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

NBS	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.05 1	0.07 33	0.06 48	0.09 227	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

anonymous	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.05 7	0.13 234	0.10 53	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.07 10	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

DepthFocus	0.08 129	0.04 3	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.07 54	0.12 145	0.10 53	0.05 6	0.09 249	0.05 8	0.07 166	0.04 1	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GASTEREO	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.07 54	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

MSCF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.04 1	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.07 33	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 36	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

SCV	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.04 95

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 85	0.12 8	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.06 2	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

AIO_rvc	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.04 1	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GIP-stereo	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.04 1	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 235	0.10 581	0.31 706	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.07 16	0.12 675	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.13 165	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.04 1	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.05 7	0.15 407	0.08 16	0.13 256	0.07 117	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.04 1	0.07 54	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.05 1	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

low	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

F5.5	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.19 542	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

AnonStereo	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.19 407	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

test410_97500	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.08 9	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 10	0.10 581	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

DNSM	0.09 235	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.13 695	0.10 627

testmc14	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.08 16	0.08 51	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

depth_test_26	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.09 249	0.07 108	0.08 241	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.07 472

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

DNS	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.17 558	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.03 1	0.13 695	0.09 594

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

CAR	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

CR7Stereo	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

ARStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.11 84	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.09 227	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.11 324	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 129	0.06 147	0.17 588	0.15 145	0.06 54	0.06 19	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.12 8	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.06 2	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.15 253	0.12 208	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

BStereo	0.08 129	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.07 54	0.09 29	0.15 253	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 85	0.12 8	0.04 1	0.06 19	0.12 145	0.07 9	0.07 33	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 235	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.09 29	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.07 464	0.04 56	0.04 95

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.12 384	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

GSStereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

GS-Stereo							0.14 314	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

gasm-f	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.14 314	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.10 267	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

252Zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.14 292	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.06 382

asda	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.10 49	0.16 299	0.10 126	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.10 163	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.10 126	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.05 7	0.10 49	0.11 84	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.06 19	0.11 92	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.04 3	0.13 234	0.10 53	0.10 126	0.05 2	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

HART	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.09 33	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.22 674	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.04 95

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 682	0.17 588	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

AIO_test	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

AIO-test2	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.23 699	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.23 498	0.23 518	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.09 595	0.05 217	0.05 256

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.07 9	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.05 7	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.05 15	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Occ-G	0.08 129	0.05 51	0.06 15	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.13 165	0.15 321	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.05 15	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

U	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.17 394	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

AIO-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.07 166	0.05 15	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RSM++	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

RSM	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.05 15	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.13 234	0.09 33	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.05 15	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

MIM_Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.12 145	0.20 420	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.09 294	0.05 15	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

EGLCR-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.11 84	0.16 363	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.05 15	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

CroCo-Stereo Lap2	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.22 674	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.05 4	0.05 15	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.05 256

iRaft-Stereo_20w	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.18 375	0.10 126	0.11 338	0.08 186	0.08 241	0.05 15	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Cross2Single Stereo	0.09 235	0.10 581	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.06 19	0.14 314	0.10 53	0.24 535	0.12 387	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.10 617	0.03 1	0.05 77	0.04 79	0.09 595	0.04 95

GIO	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

MGW-Stereo	0.10 318	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.13 165	0.21 490	0.11 338	0.13 367	0.09 294	0.06 80	0.19 600	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.06 7	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

F8.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.19 542	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.18 454	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.05 6	0.05 2	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

FORCE_5	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.04 2	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

FORCE_6	0.07 10	0.07 285	0.04 1	0.18 454	0.05 4	0.09 192	0.10 49	0.12 120	0.06 14	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

EE1	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.07 54	0.10 49	0.16 299	0.12 208	0.08 188	0.05 8	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

rgla	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

416test1013	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

416test	0.07 10	0.07 285	0.06 15	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.10 49	0.09 33	0.08 51	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

SCION-M(vits-remse)	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.24 708	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 235	0.13 656	0.12 368	0.24 708	0.16 714	0.25 684	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.21 654	0.09 424	0.08 117	0.11 92	0.10 53	0.09 92	0.07 117	0.10 267	0.05 4	0.06 80	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

small-0shot	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.08 51	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

quiztm	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.14 206	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

monster-pro	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DN	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.18 577	0.17 340	0.16 363	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.11 650	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.09 594

canet-new	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.12 120	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

LWStereo	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.11 84	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

FCBStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

PSGStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

MUNStereo	0.08 129	0.07 285	0.09 170	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.09 92	0.09 249	0.08 186	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

TOTStereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.14 206	0.12 208	0.09 249	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

ACMStereo	0.08 129	0.09 518	0.08 85	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.15 321	0.06 48	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

KABStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.16 299	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.12 120	0.11 164	0.07 117	0.11 324	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.13 165	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 129	0.06 147	0.15 519	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.13 234	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 129	0.06 147	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.14 314	0.13 165	0.16 363	0.05 2	0.10 267	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.08 188	0.13 367	0.05 4	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.15 253	0.14 292	0.08 188	0.11 324	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

PSi22	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.14 206	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Foundation-i1b	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.13 27	0.05 4	0.13 442	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.11 338	0.11 324	0.11 368	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

Selective-IGEV-i16pc	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.11 596	0.38 750	0.16 482	0.23 498	0.16 363	0.10 301	0.15 406	0.09 294	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.10 617	0.08 615	0.06 254	0.07 464	0.09 595	0.09 594

gcap_with_dpt	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.13 256	0.08 188	0.12 347	0.04 1	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

DispViT+	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.11 92	0.18 375	0.16 363	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.14 314	0.07 9	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

WQFJA1++	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.14 84	0.07 176	0.11 328	0.11 92	0.11 84	0.07 33	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

DLNR-FE	10.43 828	1.83 816	19.53 847	120.75 854	13.06 836	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	52.01 862	0.04 95

Select-FE	0.11 373	0.06 147	0.20 639	0.15 145	0.11 596	0.11 328	0.13 234	0.21 447	0.18 428	0.09 249	0.11 324	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.06 365	0.08 545

IGEV-FE	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

DDF-Stereo	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.06 19	0.13 234	0.09 33	0.14 292	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

Zero-FE251	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

MonStereo	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.08 117	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.13 27	0.06 54	0.05 7	0.09 29	0.11 84	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.13 165	0.13 256	0.05 2	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.04 95

zero-FE	0.08 129	0.04 3	0.09 170	0.15 145	0.10 541	0.05 7	0.14 314	0.09 33	0.14 292	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.08 530	0.05 256

AdaDepth	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.09 33	0.07 33	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

S2M2_XL	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.09 192	0.09 29	0.07 9	0.07 33	0.08 188	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.16 254	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.18 375	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.15 321	0.08 188	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.05 57	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

4.25_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 518	0.08 85	0.15 145	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.14 206	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.14 206	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.08 9	0.12 120	0.08 51	0.07 117	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.10 53	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.08 9	0.18 375	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

3.25w_new	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.07 5	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.07 54	0.09 29	0.16 299	0.09 92	0.07 117	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.10 263	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.05 4	0.06 80	0.08 36	0.09 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.03 2

2w_stereo	0.08 129	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.14 206	0.14 292	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 95

monsters	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.08 117	0.09 29	0.12 120	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

MM-Stereo_test3	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.19 618	0.24 523	0.19 448	0.06 48	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

MM-Stereo_test2	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.18 577	0.15 253	0.14 292	0.07 117	0.10 267	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.12 384	0.18 577	0.21 447	0.20 472	0.09 249	0.11 324	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

HUF	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.13 165	0.13 256	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

castereo++	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.05 4	0.14 479	0.12 145	0.11 84	0.15 321	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.10 268	0.12 145	0.10 53	0.12 208	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

MonSter	0.07 10	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.15 253	0.15 321	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 80	0.07 10	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.07 108	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256
1: 1. 1
tt45	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.09 249	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

mms	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.16 254	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.12 120	0.11 164	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.06 80	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.03 2

ours_stereo	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.11 84	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.12 360	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

WCG-NET	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.13 165	0.13 256	0.06 48	0.09 227	0.07 166	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.04 3	0.10 49	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

RAStereo	0.10 318	0.09 518	0.08 85	0.20 616	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.15 253	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

Pointernet	0.09 235	0.04 3	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.10 49	0.15 253	0.17 394	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.04 3	0.09 29	0.10 53	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.06 382

WCG-NET（raft）	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RAFT-Stereo-weight	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.19 407	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

gcap-zeroshot	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

test_for_model	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

MGS-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.12 120	0.12 208	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

MoCha-V2	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.20 616	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

IGEV++	0.08 129	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.10 53	0.09 92	0.08 188	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

ACVNet-DCA	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

1test111	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.15 488	0.16 575	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.07 472

cc1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

ff7	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

IGEVStereo-DCA	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

ffff	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

rrr	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.10 541	0.11 328	0.16 482	0.16 299	0.15 321	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

11t	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

tt1	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.15 253	0.19 448	0.09 249	0.08 186	0.06 56	0.06 80	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

MaDis-Stereo	0.09 235	0.09 518	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.10 49	0.16 299	0.16 363	0.09 249	0.11 324	0.06 56	0.06 80	0.09 76	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.05 245	0.05 217	0.04 95

IGEV_Zeroshot_test	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.13 234	0.17 340	0.11 164	0.10 301	0.06 39	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

MSKI-zero shot	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.13 256	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

DLNR_Zeroshot_test	10.40 827	1.82 815	19.49 846	120.77 855	13.11 837	0.06 19	0.13 234	0.23 498	0.10 126	0.07 117	0.10 267	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.13 701	0.04 27	0.06 254	0.04 79	51.54 861	0.04 95

testlalala	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.12 145	0.15 253	0.15 321	0.08 188	0.12 347	0.05 4	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.03 1	0.04 95

GCAPDPT-zeroshot	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.14 314	0.14 206	0.16 363	0.07 117	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.13 420	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

CAS	0.08 129	0.04 3	0.07 31	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.13 234	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.06 80	0.09 76	0.08 53	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.04 95

anonymousdsp	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

CES	0.08 129	0.04 3	0.08 85	0.14 84	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.11 368	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256

ProNet	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.07 166	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.06 382

MC-Stereo	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.14 314	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.12 347	0.09 294	0.06 80	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

ccc-4	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.10 301	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

IGEV-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.12 208	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.06 80	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereo	0.09 235	0.05 51	0.12 368	0.15 145	0.12 633	0.10 268	0.13 234	0.18 375	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.09 294	0.06 80	0.10 163	0.08 53	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

CroCo-Stereo	0.09 235	0.08 426	0.08 85	0.22 674	0.09 424	0.09 192	0.19 618	0.15 253	0.12 208	0.07 117	0.07 108	0.08 241	0.06 80	0.08 36	0.07 16	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.04 95
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
TANstereo	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.13 27	0.06 54	0.11 328	0.14 314	0.15 253	0.19 448	0.11 338	0.15 406	0.10 337	0.06 80	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

XX-Stereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.12 145	0.20 420	0.10 126	0.10 301	0.14 384	0.07 166	0.06 80	0.12 360	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

test_xeample3	0.09 235	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.06 39	0.08 241	0.06 80	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

GeoAtt-L (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.11 92	0.08 16	0.10 126	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

ACC-I	0.08 129	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.09 33	0.13 256	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

ACC	0.08 129	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.02 1	0.14 314	0.11 84	0.14 292	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.06 365	0.05 256

tt3	0.07 10	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.09 29	0.11 84	0.05 6	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt4	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.14 206	0.07 33	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt7	0.07 10	0.08 426	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.13 165	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 426	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.08 36	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.08 117	0.11 92	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

CR-Stereo	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.06 19	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.05 1	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.04 95

E$^{3}$Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LLLLL	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.11 84	0.10 126	0.07 117	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LLL	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 426	0.05 2	0.20 616	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

F4.4	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.15 253	0.04 2	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.17 348	0.05 4	0.07 54	0.11 92	0.14 206	0.06 14	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 215	0.08 36	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.18 454	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.12 120	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.03 2

noway7	0.10 318	0.07 285	0.13 429	0.20 616	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.28 604	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.07 166	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

monster_256*512	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.21 654	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.12 387	0.12 347	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

FAST (zero-shot)	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.13 658	0.07 54	0.13 234	0.12 120	0.08 51	0.08 188	0.06 39	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.05 217	0.08 545

DF_test	0.07 10	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.08 287	0.04 3	0.13 234	0.08 16	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.06 4	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

Weightmod_eth	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.13 165	0.11 164	0.08 188	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.07 464	0.04 56	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.07 9	0.07 33	0.06 48	0.10 267	0.05 4	0.07 215	0.06 4	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

Weightmod	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

BARStereo	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

CHEStereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.17 348	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.09 33	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.06 56	0.07 215	0.09 76	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

RMAStereo	0.08 129	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

ATMStereo	0.08 129	0.09 518	0.07 31	0.20 616	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.12 120	0.13 256	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.08 53	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

KMOStereo	0.08 129	0.09 518	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.15 253	0.12 208	0.08 188	0.08 186	0.05 4	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.04 95

LACA3	0.07 10	0.08 426	0.08 85	0.13 27	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.08 16	0.08 51	0.08 188	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.07 10	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.12 145	0.12 120	0.10 126	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.15 145	0.11 596	0.41 756	0.16 482	0.28 604	0.23 518	0.11 338	0.20 495	0.10 337	0.07 215	0.17 558	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.06 254	0.08 547	0.09 595	0.10 627

Foundation-i1	0.09 235	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.16 299	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

LACA1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.14 84	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.10 53	0.07 33	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 95

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 170	0.11 1	0.05 4	0.10 268	0.10 49	0.14 206	0.09 92	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.07 10	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.12 120	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

LCMNet	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.10 53	0.11 164	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

FE-Mocha	0.09 235	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.16 254	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.10 53	0.08 51	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.06 1	0.13 165	0.11 164	0.07 117	0.07 108	0.06 56	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 10	0.06 147	0.06 15	0.16 254	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.16 299	0.11 164	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.07 215	0.08 36	0.09 147	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.08 53	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

LG-Stereo	0.08 129	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.17 526	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.04 11	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.04 95

AIO-test1	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.23 699	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.21 447	0.14 292	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.03 1	0.06 382

SMoEStereo_RVC	0.08 129	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.14 314	0.11 84	0.13 256	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

tg	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.20 420	0.12 208	0.08 188	0.11 324	0.11 368	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

PAM_32	0.09 235	0.05 51	0.17 588	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.09 294	0.07 215	0.14 459	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

PAM	0.10 318	0.05 51	0.16 556	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.16 482	0.15 253	0.16 363	0.12 387	0.09 227	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.06 382

UGAM-zero	0.09 235	0.05 51	0.15 519	0.15 145	0.08 287	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.07 166	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

model_zeroshot	0.10 318	0.04 3	0.11 316	0.15 145	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.13 256	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 373	0.05 51	0.14 470	0.15 145	0.20 750	0.09 192	0.17 526	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.10 337	0.07 215	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.09 594

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 373	0.05 51	0.11 316	0.15 145	0.13 658	0.13 442	0.16 482	0.23 498	0.17 394	0.10 301	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.08 545

CAS++	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.24 523	0.14 292	0.11 338	0.09 227	0.11 368	0.07 215	0.14 459	0.09 147	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 318	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.06 39	0.06 56	0.07 215	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

MyStereo06	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.19 407	0.12 208	0.12 387	0.08 186	0.07 166	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

UniTT-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.11 92	0.12 120	0.11 164	0.10 301	0.12 347	0.05 4	0.07 215	0.09 76	0.09 147	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.05 256

CASnet	0.09 235	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.10 622	0.08 547	0.05 217	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

HanStereo	0.09 235	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.16 482	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

LL-Strereo2	0.10 318	0.10 581	0.15 519	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.09 29	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.16 523	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.06 365	0.05 256

4D-IteraStereo	0.09 235	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.03 1	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.05 256

RCA-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.18 375	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.07 215	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

RAFT_CTSACE	0.12 453	0.09 518	0.10 250	0.22 674	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.18 375	0.16 363	0.20 600	0.27 608	0.13 424	0.07 215	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

IPLG	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.20 420	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.07 166	0.07 215	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

MIPNet	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.24 535	0.11 338	0.10 267	0.09 294	0.07 215	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

iRaftStereo_RVC	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.17 348	0.09 424	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.12 208	0.09 249	0.12 347	0.10 337	0.07 215	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.04 95

CREStereo++_RVC	0.08 129	0.04 3	0.06 15	0.13 27	0.07 176	0.09 192	0.12 145	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.14 384	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95
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	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.10 49	0.18 375	0.16 363	0.10 301	0.09 227	0.12 390	0.07 215	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

sCroCo_RVC	0.12 453	0.09 518	0.23 665	0.24 708	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.10 301	0.13 367	0.12 390	0.07 215	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.05 217	0.07 472

EAI-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.15 407	0.16 299	0.09 92	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.07 215	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.04 95

PMTNet	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.12 8	0.06 54	0.12 384	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.09 249	0.13 367	0.10 337	0.07 215	0.13 420	0.10 263	0.15 720	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.07 456	0.06 382

WiStereo	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt5	0.07 10	0.06 147	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.07 54	0.10 49	0.11 84	0.06 14	0.07 117	0.06 39	0.08 241	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.04 95

tt6	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.05 4	0.09 192	0.11 92	0.09 33	0.07 33	0.07 117	0.05 8	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

tt9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.06 54	0.08 117	0.10 49	0.12 120	0.08 51	0.05 2	0.05 8	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.05 1	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.03 2

RSGM							0.14 314	0.16 299	0.12 208	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56

100	0.07 10	0.05 51	0.09 170	0.13 27	0.07 176	0.05 7	0.12 145	0.11 84	0.11 164	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

300	0.08 129	0.05 51	0.12 368	0.14 84	0.07 176	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.08 36	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Last	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.13 165	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

zzzzzzz1	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.21 654	0.10 541	0.12 384	0.18 577	0.22 474	0.20 472	0.13 423	0.12 347	0.08 241	0.08 286	0.13 420	0.09 147	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

GELT-Stereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.21 447	0.17 394	0.08 188	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.07 16	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 696

flow	0.09 235	0.04 3	0.12 368	0.14 84	0.11 596	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 249	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.13 696

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.19 542	0.07 176	0.10 268	0.09 29	0.12 120	0.09 92	0.09 249	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.07 456	0.05 256

S0	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.20 616	0.07 176	0.18 581	0.23 694	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.10 267	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.09 570	0.10 677	0.14 705	0.14 711	0.05 217	0.04 95

SE	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.11 328	0.11 92	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.16 419	0.09 294	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.04 95

Anonymus	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.15 407	0.15 253	0.10 126	0.07 117	0.06 39	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.05 217	0.06 382

LGCAT	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.11 1	0.06 54	0.07 54	0.12 145	0.07 9	0.08 51	0.09 249	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.12 360	0.11 358	0.10 617	0.09 652	0.04 1	0.05 245	0.04 56	0.09 594

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.12 120	0.09 92	0.05 2	0.07 108	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.06 19	0.12 145	0.06 2	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

qqai	0.07 10	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.05 7	0.12 145	0.08 16	0.09 92	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.05 256

PointNet	0.07 10	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.14 314	0.11 84	0.08 51	0.05 2	0.07 108	0.08 241	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

DF	0.08 129	0.05 51	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.13 234	0.10 53	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

RT-Monster	0.09 235	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.08 287	0.11 328	0.10 49	0.17 340	0.18 428	0.13 423	0.10 267	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

GeoVLM	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.10 268	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.05 256

LACA2	0.07 10	0.05 51	0.06 15	0.15 145	0.06 54	0.09 192	0.11 92	0.11 84	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.07 16	0.07 409	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.04 56	0.04 95

NLSM3	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.16 482	0.18 375	0.16 363	0.06 48	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.06 254	0.07 464	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 129	0.04 3	0.10 250	0.13 27	0.06 54	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.08 286	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 51	0.07 31	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.06 14	0.07 117	0.08 186	0.06 56	0.08 286	0.09 76	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.04 1	0.03 1	0.04 56	0.04 95

DA	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

GGEV	0.08 129	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.10 267	0.10 337	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.16 254	0.06 54	0.12 384	0.11 92	0.15 253	0.10 126	0.12 387	0.09 227	0.10 337	0.08 286	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

castereo	0.09 235	0.06 147	0.11 316	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.18 428	0.08 188	0.10 267	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.03 2

999	0.09 235	0.05 51	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.15 253	0.11 164	0.10 301	0.08 186	0.08 241	0.08 286	0.16 523	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.05 256

rvit_stereo_0080	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

trnet	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.12 8	0.05 4	0.12 384	0.11 92	0.13 165	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 318	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.15 506	0.16 482	0.18 375	0.18 428	0.10 301	0.09 227	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.06 382

AE-Stereo	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.19 448	0.09 249	0.14 384	0.12 390	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

whm_eth	0.10 318	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.10 267	0.14 447	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.05 256

AEACV	0.08 129	0.05 51	0.08 85	0.14 84	0.13 658	0.14 479	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.07 117	0.09 227	0.07 166	0.08 286	0.10 163	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.04 95

GLC_STEREO	0.11 373	0.07 285	0.11 316	0.17 348	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.24 535	0.12 387	0.13 367	0.12 390	0.08 286	0.18 583	0.11 358	0.06 209	0.08 615	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

IPLGR	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.17 526	0.21 447	0.24 535	0.11 338	0.12 347	0.11 368	0.08 286	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

test-3	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

test_1	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.17 348	0.07 176	0.07 54	0.14 314	0.12 120	0.15 321	0.09 249	0.08 186	0.07 166	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.04 95

HHNet	0.11 373	0.06 147	0.16 556	0.15 145	0.14 682	0.07 54	0.13 234	0.20 420	0.17 394	0.14 451	0.25 582	0.11 368	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.09 594

AnonymousM	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.06 54	0.09 192	0.13 234	0.19 407	0.14 292	0.13 423	0.11 324	0.09 294	0.08 286	0.13 420	0.10 263	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.05 245	0.05 217	0.05 256

test-1	0.10 318	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.11 328	0.24 709	0.14 206	0.18 428	0.09 249	0.07 108	0.09 294	0.08 286	0.07 10	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

Prome-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.22 474	0.13 256	0.12 387	0.17 443	0.13 424	0.08 286	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.09 594

raft+_RVC	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.11 92	0.24 523	0.20 472	0.12 387	0.15 406	0.12 390	0.08 286	0.12 360	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

XX-TBD	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.14 84	0.07 176	0.12 384	0.16 482	0.14 206	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.09 294	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.05 256

sAnonymous2	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 616	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

CroCo_RVC	0.13 481	0.12 628	0.24 669	0.20 616	0.12 633	0.17 562	0.13 234	0.26 561	0.21 490	0.11 338	0.11 324	0.13 424	0.08 286	0.10 163	0.10 263	0.09 570	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.15 730	0.10 627

CREStereo	0.09 235	0.04 3	0.08 85	0.11 1	0.06 54	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.10 126	0.08 188	0.13 367	0.09 294	0.08 286	0.11 256	0.10 263	0.08 501	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.06 365	0.06 382
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
R-Stereo Train	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256

RAFT-Stereo	0.10 318	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.14 314	0.23 498	0.11 164	0.12 387	0.19 482	0.11 368	0.08 286	0.09 76	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.05 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TADF							0.16 482	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.07 108	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56

GFORCE	0.07 10	0.07 285	0.05 2	0.20 616	0.07 176	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.08 36	0.06 7	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.03 2

DDDD	0.08 129	0.04 3	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.07 54	0.13 234	0.15 253	0.09 92	0.06 48	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.09 76	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

TT111	0.08 129	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.06 54	0.08 117	0.12 145	0.14 206	0.08 51	0.05 2	0.06 39	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

over-6	0.08 129	0.07 285	0.08 85	0.17 348	0.05 4	0.10 268	0.09 29	0.17 340	0.11 164	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.05 217	0.05 256

over-8	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.05 6	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

over-9	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.13 165	0.06 14	0.06 48	0.05 8	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

SMOE	0.10 318	0.08 426	0.09 170	0.18 454	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.13 256	0.11 338	0.13 367	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.06 365	0.04 95

ManiGeoR	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

HLf10	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.12 145	0.24 523	0.14 292	0.12 387	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

TestStereo_HLe17	0.10 318	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

GGDA	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.14 314	0.19 407	0.19 448	0.13 423	0.20 495	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

LiteMatch*	0.08 129	0.04 3	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.08 117	0.13 234	0.14 206	0.09 92	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.05 256

VMStereo-Base	0.09 235	0.05 51	0.10 250	0.13 27	0.07 176	0.10 268	0.10 49	0.16 299	0.13 256	0.10 301	0.15 406	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.06 382

Hybrid-DGEV-03	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.18 454	0.08 287	0.16 538	0.14 314	0.15 253	0.14 292	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.04 95

WQFJX	0.10 318	0.07 285	0.09 170	0.21 654	0.09 424	0.12 384	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.12 387	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.07 581	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

NLMM1	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.22 674	0.10 541	0.12 384	0.20 643	0.18 375	0.20 472	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.04 95

NLCSM	0.11 373	0.09 518	0.09 170	0.23 699	0.11 596	0.12 384	0.19 618	0.18 375	0.18 428	0.12 387	0.11 324	0.07 166	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.05 256

BridgeDepth	0.07 10	0.07 285	0.08 85	0.18 454	0.06 54	0.07 54	0.11 92	0.09 33	0.06 14	0.04 1	0.07 108	0.10 337	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	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
water-stereo	0.09 235	0.06 147	0.08 85	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.13 234	0.15 253	0.13 256	0.11 338	0.12 347	0.08 241	0.09 341	0.07 10	0.08 53	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.04 56	0.04 95

DVStereo	0.09 235	0.05 51	0.08 85	0.15 145	0.06 54	0.11 328	0.12 145	0.14 206	0.16 363	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 235	0.08 426	0.11 316	0.13 27	0.10 541	0.08 117	0.06 1	0.10 53	0.10 126	0.10 301	0.09 227	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.13 701	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.10 629	0.08 545
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 129	0.05 51	0.10 250	0.14 84	0.05 4	0.12 384	0.12 145	0.11 84	0.12 208	0.07 117	0.09 227	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.08 53	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.03 2

FLISNet	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

CoSv	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.09 424	0.09 192	0.14 314	0.21 447	0.10 126	0.19 577	0.17 443	0.14 447	0.09 341	0.16 523	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

fffy	0.09 235	0.08 426	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.17 526	0.13 165	0.12 208	0.08 188	0.09 227	0.08 241	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

rvit_stereo_0081_aga	0.11 373	0.09 518	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.14 206	0.19 448	0.10 301	0.18 471	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.06 382

rvit_stereo_0081	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_0082	0.11 373	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.14 206	0.24 535	0.11 338	0.13 367	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.10 617	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

EKT-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.21 490	0.11 338	0.08 186	0.12 390	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

GCAP-Stereo	0.09 235	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.06 54	0.11 328	0.07 5	0.13 165	0.12 208	0.09 249	0.10 267	0.07 166	0.09 341	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

Any-RAFT	0.10 318	0.05 51	0.09 170	0.14 84	0.07 176	0.13 442	0.14 314	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.12 347	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.07 409	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

RAFT-Test	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.07 176	0.11 328	0.15 407	0.16 299	0.13 256	0.09 249	0.10 267	0.10 337	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

LoS_RVC	0.08 129	0.05 51	0.07 31	0.15 145	0.07 176	0.08 117	0.15 407	0.11 84	0.10 126	0.08 188	0.09 227	0.06 56	0.09 341	0.10 163	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.03 1	0.04 56	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.09 341	0.14 459	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.06 365	0.05 256

LoS	0.09 235	0.05 51	0.11 316	0.13 27	0.07 176	0.14 479	0.11 92	0.15 253	0.15 321	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.09 341	0.15 488	0.10 263	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.03 1	0.05 217	0.05 256
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 373	0.05 51	0.12 368	0.13 27	0.07 176	0.15 506	0.14 314	0.19 407	0.13 256	0.11 338	0.17 443	0.13 424	0.09 341	0.13 420	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

test_4	0.10 318	0.10 581	0.08 85	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.22 681	0.15 253	0.17 394	0.12 387	0.18 471	0.12 390	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.04 11	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.04 56	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 453	0.09 518	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.19 577	0.14 384	0.11 368	0.09 341	0.20 627	0.16 575	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.06 382

CIPLG	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.11 324	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

dd	0.15 564	0.16 691	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.18 577	0.21 447	0.25 558	0.23 645	0.20 495	0.21 569	0.09 341	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.06 382

IPLGR_C	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.15 321	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

ACRE	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.14 292	0.14 451	0.10 267	0.16 493	0.09 341	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382

test_3	0.10 318	0.09 518	0.10 250	0.20 616	0.08 287	0.13 442	0.26 737	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.09 341	0.08 36	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.04 56	0.04 95

Pruner-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.17 394	0.13 423	0.19 482	0.13 424	0.09 341	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.08 545

RAFT-345	0.11 373	0.07 285	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.15 253	0.10 126	0.11 338	0.36 683	0.09 294	0.09 341	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.04 56	0.05 256

RALAANet	0.11 373	0.08 426	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.10 49	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.13 367	0.16 493	0.09 341	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.06 54	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.14 292	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.03 2

AFF-stereo	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.10 268	0.16 482	0.17 340	0.09 92	0.10 301	0.12 347	0.09 294	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.04 56	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 235	0.07 285	0.09 170	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.16 299	0.17 394	0.08 188	0.12 347	0.10 337	0.09 341	0.11 256	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

Gwc-CoAtRS	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.08 188	0.10 267	0.12 390	0.09 341	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.04 95

over v1	0.07 10	0.07 285	0.07 31	0.18 454	0.05 4	0.08 117	0.08 9	0.10 53	0.05 6	0.06 48	0.06 39	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.08 53	0.05 57	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 217	0.05 256

S	0.12 453	0.08 426	0.09 170	0.20 616	0.08 287	0.13 442	0.19 618	0.17 340	0.16 363	0.13 423	0.11 324	0.13 424	0.10 392	0.11 256	0.13 480	0.09 570	0.07 581	0.13 691	0.15 732	0.06 365	0.04 95

PhaseNet	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.15 145	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.20 420	0.12 208	0.07 117	0.08 186	0.09 294	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

HLf8	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.11 1	0.08 287	0.15 506	0.12 145	0.22 474	0.15 321	0.13 423	0.17 443	0.12 390	0.10 392	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.08 530	0.08 545

TestStereo_HL2	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.12 8	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.20 420	0.18 428	0.13 423	0.21 519	0.12 390	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.07 472

TS12	0.08 129	0.06 147	0.09 170	0.21 654	0.07 176	0.11 328	0.13 234	0.11 84	0.09 92	0.10 301	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.09 76	0.12 432	0.04 11	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.04 95

RT-IGEV	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.15 145	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.24 523	0.27 582	0.16 509	0.17 443	0.17 516	0.10 392	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.07 456	0.07 472

Selective-IGEV-i1	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.16 482	0.22 474	0.30 615	0.16 509	0.17 443	0.16 493	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

DStereoRT	0.16 589	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.28 604	0.22 506	0.12 387	0.20 495	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.96 815	0.09 595	0.05 217	0.04 95

WQFJA1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 616	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

WQFJX1	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.22 674	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.10 301	0.09 227	0.07 166	0.10 392	0.11 256	0.09 147	0.07 409	0.08 615	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

NLMM	0.10 318	0.07 285	0.08 85	0.20 616	0.09 424	0.12 384	0.17 526	0.17 340	0.17 394	0.09 249	0.10 267	0.08 241	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

NLSM1	0.10 318	0.07 285	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.10 267	0.06 56	0.10 392	0.10 163	0.11 358	0.07 409	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

xyz-stereo-finetune	0.11 373	0.08 426	0.13 429	0.14 84	0.06 54	0.10 268	0.19 618	0.17 340	0.19 448	0.12 387	0.14 384	0.15 478	0.10 392	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.05 256

rvit_stereo_0083	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.16 254	0.09 424	0.11 328	0.15 407	0.14 206	0.26 572	0.11 338	0.14 384	0.13 424	0.10 392	0.12 360	0.12 432	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.07 464	0.07 456	0.05 256

rvit_stereo_ft	0.12 453	0.07 285	0.13 429	0.19 542	0.10 541	0.12 384	0.17 526	0.16 299	0.16 363	0.12 387	0.13 367	0.15 478	0.10 392	0.14 459	0.13 480	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.05 256

H2IRNET	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.18 454	0.09 424	0.12 384	0.15 407	0.14 206	0.21 490	0.10 301	0.10 267	0.10 337	0.10 392	0.10 163	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.05 256

MyStereo8	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.18 581	0.14 314	0.19 407	0.22 506	0.12 387	0.18 471	0.11 368	0.10 392	0.16 523	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.09 594

MyStereo04	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.29 620	0.38 681	0.17 528	0.14 384	0.16 493	0.10 392	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.06 382

StereoVision	0.13 481	0.12 628	0.09 170	0.24 708	0.10 541	0.15 506	0.21 667	0.21 447	0.20 472	0.12 387	0.24 553	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.10 263	0.09 570	0.11 690	0.12 676	0.12 695	0.06 365	0.05 256

DCRE	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.16 254	0.11 596	0.11 328	0.17 526	0.18 375	0.17 394	0.11 338	0.18 471	0.10 337	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.04 95

Selective-RAFT	0.11 373	0.10 581	0.11 316	0.21 654	0.08 287	0.16 538	0.13 234	0.20 420	0.22 506	0.10 301	0.10 267	0.11 368	0.10 392	0.15 488	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

TestStereo1	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 760	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

DisPM	0.11 373	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.17 394	0.14 451	0.20 495	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.11 655

raft_robust	0.13 481	0.10 581	0.07 31	0.18 454	0.08 287	0.13 442	0.24 709	0.28 604	0.33 640	0.20 600	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.04 95

RAFT+CT+SA	0.13 481	0.11 610	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.28 750	0.22 474	0.22 506	0.15 480	0.26 599	0.10 337	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.08 547	0.07 456	0.06 382

SA-5K	0.13 481	0.08 426	0.08 85	0.19 542	0.08 287	0.18 581	0.29 760	0.23 498	0.16 363	0.17 528	0.20 495	0.16 493	0.10 392	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.05 217	0.05 256

PFNet+	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.05 7	0.12 145	0.17 340	0.21 490	0.16 509	0.19 482	0.14 447	0.10 392	0.11 256	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.11 655

STrans-v2	0.10 318	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.11 164	0.11 338	0.15 406	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.04 56	0.04 95

KYRaft	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.22 474	0.12 208	0.13 423	0.16 419	0.20 559	0.10 392	0.12 360	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.06 365	0.16 736

ASMatch	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.16 254	0.10 541	0.07 54	0.14 314	0.17 340	0.17 394	0.12 387	0.16 419	0.16 493	0.10 392	0.13 420	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.08 545

RAFT-RH_RVC	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.41 721	0.11 368	0.10 392	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.05 245	0.04 56	0.06 382

cross-raft	0.10 318	0.09 518	0.09 170	0.19 542	0.07 176	0.11 328	0.25 726	0.13 165	0.15 321	0.08 188	0.11 324	0.12 390	0.10 392	0.09 76	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

rafts_anoy	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.17 348	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.17 340	0.14 292	0.13 423	0.13 367	0.12 390	0.10 392	0.11 256	0.12 432	0.07 409	0.04 27	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.06 382

Anonymous3	0.16 589	0.13 656	0.33 715	0.26 727	0.14 682	0.27 705	0.17 526	0.28 604	0.28 598	0.15 480	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.11 655

RALCasStereoNet	0.10 318	0.06 147	0.09 170	0.16 254	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.17 340	0.11 164	0.12 387	0.17 443	0.14 447	0.10 392	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

RAFT + AFF	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.20 616	0.10 541	0.14 479	0.24 709	0.26 561	0.20 472	0.11 338	0.10 267	0.12 390	0.10 392	0.15 488	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.08 545

GMStereo	0.13 481	0.14 670	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.20 420	0.24 535	0.16 509	0.17 443	0.10 337	0.10 392	0.16 523	0.13 480	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLF11	0.11 373	0.05 51	0.13 429	0.12 8	0.08 287	0.14 479	0.11 92	0.22 474	0.10 126	0.12 387	0.23 540	0.11 368	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

TestStereo-Hl	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.15 506	0.14 314	0.20 420	0.17 394	0.13 423	0.16 419	0.12 390	0.11 430	0.14 459	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

MultiAttention	0.29 729	0.08 426	0.14 470	0.19 542	0.12 633	1.45 811	1.33 822	0.36 714	0.37 674	0.19 577	0.21 519	0.24 612	0.11 430	0.38 750	0.18 609	0.06 209	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.09 594

depthmonostereo	0.09 235	0.06 147	0.09 170	0.15 145	0.06 54	0.10 268	0.13 234	0.14 206	0.14 292	0.10 301	0.10 267	0.09 294	0.11 430	0.08 36	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.04 56	0.03 2

MyStereo05	0.13 481	0.07 285	0.10 250	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.18 577	0.27 583	0.35 661	0.17 528	0.14 384	0.15 478	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.06 365	0.06 382

CoDeX	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.23 498	0.27 582	0.13 423	0.17 443	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.05 256

GMStereo_Zeroshot	0.16 589	0.13 656	0.24 669	0.20 616	0.10 541	0.17 562	0.13 234	0.29 620	0.25 558	0.23 645	0.32 656	0.25 626	0.11 430	0.19 600	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.11 656	0.06 359	0.12 672	0.08 545

MIF-Stereo (partial)	0.11 373	0.06 147	0.10 250	0.19 542	0.10 541	0.10 268	0.11 92	0.17 340	0.18 428	0.14 451	0.16 419	0.09 294	0.11 430	0.12 360	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.07 472

riskmin	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.14 479	0.14 314	0.18 375	0.14 292	0.11 338	0.14 384	0.16 493	0.11 430	0.14 459	0.12 432	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.05 245	0.08 530	0.08 545

fff	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

Sa-1000	0.12 453	0.08 426	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.14 479	0.22 681	0.22 474	0.18 428	0.15 480	0.20 495	0.17 516	0.11 430	0.10 163	0.10 263	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.05 217	0.05 256

SA	0.12 453	0.09 518	0.08 85	0.18 454	0.08 287	0.12 384	0.24 709	0.23 498	0.18 428	0.17 528	0.27 608	0.14 447	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.05 217	0.04 95

CrosDoStereo	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

LCNet	0.11 373	0.07 285	0.09 170	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.21 447	0.15 321	0.11 338	0.15 406	0.16 493	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.15 724

TransformOpticalFlow	0.10 318	0.08 426	0.13 429	0.18 454	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.19 407	0.15 321	0.12 387	0.17 443	0.11 368	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.05 217	0.05 256

NF-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

OCTAStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

PSM-softLoss	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

KMStereo	0.12 453	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.24 523	0.17 394	0.14 451	0.19 482	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.12 671

PSM-AAD	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.20 420	0.13 256	0.12 387	0.14 384	0.18 531	0.11 430	0.11 256	0.10 263	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.14 717

DeepStereo_LL	0.12 453	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.12 384	0.15 407	0.17 340	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.15 478	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

PFNet	0.12 453	0.06 147	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.09 192	0.15 407	0.26 561	0.20 472	0.16 509	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

GrayStereo	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.19 542	0.09 424	0.09 192	0.16 482	0.18 375	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.17 516	0.11 430	0.12 360	0.11 358	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.10 627

RE-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

TVStereo	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.10 268	0.14 314	0.23 498	0.19 448	0.12 387	0.17 443	0.12 390	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.12 671

GMM-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.08 117	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.11 338	0.15 406	0.13 424	0.11 430	0.11 256	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.08 482	0.07 464	0.06 365	0.09 594

s12784h	0.09 235	0.06 147	0.07 31	0.15 145	0.05 4	0.16 538	0.18 577	0.15 253	0.15 321	0.10 301	0.11 324	0.11 368	0.11 430	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.04 95

DCANet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

csc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

cscssc	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.09 192	0.17 526	0.16 299	0.20 472	0.13 423	0.16 419	0.10 337	0.11 430	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

111	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.15 145	0.07 176	0.10 268	0.14 314	0.21 447	0.23 518	0.11 338	0.12 347	0.14 447	0.11 430	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.04 79	0.05 217	0.05 256

ARAFT	0.12 453	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.09 424	0.14 479	0.18 577	0.20 420	0.12 208	0.12 387	0.13 367	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.04 95

HITNet	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.14 84	0.06 54	0.11 328	0.10 49	0.18 375	0.18 428	0.13 423	0.16 419	0.14 447	0.11 430	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.04 1	0.04 79	0.06 365	0.05 256
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
SME	0.11 373	0.09 518	0.10 250	0.17 348	0.07 176	0.20 622	0.13 234	0.21 447	0.17 394	0.12 387	0.13 367	0.10 337	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.06 365	0.05 256

TestStereo_HL3	0.11 373	0.05 51	0.16 556	0.13 27	0.07 176	0.12 384	0.11 92	0.20 420	0.09 92	0.15 480	0.30 643	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.11 358	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.07 472

IGEV_i1	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.19 606	0.14 314	0.18 375	0.22 506	0.18 558	0.18 471	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.06 382

Hybrid-DGEV-2	0.11 373	0.06 147	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.09 192	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.11 338	0.11 324	0.09 294	0.12 463	0.12 360	0.09 147	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

FlowAnything_test	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.09 424	0.07 54	0.14 314	0.20 420	0.11 164	0.09 249	0.09 227	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

xyz-stereo-finetune2	0.11 373	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.07 176	0.11 328	0.19 618	0.17 340	0.12 208	0.15 480	0.15 406	0.17 516	0.12 463	0.13 420	0.11 358	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.05 245	0.04 56	0.06 382

DFGA-Net	0.13 481	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.13 234	0.22 474	0.25 558	0.16 509	0.16 419	0.13 424	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.05 217	0.05 256

DDVS	0.15 564	0.10 581	0.21 650	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.14 314	0.25 542	0.19 448	0.18 558	0.29 635	0.27 646	0.12 463	0.19 600	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.11 652	0.11 655

rvit_0105_6	0.14 518	0.09 518	0.18 614	0.17 348	0.10 541	0.10 268	0.16 482	0.19 407	0.26 572	0.12 387	0.18 471	0.17 516	0.12 463	0.18 583	0.12 432	0.15 720	0.11 690	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.06 382

rvit_0105_5	0.14 518	0.09 518	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.23 694	0.24 523	0.27 582	0.14 451	0.15 406	0.18 531	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.14 716	0.11 690	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

GCST	0.37 751	0.42 782	0.26 678	1.02 808	0.39 782	0.18 581	0.08 9	0.20 420	0.17 394	0.28 697	0.25 582	0.15 478	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.64 809	0.43 802	0.75 805	0.65 808	0.63 802	0.46 794

plain	0.10 318	0.08 426	0.10 250	0.19 542	0.09 424	0.10 268	0.15 407	0.14 206	0.13 256	0.13 423	0.15 406	0.09 294	0.12 463	0.13 420	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

PCWNet_CMD	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 666	0.14 451	0.20 495	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

ADStereo(finetuned)	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.13 423	0.17 443	0.10 337	0.12 463	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

GMOStereo	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 750	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

error version	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 750	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

test-v	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 750	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

GANet-ADL	0.13 481	0.07 285	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.30 635	0.20 472	0.13 423	0.18 471	0.19 547	0.12 463	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.08 545

Patchmatch Stereo++	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472
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
OMP-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.09 192	0.12 145	0.21 447	0.21 490	0.13 423	0.14 384	0.11 368	0.12 463	0.11 256	0.13 480	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

IIG-Stereo	0.11 373	0.06 147	0.13 429	0.17 348	0.08 287	0.11 328	0.12 145	0.22 474	0.17 394	0.14 451	0.17 443	0.11 368	0.12 463	0.12 360	0.12 432	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.04 95

NRIStereo	0.11 373	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.08 287	0.10 268	0.14 314	0.16 299	0.15 321	0.12 387	0.14 384	0.13 424	0.12 463	0.13 420	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.07 472

PSM-adaLoss	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

FTStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.07 54	0.15 407	0.21 447	0.18 428	0.12 387	0.24 553	0.12 390	0.12 463	0.13 420	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.10 627

ROB_FTStereo_v2	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

ROB_FTStereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

HUI-Stereo	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

SST-Stereo	0.10 318	0.07 285	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.12 145	0.17 340	0.11 164	0.15 480	0.17 443	0.13 424	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

THIR-Stereo	0.12 453	0.07 285	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.17 340	0.25 558	0.16 509	0.24 553	0.14 447	0.12 463	0.12 360	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.07 464	0.05 217	0.05 256

RAFT_R40	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.18 454	0.09 424	0.06 19	0.13 234	0.17 340	0.16 363	0.14 451	0.18 471	0.15 478	0.12 463	0.10 163	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

DeepStereo_RVC	0.11 373	0.08 426	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.08 117	0.12 145	0.17 340	0.12 208	0.13 423	0.14 384	0.12 390	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

iGMRVC	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

IRAFT_RVC	0.12 453	0.08 426	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.07 54	0.15 407	0.24 523	0.23 518	0.14 451	0.14 384	0.15 478	0.12 463	0.12 360	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.06 382

iRAFT	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.18 454	0.08 287	0.06 19	0.11 92	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

CRE-IMP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.10 268	0.12 145	0.18 375	0.10 126	0.14 451	0.13 367	0.13 424	0.12 463	0.12 360	0.11 358	0.07 409	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

test-2	0.11 373	0.09 518	0.07 31	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.28 750	0.13 165	0.17 394	0.11 338	0.17 443	0.14 447	0.12 463	0.07 10	0.07 16	0.05 57	0.05 337	0.09 572	0.07 464	0.04 56	0.04 95

RAFT	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.18 454	0.08 287	0.15 506	0.24 709	0.20 420	0.19 448	0.21 616	0.21 519	0.17 516	0.12 463	0.16 523	0.09 147	0.06 209	0.07 581	0.10 622	0.09 595	0.05 217	0.05 256

RAFT-IKP	0.11 373	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.08 287	0.06 19	0.12 145	0.16 299	0.13 256	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.11 256	0.10 263	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.07 472

TestStereo	0.13 481	0.14 670	0.11 316	0.23 699	0.08 287	0.15 506	0.21 667	0.20 420	0.23 518	0.14 451	0.24 553	0.16 493	0.12 463	0.16 523	0.14 523	0.05 57	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.05 256

FENet	0.13 481	0.08 426	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.17 528	0.23 540	0.16 493	0.12 463	0.14 459	0.15 559	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

DIP-Stereo	0.11 373	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.09 29	0.16 299	0.16 363	0.11 338	0.16 419	0.14 447	0.12 463	0.15 488	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217	0.06 382
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.14 314	0.29 620	0.36 666	0.14 451	0.21 519	0.21 569	0.12 463	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

MWSP-net	0.15 564	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.16 538	0.23 694	0.29 620	0.32 630	0.18 558	0.19 482	0.17 516	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.08 545

G2L-Stereo	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.12 145	0.27 583	0.22 506	0.16 509	0.27 608	0.21 569	0.13 505	0.17 558	0.18 609	0.09 570	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

rvit_0105_4	0.14 518	0.09 518	0.17 588	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.20 495	0.17 516	0.13 505	0.17 558	0.13 480	0.15 720	0.11 690	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.06 382

rvit_0105_3	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.25 726	0.25 542	0.29 605	0.15 480	0.17 443	0.20 559	0.13 505	0.17 558	0.14 523	0.13 701	0.11 690	0.12 676	0.14 711	0.07 456	0.06 382

UGAM	0.13 481	0.10 581	0.09 170	0.22 674	0.08 287	0.12 384	0.20 643	0.17 340	0.23 518	0.21 616	0.16 419	0.13 424	0.13 505	0.19 600	0.12 432	0.07 409	0.05 337	0.13 691	0.11 673	0.07 456	0.05 256

ffm	0.12 453	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

ff1	0.13 481	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.15 253	0.19 448	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.06 365	0.06 382

mmx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

xxx	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.17 526	0.27 583	0.25 558	0.15 480	0.25 582	0.19 547	0.13 505	0.14 459	0.20 629	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.08 547	0.08 530	0.08 545

LL-Strereo	0.13 481	0.09 518	0.11 316	0.20 616	0.10 541	0.11 328	0.18 577	0.32 660	0.24 535	0.15 480	0.15 406	0.14 447	0.13 505	0.19 600	0.11 358	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.08 547	0.04 56	0.05 256

SDNR	0.19 638	0.08 426	0.19 626	0.16 254	0.12 633	0.77 791	0.14 314	0.25 542	0.32 630	0.19 577	0.24 553	0.19 547	0.13 505	0.19 600	0.15 559	0.16 741	0.18 766	0.14 705	0.11 673	0.08 530	0.11 655

BUS	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.22 674	0.10 541	0.19 606	0.14 314	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

NINENet	0.16 589	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.40 736	0.36 666	0.18 558	0.21 519	0.16 493	0.13 505	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.08 615	0.10 622	0.07 464	0.10 629	0.09 594

UDGNet	0.14 518	0.13 656	0.16 556	0.17 348	0.10 541	0.12 384	0.16 482	0.21 447	0.27 582	0.20 600	0.20 495	0.16 493	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.07 464	0.06 365	0.07 472

dad	0.17 611	0.20 730	0.20 639	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.18 577	0.21 447	0.28 598	0.30 711	0.24 553	0.29 665	0.13 505	0.19 600	0.16 575	0.18 754	0.09 652	0.11 656	0.09 595	0.11 652	0.07 472

GEStereo_RVC	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.22 674	0.11 596	0.19 606	0.17 526	0.32 660	0.48 729	0.20 600	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.21 645	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.08 545

CFNet_pseudo	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.13 442	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.07 456	0.07 472

GES	0.14 518	0.08 426	0.16 556	0.15 145	0.10 541	0.13 442	0.13 234	0.28 604	0.25 558	0.16 509	0.23 540	0.18 531	0.13 505	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.09 594

SFCPSM	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.15 506	0.16 482	0.28 604	0.27 582	0.14 451	0.17 443	0.12 390	0.13 505	0.14 459	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.06 382

ccs_rob	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.09 424	0.12 384	0.14 314	0.27 583	0.34 652	0.14 451	0.21 519	0.22 587	0.13 505	0.18 583	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

AdaStereo	0.15 564	0.11 610	0.15 519	0.18 454	0.09 424	0.20 622	0.11 92	0.32 660	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.13 505	0.19 600	0.14 523	0.12 675	0.05 337	0.10 622	0.07 464	0.09 595	0.07 472
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.16 538	0.12 145	0.25 542	0.35 661	0.21 616	0.29 635	0.24 612	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.04 79	0.09 595	0.08 545

MLCV	0.12 453	0.07 285	0.16 556	0.18 454	0.06 54	0.15 506	0.17 526	0.19 407	0.21 490	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.13 505	0.14 459	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.05 217	0.04 95

iResNet	0.13 481	0.10 581	0.18 614	0.19 542	0.08 287	0.13 442	0.18 577	0.20 420	0.26 572	0.15 480	0.23 540	0.15 478	0.13 505	0.14 459	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.06 254	0.05 245	0.06 365	0.05 256

DN-CSS_ROB	0.13 481	0.13 656	0.16 556	0.18 454	0.10 541	0.16 538	0.08 9	0.22 474	0.18 428	0.17 528	0.22 531	0.13 424	0.13 505	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.05 337	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.06 382

G2L-ROB	0.13 481	0.06 147	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.18 428	0.19 577	0.18 471	0.20 559	0.14 530	0.17 558	0.16 575	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.09 594

test_sample6	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.16 254	0.08 287	0.17 562	0.19 618	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.19 547	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

test_sample5	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

test_sample4	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.19 606	0.18 577	0.26 561	0.17 394	0.16 509	0.25 582	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.08 530	0.08 545

DualNet	0.14 518	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.17 394	0.17 528	0.27 608	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.08 545

CFNet_ucs	0.15 564	0.08 426	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.14 479	0.14 314	0.30 635	0.34 652	0.16 509	0.24 553	0.23 606	0.14 530	0.18 583	0.15 559	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

anonymousa	0.13 481	0.07 285	0.13 429	0.18 454	0.09 424	0.13 442	0.17 526	0.19 407	0.29 605	0.15 480	0.24 553	0.15 478	0.14 530	0.14 459	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.05 217	0.06 382

DCANet-4	0.10 318	0.06 147	0.12 368	0.16 254	0.06 54	0.09 192	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.13 423	0.16 419	0.09 294	0.14 530	0.11 256	0.12 432	0.06 209	0.04 27	0.05 77	0.04 79	0.04 56	0.05 256

GwcNet-ADL	0.13 481	0.08 426	0.14 470	0.20 616	0.09 424	0.11 328	0.20 643	0.30 635	0.24 535	0.13 423	0.14 384	0.18 531	0.14 530	0.13 420	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.07 456	0.06 382

AAGNet	0.11 373	0.07 285	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.08 117	0.13 234	0.18 375	0.13 256	0.16 509	0.21 519	0.13 424	0.14 530	0.11 256	0.14 523	0.06 209	0.04 27	0.09 572	0.06 359	0.06 365	0.05 256

DEmStereo	0.12 453	0.06 147	0.14 470	0.14 84	0.10 541	0.16 538	0.15 407	0.16 299	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.13 424	0.14 530	0.12 360	0.13 480	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

HCRNet	0.16 589	0.24 747	0.12 368	0.35 768	0.11 596	0.15 506	0.17 526	0.26 561	0.22 506	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

xxxx	0.15 564	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.23 667	0.18 577	0.31 648	0.19 448	0.14 451	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.26 709	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

PSMNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.15 145	0.08 287	0.13 442	0.16 482	0.24 523	0.24 535	0.16 509	0.28 622	0.22 587	0.14 530	0.15 488	0.13 480	0.11 650	0.06 503	0.09 572	0.12 695	0.08 530	0.07 472

CFNet-ft	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

BEATNet_4x	0.12 453	0.08 426	0.14 470	0.18 454	0.07 176	0.15 506	0.07 5	0.22 474	0.18 428	0.16 509	0.19 482	0.18 531	0.14 530	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

HSM-Net_RVC	0.14 518	0.08 426	0.11 316	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.15 407	0.27 583	0.29 605	0.19 577	0.21 519	0.29 665	0.14 530	0.17 558	0.13 480	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 518	0.07 285	0.15 519	0.12 8	0.09 424	0.16 538	0.18 577	0.22 474	0.24 535	0.17 528	0.26 599	0.24 612	0.14 530	0.16 523	0.14 523	0.11 650	0.06 503	0.08 482	0.09 595	0.09 595	0.08 545

MCPF							0.19 618	0.23 498	0.27 582	0.11 338	0.14 384	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.14 523	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.05 217

LiteMatch	0.09 235	0.06 147	0.10 250	0.16 254	0.07 176	0.09 192	0.15 407	0.13 165	0.08 51	0.06 48	0.07 108	0.06 56	0.15 548	0.10 163	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

Lsterematch	0.11 373	0.06 147	0.11 316	0.16 254	0.07 176	0.13 442	0.15 407	0.14 206	0.17 394	0.16 509	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.12 360	0.14 523	0.07 409	0.04 27	0.06 254	0.06 359	0.06 365	0.06 382

DCVSM-stereo	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.16 254	0.10 541	0.15 506	0.09 29	0.19 407	0.23 518	0.20 600	0.23 540	0.26 638	0.15 548	0.18 583	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.08 547	0.10 629	0.12 671

ACV-stereo	0.15 564	0.10 581	0.28 692	0.18 454	0.12 633	0.14 479	0.12 145	0.23 498	0.21 490	0.19 577	0.23 540	0.22 587	0.15 548	0.23 669	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

ITSA-stereo	0.15 564	0.10 581	0.14 470	0.19 542	0.08 287	0.12 384	0.14 314	0.30 635	0.49 738	0.17 528	0.19 482	0.22 587	0.15 548	0.17 558	0.16 575	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.08 530	0.08 545

rvit_stereo_0075_2	0.17 611	0.12 628	0.25 675	0.23 699	0.16 714	0.13 442	0.10 49	0.30 635	0.27 582	0.20 600	0.28 622	0.22 587	0.15 548	0.18 583	0.13 480	0.16 741	0.10 677	0.17 735	0.10 639	0.10 629	0.09 594

test_sample3	0.14 518	0.08 426	0.15 519	0.14 84	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.26 561	0.18 428	0.16 509	0.22 531	0.19 547	0.15 548	0.17 558	0.13 480	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.08 545

test_sample2	0.12 453	0.07 285	0.12 368	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.18 577	0.21 447	0.16 363	0.14 451	0.20 495	0.19 547	0.15 548	0.15 488	0.12 432	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

SMFormer	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

tta	0.14 518	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.06 365	0.06 382

qqq1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

fff1	0.13 481	0.07 285	0.17 588	0.14 84	0.08 287	0.16 538	0.17 526	0.26 561	0.27 582	0.19 577	0.20 495	0.18 531	0.15 548	0.15 488	0.11 358	0.08 501	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.06 365	0.06 382

1111x	0.15 564	0.08 426	0.12 368	0.18 454	0.07 176	0.18 581	0.25 726	0.31 648	0.24 535	0.17 528	0.24 553	0.26 638	0.15 548	0.13 420	0.23 672	0.07 409	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

iinet-f	0.16 589	0.06 147	0.45 742	0.14 84	0.10 541	0.21 642	0.14 314	0.27 583	0.23 518	0.21 616	0.24 553	0.21 569	0.15 548	0.18 583	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.07 381	0.06 359	0.09 595	0.10 627

GASNet	0.22 672	0.23 743	0.33 715	0.26 727	0.17 730	0.26 695	0.16 482	0.44 758	0.42 706	0.27 682	0.24 553	0.30 675	0.15 548	0.27 693	0.18 609	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.16 739	0.07 472

CASS	0.13 481	0.12 628	0.11 316	0.23 699	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.18 375	0.19 448	0.17 528	0.18 471	0.15 478	0.15 548	0.14 459	0.14 523	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.09 595	0.07 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 625	0.09 518	0.29 700	0.15 145	0.10 541	0.22 651	0.20 643	0.26 561	0.39 686	0.25 669	0.42 727	0.24 612	0.15 548	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.10 629	0.09 594

test_5	0.14 518	0.12 628	0.08 85	0.20 616	0.10 541	0.14 479	0.29 760	0.21 447	0.24 535	0.18 558	0.28 622	0.11 368	0.15 548	0.12 360	0.13 480	0.06 209	0.05 337	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

CSP-Net	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.19 606	0.17 526	0.25 542	0.32 630	0.25 669	0.30 643	0.24 612	0.15 548	0.21 645	0.18 609	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

DAS	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.16 523	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

SepStereo	0.15 564	0.08 426	0.18 614	0.19 542	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.27 583	0.29 605	0.18 558	0.25 582	0.21 569	0.15 548	0.25 685	0.12 432	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

DRaft	0.12 453	0.06 147	0.11 316	0.14 84	0.09 424	0.14 479	0.17 526	0.21 447	0.30 615	0.17 528	0.28 622	0.10 337	0.15 548	0.10 163	0.12 432	0.05 57	0.04 27	0.07 381	0.06 359	0.05 217	0.05 256

GANet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.13 27	0.08 287	0.14 479	0.17 526	0.22 474	0.21 490	0.17 528	0.24 553	0.23 606	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.10 617	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

DSFCA	0.16 589	0.09 518	0.14 470	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.19 618	0.28 604	0.31 623	0.23 645	0.24 553	0.22 587	0.15 548	0.19 600	0.20 629	0.10 617	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

FADNet-RVC-Resample	0.16 589	0.11 610	0.31 706	0.22 674	0.11 596	0.19 606	0.14 314	0.25 542	0.24 535	0.24 655	0.27 608	0.20 559	0.15 548	0.16 523	0.15 559	0.07 409	0.08 615	0.12 676	0.10 639	0.09 595	0.10 627

UCFNet_RVC	0.14 518	0.08 426	0.13 429	0.11 1	0.10 541	0.20 622	0.10 49	0.24 523	0.22 506	0.17 528	0.20 495	0.23 606	0.15 548	0.17 558	0.15 559	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.13 707	0.11 652	0.10 627

iResNet_ROB	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.14 84	0.07 176	0.18 581	0.14 314	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.25 582	0.23 606	0.15 548	0.15 488	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.08 530	0.08 545

PWCDC_ROB	0.20 650	0.13 656	0.22 656	0.24 708	0.11 596	0.19 606	0.15 407	0.33 682	0.54 753	0.29 706	0.50 744	0.21 569	0.15 548	0.27 693	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.10 622	0.08 547	0.11 652	0.09 594

SCION-MonSter(vits)	0.14 518	0.06 147	0.05 2	0.15 145	0.05 4	0.07 54	0.10 49	0.27 583	0.41 695	0.05 2	0.33 669	0.14 447	0.16 577	0.20 627	0.19 622	0.08 501	0.06 503	0.17 735	0.15 732	0.07 456	0.08 545

xyz-stereo	0.13 481	0.07 285	0.20 639	0.15 145	0.05 4	0.20 622	0.15 407	0.17 340	0.31 623	0.15 480	0.29 635	0.26 638	0.16 577	0.13 420	0.12 432	0.05 57	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.04 56	0.04 95

G2L-Stereo_test	0.14 518	0.07 285	0.11 316	0.13 27	0.08 287	0.12 384	0.16 482	0.30 635	0.28 598	0.20 600	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.05 245	0.07 456	0.06 382

FACV-RUCA	0.13 481	0.11 610	0.12 368	0.19 542	0.12 633	0.15 506	0.15 407	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.16 419	0.14 447	0.16 577	0.14 459	0.13 480	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

test_sample1	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.13 27	0.08 287	0.19 606	0.16 482	0.20 420	0.15 321	0.14 451	0.22 531	0.18 531	0.16 577	0.17 558	0.14 523	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.07 472

xx1	0.11 373	0.08 426	0.12 368	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.16 299	0.18 428	0.09 249	0.09 227	0.16 493	0.16 577	0.10 163	0.07 16	0.06 209	0.04 27	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

mmm	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.17 348	0.09 424	0.17 562	0.18 577	0.21 447	0.15 321	0.15 480	0.23 540	0.21 569	0.16 577	0.16 523	0.17 591	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

11t1	0.12 453	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.17 562	0.15 407	0.18 375	0.15 321	0.15 480	0.15 406	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.13 480	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.05 245	0.08 530	0.07 472

CBFPSM	0.14 518	0.06 147	0.26 678	0.17 348	0.09 424	0.13 442	0.15 407	0.22 474	0.23 518	0.20 600	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.16 523	0.18 609	0.06 209	0.06 503	0.06 254	0.07 464	0.07 456	0.07 472

gwcnet-sp	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

scenet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

ssnet	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.18 454	0.09 424	0.16 538	0.17 526	0.24 523	0.24 535	0.18 558	0.24 553	0.15 478	0.16 577	0.15 488	0.15 559	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.08 547	0.08 530	0.07 472

qqq	0.13 481	0.09 518	0.15 519	0.16 254	0.08 287	0.13 442	0.15 407	0.23 498	0.16 363	0.15 480	0.19 482	0.16 493	0.16 577	0.15 488	0.16 575	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.07 472

BSDual-CNN	0.15 564	0.09 518	0.14 470	0.22 674	0.10 541	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.19 448	0.17 528	0.22 531	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

psmg	0.14 518	0.09 518	0.14 470	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.17 526	0.29 620	0.19 448	0.17 528	0.21 519	0.25 626	0.16 577	0.15 488	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

AASNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.19 542	0.09 424	0.18 581	0.15 407	0.37 720	0.37 674	0.19 577	0.23 540	0.20 559	0.16 577	0.17 558	0.20 629	0.10 617	0.08 615	0.08 482	0.07 464	0.09 595	0.09 594

PSMNet-ADL	0.15 564	0.12 628	0.13 429	0.22 674	0.09 424	0.13 442	0.20 643	0.26 561	0.23 518	0.18 558	0.20 495	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.17 591	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.11 673	0.08 530	0.07 472

ADLNet	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.32 660	0.27 582	0.22 632	0.27 608	0.24 612	0.16 577	0.18 583	0.21 650	0.10 617	0.06 503	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

222	0.16 589	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.24 672	0.18 577	0.30 635	0.20 472	0.17 528	0.28 622	0.17 516	0.16 577	0.15 488	0.40 776	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.08 545

test_xeample	0.15 564	0.06 147	0.13 429	0.14 84	0.08 287	0.21 642	0.20 643	0.28 604	0.20 472	0.16 509	0.29 635	0.19 547	0.16 577	0.15 488	0.26 709	0.09 570	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.07 472

ACVNet	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.13 27	0.12 633	0.14 479	0.20 643	0.22 474	0.33 640	0.17 528	0.26 599	0.21 569	0.16 577	0.17 558	0.21 650	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

cf-r	0.13 481	0.07 285	0.12 368	0.16 254	0.08 287	0.14 479	0.19 618	0.20 420	0.25 558	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.16 577	0.14 459	0.14 523	0.10 617	0.05 337	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

GwcNet-RSSM	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.15 145	0.08 287	0.15 506	0.20 643	0.21 447	0.27 582	0.18 558	0.27 608	0.22 587	0.16 577	0.14 459	0.15 559	0.10 617	0.05 337	0.07 381	0.09 595	0.07 456	0.07 472

HSM	0.15 564	0.08 426	0.14 470	0.16 254	0.09 424	0.16 538	0.14 314	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.23 540	0.37 719	0.16 577	0.20 627	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.07 456	0.06 382

base	0.18 625	0.13 656	0.24 669	0.20 616	0.14 682	0.24 672	0.10 49	0.31 648	0.20 472	0.25 669	0.37 689	0.16 493	0.17 601	0.25 685	0.22 659	0.16 741	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.06 365	0.09 594

MWDA-net	0.15 564	0.08 426	0.15 519	0.16 254	0.10 541	0.20 622	0.22 681	0.25 542	0.35 661	0.18 558	0.24 553	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472

z-ln-s-r	0.17 611	0.10 581	0.40 733	0.19 542	0.08 287	0.17 562	0.18 577	0.22 474	0.33 640	0.18 558	0.40 710	0.22 587	0.17 601	0.20 627	0.23 672	0.07 409	0.05 337	0.07 381	0.07 464	0.07 456	0.05 256

coex_refinement	0.14 518	0.07 285	0.12 368	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.15 407	0.26 561	0.29 605	0.18 558	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.16 523	0.18 609	0.08 501	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.09 595	0.08 545

ISRNet	0.18 625	0.08 426	0.19 626	0.19 542	0.13 658	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.21 616	0.25 582	0.27 646	0.17 601	0.17 558	0.20 629	0.20 767	0.08 615	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.17 747

rvit_105_1	0.19 638	0.11 610	0.25 675	0.21 654	0.16 714	0.21 642	0.27 744	0.31 648	0.41 695	0.19 577	0.20 495	0.22 587	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.12 675	0.12 706	0.13 691	0.15 732	0.08 530	0.07 472

DispNO	0.14 518	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.12 633	0.11 328	0.21 667	0.23 498	0.29 605	0.17 528	0.23 540	0.18 531	0.17 601	0.15 488	0.15 559	0.07 409	0.05 337	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.06 382

x	0.13 481	0.07 285	0.14 470	0.14 84	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.22 474	0.20 472	0.15 480	0.19 482	0.19 547	0.17 601	0.18 583	0.18 609	0.07 409	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.07 472

CRFU-Net	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.19 606	0.14 314	0.26 561	0.20 472	0.28 697	0.27 608	0.29 665	0.17 601	0.19 600	0.17 591	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.08 545

AACVNet	0.16 589	0.08 426	0.14 470	0.15 145	0.10 541	0.18 581	0.15 407	0.23 498	0.24 535	0.27 682	0.27 608	0.28 656	0.17 601	0.19 600	0.16 575	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.07 464	0.10 629	0.09 594

LMCR-Stereo	0.15 564	0.08 426	0.13 429	0.21 654	0.09 424	0.17 562	0.20 643	0.27 583	0.19 448	0.24 655	0.24 553	0.23 606	0.17 601	0.20 627	0.17 591	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.10 629	0.08 545

acv_ft	0.15 564	0.09 518	0.15 519	0.19 542	0.10 541	0.16 538	0.17 526	0.25 542	0.33 640	0.19 577	0.26 599	0.21 569	0.17 601	0.17 558	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

CCAANet	0.14 518	0.06 147	0.14 470	0.17 348	0.09 424	0.16 538	0.13 234	0.30 635	0.24 535	0.16 509	0.32 656	0.18 531	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.06 209	0.05 337	0.09 572	0.09 595	0.06 365	0.09 594

FADNet_RVC	0.16 589	0.14 670	0.40 733	0.20 616	0.11 596	0.13 442	0.13 234	0.26 561	0.22 506	0.21 616	0.23 540	0.20 559	0.17 601	0.14 459	0.16 575	0.08 501	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.11 652	0.10 627

CFNet	0.15 564	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.08 287	0.18 581	0.09 29	0.28 604	0.25 558	0.19 577	0.24 553	0.24 612	0.17 601	0.17 558	0.14 523	0.08 501	0.06 503	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.06 382

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 611	0.10 581	0.22 656	0.20 616	0.10 541	0.15 506	0.18 577	0.31 648	0.25 558	0.21 616	0.30 643	0.25 626	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.07 456	0.08 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 611	0.12 628	0.15 519	0.20 616	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.26 561	0.23 518	0.26 676	0.40 710	0.22 587	0.17 601	0.21 645	0.20 629	0.08 501	0.05 337	0.09 572	0.10 639	0.07 456	0.07 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.22 672	0.17 705	0.16 556	0.25 721	0.18 737	0.34 735	0.17 526	0.28 604	0.47 728	0.23 645	0.46 735	0.20 559	0.18 618	0.25 685	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.23 764	0.19 755	0.11 652	0.11 655

YMNet	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 616	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 721	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

YMNet_1	0.20 650	0.12 628	0.19 626	0.20 616	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.32 660	0.34 652	0.27 682	0.34 674	0.30 675	0.18 618	0.18 583	0.22 659	0.10 617	0.13 721	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

ssnet_v2	0.17 611	0.10 581	0.17 588	0.17 348	0.11 596	0.21 642	0.21 667	0.33 682	0.25 558	0.22 632	0.22 531	0.27 646	0.18 618	0.22 658	0.20 629	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

Wz-Net-LNSev	0.22 672	0.16 691	0.38 730	0.21 654	0.13 658	0.25 684	0.23 694	0.32 660	0.43 713	0.30 711	0.41 721	0.31 688	0.18 618	0.22 658	0.25 695	0.10 617	0.09 652	0.08 482	0.08 547	0.12 672	0.11 655

hknet	0.15 564	0.11 610	0.13 429	0.22 674	0.11 596	0.14 479	0.15 407	0.34 692	0.25 558	0.17 528	0.22 531	0.22 587	0.18 618	0.17 558	0.12 432	0.07 409	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.07 456	0.07 472

ADLNet2	0.16 589	0.09 518	0.13 429	0.16 254	0.09 424	0.20 622	0.16 482	0.31 648	0.39 686	0.16 509	0.20 495	0.20 559	0.18 618	0.21 645	0.22 659	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.07 472

ICVP	0.15 564	0.09 518	0.12 368	0.22 674	0.09 424	0.17 562	0.21 667	0.25 542	0.23 518	0.18 558	0.30 643	0.26 638	0.18 618	0.17 558	0.14 523	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.07 456	0.07 472
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 589	0.08 426	0.15 519	0.18 454	0.10 541	0.22 651	0.18 577	0.24 523	0.21 490	0.18 558	0.24 553	0.29 665	0.18 618	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.07 456	0.06 382

HGLStereo	0.17 611	0.08 426	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.18 581	0.18 577	0.31 648	0.32 630	0.21 616	0.32 656	0.25 626	0.18 618	0.19 600	0.20 629	0.09 570	0.09 652	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.10 627

DMCA	0.14 518	0.09 518	0.16 556	0.19 542	0.09 424	0.15 506	0.17 526	0.23 498	0.27 582	0.14 451	0.19 482	0.17 516	0.18 618	0.15 488	0.17 591	0.10 617	0.06 503	0.08 482	0.06 359	0.09 595	0.10 627

STTStereo	0.18 625	0.12 628	0.27 687	0.20 616	0.11 596	0.16 538	0.21 667	0.29 620	0.23 518	0.21 616	0.30 643	0.29 665	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.12 675	0.11 690	0.11 656	0.14 711	0.09 595	0.08 545

RASNet	0.14 518	0.07 285	0.14 470	0.16 254	0.08 287	0.18 581	0.14 314	0.29 620	0.20 472	0.17 528	0.25 582	0.21 569	0.18 618	0.20 627	0.19 622	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.08 547	0.06 365	0.06 382

TDLM	0.17 611	0.12 628	0.13 429	0.24 708	0.10 541	0.18 581	0.18 577	0.36 714	0.30 615	0.21 616	0.28 622	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.18 609	0.11 650	0.07 581	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.08 545

CVANet_RVC	0.18 625	0.10 581	0.14 470	0.21 654	0.10 541	0.18 581	0.17 526	0.34 692	0.33 640	0.22 632	0.31 652	0.28 656	0.18 618	0.23 669	0.17 591	0.12 675	0.08 615	0.12 676	0.11 673	0.09 595	0.07 472

DeepPruner_ROB	0.16 589	0.11 610	0.15 519	0.17 348	0.10 541	0.17 562	0.15 407	0.32 660	0.21 490	0.19 577	0.21 519	0.22 587	0.18 618	0.20 627	0.15 559	0.13 701	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.11 652	0.10 627

pmcnn	0.15 564	0.07 285	0.19 626	0.15 145	0.07 176	0.20 622	0.15 407	0.24 523	0.26 572	0.21 616	0.34 674	0.28 656	0.18 618	0.18 583	0.17 591	0.07 409	0.05 337	0.05 77	0.04 79	0.07 456	0.06 382

MEA-ACV	0.16 589	0.07 285	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.38 681	0.20 600	0.29 635	0.14 447	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.11 673	0.07 456	0.07 472

TCMNet	0.19 638	0.12 628	0.19 626	0.20 616	0.18 737	0.20 622	0.24 709	0.27 583	0.36 666	0.23 645	0.26 599	0.25 626	0.19 635	0.19 600	0.23 672	0.13 701	0.11 690	0.11 656	0.12 695	0.13 695	0.12 671

DualNet (step1)	0.16 589	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.15 720	0.06 503	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample9	0.18 625	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 794	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

test_sample7	0.15 564	0.10 581	0.16 556	0.14 84	0.11 596	0.16 538	0.16 482	0.27 583	0.23 518	0.20 600	0.20 495	0.24 612	0.19 635	0.16 523	0.16 575	0.12 675	0.06 503	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.10 627

Wz-Net-MNSev	0.22 672	0.13 656	0.31 706	0.20 616	0.14 682	0.36 745	0.24 709	0.33 682	0.44 718	0.28 697	0.40 710	0.38 723	0.19 635	0.24 679	0.25 695	0.09 570	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.12 672	0.10 627

pcwnet_v2	0.19 638	0.10 581	0.26 678	0.17 348	0.14 682	0.18 581	0.15 407	0.37 720	0.46 726	0.19 577	0.24 553	0.21 569	0.19 635	0.20 627	0.19 622	0.13 701	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.11 652	0.13 696

delet	0.17 611	0.08 426	0.17 588	0.19 542	0.11 596	0.20 622	0.21 667	0.30 635	0.37 674	0.17 528	0.26 599	0.19 547	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.11 673	0.06 365	0.06 382

UNet	0.17 611	0.09 518	0.18 614	0.19 542	0.12 633	0.27 705	0.19 618	0.33 682	0.29 605	0.21 616	0.24 553	0.23 606	0.19 635	0.19 600	0.18 609	0.07 409	0.06 503	0.08 482	0.07 464	0.08 530	0.06 382

UPFNet	0.16 589	0.08 426	0.12 368	0.20 616	0.12 633	0.20 622	0.23 694	0.28 604	0.26 572	0.17 528	0.24 553	0.22 587	0.19 635	0.19 600	0.21 650	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.09 595	0.08 530	0.06 382

NVstereo2D	0.19 638	0.10 581	0.15 519	0.17 348	0.15 703	0.28 712	0.23 694	0.44 758	0.42 706	0.15 480	0.27 608	0.25 626	0.19 635	0.22 658	0.17 591	0.09 570	0.06 503	0.10 622	0.08 547	0.15 730	0.09 594

StereoDRNet	0.18 625	0.11 610	0.17 588	0.22 674	0.11 596	0.21 642	0.22 681	0.37 720	0.33 640	0.24 655	0.28 622	0.30 675	0.19 635	0.20 627	0.20 629	0.09 570	0.08 615	0.11 656	0.09 595	0.09 595	0.07 472

SGM-Forest	0.20 650	0.14 670	0.18 614	0.19 542	0.13 658	0.20 622	0.22 681	0.33 682	0.30 615	0.24 655	0.29 635	0.28 656	0.19 635	0.23 669	0.17 591	0.15 720	0.16 758	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.12 671
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AHVO							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 678	0.25 626	0.20 648	0.38 750	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

DSFM							0.21 667	0.32 660	0.32 630	0.14 451	0.35 678	0.25 626	0.20 648	0.38 750	0.25 695	0.09 570	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.11 652

fast-acv-ft	0.18 625	0.11 610	0.19 626	0.19 542	0.12 633	0.24 672	0.21 667	0.25 542	0.34 652	0.22 632	0.34 674	0.27 646	0.20 648	0.21 645	0.23 672	0.09 570	0.09 652	0.08 482	0.10 639	0.08 530	0.07 472

IER	0.14 518	0.07 285	0.13 429	0.17 348	0.09 424	0.14 479	0.16 482	0.25 542	0.26 572	0.18 558	0.25 582	0.17 516	0.20 648	0.16 523	0.14 523	0.08 501	0.05 337	0.07 381	0.06 359	0.08 530	0.07 472

MMNet	0.17 611	0.09 518	0.16 556	0.20 616	0.11 596	0.27 705	0.20 643	0.25 542	0.41 695	0.22 632	0.30 643	0.21 569	0.20 648	0.17 558	0.20 629	0.06 209	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.08 530	0.07 472

GwcNet	0.20 650	0.13 656	0.19 626	0.18 454	0.12 633	0.24 672	0.19 618	0.35 707	0.43 713	0.20 600	0.32 656	0.33 701	0.20 648	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.09 652	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.10 627

DGSMNet	0.24 697	0.19 723	0.33 715	0.21 654	0.24 767	0.24 672	0.20 643	0.35 707	0.41 695	0.24 655	0.32 656	0.38 723	0.21 654	0.29 711	0.23 672	0.12 675	0.11 690	0.14 705	0.16 740	0.23 769	0.23 765

FADNet-RVC	0.20 650	0.20 730	0.38 730	0.21 654	0.16 714	0.20 622	0.15 407	0.26 561	0.26 572	0.26 676	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.19 622	0.12 675	0.13 721	0.12 676	0.14 711	0.13 695	0.18 753

FADNet	0.21 663	0.22 740	0.36 724	0.18 454	0.17 730	0.24 672	0.13 234	0.31 648	0.31 623	0.23 645	0.25 582	0.27 646	0.21 654	0.19 600	0.15 559	0.13 701	0.15 743	0.12 676	0.15 732	0.16 739	0.18 753

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 672	0.21 736	0.24 669	0.26 727	0.11 596	0.23 667	0.14 314	0.39 732	0.24 535	0.32 723	0.36 683	0.30 675	0.21 654	0.19 600	0.21 650	0.17 748	0.14 733	0.21 755	0.16 740	0.12 672	0.12 671

SuperB	0.20 650	0.10 581	0.56 760	0.16 254	0.09 424	0.18 581	0.18 577	0.24 523	0.50 741	0.26 676	0.39 704	0.17 516	0.21 654	0.22 658	0.21 650	0.08 501	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.12 672	0.10 627

RTSC	0.23 689	0.12 628	0.28 692	0.21 654	0.13 658	0.28 712	0.16 482	0.35 707	0.66 781	0.27 682	0.33 669	0.30 675	0.21 654	0.31 715	0.29 729	0.10 617	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.13 695	0.13 696

AANet_RVC	0.16 589	0.10 581	0.10 250	0.18 454	0.09 424	0.18 581	0.19 618	0.26 561	0.31 623	0.22 632	0.35 678	0.21 569	0.21 654	0.22 658	0.16 575	0.06 209	0.05 337	0.06 254	0.06 359	0.07 456	0.06 382

DRN-Test	0.19 638	0.11 610	0.20 639	0.22 674	0.10 541	0.22 651	0.22 681	0.39 732	0.37 674	0.24 655	0.32 656	0.26 638	0.21 654	0.22 658	0.24 685	0.11 650	0.07 581	0.11 656	0.10 639	0.09 595	0.07 472

MDST_ROB	0.22 672	0.10 581	0.17 588	0.18 454	0.11 596	0.37 746	0.19 618	0.43 756	0.41 695	0.39 742	0.39 704	0.29 665	0.21 654	0.26 690	0.18 609	0.11 650	0.10 677	0.14 705	0.11 673	0.10 629	0.08 545

w-ln-seven-2	0.20 650	0.14 670	0.37 728	0.22 674	0.12 633	0.20 622	0.21 667	0.28 604	0.37 674	0.25 669	0.37 689	0.27 646	0.22 663	0.21 645	0.23 672	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.09 594

w-ln-seven	0.24 697	0.14 670	0.55 757	0.19 542	0.14 682	0.26 695	0.22 681	0.35 707	0.60 768	0.29 706	0.39 704	0.30 675	0.22 663	0.21 645	0.26 709	0.09 570	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.11 652	0.10 627

SQANet	0.23 689	0.23 743	0.30 703	0.30 756	0.19 745	0.27 705	0.13 234	0.29 620	0.33 640	0.24 655	0.37 689	0.31 688	0.22 663	0.27 693	0.23 672	0.15 720	0.10 677	0.21 755	0.16 740	0.21 760	0.15 724

SACVNet	0.18 625	0.12 628	0.14 470	0.17 348	0.13 658	0.22 651	0.18 577	0.31 648	0.30 615	0.23 645	0.31 652	0.30 675	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.11 650	0.08 615	0.10 622	0.10 639	0.12 672	0.14 717

FINET	0.21 663	0.18 717	0.26 678	0.18 454	0.16 714	0.23 667	0.23 694	0.32 660	0.48 729	0.25 669	0.32 656	0.22 587	0.22 663	0.22 658	0.17 591	0.18 754	0.16 758	0.11 656	0.10 639	0.15 730	0.13 696

hitnet-ft	0.18 625	0.09 518	0.17 588	0.14 84	0.09 424	0.26 695	0.20 643	0.25 542	0.26 572	0.24 655	0.32 656	0.31 688	0.22 663	0.24 679	0.21 650	0.12 675	0.07 581	0.10 622	0.08 547	0.12 672	0.11 655

ADCP+	0.20 650	0.10 581	0.33 715	0.20 616	0.12 633	0.22 651	0.26 737	0.31 648	0.34 652	0.26 676	0.37 689	0.22 587	0.22 663	0.27 693	0.27 717	0.09 570	0.06 503	0.08 482	0.08 547	0.09 595	0.10 627

PSMNet_ROB	0.21 663	0.11 610	0.15 519	0.27 740	0.15 703	0.24 672	0.35 779	0.43 756	0.37 674	0.27 682	0.32 656	0.32 697	0.22 663	0.21 645	0.26 709	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.11 673	0.09 595	0.09 594

ADCRef	0.19 638	0.12 628	0.41 736	0.20 616	0.12 633	0.22 651	0.18 577	0.32 660	0.36 666	0.26 676	0.32 656	0.17 516	0.23 671	0.24 679	0.24 685	0.07 409	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.08 530	0.08 545

RYNet	0.22 672	0.12 628	0.22 656	0.19 542	0.17 730	0.46 758	0.26 737	0.38 728	0.48 729	0.24 655	0.28 622	0.34 708	0.23 671	0.20 627	0.30 736	0.10 617	0.06 503	0.09 572	0.09 595	0.13 695	0.15 724

NaN_ROB	0.22 672	0.19 723	0.24 669	0.25 721	0.13 658	0.29 716	0.26 737	0.33 682	0.41 695	0.31 717	0.31 652	0.32 697	0.23 671	0.30 714	0.21 650	0.11 650	0.17 764	0.10 622	0.10 639	0.08 530	0.09 594

NOSS_ROB	0.19 638	0.12 628	0.18 614	0.16 254	0.12 633	0.15 506	0.12 145	0.30 635	0.32 630	0.20 600	0.22 531	0.27 646	0.23 671	0.21 645	0.16 575	0.16 741	0.18 766	0.23 764	0.21 764	0.12 672	0.13 696

DispFullNet	0.27 720	0.21 736	0.65 772	0.28 745	0.16 714	0.26 695	0.17 526	0.33 682	0.58 763	0.27 682	0.38 696	0.43 742	0.23 671	0.38 750	0.23 672	0.12 675	0.06 503	0.19 747	0.11 673	0.21 760	0.15 724

CBMV	0.19 638	0.14 670	0.17 588	0.18 454	0.10 541	0.20 622	0.11 92	0.29 620	0.30 615	0.29 706	0.30 643	0.30 675	0.23 671	0.27 693	0.19 622	0.13 701	0.15 743	0.17 735	0.16 740	0.10 629	0.10 627
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.23 689	0.14 670	0.30 703	0.22 674	0.20 750	0.29 716	0.16 482	0.33 682	0.36 666	0.24 655	0.28 622	0.42 738	0.24 677	0.25 685	0.20 629	0.13 701	0.13 721	0.23 764	0.23 771	0.16 739	0.18 753

z-mn7	0.24 697	0.14 670	0.45 742	0.19 542	0.13 658	0.28 712	0.25 726	0.34 692	0.62 772	0.27 682	0.56 758	0.29 665	0.24 677	0.32 722	0.25 695	0.08 501	0.08 615	0.08 482	0.08 547	0.10 629	0.10 627

ToySt	0.17 611	0.11 610	0.18 614	0.17 348	0.11 596	0.16 538	0.25 726	0.24 523	0.33 640	0.19 577	0.24 553	0.26 638	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.07 409	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.09 595	0.08 545

WZ-Net	0.28 725	0.17 705	0.78 790	0.22 674	0.16 714	0.34 735	0.29 760	0.39 732	0.57 760	0.24 655	0.55 753	0.37 719	0.24 677	0.33 727	0.35 757	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.10 639	0.14 713	0.16 736

psm_up	0.18 625	0.10 581	0.18 614	0.20 616	0.11 596	0.17 562	0.19 618	0.37 720	0.34 652	0.21 616	0.28 622	0.29 665	0.24 677	0.20 627	0.22 659	0.09 570	0.10 677	0.11 656	0.11 673	0.08 530	0.08 545

RP	0.21 663	0.13 656	0.21 650	0.23 699	0.11 596	0.21 642	0.20 643	0.25 542	0.44 718	0.21 616	0.38 696	0.36 714	0.24 677	0.27 693	0.25 695	0.11 650	0.12 706	0.13 691	0.12 695	0.12 672	0.14 717

PS-NSSS	0.20 650	0.21 736	0.23 665	0.20 616	0.10 541	0.19 606	0.17 526	0.36 714	0.25 558	0.27 682	0.33 669	0.27 646	0.24 677	0.20 627	0.20 629	0.15 720	0.12 706	0.17 735	0.14 711	0.10 629	0.08 545

CBMV_ROB	0.19 638	0.13 656	0.17 588	0.16 254	0.11 596	0.15 506	0.13 234	0.26 561	0.28 598	0.27 682	0.30 643	0.27 646	0.24 677	0.23 669	0.16 575	0.15 720	0.17 764	0.22 761	0.20 760	0.10 629	0.11 655

DLCB_ROB	0.18 625	0.10 581	0.15 519	0.23 699	0.11 596	0.24 672	0.18 577	0.29 620	0.28 598	0.27 682	0.28 622	0.28 656	0.24 677	0.19 600	0.20 629	0.08 501	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.07 456	0.07 472

PWC_ROB	0.21 663	0.16 691	0.26 678	0.18 454	0.11 596	0.22 651	0.13 234	0.32 660	0.49 738	0.30 711	0.40 710	0.32 697	0.24 677	0.31 715	0.22 659	0.10 617	0.07 581	0.11 656	0.08 547	0.11 652	0.10 627

zh-mn7	0.25 709	0.14 670	0.56 760	0.19 542	0.14 682	0.24 672	0.22 681	0.34 692	0.62 772	0.35 732	0.65 767	0.31 688	0.25 687	0.31 715	0.25 695	0.09 570	0.08 615	0.09 572	0.09 595	0.09 595	0.11 655

PSMNet-RUCA	0.27 720	0.33 774	0.41 736	0.36 770	0.32 781	0.18 581	0.19 618	0.42 748	0.30 615	0.33 727	0.41 721	0.39 731	0.25 687	0.31 715	0.20 629	0.18 754	0.10 677	0.25 768	0.15 732	0.21 760	0.16 736

test_sample8	0.19 638	0.12 628	0.20 639	0.12 8	0.14 682	0.17 562	0.13 234	0.31 648	0.21 490	0.27 682	0.22 531	0.36 714	0.25 687	0.19 600	0.17 591	0.15 720	0.30 794	0.14 705	0.14 711	0.14 713	0.12 671

HBP-ISP	0.18 625	0.13 656	0.16 556	0.15 145	0.11 596	0.08 117	0.13 234	0.28 604	0.29 605	0.22 632	0.33 669	0.21 569	0.25 687	0.23 669	0.17 591	0.14 716	0.16 758	0.21 755	0.17 747	0.10 629	0.08 545

DDUNet	0.22 672	0.17 705	0.21 650	0.22 674	0.15 703	0.25 684	0.24 709	0.29 620	0.30 615	0.31 717	0.36 683	0.33 701	0.25 687	0.24 679	0.20 629	0.18 754	0.13 721	0.17 735	0.11 673	0.16 739	0.16 736

Syn2CoEx	0.21 663	0.16 691	0.27 687	0.29 754	0.14 682	0.26 695	0.20 643	0.33 682	0.31 623	0.28 697	0.36 683	0.27 646	0.25 687	0.19 600	0.24 685	0.16 741	0.12 706	0.14 705	0.11 673	0.09 595	0.08 545

Wz-Net-SNSev	0.25 709	0.17 705	0.44 741	0.25 721	0.14 682	0.26 695	0.23 694	0.38 728	0.56 758	0.30 711	0.55 753	0.39 731	0.26 693	0.23 669	0.30 736	0.10 617	0.09 652	0.09 572	0.10 639	0.11 652	0.11 655

AF-Net	0.22 672	0.17 705	0.17 588	0.26 727	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.32 660	0.50 741	0.25 669	0.33 669	0.38 723	0.26 693	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.16 730	0.11 673	0.11 652	0.10 627

PA-Net	0.23 689	0.18 717	0.33 715	0.28 745	0.22 762	0.21 642	0.38 785	0.29 620	0.39 686	0.22 632	0.32 656	0.25 626	0.26 693	0.20 627	0.25 695	0.09 570	0.23 787	0.15 718	0.22 767	0.09 595	0.13 696
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.19 638	0.09 518	0.22 656	0.17 348	0.10 541	0.25 684	0.18 577	0.27 583	0.44 718	0.22 632	0.31 652	0.33 701	0.26 693	0.28 705	0.28 725	0.08 501	0.06 503	0.07 381	0.07 464	0.09 595	0.09 594

SANet	0.24 697	0.14 670	0.28 692	0.21 654	0.11 596	0.27 705	0.24 709	0.38 728	0.64 777	0.36 735	0.40 710	0.43 742	0.26 693	0.27 693	0.24 685	0.12 675	0.09 652	0.10 622	0.09 595	0.13 695	0.11 655

XPNet_ROB	0.22 672	0.11 610	0.19 626	0.22 674	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.34 692	0.40 692	0.30 711	0.39 704	0.39 731	0.26 693	0.26 690	0.28 725	0.15 720	0.10 677	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.12 671

ETE_ROB	0.23 689	0.17 705	0.22 656	0.25 721	0.13 658	0.26 695	0.29 760	0.31 648	0.36 666	0.28 697	0.36 683	0.45 746	0.26 693	0.27 693	0.26 709	0.11 650	0.08 615	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 696

LALA_ROB	0.25 709	0.16 691	0.22 656	0.26 727	0.17 730	0.27 705	0.27 744	0.42 748	0.37 674	0.33 727	0.38 696	0.51 760	0.26 693	0.28 705	0.27 717	0.16 741	0.09 652	0.12 676	0.11 673	0.13 695	0.12 671

DStereoO	0.24 697	0.18 717	0.18 614	0.20 616	0.14 682	0.21 642	0.19 618	0.32 660	0.41 695	0.29 706	0.21 519	0.32 697	0.27 701	0.41 769	0.27 717	0.46 798	0.12 706	0.31 786	0.11 673	0.15 730	0.12 671

FSD					0.22 762	0.25 684	0.25 726	0.27 583	0.26 572	0.25 669	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.27 693	0.24 685	0.21 771	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.25 776

MSAF-DinoV2	0.22 672	0.11 610	0.23 665	0.17 348	0.10 541	0.27 705	0.16 482	0.37 720	0.55 754	0.21 616	0.27 608	0.47 754	0.27 701	0.35 737	0.39 773	0.09 570	0.06 503	0.07 381	0.09 595	0.12 672	0.10 627

ACVNet-4b	0.39 754	0.53 785	0.55 757	0.45 782	0.24 767	0.47 760	0.18 577	0.49 769	0.64 777	0.42 752	0.45 734	0.60 768	0.27 701	0.34 730	0.24 685	0.33 789	0.14 733	0.48 793	0.42 794	0.30 785	0.26 776

Anonymous_2	0.22 672	0.17 705	0.28 692	0.15 145	0.16 714	0.32 725	0.22 681	0.22 474	0.17 394	0.23 645	0.24 553	0.26 638	0.27 701	0.27 693	0.23 672	0.22 776	0.25 790	0.17 735	0.17 747	0.17 748	0.17 747

UDG	0.21 663	0.17 705	0.19 626	0.23 699	0.15 703	0.30 720	0.20 643	0.33 682	0.35 661	0.23 645	0.28 622	0.31 688	0.27 701	0.20 627	0.22 659	0.15 720	0.12 706	0.13 691	0.09 595	0.14 713	0.14 717

aanetorigin	0.22 672	0.17 705	0.56 760	0.17 348	0.10 541	0.15 506	0.19 618	0.20 420	0.33 640	0.49 761	0.48 739	0.29 665	0.27 701	0.20 627	0.23 672	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.10 629	0.09 594

DMCA-RVC	0.17 611	0.10 581	0.15 519	0.24 708	0.11 596	0.18 581	0.18 577	0.25 542	0.24 535	0.21 616	0.26 599	0.25 626	0.27 701	0.18 583	0.20 629	0.12 675	0.08 615	0.13 691	0.10 639	0.10 629	0.08 545

RGC	0.25 709	0.20 730	0.29 700	0.28 745	0.16 714	0.22 651	0.23 694	0.32 660	0.44 718	0.27 682	0.40 710	0.38 723	0.27 701	0.36 743	0.22 659	0.11 650	0.13 721	0.17 735	0.17 747	0.14 713	0.16 736

stereogan	0.22 672	0.11 610	0.21 650	0.20 616	0.12 633	0.31 722	0.19 618	0.35 707	0.44 718	0.22 632	0.39 704	0.35 712	0.27 701	0.33 727	0.22 659	0.10 617	0.12 706	0.10 622	0.10 639	0.14 713	0.13 696

FBW_ROB	0.24 697	0.17 705	0.22 656	0.26 727	0.14 682	0.25 684	0.22 681	0.41 742	0.41 695	0.41 749	0.41 721	0.42 738	0.27 701	0.31 715	0.23 672	0.09 570	0.14 733	0.14 705	0.12 695	0.11 652	0.09 594

NCC-stereo	0.24 697	0.15 682	0.31 706	0.26 727	0.16 714	0.20 622	0.30 768	0.40 736	0.40 692	0.24 655	0.38 696	0.33 701	0.28 712	0.36 743	0.27 717	0.12 675	0.11 690	0.15 718	0.22 767	0.13 695	0.13 696

Nwc_Net	0.23 689	0.16 691	0.21 650	0.25 721	0.14 682	0.24 672	0.26 737	0.37 720	0.38 681	0.22 632	0.41 721	0.30 675	0.28 712	0.28 705	0.25 695	0.11 650	0.10 677	0.17 735	0.20 760	0.10 629	0.10 627

Abc-Net	0.24 697	0.15 682	0.31 706	0.26 727	0.16 714	0.20 622	0.30 768	0.40 736	0.40 692	0.24 655	0.38 696	0.33 701	0.28 712	0.36 743	0.27 717	0.12 675	0.11 690	0.15 718	0.22 767	0.13 695	0.13 696
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 718	0.15 682	0.30 703	0.24 708	0.18 737	0.22 651	0.15 407	0.38 728	0.71 785	0.32 723	0.41 721	0.36 714	0.28 712	0.32 722	0.29 729	0.12 675	0.11 690	0.14 705	0.13 707	0.16 739	0.20 760

DeepPrunerF	0.24 697	0.17 705	0.42 738	0.26 727	0.16 714	0.22 651	0.28 750	0.37 720	0.50 741	0.26 676	0.29 635	0.24 612	0.28 712	0.21 645	0.22 659	0.15 720	0.11 690	0.20 752	0.18 753	0.12 672	0.13 696

ADCPNet	0.25 709	0.16 691	0.61 769	0.21 654	0.15 703	0.35 744	0.25 726	0.32 660	0.35 661	0.30 711	0.40 710	0.36 714	0.28 712	0.28 705	0.32 749	0.12 675	0.10 677	0.11 656	0.12 695	0.14 713	0.13 696

GANet	0.21 663	0.12 628	0.21 650	0.24 708	0.13 658	0.22 651	0.22 681	0.41 742	0.26 572	0.31 717	0.42 727	0.37 719	0.28 712	0.23 669	0.22 659	0.10 617	0.12 706	0.10 622	0.09 595	0.10 629	0.08 545

NCCL2	0.23 689	0.15 682	0.17 588	0.34 764	0.18 737	0.24 672	0.23 694	0.34 692	0.28 598	0.31 717	0.38 696	0.38 723	0.28 712	0.23 669	0.24 685	0.15 720	0.12 706	0.18 745	0.21 764	0.13 695	0.13 696

APVNet	0.22 672	0.12 628	0.19 626	0.18 454	0.14 682	0.32 725	0.31 774	0.39 732	0.32 630	0.27 682	0.40 710	0.30 675	0.29 720	0.26 690	0.25 695	0.11 650	0.12 706	0.11 656	0.14 711	0.12 672	0.12 671

G-Net	0.24 697	0.16 691	0.36 724	0.22 674	0.16 714	0.51 766	0.23 694	0.29 620	0.34 652	0.36 735	0.38 696	0.31 688	0.29 720	0.27 693	0.26 709	0.11 650	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.16 739	0.13 696

DPSNet	0.28 725	0.16 691	0.31 706	0.18 454	0.13 658	0.54 768	0.42 789	0.51 777	0.67 782	0.29 706	0.38 696	0.38 723	0.29 720	0.31 715	0.23 672	0.11 650	0.10 677	0.11 656	0.08 547	0.20 757	0.16 736

PDISCO_ROB	0.27 720	0.16 691	0.26 678	0.28 745	0.20 750	0.32 725	0.26 737	0.44 758	0.57 760	0.28 697	0.40 710	0.45 746	0.29 720	0.33 727	0.34 756	0.12 675	0.09 652	0.17 735	0.16 740	0.17 748	0.13 696

ccnet	0.29 729	0.28 767	0.23 665	0.20 616	0.28 775	0.41 756	0.21 667	0.45 761	0.33 640	0.36 735	0.46 735	0.36 714	0.30 724	0.39 759	0.42 780	0.23 781	0.14 733	0.21 755	0.17 747	0.23 769	0.18 753

S-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.25 675	0.21 654	0.13 658	0.20 622	0.18 577	0.32 660	0.43 713	0.23 645	0.36 683	0.28 656	0.30 724	0.19 600	0.22 659	0.09 570	0.12 706	0.10 622	0.10 639	0.13 695	0.13 696

XQC	0.28 725	0.23 743	0.51 750	0.28 745	0.19 745	0.34 735	0.27 744	0.36 714	0.57 760	0.31 717	0.30 643	0.37 719	0.30 724	0.38 750	0.38 769	0.13 701	0.09 652	0.15 718	0.12 695	0.17 748	0.18 753

ADCL	0.24 697	0.11 610	0.47 747	0.22 674	0.12 633	0.34 735	0.29 760	0.29 620	0.56 758	0.24 655	0.46 735	0.30 675	0.30 724	0.29 711	0.29 729	0.08 501	0.07 581	0.09 572	0.09 595	0.10 629	0.10 627

PStereo	0.20 650	0.22 740	0.20 639	0.17 348	0.10 541	0.13 442	0.20 643	0.27 583	0.38 681	0.20 600	0.14 384	0.28 656	0.31 728	0.24 679	0.31 745	0.18 754	0.13 721	0.15 718	0.11 673	0.12 672	0.12 671

zh-sn7	0.25 709	0.17 705	0.50 749	0.24 708	0.13 658	0.25 684	0.24 709	0.34 692	0.48 729	0.28 697	0.54 751	0.28 656	0.31 728	0.36 743	0.32 749	0.10 617	0.10 677	0.11 656	0.10 639	0.12 672	0.12 671

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 735	0.24 747	0.29 700	0.36 770	0.16 714	0.34 735	0.30 768	0.32 660	0.42 706	0.40 745	0.46 735	0.38 723	0.31 728	0.34 730	0.28 725	0.19 765	0.20 772	0.26 769	0.29 783	0.18 753	0.19 759

CC-Net-ROB	0.28 725	0.31 772	0.36 724	0.29 754	0.15 703	0.25 684	0.19 618	0.45 761	0.33 640	0.39 742	0.37 689	0.39 731	0.31 728	0.27 693	0.26 709	0.24 783	0.19 769	0.30 785	0.23 771	0.18 753	0.15 724

DANet	0.21 663	0.15 682	0.28 692	0.25 721	0.13 658	0.22 651	0.19 618	0.27 583	0.27 582	0.28 697	0.32 656	0.35 712	0.31 728	0.31 715	0.23 672	0.11 650	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.11 655
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
light-stereo	0.42 763	0.26 758	0.59 767	0.60 790	0.49 789	0.32 725	0.23 694	0.46 763	0.52 752	0.56 774	0.58 763	0.76 787	0.32 733	0.48 776	0.29 729	0.32 787	0.24 788	0.27 773	0.33 788	0.46 793	0.39 788

FAT-Stereo	0.20 650	0.12 628	0.22 656	0.21 654	0.12 633	0.17 562	0.18 577	0.34 692	0.39 686	0.27 682	0.37 689	0.34 708	0.32 733	0.21 645	0.20 629	0.09 570	0.11 690	0.10 622	0.09 595	0.11 652	0.14 717

DStereoSA	0.25 709	0.19 723	0.37 728	0.26 727	0.17 730	0.22 651	0.20 643	0.49 769	0.59 764	0.22 632	0.29 635	0.29 665	0.33 735	0.39 759	0.28 725	0.12 675	0.11 690	0.16 730	0.14 711	0.14 713	0.12 671

otaku	0.39 754	0.37 778	0.52 751	0.44 781	0.28 775	0.58 770	0.24 709	0.41 742	0.62 772	0.40 745	0.49 740	0.46 750	0.33 735	0.40 765	0.32 749	0.30 786	0.30 794	0.39 790	0.33 788	0.29 784	0.28 777

AnyNet_C32	0.26 718	0.16 691	0.36 724	0.20 616	0.16 714	0.25 684	0.30 768	0.32 660	0.44 718	0.31 717	0.49 740	0.30 675	0.33 735	0.40 765	0.33 754	0.12 675	0.12 706	0.12 676	0.14 711	0.14 713	0.15 724

GANetREF_RVC	0.31 737	0.34 775	0.27 687	0.35 768	0.16 714	0.32 725	0.41 786	0.48 767	0.51 749	0.35 732	0.35 678	0.34 708	0.33 735	0.39 759	0.32 749	0.27 785	0.20 772	0.29 783	0.15 732	0.18 753	0.17 747
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
CSAN	0.29 729	0.24 747	0.27 687	0.34 764	0.19 745	0.33 732	0.42 789	0.37 720	0.50 741	0.38 740	0.40 710	0.44 744	0.33 735	0.28 705	0.30 736	0.20 767	0.16 758	0.19 747	0.19 755	0.14 713	0.15 724

DStereoFS	0.27 720	0.22 740	0.31 706	0.22 674	0.15 703	0.22 651	0.20 643	0.50 774	0.48 729	0.28 697	0.44 732	0.33 701	0.34 740	0.52 784	0.29 729	0.12 675	0.11 690	0.15 718	0.13 707	0.16 739	0.16 736

PASM	0.32 740	0.24 747	0.48 748	0.28 745	0.27 773	0.29 716	0.30 768	0.34 692	0.49 738	0.35 732	0.39 704	0.46 750	0.34 740	0.34 730	0.35 757	0.23 781	0.25 790	0.26 769	0.28 782	0.23 769	0.21 762

WCMA_ROB	0.24 697	0.11 610	0.22 656	0.17 348	0.14 682	0.32 725	0.15 407	0.32 660	0.32 630	0.38 740	0.53 749	0.40 735	0.34 740	0.34 730	0.25 695	0.11 650	0.12 706	0.12 676	0.10 639	0.14 713	0.14 717

edge stereo	0.22 672	0.13 656	0.20 639	0.21 654	0.13 658	0.23 667	0.16 482	0.32 660	0.42 706	0.32 723	0.40 710	0.38 723	0.35 743	0.25 685	0.24 685	0.13 701	0.11 690	0.14 705	0.11 673	0.12 672	0.13 696

SGM_RVC	0.23 689	0.12 628	0.15 519	0.15 145	0.09 424	0.33 732	0.18 577	0.34 692	0.31 623	0.44 756	0.37 689	0.53 764	0.35 743	0.35 737	0.24 685	0.13 701	0.13 721	0.13 691	0.13 707	0.10 629	0.11 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.29 729	0.18 717	0.45 742	0.21 654	0.17 730	0.28 712	0.23 694	0.41 742	0.63 776	0.40 745	0.49 740	0.40 735	0.36 745	0.39 759	0.40 776	0.13 701	0.12 706	0.13 691	0.14 711	0.16 739	0.16 736

LSM	0.33 744	0.20 730	0.58 765	0.26 727	0.60 799	0.34 735	0.25 726	0.42 748	0.48 729	0.45 757	0.58 763	0.42 738	0.36 745	0.35 737	0.25 695	0.12 675	0.20 772	0.14 705	0.16 740	0.19 756	0.33 783

TARStereo(FT)	0.37 751	0.26 758	0.31 706	0.42 779	0.19 745	0.77 791	1.20 819	0.42 748	0.41 695	0.33 727	0.52 746	0.48 756	0.37 747	0.32 722	0.31 745	0.17 748	0.14 733	0.21 755	0.15 732	0.22 766	0.11 655

2222	0.37 751	0.26 758	0.31 706	0.42 779	0.19 745	0.77 791	1.20 819	0.42 748	0.41 695	0.33 727	0.52 746	0.48 756	0.37 747	0.32 722	0.31 745	0.17 748	0.14 733	0.21 755	0.15 732	0.22 766	0.11 655

psmorigin	0.25 709	0.15 682	0.34 723	0.17 348	0.13 658	0.23 667	0.14 314	0.34 692	0.33 640	0.41 749	0.55 753	0.41 737	0.37 747	0.34 730	0.27 717	0.11 650	0.15 743	0.11 656	0.11 673	0.12 672	0.16 736

AANet	0.30 735	0.19 723	1.03 799	0.16 254	0.13 658	0.22 651	0.16 482	0.30 635	0.62 772	0.60 775	0.52 746	0.46 750	0.38 750	0.23 669	0.32 749	0.12 675	0.09 652	0.11 656	0.10 639	0.13 695	0.12 671

Wz-Net-TNSev	0.29 729	0.20 730	0.65 772	0.19 542	0.15 703	0.38 750	0.27 744	0.35 707	0.55 754	0.34 731	0.42 727	0.45 746	0.38 750	0.32 722	0.30 736	0.12 675	0.13 721	0.10 622	0.12 695	0.15 730	0.14 717

AnyNet_C01	0.36 750	0.25 754	1.37 806	0.22 674	0.17 730	0.48 762	0.27 744	0.35 707	0.39 686	0.39 742	0.74 781	0.46 750	0.38 750	0.45 773	0.47 787	0.13 701	0.13 721	0.13 691	0.14 711	0.14 713	0.15 724

EDNetEfficient	0.29 729	0.24 747	1.13 803	0.18 454	0.10 541	0.19 606	0.20 643	0.20 420	0.60 768	0.74 795	0.56 758	0.31 688	0.39 753	0.22 658	0.30 736	0.09 570	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.11 652	0.09 594

MFN_U_SF_RVC	0.32 740	0.21 736	0.55 757	0.30 756	0.15 703	0.34 735	0.17 526	0.52 780	0.46 726	0.46 760	0.55 753	0.59 767	0.39 753	0.35 737	0.37 766	0.15 720	0.14 733	0.18 745	0.21 764	0.16 739	0.15 724

SAMSARA	0.40 757	0.28 767	0.33 715	0.55 788	0.39 782	0.82 794	1.23 821	0.47 765	0.51 749	0.36 735	0.35 678	0.55 766	0.39 753	0.38 750	0.39 773	0.15 720	0.20 772	0.15 718	0.14 711	0.23 769	0.20 760

FC-DCNN v2	0.33 744	0.27 763	0.28 692	0.26 727	0.23 765	0.37 746	0.28 750	0.40 736	0.43 713	0.45 757	0.56 758	0.51 760	0.40 756	0.37 748	0.29 729	0.21 771	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.24 768

ADCMid	0.25 709	0.15 682	0.40 733	0.20 616	0.14 682	0.25 684	0.26 737	0.34 692	0.38 681	0.36 735	0.44 732	0.34 708	0.40 756	0.35 737	0.33 754	0.10 617	0.09 652	0.11 656	0.11 673	0.13 695	0.12 671

FC-DCNN	0.33 744	0.27 763	0.28 692	0.26 727	0.23 765	0.37 746	0.28 750	0.40 736	0.43 713	0.45 757	0.55 753	0.51 760	0.40 756	0.37 748	0.30 736	0.21 771	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.24 768

MSMD_ROB	0.31 737	0.26 758	0.26 678	0.24 708	0.21 758	0.34 735	0.25 726	0.34 692	0.39 686	0.40 745	0.69 773	0.45 746	0.40 756	0.34 730	0.27 717	0.20 767	0.19 769	0.26 769	0.25 774	0.23 769	0.22 764

MeshStereo	0.27 720	0.13 656	0.18 614	0.15 145	0.11 596	0.32 725	0.24 709	0.40 736	0.36 666	0.52 763	0.57 761	0.67 776	0.40 756	0.35 737	0.26 709	0.14 716	0.13 721	0.13 691	0.11 673	0.11 652	0.10 627
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
noway2	3.60 812	5.21 828	3.74 816	12.26 831	11.84 831	4.51 817	3.91 826	1.00 812	0.48 729	0.89 805	1.98 816	6.35 831	0.41 761	2.90 822	2.47 828	0.93 820	0.13 721	1.92 827	1.77 828	5.66 830	3.67 824

FCDSN-DC	0.33 744	0.28 767	0.28 692	0.30 756	0.24 767	0.39 752	0.28 750	0.42 748	0.42 706	0.43 755	0.53 749	0.51 760	0.41 761	0.36 743	0.30 736	0.21 771	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.25 776	0.24 768
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.45 769	0.19 723	3.26 812	0.24 708	0.15 703	0.74 785	0.20 643	0.36 714	0.76 794	0.42 752	0.43 730	0.31 688	0.41 761	0.53 787	0.35 757	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 724

RTSA	0.45 769	0.19 723	3.26 812	0.24 708	0.15 703	0.74 785	0.20 643	0.36 714	0.76 794	0.42 752	0.43 730	0.31 688	0.41 761	0.53 787	0.35 757	0.10 617	0.08 615	0.13 691	0.12 695	0.15 730	0.15 724

Ntro	0.40 757	0.40 780	0.53 753	0.46 785	0.30 779	0.65 778	0.24 709	0.46 763	0.68 783	0.41 749	0.49 740	0.48 756	0.42 765	0.39 759	0.31 745	0.32 787	0.28 792	0.37 789	0.30 785	0.32 789	0.29 778

SGM-ForestM	0.32 740	0.12 628	0.16 556	0.16 254	0.11 596	0.39 752	0.19 618	0.41 742	0.50 741	0.52 763	0.54 751	1.32 808	0.42 765	0.40 765	0.27 717	0.14 716	0.16 758	0.16 730	0.16 740	0.12 672	0.12 671

noway4	3.64 815	5.53 831	3.97 819	12.24 830	11.84 831	4.58 819	3.96 830	1.14 823	0.45 724	0.82 799	2.01 818	6.19 826	0.43 767	3.04 825	2.29 824	0.94 821	0.15 743	1.93 828	1.76 824	5.75 834	3.71 828

PatchMatch Graph Cmp	0.32 740	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 722	0.20 643	0.42 748	0.60 768	0.55 769	0.81 790	0.67 776	0.44 768	0.38 750	0.36 764	0.15 720	0.15 743	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 696

zzzz4	3.62 813	5.55 832	4.00 821	12.27 833	11.85 834	4.49 815	3.91 826	1.10 821	0.42 706	0.85 801	2.01 818	6.20 827	0.44 768	3.00 823	2.25 821	0.94 821	0.15 743	1.93 828	1.76 824	5.70 832	3.67 824

noway1	3.62 813	5.55 832	3.97 819	12.27 833	11.85 834	4.50 816	3.92 828	1.09 820	0.42 706	0.85 801	2.01 818	6.22 828	0.44 768	3.00 823	2.25 821	0.94 821	0.15 743	1.93 828	1.76 824	5.70 832	3.67 824

LE_ROB	0.50 774	0.07 285	0.14 470	0.15 145	0.08 287	0.24 672	0.16 482	0.22 474	1.81 823	4.63 830	0.67 769	0.47 754	0.44 768	0.20 627	0.29 729	0.07 409	0.06 503	0.06 254	0.06 359	0.08 530	0.06 382

PM Graph cmp D40	0.31 737	0.16 691	0.26 678	0.19 542	0.13 658	0.31 722	0.20 643	0.42 748	0.55 754	0.55 769	0.70 775	0.69 780	0.45 772	0.39 759	0.36 764	0.15 720	0.15 743	0.15 718	0.14 711	0.12 672	0.13 696

coex-ft	3.30 811	0.34 775	59.09 853	0.18 454	0.13 658	0.26 695	0.22 681	0.27 583	0.72 786	1.90 824	0.70 775	0.44 744	0.45 772	0.29 711	0.41 779	0.09 570	0.09 652	0.12 676	0.09 595	0.14 713	0.13 696

noway3	3.64 815	5.28 829	3.79 817	12.26 831	11.84 831	4.53 818	3.92 828	1.06 816	0.48 729	0.88 804	1.98 816	6.32 830	0.46 774	3.32 826	2.57 829	0.95 824	0.15 743	1.93 828	1.76 824	5.67 831	3.69 827

RainbowNet	0.54 778	0.61 789	0.70 788	0.57 789	0.43 786	0.65 778	0.37 784	0.60 793	0.87 800	0.50 762	0.66 768	0.64 771	0.47 775	0.49 777	0.43 783	0.47 799	0.48 808	0.52 797	0.41 793	0.52 796	0.40 791

PM Cens cmp D40	0.33 744	0.14 670	0.19 626	0.17 348	0.12 633	0.37 746	0.20 643	0.49 769	0.50 741	0.63 778	0.73 778	0.82 790	0.48 776	0.44 772	0.37 766	0.15 720	0.15 743	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

Consistency-Raft	0.44 767	0.40 780	0.45 742	0.37 772	0.43 786	0.46 758	0.41 786	0.57 789	0.55 754	0.32 723	0.73 778	0.33 701	0.48 776	0.42 770	0.49 789	0.39 792	0.35 799	0.45 792	0.51 801	0.42 792	0.29 778

ACVNet_1	0.44 767	0.49 784	0.60 768	0.45 782	0.28 775	0.49 764	0.27 744	0.57 789	0.72 786	0.62 777	0.58 763	0.74 785	0.49 778	0.50 778	0.35 757	0.26 784	0.24 788	0.39 790	0.29 783	0.31 788	0.24 768

EDNetEfficientorigin	7.91 823	0.31 772	153.02 854	0.19 542	0.09 424	0.21 642	0.16 482	0.22 474	0.59 764	0.72 790	0.67 769	0.42 738	0.50 779	0.24 679	0.39 773	0.08 501	0.07 581	0.08 482	0.07 464	0.12 672	0.10 627

PatchMatch Cens Cmp	0.33 744	0.15 682	0.20 639	0.17 348	0.12 633	0.39 752	0.21 667	0.47 765	0.51 749	0.68 783	0.78 787	0.87 791	0.51 780	0.43 771	0.35 757	0.15 720	0.15 743	0.16 730	0.14 711	0.13 695	0.12 671

TCMNet-wrong-test	3.67 817	5.48 830	3.89 818	12.18 829	11.75 830	4.65 820	3.88 825	1.06 816	0.72 786	1.09 816	2.15 821	6.30 829	0.53 781	3.43 828	2.36 826	0.89 818	0.20 772	1.87 825	1.69 823	5.57 829	3.62 823

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 765	0.39 779	0.54 754	0.40 775	0.20 750	0.64 777	0.32 776	0.53 782	0.72 786	0.71 788	0.72 777	0.61 769	0.54 782	0.51 782	0.46 786	0.20 767	0.19 769	0.29 783	0.30 785	0.23 769	0.18 753

ELAS_RVC	0.41 759	0.29 770	0.33 715	0.28 745	0.24 767	0.54 768	0.36 781	0.49 769	0.59 764	0.72 790	0.74 781	0.65 774	0.54 782	0.54 789	0.40 776	0.22 776	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.26 781	0.25 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 759	0.29 770	0.33 715	0.27 740	0.24 767	0.60 775	0.36 781	0.50 774	0.50 741	0.71 788	0.79 788	0.67 776	0.54 782	0.51 782	0.42 780	0.22 776	0.20 772	0.27 773	0.26 775	0.26 781	0.25 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.53 777	0.58 787	0.65 772	0.41 777	0.61 800	0.53 767	0.41 786	0.56 787	0.41 695	0.55 769	0.50 744	0.49 759	0.55 785	0.58 792	0.50 792	0.58 805	0.50 813	0.51 795	0.51 801	0.51 795	0.57 797

UHP(FT)	0.41 759	0.25 754	0.42 738	0.37 772	0.20 750	0.59 771	0.44 793	0.51 777	0.73 790	0.54 767	0.76 784	0.70 782	0.56 786	0.50 778	0.38 769	0.18 754	0.22 785	0.22 761	0.20 760	0.20 757	0.17 747

nnnnnnn	0.42 763	0.25 754	0.52 751	0.33 761	0.27 773	0.49 764	0.29 760	0.53 782	0.77 796	0.63 778	0.68 771	0.74 785	0.56 786	0.46 774	0.43 783	0.22 776	0.21 784	0.27 773	0.26 775	0.28 783	0.25 773

mmmmmm	0.41 759	0.25 754	0.42 738	0.37 772	0.20 750	0.59 771	0.44 793	0.51 777	0.73 790	0.54 767	0.76 784	0.70 782	0.56 786	0.50 778	0.38 769	0.18 754	0.22 785	0.22 761	0.20 760	0.20 757	0.17 747

SGM+DAISY	0.56 779	0.57 786	0.65 772	0.40 775	0.54 792	0.66 780	0.49 796	0.56 787	0.45 724	0.66 781	0.69 773	0.67 776	0.56 786	0.63 794	0.56 794	0.59 806	0.48 808	0.50 794	0.50 800	0.52 796	0.58 798

MonStereo1	0.47 773	0.26 758	0.58 765	0.28 745	0.20 750	0.39 752	0.18 577	0.49 769	0.64 777	0.52 763	0.87 792	1.01 794	0.57 790	0.50 778	0.56 794	0.53 802	0.31 797	0.54 799	0.40 792	0.33 790	0.34 784

SPS-STEREO	0.57 780	0.58 787	0.65 772	0.45 782	0.55 794	0.62 776	0.44 793	0.62 794	0.50 741	0.68 783	0.64 766	0.66 775	0.57 790	0.61 793	0.60 797	0.62 808	0.47 807	0.51 795	0.49 798	0.55 800	0.58 798
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.39 754	0.20 730	0.39 732	0.31 760	0.22 762	0.29 716	0.43 791	0.52 780	0.96 804	0.55 769	0.79 788	0.53 764	0.59 792	0.52 784	0.38 769	0.19 765	0.14 733	0.17 735	0.14 711	0.24 775	0.31 781

MANE	0.45 769	0.27 763	0.27 687	0.27 740	0.24 767	0.47 760	0.31 774	0.55 786	0.59 764	0.72 790	1.13 806	1.15 802	0.61 793	0.52 784	0.37 766	0.21 771	0.20 772	0.27 773	0.31 787	0.25 776	0.24 768

PWCK	0.71 785	0.94 804	0.95 797	0.76 795	0.31 780	0.74 785	0.36 781	0.90 803	0.90 802	0.96 809	0.75 783	0.95 793	0.61 793	0.87 807	0.66 802	0.72 811	0.46 803	0.75 805	0.49 798	0.69 809	0.44 793

BEATNet-Init1	0.52 775	0.27 763	0.62 770	0.30 756	0.21 758	0.76 789	0.29 760	0.54 785	0.65 780	0.86 803	0.95 797	2.07 817	0.62 795	0.56 791	0.42 780	0.18 754	0.18 766	0.23 764	0.22 767	0.22 766	0.21 762

NVStereoNet_ROB	0.46 772	0.36 777	0.46 746	0.41 777	0.28 775	0.34 735	0.34 778	0.48 767	0.60 768	0.72 790	0.93 795	0.70 782	0.66 796	0.47 775	0.60 797	0.22 776	0.33 798	0.34 788	0.34 791	0.30 785	0.30 780
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	0.64 781	0.66 793	0.65 772	0.51 786	0.69 804	0.69 781	0.57 802	0.64 795	0.73 790	0.60 775	0.73 778	0.62 770	0.67 797	0.65 795	0.60 797	0.66 810	0.58 822	0.63 800	0.59 804	0.68 807	0.69 807

1111	0.43 765	0.23 743	0.54 754	0.33 761	0.20 750	0.83 795	0.35 779	0.50 774	0.82 797	0.63 778	0.68 771	0.69 780	0.68 798	0.77 798	0.35 757	0.17 748	0.15 743	0.19 747	0.19 755	0.21 760	0.17 747

MADNet+	0.75 790	0.71 795	3.70 815	0.66 792	0.41 784	0.98 800	0.97 817	0.69 796	0.73 790	0.52 763	0.57 761	0.64 771	0.68 798	0.86 806	1.01 815	0.34 790	0.36 800	0.28 782	0.23 771	0.36 791	0.31 781

ACVNet_2	0.66 784	0.66 793	0.68 782	0.63 791	0.41 784	0.71 783	0.49 796	0.96 808	1.39 814	0.89 805	1.09 802	1.04 796	0.73 800	0.54 789	0.47 787	0.43 796	0.40 801	0.53 798	0.44 795	0.47 794	0.35 786

TorneroNet-64	0.76 791	0.72 796	0.74 789	0.78 797	0.58 798	0.91 799	0.56 801	0.84 800	1.29 811	0.66 781	0.90 793	1.40 810	0.75 801	0.85 805	0.67 805	0.49 800	0.46 803	0.72 804	0.59 804	0.67 806	0.53 796

IMH-64-1	0.65 782	0.61 789	0.68 782	0.71 793	0.51 790	0.59 771	0.49 796	0.91 804	0.85 798	0.74 795	1.02 799	0.81 788	0.78 802	0.79 799	0.49 789	0.42 794	0.46 803	0.71 802	0.47 796	0.52 796	0.39 788

IMH-64	0.65 782	0.61 789	0.68 782	0.71 793	0.51 790	0.59 771	0.49 796	0.91 804	0.85 798	0.74 795	1.02 799	0.81 788	0.78 802	0.79 799	0.49 789	0.42 794	0.46 803	0.71 802	0.47 796	0.52 796	0.39 788

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 788	0.18 717	0.56 760	0.27 740	0.21 758	1.35 809	0.25 726	0.59 791	1.65 820	0.68 783	5.01 825	1.08 799	0.81 804	0.38 750	0.30 736	0.18 754	0.15 743	0.20 752	0.19 755	0.17 748	0.23 765

TestStereooo	0.72 788	0.18 717	0.56 760	0.27 740	0.21 758	1.35 809	0.25 726	0.59 791	1.65 820	0.68 783	5.01 825	1.08 799	0.81 804	0.38 750	0.30 736	0.18 754	0.15 743	0.20 752	0.19 755	0.17 748	0.23 765

JetBlue	0.71 785	0.45 783	1.14 804	0.51 786	0.47 788	2.02 813	0.64 806	0.75 797	0.70 784	0.69 787	0.77 786	1.22 804	0.83 806	1.03 816	1.01 815	0.40 793	0.28 792	0.33 787	0.33 788	0.30 785	0.34 784

LVE	0.83 795	0.85 802	0.85 795	0.80 798	0.56 795	1.04 805	0.65 807	1.05 814	1.47 817	0.96 809	1.22 810	1.10 801	0.85 807	0.83 802	0.71 807	0.49 800	0.55 819	0.76 808	0.60 806	0.65 804	0.59 803

fsdfsdds	0.52 775	0.19 723	0.67 780	0.33 761	0.18 737	0.48 762	0.32 776	0.53 782	1.00 805	0.73 794	2.21 822	1.03 795	0.86 808	0.34 730	0.45 785	0.16 741	0.16 758	0.26 769	0.18 753	0.14 713	0.15 724

TorneroNet	0.82 794	0.74 797	0.81 794	0.84 800	0.63 801	0.99 801	0.63 804	0.96 808	1.16 808	0.80 798	1.11 804	1.36 809	0.86 808	0.93 812	0.80 810	0.56 803	0.49 810	0.78 810	0.66 809	0.73 812	0.63 806

IMH	0.71 785	0.64 792	0.68 782	0.76 795	0.54 792	0.69 781	0.54 800	0.98 810	1.10 807	0.82 799	1.09 802	0.89 792	0.88 810	0.87 807	0.52 793	0.44 797	0.50 813	0.75 805	0.51 801	0.56 801	0.41 792

WAO-7	0.79 792	0.78 798	0.54 754	0.85 801	0.67 803	0.74 785	0.68 810	1.05 814	1.32 812	0.90 807	1.20 809	1.04 796	0.92 811	0.69 796	0.66 802	0.60 807	0.62 823	0.67 801	0.68 810	0.64 803	0.58 798

JetRed	1.62 806	1.46 813	2.98 810	0.92 804	1.21 813	4.99 821	1.53 824	1.27 826	1.39 814	1.83 823	1.74 815	1.60 816	0.95 812	1.41 819	2.45 827	0.90 819	1.60 828	0.93 814	0.90 818	1.35 820	0.99 814

KSHMR	1.09 803	1.17 809	0.88 796	1.25 813	1.00 812	0.99 801	0.96 816	1.13 822	1.37 813	1.16 818	1.29 811	1.41 811	0.96 813	1.01 815	0.92 812	1.03 825	1.08 827	1.20 819	1.03 820	1.01 817	0.97 813

Dean	0.87 796	0.86 803	0.79 792	0.81 799	0.56 795	0.90 796	0.63 804	1.15 824	1.73 822	1.15 817	1.15 807	1.31 807	0.99 814	0.81 801	0.81 811	0.57 804	0.56 820	0.77 809	0.64 807	0.66 805	0.58 798

WAO-6	0.81 793	0.80 799	0.62 770	0.86 802	0.63 801	0.76 789	0.58 803	0.98 810	1.54 819	0.90 807	0.96 798	1.07 798	1.03 815	0.70 797	0.66 802	0.72 811	0.49 810	0.90 813	0.71 811	0.68 807	0.58 798

WAO-8	0.91 797	0.81 800	0.65 772	0.94 805	0.69 804	0.90 796	0.67 808	1.07 818	1.83 824	1.06 814	1.45 812	1.30 805	1.07 816	0.84 803	0.78 808	0.74 813	0.53 816	0.86 811	0.75 812	0.69 809	0.62 804

ktn	1.01 802	1.21 810	0.80 793	1.23 812	0.86 810	1.01 803	0.87 814	0.94 807	1.39 814	1.04 812	1.12 805	1.15 802	1.07 816	0.94 813	0.59 796	1.28 827	0.71 825	1.38 822	0.83 815	1.02 818	0.75 810

Venus	0.91 797	0.81 800	0.65 772	0.94 805	0.69 804	0.90 796	0.67 808	1.07 818	1.83 824	1.06 814	1.45 812	1.30 805	1.07 816	0.84 803	0.78 808	0.74 813	0.53 816	0.86 811	0.75 812	0.69 809	0.62 804

DPSimNet_ROB	1.11 804	1.23 811	0.78 790	1.13 810	0.88 811	1.10 806	1.13 818	1.16 825	1.23 810	1.43 821	1.02 799	1.41 811	1.10 819	0.90 811	1.60 818	1.46 828	0.51 815	1.21 820	1.03 820	0.90 815	1.01 815

notaker	0.97 800	1.11 807	0.98 798	1.13 810	0.81 808	0.73 784	0.68 810	0.93 806	1.16 808	1.18 819	1.18 808	1.41 811	1.16 820	1.08 818	0.69 806	0.81 816	0.64 824	1.17 818	0.79 814	0.98 816	0.80 811

UNDER WATER-64	0.95 799	0.94 804	1.43 808	0.87 803	0.56 795	1.18 808	0.87 814	0.77 798	0.94 803	1.04 812	0.85 791	1.58 815	1.21 821	0.94 813	0.96 813	0.87 817	0.57 821	1.03 817	0.88 817	0.78 813	0.73 808

UNDER WATER	0.97 800	0.97 806	1.42 807	0.99 807	0.70 807	1.12 807	0.84 813	0.80 799	1.08 806	1.01 811	0.90 793	1.55 814	1.22 822	1.03 816	1.00 814	0.78 815	0.53 816	1.02 816	0.87 816	0.80 814	0.74 809

Light2-Stereo	26.76 849	1.12 808	17.52 840	8.77 823	1.53 814	1.46 812	0.22 681	1.76 827	0.88 801	24.83 857	3.04 824	5.14 824	1.60 823	104.29 862	1.53 817	11.90 843	0.49 810	160.20 863	140.43 862	19.43 854	29.13 853

HanzoNet	1.29 805	1.26 812	1.19 805	1.12 809	0.85 809	1.02 804	0.83 812	1.03 813	1.48 818	1.64 822	1.61 814	2.50 819	1.72 824	1.61 820	1.61 819	1.26 826	0.80 826	1.31 821	1.01 819	1.02 818	0.86 812

Selective-IGEV-i1pa	2.80 810	3.51 820	0.67 780	0.28 745	0.14 682	10.22 827	0.43 791	4.36 829	3.63 827	3.53 828	6.92 828	3.47 820	1.97 825	13.41 842	2.26 823	0.36 791	0.15 743	0.13 691	0.10 639	0.15 730	0.35 786

MADNet++	1.95 809	1.75 814	1.59 809	1.82 814	1.69 816	2.33 814	1.40 823	2.35 828	2.09 826	2.57 827	2.36 823	2.24 818	2.17 826	2.28 821	2.34 825	1.87 829	1.66 829	1.54 823	1.34 822	1.92 821	1.77 817

Selective-IGEV-i16pa	18.58 836	3.30 818	1.09 802	0.21 654	0.18 737	103.68 856	0.28 750	19.87 848	40.73 857	4.16 829	56.45 861	8.07 835	2.59 827	123.95 863	5.89 832	0.18 754	0.12 706	0.09 572	0.12 695	0.12 672	0.51 795

UHP(ZeroShot)	1.94 807	0.24 747	1.06 800	0.34 764	0.18 737	5.35 822	0.24 709	0.86 801	4.09 828	2.33 825	11.82 839	7.01 832	2.71 828	0.87 807	0.60 797	0.17 748	0.14 733	0.19 747	0.17 747	0.21 760	0.16 736

UHP	1.94 807	0.24 747	1.06 800	0.34 764	0.18 737	5.35 822	0.24 709	0.86 801	4.09 828	2.33 825	11.82 839	7.01 832	2.71 828	0.87 807	0.60 797	0.17 748	0.14 733	0.19 747	0.17 747	0.21 760	0.16 736

tt	4.67 818	0.06 147	3.55 814	2.02 815	1.55 815	10.25 828	16.71 834	8.91 838	5.03 830	1.31 820	0.94 796	4.71 821	4.76 830	3.33 827	5.87 831	6.06 837	10.30 843	1.88 826	2.11 830	2.75 823	1.21 816

LRCNet_RVC	10.62 831	13.42 840	7.30 823	18.92 838	2.07 817	0.33 732	0.30 768	5.59 833	0.48 729	13.03 842	17.94 842	8.87 836	5.65 831	4.79 829	1.89 820	23.51 858	2.73 834	27.55 860	25.71 859	16.07 852	16.33 846

PML	8.91 826	9.34 839	6.13 822	5.35 819	6.41 821	14.99 831	23.38 841	5.27 830	6.83 831	18.04 846	28.19 856	7.67 834	6.83 832	7.85 833	5.75 830	5.35 836	1.83 830	5.95 842	1.93 829	8.64 839	2.52 819

USTest	6.22 819	2.73 817	3.00 811	6.57 822	7.29 822	14.37 830	21.57 835	7.00 837	9.56 835	5.34 833	6.10 827	5.72 825	7.64 833	6.41 832	6.96 833	1.97 830	3.42 835	1.64 824	2.15 831	2.66 822	2.36 818

xxxxx1	7.79 820	5.02 825	7.31 824	3.12 816	3.85 818	16.35 832	22.88 836	5.86 834	8.69 832	7.97 834	8.54 829	9.12 837	8.27 834	10.18 834	10.92 834	2.42 831	2.45 831	3.56 834	12.37 839	3.77 824	3.06 820

tt_ll	7.79 820	5.02 825	7.31 824	3.12 816	3.85 818	16.35 832	22.88 836	5.86 834	8.69 832	7.97 834	8.54 829	9.12 837	8.27 834	10.18 834	10.92 834	2.42 831	2.45 831	3.56 834	12.37 839	3.77 824	3.06 820

ff	7.79 820	5.02 825	7.31 824	3.12 816	3.85 818	16.35 832	22.88 836	5.86 834	8.69 832	7.97 834	8.54 829	9.12 837	8.27 834	10.18 834	10.92 834	2.42 831	2.45 831	3.56 834	12.37 839	3.77 824	3.06 820

DPSMNet_ROB	8.06 824	4.48 821	8.63 832	5.37 821	10.74 825	8.32 825	22.98 840	5.46 831	13.36 840	5.12 831	9.92 834	5.08 822	10.40 837	5.53 831	12.58 837	3.80 835	8.00 836	3.50 832	7.02 836	3.83 827	7.14 832

DGTPSM_ROB	8.06 824	4.48 821	8.63 832	5.35 819	10.72 824	8.32 825	22.97 839	5.46 831	13.35 839	5.12 831	9.92 834	5.08 822	10.40 837	5.52 830	12.58 837	3.79 834	8.00 836	3.50 832	7.02 836	3.83 827	7.14 832

iinet-test	10.48 829	8.09 835	7.54 828	10.26 824	10.94 826	18.00 836	25.26 842	11.33 842	13.28 837	9.69 838	9.85 832	9.42 840	11.17 839	11.02 838	12.78 840	6.59 839	8.30 838	5.56 837	6.56 832	6.89 835	7.02 830

IINet	10.48 829	8.09 835	7.54 828	10.26 824	10.94 826	18.00 836	25.26 842	11.33 842	13.28 837	9.69 838	9.85 832	9.42 840	11.17 839	11.02 838	12.78 840	6.59 839	8.30 838	5.56 837	6.56 832	6.89 835	7.02 830

Anonymous_1	10.96 832	7.92 834	7.46 827	10.33 826	10.06 823	18.65 838	26.34 844	11.06 841	13.44 841	9.40 837	10.05 836	9.67 842	11.23 841	10.73 837	12.72 839	6.42 838	8.38 840	5.77 839	10.61 838	12.12 840	6.77 829

DPSM_ROB	11.15 833	8.58 837	8.00 830	10.88 827	11.58 828	19.10 839	26.71 845	12.05 844	14.07 844	10.36 840	10.84 837	10.33 843	11.86 842	11.70 840	13.54 842	6.99 841	8.79 841	5.89 840	6.95 834	7.29 837	7.42 834

DPSM	11.15 833	8.58 837	8.00 830	10.88 827	11.58 828	19.10 839	26.71 845	12.05 844	14.07 844	10.36 840	10.84 837	10.33 843	11.86 842	11.70 840	13.54 842	6.99 841	8.79 841	5.89 840	6.95 834	7.29 837	7.42 834

HaxPig	15.71 835	18.52 851	19.18 845	16.89 837	15.89 838	7.73 824	7.60 831	13.31 846	10.82 836	15.42 843	14.91 841	15.98 845	14.92 844	15.58 843	15.98 844	18.95 853	16.73 844	19.46 856	18.08 851	19.26 853	19.05 849

MEDIAN_ROB	20.38 839	24.04 852	23.31 848	21.23 839	21.71 841	10.40 829	7.92 832	17.64 847	15.50 846	20.12 847	19.70 843	20.34 846	20.32 845	21.19 844	21.13 847	23.81 859	21.81 854	24.98 859	23.76 858	24.71 859	23.93 852

RSGM-EC	20.36 837	4.73 823	0.68 782	16.76 835	16.92 839	21.28 841	27.18 847	10.46 839	14.04 842	18.00 844	21.31 845	22.24 856	21.82 846	22.57 845	17.63 845	62.81 861	33.79 860	20.14 857	18.10 852	20.18 855	16.45 847

acva	20.36 837	4.73 823	0.68 782	16.76 835	16.92 839	21.28 841	27.18 847	10.46 839	14.04 842	18.00 844	21.31 845	22.24 856	21.82 846	22.57 845	17.63 845	62.81 861	33.79 860	20.14 857	18.10 852	20.18 855	16.45 847

fast-reg	22.85 846	17.43 850	19.15 844	22.22 847	24.34 848	38.36 846	53.78 851	24.23 853	28.52 855	20.55 848	22.05 854	20.54 847	23.77 848	23.21 847	27.31 851	14.18 852	17.47 846	14.33 851	14.96 850	15.81 851	14.81 836

FlowAnything	22.44 843	17.35 847	16.14 838	22.07 845	23.23 842	38.39 848	53.77 850	24.25 854	28.44 852	20.96 856	21.82 852	20.70 848	23.84 849	23.49 852	27.14 849	14.04 844	17.79 853	11.75 843	14.15 849	14.65 843	14.89 837

Selective-RAFT-Error	22.47 844	17.37 848	16.09 837	22.06 844	23.34 847	38.39 848	53.83 856	24.29 856	28.47 854	20.74 853	21.83 853	20.81 849	23.90 850	23.54 854	27.53 857	14.08 848	17.69 847	11.82 844	14.00 842	14.69 846	15.00 843

Hybrid-DGEV	22.47 844	17.40 849	16.14 838	22.00 840	23.29 844	38.36 846	53.80 852	24.43 857	28.63 856	20.59 849	21.81 851	20.88 850	23.91 851	23.45 851	27.42 854	14.08 848	17.69 847	11.83 845	14.06 847	14.65 843	14.93 839

CasAABBNet	22.42 840	17.33 844	16.01 836	22.01 841	23.28 843	38.32 843	53.80 852	24.14 852	28.41 851	20.60 850	21.77 850	20.89 853	23.91 851	23.43 850	27.36 852	14.07 845	17.69 847	11.83 845	14.01 843	14.67 845	14.95 840

RAFT-FEzeroshot	22.43 841	17.33 844	15.98 834	22.02 842	23.31 845	38.34 844	53.82 854	24.05 850	28.39 849	20.61 851	21.76 848	20.88 850	23.92 853	23.41 848	27.42 854	14.07 845	17.69 847	11.83 845	14.02 844	14.69 846	14.97 841

RAFT-FE	22.43 841	17.33 844	15.98 834	22.02 842	23.31 845	38.34 844	53.82 854	24.05 850	28.39 849	20.61 851	21.76 848	20.88 850	23.92 853	23.41 848	27.42 854	14.07 845	17.69 847	11.83 845	14.02 844	14.69 846	14.97 841

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 857	24.62 858	28.45 853	20.77 854	21.70 847	21.54 855	24.04 855	24.44 855	27.14 849	14.13 851	17.71 852	11.84 849	14.07 848	14.70 849

LSM0	22.87 847	17.28 843	18.96 842	22.19 846	29.04 850	38.42 850	53.71 849	24.28 855	28.31 848	20.78 855	21.00 844	21.43 854	24.16 856	23.50 853	27.39 853	14.09 850	17.38 845	11.84 849	14.04 846	14.73 850	14.89 837

AVERAGE_ROB	24.90 848	29.20 855	28.14 851	24.89 848	24.64 849	17.75 835	11.12 833	21.45 849	19.93 847	25.12 858	24.46 855	25.12 858	25.46 857	24.69 856	22.83 848	29.76 860	27.13 859	28.97 861	27.95 860	29.91 860	29.47 854

zzzz2	33.88 852	26.18 853	24.44 849	33.40 849	35.10 851	58.13 851	81.44 860	37.02 862	42.64 859	31.75 861	33.25 859	31.23 861	35.81 858	34.90 857	40.56 858	21.21 856	26.75 855	18.05 854	21.21 856	22.06 857	22.50 850

noway5	33.88 852	26.18 853	24.44 849	33.40 849	35.10 851	58.13 851	81.44 860	37.02 862	42.64 859	31.75 861	33.25 859	31.23 861	35.81 858	34.90 857	40.56 858	21.21 856	26.75 855	18.05 854	21.21 856	22.06 857	22.50 850

zzzzzz3	32.30 850	13.60 841	18.91 841	39.10 851	40.27 853	58.35 853	74.04 859	33.28 860	42.63 858	31.37 859	33.03 857	30.65 859	36.33 860	37.51 859	43.96 860	20.73 854	26.80 857	16.52 852	20.79 854	12.34 841	15.78 844

zzz1	32.32 851	13.62 842	19.04 843	39.10 851	40.27 853	58.39 854	73.98 858	33.31 861	42.69 861	31.39 860	33.04 858	30.66 860	36.33 860	37.52 860	43.96 860	20.74 855	26.81 858	16.53 853	20.80 855	12.35 842	15.78 844

test_example2	98.32 854	94.13 856	45.89 852	96.35 853	109.85 855	88.61 855	95.45 862	25.75 859	94.37 862	130.00 864	126.06 862	58.17 863	74.63 862	88.51 861	79.96 862	150.23 863	221.02 862	77.62 862	99.10 861	113.75 863	96.94 855

PatchMatch		0.16 691		0.19 542		0.30 720		0.41 742		0.55 769		0.64 771		0.40 765		0.15 720		0.15 718		0.12 672

ccccc		285.66 857		368.85 856	370.60 856	123.16 857		115.05 864		126.68 863		122.83 864		252.94 864		384.56 864	353.86 863	254.69 864	223.00 863	425.87 864

ASD4		3.38 819

Low-res two-view benchmark