 510	0.25 668	0.18 686	0.34 684	0.17 476	0.28 555	0.47 673	0.23 594	0.46 682	0.20 510	0.18 568	0.25 636	0.25 644	0.09 522	0.08 566	0.23 698	0.19 694	0.11 602	0.11 608

WZ-Net	0.28 677	0.17 652	0.78 729	0.22 622	0.16 663	0.34 684	0.29 698	0.39 679	0.57 702	0.24 604	0.55 698	0.37 667	0.24 625	0.33 674	0.35 700	0.09 522	0.08 566	0.09 523	0.10 588	0.14 656	0.16 682

MFN_U_SF_RVC	0.32 691	0.21 680	0.55 699	0.30 701	0.15 652	0.34 684	0.17 476	0.52 717	0.46 671	0.46 705	0.55 698	0.59 712	0.39 698	0.35 683	0.37 705	0.15 668	0.14 680	0.18 688	0.21 698	0.16 681	0.15 671

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 687	0.24 690	0.29 649	0.36 710	0.16 663	0.34 684	0.30 705	0.32 610	0.42 651	0.40 690	0.46 682	0.38 671	0.31 675	0.34 677	0.28 672	0.19 697	0.20 707	0.26 702	0.29 715	0.18 692	0.19 699

XQC	0.28 677	0.23 687	0.51 694	0.28 690	0.19 691	0.34 684	0.27 682	0.36 661	0.57 702	0.31 664	0.30 593	0.37 667	0.30 671	0.38 696	0.38 707	0.13 650	0.09 603	0.15 667	0.12 644	0.17 689	0.18 694

ADCL	0.24 649	0.11 564	0.47 691	0.22 622	0.12 587	0.34 684	0.29 698	0.29 571	0.56 700	0.24 604	0.46 682	0.30 623	0.30 671	0.29 660	0.29 676	0.08 453	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.10 579	0.10 580

LSM	0.33 694	0.20 674	0.58 705	0.26 674	0.60 736	0.34 684	0.25 666	0.42 694	0.48 674	0.45 702	0.58 708	0.42 686	0.36 692	0.35 683	0.25 644	0.12 624	0.20 707	0.14 654	0.16 682	0.19 695	0.33 720

NVStereoNet_ROB	0.46 714	0.36 713	0.46 690	0.41 715	0.28 712	0.34 684	0.34 714	0.48 708	0.60 710	0.72 724	0.93 732	0.70 723	0.66 734	0.47 711	0.60 731	0.22 708	0.33 730	0.34 719	0.34 723	0.30 716	0.30 717
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	0.31 689	0.26 696	0.26 629	0.24 655	0.21 698	0.34 684	0.25 666	0.34 639	0.39 633	0.40 690	0.69 716	0.45 693	0.40 701	0.34 677	0.27 664	0.20 699	0.19 704	0.26 702	0.25 707	0.23 701	0.22 704

ADCPNet	0.25 661	0.16 641	0.61 709	0.21 602	0.15 652	0.35 693	0.25 666	0.32 610	0.35 609	0.30 658	0.40 657	0.36 662	0.28 659	0.28 654	0.32 692	0.12 624	0.10 625	0.11 605	0.12 644	0.14 656	0.13 645

Wz-Net-MNSev	0.22 625	0.13 610	0.31 654	0.20 567	0.14 632	0.36 694	0.24 651	0.33 630	0.44 663	0.28 644	0.40 657	0.38 671	0.19 585	0.24 630	0.25 644	0.09 522	0.07 532	0.09 523	0.09 546	0.12 620	0.10 580

FC-DCNN v2	0.33 694	0.27 699	0.28 641	0.26 674	0.23 703	0.37 695	0.28 688	0.40 683	0.43 658	0.45 702	0.56 703	0.51 705	0.40 701	0.37 694	0.29 676	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706

FC-DCNN	0.33 694	0.27 699	0.28 641	0.26 674	0.23 703	0.37 695	0.28 688	0.40 683	0.43 658	0.45 702	0.55 698	0.51 705	0.40 701	0.37 694	0.30 683	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706

MDST_ROB	0.22 625	0.10 536	0.17 542	0.18 421	0.11 550	0.37 695	0.19 568	0.43 698	0.41 642	0.39 687	0.39 651	0.29 613	0.21 602	0.26 639	0.18 560	0.11 599	0.10 625	0.14 654	0.11 622	0.10 579	0.08 499

Selective-IGEV-i16pc	0.13 435	0.06 125	0.13 383	0.15 132	0.11 550	0.38 698	0.16 434	0.23 450	0.16 318	0.10 257	0.15 357	0.09 252	0.06 74	0.13 377	0.10 226	0.10 567	0.08 566	0.06 218	0.07 415	0.09 546	0.09 548

Wz-Net-TNSev	0.29 681	0.20 674	0.65 712	0.19 498	0.15 652	0.38 698	0.27 682	0.35 654	0.55 697	0.34 676	0.42 674	0.45 693	0.38 695	0.32 671	0.30 683	0.12 624	0.13 669	0.10 573	0.12 644	0.15 672	0.14 664

MonStereo1	0.47 715	0.26 696	0.58 705	0.28 690	0.20 694	0.39 700	0.18 527	0.49 710	0.64 718	0.52 708	0.87 729	1.01 730	0.57 728	0.50 714	0.56 728	0.53 733	0.31 729	0.54 730	0.40 724	0.33 721	0.34 721

FCDSN-DC	0.33 694	0.28 703	0.28 641	0.30 701	0.24 705	0.39 700	0.28 688	0.42 694	0.42 651	0.43 700	0.53 694	0.51 705	0.41 706	0.36 689	0.30 683	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.25 708	0.24 706
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 691	0.12 582	0.16 510	0.16 232	0.11 550	0.39 700	0.19 568	0.41 689	0.50 686	0.52 708	0.54 696	1.32 741	0.42 710	0.40 705	0.27 664	0.14 664	0.16 694	0.16 675	0.16 682	0.12 620	0.12 622

Selective-IGEV-i16pb	0.14 472	0.08 387	0.17 542	0.15 132	0.11 550	0.41 703	0.16 434	0.28 555	0.23 470	0.11 294	0.20 446	0.10 290	0.07 195	0.17 511	0.12 385	0.10 567	0.07 532	0.06 218	0.08 498	0.09 546	0.10 580

ccnet	0.29 681	0.28 703	0.23 617	0.20 567	0.28 712	0.41 703	0.21 613	0.45 703	0.33 588	0.36 680	0.46 682	0.36 662	0.30 671	0.39 700	0.42 716	0.23 712	0.14 680	0.21 693	0.17 689	0.23 701	0.18 694

Consistency-Raft	0.44 709	0.40 716	0.45 686	0.37 712	0.43 723	0.46 705	0.41 721	0.57 724	0.55 697	0.32 670	0.73 720	0.33 649	0.48 719	0.42 709	0.49 723	0.39 723	0.35 731	0.45 723	0.51 733	0.42 723	0.29 715

RYNet	0.22 625	0.12 582	0.22 608	0.19 498	0.17 679	0.46 705	0.26 675	0.38 675	0.48 674	0.24 604	0.28 573	0.34 656	0.23 619	0.20 578	0.30 683	0.10 567	0.06 454	0.09 523	0.09 546	0.13 640	0.15 671

ACVNet-4b	0.39 700	0.53 721	0.55 699	0.45 718	0.24 705	0.47 707	0.18 527	0.49 710	0.64 718	0.42 697	0.45 681	0.60 713	0.27 648	0.34 677	0.24 634	0.33 720	0.14 680	0.48 724	0.42 726	0.30 716	0.26 713

MANE	0.45 711	0.27 699	0.27 636	0.27 687	0.24 705	0.47 707	0.31 711	0.55 721	0.59 706	0.72 724	1.13 743	1.15 735	0.61 731	0.52 718	0.37 705	0.21 703	0.20 707	0.27 705	0.31 719	0.25 708	0.24 706

AnyNet_C01	0.36 698	0.25 695	1.37 743	0.22 622	0.17 679	0.48 709	0.27 682	0.35 654	0.39 633	0.39 687	0.74 722	0.46 697	0.38 695	0.45 710	0.47 721	0.13 650	0.13 669	0.13 640	0.14 659	0.14 656	0.15 671

ACVNet_1	0.44 709	0.49 720	0.60 708	0.45 718	0.28 712	0.49 710	0.27 682	0.57 724	0.72 727	0.62 717	0.58 708	0.74 724	0.49 720	0.50 714	0.35 700	0.26 715	0.24 720	0.39 721	0.29 715	0.31 719	0.24 706

G-Net	0.24 649	0.16 641	0.36 670	0.22 622	0.16 663	0.51 711	0.23 636	0.29 571	0.34 600	0.36 680	0.38 643	0.31 636	0.29 667	0.27 642	0.26 656	0.11 599	0.09 603	0.12 625	0.09 546	0.16 681	0.13 645

anonymity	0.53 718	0.58 723	0.65 712	0.41 715	0.61 737	0.53 712	0.41 721	0.56 722	0.41 642	0.55 712	0.50 691	0.49 704	0.55 726	0.58 726	0.50 726	0.58 736	0.50 744	0.51 726	0.51 733	0.51 726	0.57 734

DPSNet	0.28 677	0.16 641	0.31 654	0.18 421	0.13 610	0.54 713	0.42 724	0.51 716	0.67 723	0.29 653	0.38 643	0.38 671	0.29 667	0.31 664	0.23 621	0.11 599	0.10 625	0.11 605	0.08 498	0.20 696	0.16 682

ELAS_RVC	0.41 705	0.29 706	0.33 661	0.28 690	0.24 705	0.54 713	0.36 716	0.49 710	0.59 706	0.72 724	0.74 722	0.65 718	0.54 723	0.54 723	0.40 712	0.22 708	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.26 713	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 700	0.37 714	0.52 695	0.44 717	0.28 712	0.58 715	0.24 651	0.41 689	0.62 713	0.40 690	0.49 687	0.46 697	0.33 682	0.40 705	0.32 692	0.30 717	0.30 726	0.39 721	0.33 720	0.29 715	0.28 714

IMH-64-1	0.65 723	0.61 725	0.68 721	0.71 729	0.51 727	0.59 716	0.49 729	0.91 735	0.85 735	0.74 728	1.02 736	0.81 726	0.78 739	0.79 732	0.49 723	0.42 725	0.46 735	0.71 733	0.47 728	0.52 727	0.39 725

IMH-64	0.65 723	0.61 725	0.68 721	0.71 729	0.51 727	0.59 716	0.49 729	0.91 735	0.85 735	0.74 728	1.02 736	0.81 726	0.78 739	0.79 732	0.49 723	0.42 725	0.46 735	0.71 733	0.47 728	0.52 727	0.39 725

ELAS	0.41 705	0.29 706	0.33 661	0.27 687	0.24 705	0.60 718	0.36 716	0.50 714	0.50 686	0.71 722	0.79 726	0.67 720	0.54 723	0.51 716	0.42 716	0.22 708	0.20 707	0.27 705	0.26 708	0.26 713	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 721	0.58 723	0.65 712	0.45 718	0.55 731	0.62 719	0.44 728	0.62 727	0.50 686	0.68 720	0.64 711	0.66 719	0.57 728	0.61 727	0.60 731	0.62 739	0.47 739	0.51 726	0.49 730	0.55 731	0.58 735
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 708	0.39 715	0.54 697	0.40 713	0.20 694	0.64 720	0.32 713	0.53 719	0.72 727	0.71 722	0.72 719	0.61 714	0.54 723	0.51 716	0.46 720	0.20 699	0.19 704	0.29 714	0.30 717	0.23 701	0.18 694

Ntro	0.40 703	0.40 716	0.53 696	0.46 721	0.30 716	0.65 721	0.24 651	0.46 705	0.68 724	0.41 694	0.49 687	0.48 703	0.42 710	0.39 700	0.31 690	0.32 718	0.28 724	0.37 720	0.30 717	0.32 720	0.29 715

RainbowNet	0.54 719	0.61 725	0.70 727	0.57 725	0.43 723	0.65 721	0.37 719	0.60 726	0.87 737	0.50 707	0.66 713	0.64 716	0.47 718	0.49 713	0.43 719	0.47 730	0.48 740	0.52 728	0.41 725	0.52 727	0.40 728

SGM+DAISY	0.56 720	0.57 722	0.65 712	0.40 713	0.54 729	0.66 723	0.49 729	0.56 722	0.45 669	0.66 718	0.69 716	0.67 720	0.56 727	0.63 728	0.56 728	0.59 737	0.48 740	0.50 725	0.50 732	0.52 727	0.58 735

IMH	0.71 726	0.64 728	0.68 721	0.76 731	0.54 729	0.69 724	0.54 733	0.98 741	1.10 742	0.82 732	1.09 739	0.89 728	0.88 744	0.87 740	0.52 727	0.44 728	0.50 744	0.75 736	0.51 733	0.56 732	0.41 729

MFMNet_re	0.64 722	0.66 729	0.65 712	0.51 722	0.69 741	0.69 724	0.57 735	0.64 728	0.73 731	0.60 715	0.73 720	0.62 715	0.67 735	0.65 729	0.60 731	0.66 741	0.58 753	0.63 731	0.59 736	0.68 738	0.69 744

ACVNet_2	0.66 725	0.66 729	0.68 721	0.63 727	0.41 721	0.71 726	0.49 729	0.96 739	1.39 749	0.89 738	1.09 739	1.04 731	0.73 737	0.54 723	0.47 721	0.43 727	0.40 733	0.53 729	0.44 727	0.47 725	0.35 723

notaker	0.97 739	1.11 743	0.98 737	1.13 746	0.81 745	0.73 727	0.68 743	0.93 737	1.16 743	1.18 752	1.18 745	1.41 744	1.16 754	1.08 749	0.69 738	0.81 747	0.64 755	1.17 749	0.79 746	0.98 747	0.80 748

WAO-7	0.79 731	0.78 734	0.54 697	0.85 737	0.67 740	0.74 728	0.68 743	1.05 745	1.32 747	0.90 740	1.20 746	1.04 731	0.92 745	0.69 730	0.66 734	0.60 738	0.62 754	0.67 732	0.68 742	0.64 734	0.58 735

RTS	0.45 711	0.19 668	3.26 749	0.24 655	0.15 652	0.74 728	0.20 592	0.36 661	0.76 733	0.42 697	0.43 677	0.31 636	0.41 706	0.53 721	0.35 700	0.10 567	0.08 566	0.13 640	0.12 644	0.15 672	0.15 671

RTSA	0.45 711	0.19 668	3.26 749	0.24 655	0.15 652	0.74 728	0.20 592	0.36 661	0.76 733	0.42 697	0.43 677	0.31 636	0.41 706	0.53 721	0.35 700	0.10 567	0.08 566	0.13 640	0.12 644	0.15 672	0.15 671

PWCK	0.71 726	0.94 740	0.95 736	0.76 731	0.31 717	0.74 728	0.36 716	0.90 734	0.90 738	0.96 742	0.75 724	0.95 729	0.61 731	0.87 740	0.66 734	0.72 742	0.46 735	0.75 736	0.49 730	0.69 740	0.44 730

WAO-6	0.81 732	0.80 735	0.62 710	0.86 738	0.63 738	0.76 732	0.58 736	0.98 741	1.54 754	0.90 740	0.96 735	1.07 733	1.03 749	0.70 731	0.66 734	0.72 742	0.49 742	0.90 744	0.71 743	0.68 738	0.58 735

BEATNet-Init1	0.52 717	0.27 699	0.62 710	0.30 701	0.21 698	0.76 732	0.29 698	0.54 720	0.65 721	0.86 736	0.95 734	2.07 750	0.62 733	0.56 725	0.42 716	0.18 690	0.18 701	0.23 698	0.22 701	0.22 700	0.21 702

SDNR	0.19 591	0.08 387	0.19 580	0.16 232	0.12 587	0.77 734	0.14 271	0.25 493	0.32 580	0.19 526	0.24 504	0.19 498	0.13 457	0.19 553	0.15 510	0.16 684	0.18 701	0.14 654	0.11 622	0.08 481	0.11 608

SAMSARA	0.40 703	0.28 703	0.33 661	0.55 724	0.39 719	0.82 735	1.23 752	0.47 707	0.51 693	0.36 680	0.35 628	0.55 711	0.39 698	0.38 696	0.39 709	0.15 668	0.20 707	0.15 667	0.14 659	0.23 701	0.20 700

WAO-8	0.91 736	0.81 736	0.65 712	0.94 741	0.69 741	0.90 736	0.67 741	1.07 749	1.83 757	1.06 747	1.45 749	1.30 738	1.07 750	0.84 736	0.78 740	0.74 744	0.53 747	0.86 742	0.75 744	0.69 740	0.62 741

Venus	0.91 736	0.81 736	0.65 712	0.94 741	0.69 741	0.90 736	0.67 741	1.07 749	1.83 757	1.06 747	1.45 749	1.30 738	1.07 750	0.84 736	0.78 740	0.74 744	0.53 747	0.86 742	0.75 744	0.69 740	0.62 741

Dean	0.87 735	0.86 739	0.79 731	0.81 735	0.56 732	0.90 736	0.63 737	1.15 755	1.73 755	1.15 750	1.15 744	1.31 740	0.99 748	0.81 734	0.81 743	0.57 735	0.56 751	0.77 740	0.64 739	0.66 736	0.58 735

TorneroNet-64	0.76 730	0.72 732	0.74 728	0.78 733	0.58 735	0.91 739	0.56 734	0.84 733	1.29 746	0.66 718	0.90 730	1.40 743	0.75 738	0.85 738	0.67 737	0.49 731	0.46 735	0.72 735	0.59 736	0.67 737	0.53 733

MADNet+	0.75 729	0.71 731	3.70 752	0.66 728	0.41 721	0.98 740	0.97 750	0.69 729	0.73 731	0.52 708	0.57 706	0.64 716	0.68 736	0.86 739	1.01 747	0.34 721	0.36 732	0.28 713	0.23 705	0.36 722	0.31 718

KSHMR	1.09 742	1.17 744	0.88 735	1.25 749	1.00 749	0.99 741	0.96 749	1.13 753	1.37 748	1.16 751	1.29 748	1.41 744	0.96 747	1.01 746	0.92 744	1.03 756	1.08 758	1.20 750	1.03 752	1.01 748	0.97 750

TorneroNet	0.82 733	0.74 733	0.81 733	0.84 736	0.63 738	0.99 741	0.63 737	0.96 739	1.16 743	0.80 731	1.11 741	1.36 742	0.86 743	0.93 743	0.80 742	0.56 734	0.49 742	0.78 741	0.66 741	0.73 743	0.63 743

ktn	1.01 741	1.21 745	0.80 732	1.23 748	0.86 747	1.01 743	0.87 747	0.94 738	1.39 749	1.04 745	1.12 742	1.15 735	1.07 750	0.94 744	0.59 730	1.28 758	0.71 756	1.38 753	0.83 747	1.02 749	0.75 747

HanzoNet	1.29 744	1.26 747	1.19 742	1.12 745	0.85 746	1.02 744	0.83 745	1.03 744	1.48 753	1.64 755	1.61 751	2.50 752	1.72 757	1.61 751	1.61 750	1.26 757	0.80 757	1.31 752	1.01 751	1.02 749	0.86 749

LVE	0.83 734	0.85 738	0.85 734	0.80 734	0.56 732	1.04 745	0.65 740	1.05 745	1.47 752	0.96 742	1.22 747	1.10 734	0.85 742	0.83 735	0.71 739	0.49 731	0.55 750	0.76 739	0.60 738	0.65 735	0.59 740

DPSimNet_ROB	1.11 743	1.23 746	0.78 729	1.13 746	0.88 748	1.10 746	1.13 751	1.16 756	1.23 745	1.43 754	1.02 736	1.41 744	1.10 753	0.90 742	1.60 749	1.46 759	0.51 746	1.21 751	1.03 752	0.90 746	1.01 752

UNDER WATER	0.97 739	0.97 742	1.42 744	0.99 743	0.70 744	1.12 747	0.84 746	0.80 732	1.08 741	1.01 744	0.90 730	1.55 747	1.22 756	1.03 747	1.00 746	0.78 746	0.53 747	1.02 747	0.87 748	0.80 745	0.74 746

UNDER WATER-64	0.95 738	0.94 740	1.43 745	0.87 739	0.56 732	1.18 748	0.87 747	0.77 731	0.94 739	1.04 745	0.85 728	1.58 748	1.21 755	0.94 744	0.96 745	0.87 748	0.57 752	1.03 748	0.88 749	0.78 744	0.73 745

MultiAttention	0.29 681	0.08 387	0.14 424	0.19 498	0.12 587	1.45 749	1.33 753	0.36 661	0.37 621	0.19 526	0.21 470	0.24 562	0.11 382	0.38 696	0.18 560	0.06 182	0.05 292	0.08 434	0.08 498	0.10 579	0.09 548

JetBlue	0.71 726	0.45 719	1.14 741	0.51 722	0.47 725	2.02 750	0.64 739	0.75 730	0.70 725	0.69 721	0.77 725	1.22 737	0.83 741	1.03 747	1.01 747	0.40 724	0.28 724	0.33 718	0.33 720	0.30 716	0.34 721

MADNet++	1.95 746	1.75 749	1.59 746	1.82 750	1.69 752	2.33 751	1.40 754	2.35 758	2.09 759	2.57 758	2.36 759	2.24 751	2.17 759	2.28 752	2.34 756	1.87 760	1.66 760	1.54 754	1.34 754	1.92 752	1.77 754

zzzz4	3.62 750	5.55 767	4.00 758	12.27 768	11.85 770	4.49 752	3.91 757	1.10 752	0.42 651	0.85 734	2.01 755	6.20 759	0.44 713	3.00 754	2.25 752	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 761

noway1	3.62 750	5.55 767	3.97 756	12.27 768	11.85 770	4.50 753	3.92 759	1.09 751	0.42 651	0.85 734	2.01 755	6.22 760	0.44 713	3.00 754	2.25 752	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 761

noway2	3.60 749	5.21 763	3.74 753	12.26 766	11.84 767	4.51 754	3.91 757	1.00 743	0.48 674	0.89 738	1.98 753	6.35 763	0.41 706	2.90 753	2.47 759	0.93 751	0.13 669	1.92 758	1.77 760	5.66 761	3.67 761

noway3	3.64 752	5.28 764	3.79 754	12.26 766	11.84 767	4.53 755	3.92 759	1.06 747	0.48 674	0.88 737	1.98 753	6.32 762	0.46 717	3.32 757	2.57 760	0.95 755	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.67 762	3.69 764

noway4	3.64 752	5.53 766	3.97 756	12.24 765	11.84 767	4.58 756	3.96 761	1.14 754	0.45 669	0.82 732	2.01 755	6.19 758	0.43 712	3.04 756	2.29 755	0.94 752	0.15 686	1.93 759	1.76 756	5.75 765	3.71 765

TCMNet-wrong-test	3.67 754	5.48 765	3.89 755	12.18 764	11.75 766	4.65 757	3.88 756	1.06 747	0.72 727	1.09 749	2.15 758	6.30 761	0.53 722	3.43 759	2.36 757	0.89 749	0.20 707	1.87 756	1.69 755	5.57 760	3.62 760

JetRed	1.62 745	1.46 748	2.98 747	0.92 740	1.21 750	4.99 758	1.53 755	1.27 757	1.39 749	1.83 756	1.74 752	1.60 749	0.95 746	1.41 750	2.45 758	0.90 750	1.60 759	0.93 745	0.90 750	1.35 751	0.99 751

HaxPig	15.71 772	18.52 786	19.18 781	16.89 772	15.89 774	7.73 759	7.60 762	13.31 776	10.82 767	15.42 774	14.91 772	15.98 775	14.92 775	15.58 774	15.98 775	18.95 782	16.73 775	19.46 786	18.08 782	19.26 783	19.05 786

DPSMNet_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.37 757	10.74 761	8.32 760	22.98 771	5.46 761	13.36 771	5.12 762	9.92 767	5.08 755	10.40 768	5.53 762	12.58 768	3.80 766	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 769

DGTPSM_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.35 755	10.72 760	8.32 760	22.97 770	5.46 761	13.35 770	5.12 762	9.92 767	5.08 755	10.40 768	5.52 761	12.58 768	3.79 765	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 769

Selective-IGEV-i1pa	2.80 747	3.51 755	0.67 720	0.28 690	0.14 632	10.22 762	0.43 726	4.36 759	3.63 760	3.53 759	6.92 761	3.47 753	1.97 758	13.41 773	2.26 754	0.36 722	0.15 686	0.13 640	0.10 588	0.15 672	0.35 723

tt	4.67 755	0.06 125	3.55 751	2.02 751	1.55 751	10.25 763	16.71 765	8.91 768	5.03 761	1.31 753	0.94 733	4.71 754	4.76 761	3.33 758	5.87 762	6.06 768	10.30 774	1.88 757	2.11 762	2.75 754	1.21 753

MEDIAN_ROB	20.38 776	24.04 787	23.31 784	21.23 774	21.71 777	10.40 764	7.92 763	17.64 777	15.50 777	20.12 778	19.70 774	20.34 776	20.32 776	21.19 775	21.13 778	23.81 788	21.81 784	24.98 789	23.76 789	24.71 788	23.93 789

USTest	6.22 756	2.73 752	3.00 748	6.57 758	7.29 758	14.37 765	21.57 766	7.00 767	9.56 766	5.34 764	6.10 760	5.72 757	7.64 764	6.41 763	6.96 764	1.97 761	3.42 766	1.64 755	2.15 763	2.66 753	2.36 755

PML	8.91 763	9.34 774	6.13 759	5.35 755	6.41 757	14.99 766	23.38 772	5.27 760	6.83 762	18.04 777	28.19 786	7.67 764	6.83 763	7.85 764	5.75 761	5.35 767	1.83 761	5.95 773	1.93 761	8.64 770	2.52 756

xxxxx1	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

tt_ll	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

ff	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 752	3.85 754	16.35 767	22.88 767	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 762	9.12 767	8.27 765	10.18 765	10.92 765	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 757

AVERAGE_ROB	24.90 785	29.20 790	28.14 787	24.89 783	24.64 785	17.75 770	11.12 764	21.45 779	19.93 778	25.12 787	24.46 785	25.12 787	25.46 787	24.69 786	22.83 779	29.76 789	27.13 789	28.97 791	27.95 791	29.91 789	29.47 790

iinet-test	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 759	10.94 762	18.00 771	25.26 773	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 765	9.42 770	11.17 770	11.02 769	12.78 771	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 767

IINet	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 759	10.94 762	18.00 771	25.26 773	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 765	9.42 770	11.17 770	11.02 769	12.78 771	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 767

Anonymous_1	10.96 769	7.92 769	7.46 764	10.33 761	10.06 759	18.65 773	26.34 775	11.06 771	13.44 772	9.40 768	10.05 769	9.67 772	11.23 772	10.73 768	12.72 770	6.42 769	8.38 771	5.77 770	10.61 770	12.12 771	6.77 766

DPSM_ROB	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 762	11.58 764	19.10 774	26.71 776	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 770	10.33 773	11.86 773	11.70 771	13.54 773	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 771

DPSM	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 762	11.58 764	19.10 774	26.71 776	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 770	10.33 773	11.86 773	11.70 771	13.54 773	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 771

RSGM-EC	20.36 774	4.73 758	0.68 721	16.76 770	16.92 775	21.28 776	27.18 778	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 776	22.24 785	21.82 777	22.57 776	17.63 776	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 784

acva	20.36 774	4.73 758	0.68 721	16.76 770	16.92 775	21.28 776	27.18 778	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 776	22.24 785	21.82 777	22.57 776	17.63 776	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 784

CasAABBNet	22.42 777	17.33 779	16.01 773	22.01 776	23.28 779	38.32 778	53.80 783	24.14 782	28.41 782	20.60 781	21.77 780	20.89 783	23.91 782	23.43 781	27.36 782	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.01 775	14.67 776	14.95 777

RAFT-FEzeroshot	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 777	23.31 781	38.34 779	53.82 785	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 778	20.88 780	23.92 784	23.41 779	27.42 784	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 778

RAFT-FE	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 777	23.31 781	38.34 779	53.82 785	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 778	20.88 780	23.92 784	23.41 779	27.42 784	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 778

fast-reg	22.85 783	17.43 785	19.15 780	22.22 782	24.34 784	38.36 781	53.78 782	24.23 783	28.52 785	20.55 779	22.05 784	20.54 777	23.77 779	23.21 778	27.31 781	14.18 781	17.47 777	14.33 781	14.96 781	15.81 781	14.81 773

Hybrid-DGEV	22.47 781	17.40 784	16.14 775	22.00 775	23.29 780	38.36 781	53.80 783	24.43 787	28.63 786	20.59 780	21.81 781	20.88 780	23.91 782	23.45 782	27.42 784	14.08 778	17.69 778	11.83 776	14.06 779	14.65 774	14.93 776

FlowAnything	22.44 780	17.35 782	16.14 775	22.07 780	23.23 778	38.39 783	53.77 781	24.25 784	28.44 783	20.96 786	21.82 782	20.70 778	23.84 780	23.49 783	27.14 780	14.04 774	17.79 783	11.75 774	14.15 780	14.65 774	14.89 774

Selective-RAFT-Error	22.47 781	17.37 783	16.09 774	22.06 779	23.34 783	38.39 783	53.83 787	24.29 786	28.47 784	20.74 784	21.83 783	20.81 779	23.90 781	23.54 785	27.53 787	14.08 778	17.69 778	11.82 775	14.00 774	14.69 777	15.00 780

LSM0	22.87 784	17.28 778	18.96 778	22.19 781	29.04 786	38.42 785	53.71 780	24.28 785	28.31 779	20.78 785	21.00 775	21.43 784	24.16 786	23.50 784	27.39 783	14.09 780	17.38 776	11.84 780	14.04 778	14.73 780	14.89 774

zzzz2	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 784	35.10 787	58.13 786	81.44 790	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 789	31.23 790	35.81 788	34.90 787	40.56 788	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 787

noway5	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 784	35.10 787	58.13 786	81.44 790	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 789	31.23 790	35.81 788	34.90 787	40.56 788	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 787

zzzzzz3	32.30 786	13.60 776	18.91 777	39.10 786	40.27 789	58.35 788	74.04 789	33.28 789	42.63 788	31.37 788	33.03 787	30.65 788	36.33 790	37.51 789	43.96 790	20.73 783	26.80 787	16.52 782	20.79 785	12.34 772	15.78 781

zzz1	32.32 787	13.62 777	19.04 779	39.10 786	40.27 789	58.39 789	73.98 788	33.31 790	42.69 791	31.39 789	33.04 788	30.66 789	36.33 790	37.52 790	43.96 790	20.74 784	26.81 788	16.53 783	20.80 786	12.35 773	15.78 781

test_example2	98.32 790	94.13 791	45.89 788	96.35 788	109.85 791	88.61 790	95.45 792	25.75 788	94.37 792	130.00 793	126.06 792	58.17 792	74.63 792	88.51 791	79.96 792	150.23 792	221.02 792	77.62 792	99.10 792	113.75 792	96.94 791

Selective-IGEV-i16pa	18.58 773	3.30 753	1.09 739	0.21 602	0.18 686	103.68 791	0.28 688	19.87 778	40.73 787	4.16 760	56.45 791	8.07 765	2.59 760	123.95 792	5.89 763	0.18 690	0.12 654	0.09 523	0.12 644	0.12 620	0.51 732

ccccc		285.66 792		368.85 791	370.60 792	123.16 792		115.05 793		126.68 792		122.83 793		252.94 793		384.56 793	353.86 793	254.69 793	223.00 793	425.87 793

GS-Stereo							0.14 271	0.11 74	0.12 171	0.08 150	0.10 222	0.05 5	0.05 15	0.11 219	0.08 29	0.06 182	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 224

ASD4		3.38 754

Low-res two-view benchmark