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

FORCE_4.7	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 68	0.14 72	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F8.5	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_6	0.10 14	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.6	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 48	0.08 3	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 14	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 100	0.23 164	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 3	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 25	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 646	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

monster-pro	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MonStereo	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 76	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 93	0.14 203	0.12 110	0.08 7	0.09 46	0.21 270	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

FORCE_4	0.10 14	0.08 50	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

testmc14	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MCSU-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.17 38	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.12 158	0.08 20	0.15 97	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA3	0.10 14	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.14 13	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 144	0.13 172	0.15 188	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.15 188	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 5	0.14 145	0.10 2	0.14 72	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Pro-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 100	0.11 3	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.06 1	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 14	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.12 49	0.16 29	0.12 32	0.08 3	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.14 203	0.13 132	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.13 132	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.5w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 117	0.08 50	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsterstereo	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 5	0.13 100	0.24 187	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.06 1	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 14	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.08 16	0.08 7	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 29	0.07 8	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.08 16	0.09 38	0.08 20	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

over v1	0.11 76	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LGCAT	0.11 76	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 11	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 149	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

derf	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PointNet	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 46	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GeoVLM	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 8	0.16 139	0.10 12	0.20 95	0.14 72	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 52	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

asd	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.5_new	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4w-stereo	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.08 7	0.11 157	0.16 133	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 95	0.15 93	0.12 133	0.13 132	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 172	0.08 7	0.11 157	0.13 19	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.07 8	0.15 85	0.11 29	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 76	0.08 50	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

NBS	0.09 1	0.08 50	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

416test1013	0.10 14	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 19	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

over-8	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

qqai	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 29	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.15 19	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.14 13	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.11 118	0.08 20	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 46	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.06 1	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.09 3	0.08 3	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.11 2	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.14 3	0.06 1	0.08 2	0.13 100	0.12 6	0.11 17	0.07 1	0.12 110	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46
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
WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 699	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

Monster-pub-mixall	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 95	0.12 32	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

asda	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 14	0.08 50	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.10 59	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.12 30	0.13 100	0.11 3	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LLL	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.16 29	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.06 178

100	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 100	0.17 38	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.20 95	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Last	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.13 100	0.18 52	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 95	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

TT111	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DNSM	0.28 570	0.28 664	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 697	0.08 342	0.13 657	0.06 62	0.05 82	1.14 783	0.81 778

DF_test	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 100	0.13 11	0.15 93	0.10 59	0.11 85	0.08 7	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.05 46

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 96	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.13 132	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

Anonymus	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

TS12	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 59	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 76	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 93	0.10 59	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.08 375

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 96	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 188	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 729	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

IGEV	0.11 76	0.06 1	0.17 96	0.15 8	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.16 112	0.11 98	0.15 188	0.09 38	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

111111	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 93	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.06 178

LGtest1	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 29	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.07 8	0.17 185	0.13 100	0.18 52	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 69	0.08 342	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 13	0.16 112	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 20	0.21 270	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.18 125	0.13 394	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.10 59	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.16 634	0.24 721

E$^{3}$Stereo	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

test410	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 121	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

VeloStereo	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

small-0shot	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.16 262	0.14 13	0.12 32	0.08 3	0.15 188	0.08 7	0.08 20	0.11 2	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DNS	0.26 538	0.30 680	0.18 121	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 780	0.80 777

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.04 1	0.05 46

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 121	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

DVStereo	0.14 212	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 121	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LG-G_1	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 100	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 132	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 139	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 139	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 139	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

depth_test_26	0.11 76	0.07 4	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 139	0.15 8	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.09 407	0.08 375

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.19 139	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 52	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 139	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.07 4	0.08 7	0.08 20	0.16 133	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.17 153	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 139	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 139	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.12 575

CES	0.14 212	0.08 50	0.19 139	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.18 669

anonymous	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 29	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 157	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 14	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.13 100	0.17 38	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

AdaDepth	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 100	0.16 29	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 149	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

water-stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 52	0.20 219	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 68	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 132	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 100	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

low	0.12 117	0.08 50	0.21 171	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 171	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 171	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 171	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 144	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

RT-Monster	0.15 250	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

DepthFocus	0.10 14	0.07 4	0.21 171	0.15 8	0.11 228	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 171	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 68	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 171	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.15 226	0.13 132	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

S2M2_XL	0.10 14	0.09 107	0.21 171	0.14 3	0.10 160	0.09 5	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 59	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

U	1.00 753	0.09 107	0.21 171	0.21 341	3.68 792	6.12 799	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	5.42 808	2.90 805	0.07 225	0.06 178

trnet	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.15 8	0.07 8	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 171	0.41 730	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.13 216	0.29 743	0.04 2	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.14 619

CREStereo	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178
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
FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 189	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 93	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 68	0.17 144	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

S	0.19 364	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

LiteMatch*	0.11 76	0.07 4	0.22 189	0.16 29	0.10 160	0.13 38	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.15 93	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 50	0.22 189	0.15 8	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.13 190	0.08 20	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 68	0.19 186	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 144	0.15 226	0.13 132	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 112	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 205	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 205	0.16 29	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 50	0.23 205	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 692	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 205	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 95	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

PMTNet	0.15 250	0.08 50	0.23 205	0.15 8	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 743	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 100	0.20 95	0.14 72	0.61 709	0.13 132	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.06 178

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 188	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 112	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
999	0.14 212	0.08 50	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 750	0.15 663	0.06 130	0.05 46

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 46	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
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
quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 188	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 29	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 38	0.17 144	0.10 59	0.15 188	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.10 510
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	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 132	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 8	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 76	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 95	0.13 48	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 29	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MoCha-V2	0.13 169	0.08 50	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 112	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 69	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 100	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 172	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 50	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 100	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.15 663	0.06 130	0.05 46
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
s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 8	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

DN	0.15 250	0.08 50	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 93	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

LoS	0.14 212	0.08 50	0.27 252	0.16 29	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 29	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 676

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 172	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 676

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 706

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 100	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

222	0.41 667	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 789	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

xxxx	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 782	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

test_xeample	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 784	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 100	0.19 68	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 696	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 735	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 699

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 735

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 668	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 689

EE1	0.14 212	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 172	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.07 287

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 665	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

Any-RAFT	0.17 289	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 29	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.08 375

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 95	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 725	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 735	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 337	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 337	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 337	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 337	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 681	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 337	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 337	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 337	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 337	0.34 705	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 337	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 720	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 337	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.26 538	0.37 714	0.34 349	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 699

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 349	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 349	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 349	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 349	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 100	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 349	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 680	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 646	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 349	0.29 670	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 349	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

DLCB_ROB	0.28 570	0.16 526	0.34 349	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 655	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 360	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.07 225	0.05 46

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 360	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 360	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 360	0.29 670	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.29 670	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 360	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

HSM	0.28 570	0.16 526	0.35 360	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 711	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 360	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 598	0.20 591	0.35 360	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 713	0.22 716	0.17 651	0.17 656

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 380	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 714	0.36 380	0.14 3	0.07 8	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.08 3	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 22	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.24 705	0.05 46

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 380	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 380	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 380	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 707	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 389	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 389	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 389	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
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
AAGNet	0.33 617	0.11 264	0.37 389	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 786	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 389	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 100	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 389	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 389	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
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.
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 409	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.08 375

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.20 724	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.14 619

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

EKT-Stereo	0.38 653	0.12 330	0.38 409	0.42 731	3.88 794	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 409	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 409	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 409	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

UDGNet	0.23 460	0.31 688	0.38 409	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 703	0.11 570	0.14 611	0.10 510

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 409	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

TDLM	0.30 591	0.21 606	0.38 409	0.28 665	0.15 510	0.33 565	0.32 663	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 425	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 425	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 637	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 425	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 425	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 100	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 425	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 425	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 50	0.40 433	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 433	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

1111x	0.32 607	0.11 264	0.40 433	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 762	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 433	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 712	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 433	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 433	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 433	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 433	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 433	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

111	0.20 385	0.17 546	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 433	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 433	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

hitnet-ft	0.29 583	0.17 546	0.40 433	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 666	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 433	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.09 407	0.09 450

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 458	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 458	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 458	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 458	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

SACVNet	0.30 591	0.20 591	0.41 458	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

THIR-Stereo	0.29 583	0.12 330	0.41 458	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 755	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 689	0.34 523	0.50 694	0.57 589	0.45 656	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 458	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

psm_up	0.29 583	0.16 526	0.41 458	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 458	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 661	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

CVANet_RVC	0.30 591	0.19 578	0.41 458	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 468	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 583	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

mmx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

ADLNet	0.28 570	0.15 497	0.42 468	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 468	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 651	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 482	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MultiAttention	1.02 758	0.13 404	0.43 482	0.35 714	0.43 740	5.36 790	1.71 788	0.69 726	0.53 659	0.36 575	0.63 686	0.55 672	0.22 452	7.60 805	0.43 648	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 721	0.26 716	0.30 732

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 482	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 482	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 482	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 482	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

FTStereo	0.28 570	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 735	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 728	0.30 484	0.56 704	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 676

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 676

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 482	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
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
XPNet_ROB	0.33 617	0.20 591	0.43 482	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 683	0.53 645	0.58 684	0.37 639	0.63 628	0.45 656	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

SCION-MonSter	0.32 607	0.22 621	0.44 492	0.29 670	0.28 709	0.54 694	0.21 498	0.46 525	0.57 676	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 676	0.10 504	0.10 599	0.25 718	0.22 716	0.18 666	0.14 619

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 112	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 492	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

ssnet_v2	0.28 570	0.16 526	0.44 492	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 492	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

dad	0.28 570	0.31 688	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 492	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 664	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

RASNet	0.28 570	0.14 458	0.44 492	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 492	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 505	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 689

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 505	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

CRFU-Net	0.28 570	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 637	0.46 682	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 505	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 740	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ETE_ROB	0.34 626	0.26 651	0.45 505	0.29 670	0.18 590	0.40 631	0.37 690	0.57 664	0.47 612	0.50 678	0.50 624	0.62 695	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 513	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 681	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 513	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 513	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 513	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 691	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 513	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 513	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

PS-NSSS	0.32 607	0.30 680	0.46 513	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 703	0.15 663	0.15 626	0.13 595

LALA_ROB	0.36 636	0.25 640	0.46 513	0.30 683	0.21 644	0.47 668	0.39 701	0.61 692	0.51 645	0.52 691	0.51 630	0.69 717	0.36 630	0.50 546	0.43 648	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

MWDA-net	0.29 583	0.21 606	0.47 521	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 663	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 634	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 521	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.07 287

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 521	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

Anonymous_2	0.37 646	0.21 606	0.47 521	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 749	0.44 755	1.41 792	0.34 738	0.21 699

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 521	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 665	0.25 407	0.48 691	0.53 564	0.44 653	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 521	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 521	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

SGM-Forest	0.36 636	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 708	0.55 638	0.48 624	0.52 691	0.60 673	0.52 661	0.41 659	0.85 704	0.50 673	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 532	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 532	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DDUNet	0.41 667	0.50 741	0.48 532	0.44 738	0.39 734	0.46 661	0.32 663	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 681	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 748	0.21 727	0.55 761	0.25 726	0.37 744	0.32 738

ccnet	0.42 670	0.31 688	0.48 532	0.27 641	0.32 724	0.60 706	0.32 663	0.65 709	0.46 607	0.53 697	0.66 691	0.56 676	0.45 676	0.72 661	0.61 692	0.26 731	0.19 715	0.24 713	0.21 705	0.26 716	0.22 706

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 538	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 538	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

UDG	0.40 665	0.46 732	0.49 538	0.40 729	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 686	0.44 673	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 757	0.22 716	0.34 738	0.26 725

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 538	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

CrosDoStereo	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DeepStereo_LL	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 538	0.28 665	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 538	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 538	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

GANet	0.36 636	0.22 621	0.49 538	0.29 670	0.17 568	0.41 635	0.38 696	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 706	0.55 672	0.40 655	0.94 721	0.41 643	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

NCCL2	0.35 631	0.26 651	0.49 538	0.36 716	0.22 661	0.41 635	0.41 708	0.53 618	0.42 553	0.47 671	0.46 605	0.61 693	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 703	0.21 705	0.16 634	0.16 643

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 549	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

DualNet (step1)	0.28 570	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 670	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample8	0.49 695	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 710	0.38 506	1.15 746	0.67 725	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 549	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 549	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 549	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 549	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 675	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

AANet_RVC	0.31 598	0.22 621	0.50 549	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 664	0.38 598	0.60 673	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 634	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SGM_RVC	0.50 699	0.19 578	0.50 549	0.25 577	0.15 510	0.69 717	0.39 701	0.68 725	0.82 726	0.95 744	0.84 717	1.13 743	0.76 733	1.16 745	0.60 691	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.46 686	0.32 696	0.51 559	0.36 716	0.29 719	0.38 616	0.45 717	0.55 638	0.60 687	0.47 671	0.49 620	0.48 637	0.73 732	0.59 602	0.69 706	0.81 777	0.18 707	0.38 750	0.19 698	0.46 750	0.20 689

DStereoRT	0.35 631	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 792	0.41 754	0.08 318	0.11 551

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 559	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 695	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 559	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 559	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

RP	0.35 631	0.22 621	0.51 559	0.31 689	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 680	0.40 624	0.63 686	0.61 693	0.47 685	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

DISCO	0.32 607	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 676	0.37 583	0.45 595	0.62 695	0.36 630	0.64 630	0.49 667	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 566	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 100	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 566	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 566	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 566	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 668	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 570	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 636	0.36 707	0.53 570	0.34 705	0.19 617	0.51 683	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 751	0.19 715	0.27 721	0.17 685	0.26 716	0.23 714

CBMV_ROB	0.33 617	0.18 561	0.53 570	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 683	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 711	0.21 705	0.14 611	0.15 632

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 573	0.15 8	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.09 450

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 573	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 655	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 573	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

NVstereo2D	0.31 598	0.16 526	0.54 573	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 673	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

FBW_ROB	0.43 675	0.26 651	0.54 573	0.31 689	0.20 636	0.51 683	0.32 663	0.70 728	0.60 687	0.59 706	0.55 653	0.65 706	0.41 659	1.40 764	0.51 675	0.13 613	0.17 701	0.21 703	0.16 675	0.17 651	0.18 669

PSMNet_ROB	0.33 617	0.24 635	0.54 573	0.31 689	0.21 644	0.42 642	0.43 713	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 643	0.31 600	0.64 630	0.43 648	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

CBMV	0.33 617	0.21 606	0.54 573	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 675	0.53 618	0.48 624	0.52 691	0.49 620	0.50 651	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 580	0.15 8	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 580	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 587	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 587	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

AF-Net	0.37 646	0.26 651	0.56 587	0.32 695	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 698	0.42 643	0.68 695	0.65 706	0.49 692	0.57 589	0.44 653	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

GCST	0.47 689	0.60 752	0.57 590	1.04 779	0.48 747	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 769	0.42 763	0.79 774	0.62 774	0.62 758	0.46 752

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 590	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 590	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

YMNet	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

LL-Strereo	0.29 583	0.25 640	0.58 595	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 595	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

RYNet	0.37 646	0.18 561	0.59 601	0.25 577	0.28 709	0.61 707	0.32 663	0.59 679	0.59 681	0.41 633	0.38 506	0.57 681	0.39 650	0.87 707	0.53 679	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 669

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 601	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 603	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

DANet	0.35 631	0.23 631	0.60 603	0.36 716	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 691	0.50 624	0.59 686	0.41 659	0.76 678	0.49 667	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 653	0.30 680	0.60 603	0.33 701	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 735	0.42 643	1.26 746	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 606	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

FCDSN-DC	0.63 722	0.31 688	0.61 606	0.36 716	0.30 720	0.65 711	0.37 690	0.66 715	0.68 707	1.14 756	1.54 760	1.71 762	1.26 764	0.92 717	0.64 700	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.27 721	0.27 730
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 606	0.28 665	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

STTStereo	0.28 570	0.20 591	0.61 606	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

DRN-Test	0.33 617	0.17 546	0.61 606	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 709	0.51 645	0.47 671	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 643	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

StereoDRNet	0.32 607	0.22 621	0.61 606	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 637	0.30 583	0.57 589	0.40 634	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 606	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MSMD_ROB	0.60 720	0.33 699	0.61 606	0.30 683	0.25 691	0.86 738	0.35 681	0.55 638	0.67 704	1.10 754	1.49 756	1.76 763	0.97 751	0.88 710	0.49 667	0.23 717	0.21 727	0.27 721	0.27 735	0.25 707	0.24 721

PatchMatch Cens Cmp	1.16 763	0.27 660	0.62 614	0.26 612	0.24 682	1.06 751	0.64 747	1.33 768	2.62 785	1.67 777	3.54 789	4.92 790	1.75 775	1.52 768	1.62 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.17 651	0.19 676

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 614	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 614	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

NaN_ROB	0.41 667	0.28 664	0.62 614	0.30 683	0.19 617	0.51 683	0.47 725	0.58 673	0.59 681	0.56 702	0.47 612	0.49 643	0.41 659	1.21 749	0.64 700	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

WQFJA1++	0.44 681	0.07 4	0.63 618	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 95	0.11 17	2.05 787	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	4.20 799	0.07 287

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 676	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 672	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 618	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 618	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 626	0.16 29	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

RGC	0.39 658	0.32 696	0.64 626	0.34 705	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 688	0.62 695	0.45 676	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 703	0.20 700	0.18 666	0.19 676

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

stereogan	0.37 646	0.17 546	0.65 628	0.27 641	0.22 661	0.62 709	0.26 609	0.59 679	0.63 697	0.43 649	0.60 673	0.67 711	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

CC-Net-ROB	0.43 675	0.47 734	0.65 628	0.37 722	0.23 674	0.51 683	0.29 639	0.66 715	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 637	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 749	0.23 736	0.55 761	0.25 726	0.31 734	0.20 689

WCMA_ROB	0.51 703	0.21 606	0.65 628	0.25 577	0.21 644	0.58 700	0.32 663	0.54 628	0.55 670	0.95 744	1.40 751	1.28 751	0.81 738	0.73 663	0.62 694	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 676

PSMNet-RUCA	0.37 646	0.41 725	0.66 633	0.46 743	0.41 737	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 744	0.21 705	0.31 734	0.22 706

PM Cens cmp D40	0.92 751	0.28 664	0.67 634	0.27 641	0.25 691	0.87 740	0.53 735	1.13 763	1.87 777	1.70 778	3.06 785	2.75 780	1.42 769	1.27 755	1.09 744	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.18 666	0.20 689

FC-DCNN v2	0.71 732	0.30 680	0.67 634	0.32 695	0.27 702	0.84 735	0.39 701	0.84 750	0.85 734	1.44 769	1.64 763	2.09 767	1.28 766	1.06 735	0.80 716	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.25 723

SQANet	0.40 665	0.48 736	0.67 634	0.48 745	0.39 734	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 751	0.15 684	0.40 753	0.21 705	0.45 749	0.31 735

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 634	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 676	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

PDISCO_ROB	0.43 675	0.30 680	0.67 634	0.43 733	0.36 732	0.67 714	0.32 663	0.72 731	0.76 719	0.43 649	0.53 645	0.63 703	0.40 655	0.66 641	0.47 664	0.21 708	0.12 645	0.21 703	0.19 698	0.25 707	0.20 689

MeshStereo	0.58 716	0.27 660	0.67 634	0.22 417	0.17 568	0.66 713	0.37 690	0.78 739	0.61 691	1.47 773	1.30 747	1.65 760	0.79 735	1.12 742	0.59 687	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
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
Nwc_Net	0.37 646	0.25 640	0.68 640	0.31 689	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 709	0.50 641	0.37 583	0.69 699	0.58 684	0.45 676	0.60 606	0.40 634	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 705	0.14 611	0.13 595

UNet	0.28 570	0.14 458	0.69 641	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

NCC-stereo	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643

Abc-Net	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 675	0.47 734	0.69 641	0.38 724	0.20 636	0.51 683	0.48 729	0.66 715	0.66 701	0.46 664	0.46 605	0.50 651	0.44 673	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 740	0.18 692	0.27 721	0.22 706
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
FC-DCNN	0.70 731	0.30 680	0.69 641	0.32 695	0.27 702	0.81 733	0.39 701	0.79 742	0.82 726	1.41 765	1.58 762	1.98 765	1.26 764	1.02 732	0.77 712	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.26 725

PWC_ROB	0.38 653	0.29 673	0.69 641	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 704	0.57 704	0.85 718	0.51 655	0.40 655	0.71 655	0.52 676	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 647	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.10 59	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.05 7	0.07 287

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 762	0.70 647	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 52	0.16 112	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 20	0.16 133	0.13 216	0.35 750	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 714

anonymity	0.56 710	0.54 748	0.70 647	0.47 744	0.61 759	0.56 696	0.43 713	0.69 726	0.49 633	0.63 712	0.55 653	0.54 670	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.55 762	0.53 777	0.50 758	0.54 766	0.51 751	0.56 757

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 591	0.20 591	0.70 647	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

APVNet	0.36 636	0.20 591	0.70 647	0.26 612	0.22 661	0.52 692	0.35 681	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 637	0.38 643	0.84 701	0.46 662	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

PM Graph cmp D40	0.87 746	0.32 696	0.71 652	0.29 670	0.33 726	0.86 738	0.58 740	0.98 758	1.71 776	1.59 775	3.40 787	2.11 768	1.16 757	1.24 751	0.90 726	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.21 699

TCMNet	0.33 617	0.23 631	0.72 653	0.29 670	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

HBP-ISP	0.33 617	0.30 680	0.72 653	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 713	0.20 700	0.16 634	0.13 595

ADLNet2	0.30 591	0.17 546	0.72 653	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 653	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

FAT-Stereo	0.36 636	0.18 561	0.73 657	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 681	0.46 664	0.60 673	0.60 689	0.50 694	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 669

FADNet	0.32 607	0.36 707	0.74 658	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 676

MANE	1.41 768	0.36 707	0.74 658	0.43 733	0.41 737	2.16 779	0.80 763	2.39 790	3.38 788	2.22 789	3.06 785	3.54 785	2.73 787	2.15 782	1.94 780	0.28 740	0.27 745	0.30 735	0.46 756	0.28 726	0.34 740

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 660	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 661	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 100	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 661	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

Syn2CoEx	0.36 636	0.31 688	0.78 661	0.34 705	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 673	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

FADNet-RVC	0.31 598	0.35 704	0.78 661	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 676

RTSC	0.39 658	0.28 664	0.78 661	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 733	0.55 701	0.53 645	0.49 643	0.36 630	0.67 645	0.82 717	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

CSAN	0.50 699	0.35 704	0.78 661	0.36 716	0.23 674	0.56 696	0.59 743	0.61 692	0.70 711	0.64 714	0.78 710	0.65 706	0.60 713	1.38 763	0.62 694	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 700	0.18 666	0.18 669

pmcnn	0.50 699	0.20 591	0.78 661	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 699	1.23 745	2.52 775	0.37 639	0.77 684	0.95 730	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.10 483	0.08 375

ACV-stereo	0.29 583	0.18 561	0.79 668	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 711	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

Wz-Net-MNSev	0.36 636	0.26 651	0.79 668	0.26 612	0.21 644	0.59 703	0.38 696	0.55 638	0.56 673	0.48 675	0.54 648	0.53 666	0.36 630	0.60 606	0.44 653	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

SGM-ForestM	1.36 766	0.28 664	0.79 668	0.26 612	0.16 543	2.26 781	1.00 774	1.42 772	1.46 773	2.38 790	2.05 772	5.95 795	2.66 786	2.95 785	2.46 785	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 669

DStereoFS	0.84 745	0.66 759	0.80 671	0.53 756	0.50 749	1.23 763	0.55 737	0.94 755	1.32 767	0.89 734	1.32 748	1.04 738	2.32 784	1.29 758	1.14 746	0.31 746	0.35 758	0.30 735	0.39 752	0.34 738	0.60 763

FINET	0.34 626	0.27 660	0.80 671	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 677	0.54 628	0.72 714	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

SAMSARA	0.56 710	0.39 720	0.80 671	0.60 759	0.46 745	1.00 749	1.23 783	0.67 722	0.68 707	0.71 722	0.54 648	0.89 731	0.57 707	0.81 696	0.62 694	0.19 699	0.22 731	0.18 683	0.18 692	0.27 721	0.25 723

zero-FE	0.16 267	0.08 50	0.81 674	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 68	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

fast-acv-ft	0.31 598	0.20 591	0.81 674	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 643	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

edge stereo	0.39 658	0.22 621	0.81 674	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 664	0.53 697	0.60 673	0.71 720	0.50 694	0.78 686	0.40 634	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

SHD	0.42 670	0.27 660	0.81 674	0.31 689	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 715	0.94 749	0.63 712	0.60 673	0.59 686	0.47 685	0.59 602	0.58 686	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 706

MonStereo1	0.93 752	0.56 749	0.82 678	0.69 763	0.58 756	1.37 770	0.35 681	0.94 755	1.25 765	0.93 739	1.90 768	1.52 757	2.10 781	1.27 755	0.77 712	0.69 769	0.33 756	0.75 770	0.47 758	0.70 766	0.57 759

z-ln-s-r	0.32 607	0.21 606	0.82 678	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 673	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 703	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

SDNR	0.42 670	0.21 606	0.82 678	0.21 341	0.18 590	1.27 765	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 713	0.38 558	0.27 536	1.19 746	0.38 619	0.23 717	0.24 738	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 689

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 681	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 681	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 100	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 149	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

FADNet_RVC	0.30 591	0.28 664	0.83 681	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 714

PA-Net	0.37 646	0.28 664	0.83 681	0.31 689	0.28 709	0.39 625	0.42 711	0.51 587	0.55 670	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 667	0.12 592	0.23 736	0.16 668	0.23 719	0.12 575	0.18 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 726	0.49 740	0.83 681	0.48 745	0.40 736	0.51 683	0.46 720	0.70 728	0.77 721	0.84 732	1.72 765	1.02 737	0.83 742	1.23 750	0.79 715	0.32 747	0.38 760	0.40 753	0.46 756	0.36 742	0.41 747
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PatchMatch Graph Cmp	1.00 753	0.31 688	0.84 686	0.28 665	0.32 724	0.84 735	0.59 743	1.04 759	2.17 782	1.74 779	4.02 791	2.63 777	1.19 760	1.24 751	1.53 767	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.22 706

IMH-64-1	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

IMH-64	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

PVD	0.58 716	0.34 702	0.84 686	0.39 726	0.31 723	0.59 703	0.47 725	0.80 743	1.25 765	0.92 737	1.09 735	0.79 724	0.82 739	0.85 704	0.76 709	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.18 692	0.27 721	0.35 742

ELAS	0.74 737	0.36 707	0.85 690	0.36 716	0.33 726	1.36 769	0.77 761	0.93 754	0.92 743	1.41 765	1.53 759	1.16 747	1.17 758	0.95 724	1.03 734	0.26 731	0.25 742	0.28 729	0.28 740	0.31 734	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 703	0.50 741	0.86 691	0.39 726	0.24 682	0.84 735	0.55 737	0.56 654	0.62 693	0.60 707	0.68 695	0.62 695	0.42 668	1.13 744	0.43 648	0.23 717	0.27 745	0.27 721	0.35 745	0.25 707	0.29 731

G-Net	0.46 686	0.25 640	0.86 691	0.34 705	0.28 709	0.90 745	0.35 681	0.47 535	0.45 589	0.68 719	1.22 744	0.64 705	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 676

otaku	0.57 713	0.62 756	0.87 693	0.63 761	0.44 743	0.73 721	0.37 690	0.65 709	0.66 701	0.51 683	0.75 706	0.66 710	0.45 676	0.69 648	0.46 662	0.53 759	0.34 757	0.55 761	0.35 745	0.60 757	0.45 749

GASNet	0.36 636	0.46 732	0.88 694	0.34 705	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

GwcNet	0.35 631	0.23 631	0.88 694	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 676	0.38 598	0.52 638	0.51 655	0.32 608	0.60 606	0.41 643	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

ADCRef	0.38 653	0.24 635	0.88 694	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 678	0.58 665	0.35 537	0.47 685	0.48 537	1.29 761	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

PASM	0.45 684	0.35 704	0.90 697	0.35 714	0.33 726	0.39 625	0.38 696	0.50 569	0.61 691	0.52 691	0.51 630	0.62 695	0.45 676	0.93 719	0.48 665	0.26 731	0.29 749	0.29 733	0.33 743	0.29 727	0.26 725

Wz-Net-LNSev	0.34 626	0.29 673	0.91 698	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 664	0.44 656	0.52 638	0.50 651	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

DGSMNet	0.61 721	0.29 673	0.91 698	0.51 752	0.70 764	0.62 709	1.38 786	0.59 679	0.55 670	0.37 583	0.61 680	0.52 661	0.33 611	0.65 637	0.43 648	0.53 759	0.60 784	0.67 766	0.61 773	0.63 759	0.61 767

WAO-6	1.07 760	0.93 774	0.92 700	0.96 773	0.78 771	1.28 766	0.75 758	1.34 769	2.00 780	1.02 750	1.54 760	1.59 759	1.22 762	1.31 759	1.14 746	0.78 775	0.55 780	1.02 781	0.75 781	0.83 770	0.69 770

Ntro	0.58 716	0.64 757	0.92 700	0.66 762	0.50 749	0.77 726	0.36 686	0.66 715	0.70 711	0.50 678	0.59 668	0.65 706	0.51 697	0.75 672	0.45 656	0.56 763	0.32 755	0.56 764	0.34 744	0.63 759	0.46 752

WAO-7	1.01 756	0.89 771	0.93 702	0.83 771	0.66 763	1.18 759	0.81 765	1.40 771	1.57 774	1.11 755	1.76 767	1.45 755	1.19 760	1.50 767	1.14 746	0.61 766	0.62 787	0.70 767	0.68 776	0.66 764	0.60 763

FADNet-RVC-Resample	0.29 583	0.25 640	0.93 702	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

DPSNet	0.47 689	0.24 635	0.93 702	0.27 641	0.20 636	0.75 725	0.57 739	0.84 750	0.79 723	0.47 671	0.51 630	0.60 689	0.69 728	0.87 707	0.71 707	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 699

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 705	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

MDST_ROB	0.48 692	0.14 458	0.95 705	0.30 683	0.21 644	1.33 768	0.32 663	0.77 736	0.56 673	1.06 752	0.71 700	0.49 643	0.35 626	1.26 754	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

XQC	0.43 675	0.37 714	0.96 707	0.34 705	0.25 691	0.53 693	0.34 677	0.60 688	0.73 717	0.51 683	0.46 605	0.57 681	0.47 685	0.70 651	0.72 708	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 714

SANet	0.53 708	0.28 664	0.96 707	0.26 612	0.15 510	0.69 717	0.44 716	0.67 722	1.34 768	0.67 718	0.98 732	0.94 732	0.71 730	0.89 712	0.76 709	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

SPS-STEREO	0.69 730	0.61 755	0.98 709	0.52 755	0.57 755	0.74 722	0.50 732	0.78 739	0.62 693	0.95 744	0.86 719	0.94 732	0.70 729	1.01 731	0.87 723	0.58 765	0.51 774	0.50 758	0.50 761	0.55 754	0.58 760
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 733	0.76 764	0.99 710	0.62 760	0.70 764	0.77 726	0.67 751	0.75 734	0.83 730	0.78 730	0.86 719	0.69 717	0.78 734	0.71 655	0.61 692	0.66 768	0.59 783	0.61 765	0.58 772	0.68 765	0.71 771

IMH	1.05 759	0.95 775	1.00 711	1.01 776	0.78 771	1.11 755	0.68 752	1.38 770	1.43 771	1.00 748	1.72 765	1.43 754	1.14 754	1.73 774	0.89 725	1.09 786	0.55 780	0.99 779	0.57 771	0.87 773	0.62 769

ADCL	0.47 689	0.22 621	1.00 711	0.27 641	0.19 617	0.74 722	0.64 747	0.54 628	0.69 709	0.56 702	0.71 700	0.55 672	0.60 713	0.60 606	1.43 763	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

ELAS_RVC	0.74 737	0.36 707	1.00 711	0.37 722	0.33 726	0.88 741	0.93 770	0.83 748	1.08 757	1.35 761	1.33 750	1.24 749	1.33 768	1.06 735	0.95 730	0.27 736	0.25 742	0.29 733	0.27 735	0.30 733	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 733	0.89 771	1.02 714	0.82 769	0.63 761	0.78 729	0.52 733	0.81 745	0.93 747	0.60 707	0.79 711	0.80 725	0.60 713	0.80 692	0.57 681	0.78 775	0.55 780	0.78 772	0.49 759	0.76 769	0.58 760

Consistency-Raft	0.55 709	0.48 736	1.02 714	0.45 739	0.49 748	0.49 679	0.47 725	0.72 731	0.72 714	0.45 660	0.82 715	0.47 631	0.60 713	0.50 546	0.63 697	0.39 755	0.39 761	0.44 755	0.51 762	0.52 752	0.37 743

iinet-f	0.30 591	0.18 561	1.03 716	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 634	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

S-Stereo	0.38 653	0.20 591	1.05 717	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 663	0.55 638	0.66 701	0.39 614	0.59 668	0.49 643	0.41 659	0.75 672	0.40 634	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 699

TARStereo(FT)	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

w-ln-seven-2	0.36 636	0.29 673	1.06 718	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 664	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 667	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 727	0.64 757	1.06 718	0.45 739	0.27 702	1.40 772	0.58 740	0.78 739	0.92 743	0.84 732	0.86 719	0.88 730	0.68 727	1.33 760	0.68 705	0.37 753	0.29 749	0.34 745	0.36 748	0.43 747	0.37 743

DStereoSA	0.81 744	0.37 714	1.08 722	0.51 752	0.65 762	0.67 714	1.44 787	0.74 733	1.06 755	0.54 699	1.67 764	0.49 643	1.78 776	0.96 725	1.69 772	0.28 740	0.43 764	0.27 721	0.51 762	0.40 746	0.58 760

z-mn7	0.44 681	0.40 721	1.09 723	0.25 577	0.18 590	0.61 707	0.34 677	0.56 654	0.93 747	0.43 649	0.96 729	0.53 666	0.39 650	0.94 721	0.59 687	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

WAO-8	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

Venus	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

aanetorigin	0.39 658	0.29 673	1.09 723	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 690	0.33 348	0.47 612	0.94 740	0.82 715	0.52 661	0.54 700	0.49 542	0.50 673	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

AnyNet_C32	0.51 703	0.40 721	1.10 727	0.29 670	0.28 709	0.59 703	0.58 740	0.54 628	0.60 687	0.62 710	0.66 691	0.54 670	0.54 700	0.78 686	1.74 775	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 689

UHP(FT)	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

mmmmmm	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

ADCMid	0.49 695	0.34 702	1.13 730	0.26 612	0.21 644	0.51 683	0.37 690	0.57 664	0.54 664	0.75 727	0.66 691	0.62 695	0.64 724	0.64 630	1.68 770	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 50	1.14 731	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

ADCP+	0.45 684	0.24 635	1.15 732	0.25 577	0.22 661	0.56 696	0.39 701	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 699	0.56 585	1.89 778	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

w-ln-seven	0.42 670	0.30 680	1.18 733	0.26 612	0.22 661	0.58 700	0.31 655	0.62 700	0.81 725	0.58 705	0.61 680	0.53 666	0.36 630	0.57 589	0.65 702	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

MFN_U_SF_RVC	0.56 710	0.51 743	1.19 734	0.38 724	0.22 661	0.69 717	0.27 616	0.80 743	0.67 704	0.73 723	0.74 705	0.87 728	0.61 722	0.81 696	0.76 709	0.29 743	0.27 745	0.32 740	0.37 749	0.32 737	0.31 735

TorneroNet-64	1.43 769	1.03 777	1.20 735	1.10 780	0.86 777	2.26 781	0.73 756	1.84 780	3.84 793	1.25 758	2.25 776	2.69 779	1.42 769	1.76 777	1.43 763	0.76 774	0.50 772	1.09 782	0.66 775	1.23 787	0.76 776

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 50	1.22 736	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

ktn	1.77 777	1.36 787	1.22 736	1.43 788	1.14 782	1.52 773	1.08 777	1.51 777	3.96 794	2.77 793	4.69 793	3.35 784	1.46 773	1.69 773	1.25 758	1.43 791	0.77 794	1.45 790	0.99 789	1.32 790	0.96 780

TorneroNet	2.22 781	1.08 779	1.24 738	1.14 784	0.90 778	5.58 791	0.80 763	2.12 785	8.69 802	2.58 791	5.42 795	3.88 786	1.97 779	1.78 779	1.87 777	0.86 779	0.54 779	1.15 786	0.74 780	1.23 787	0.85 779

ACVNet_2	0.89 748	0.87 770	1.25 739	0.82 769	0.62 760	0.97 748	0.62 746	1.14 764	1.42 770	1.00 748	1.40 751	1.47 756	0.84 743	1.11 740	0.66 703	0.61 766	0.43 764	0.78 772	0.49 759	0.75 768	0.52 755

pcwnet_v2	0.32 607	0.15 497	1.26 740	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 687	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

Wz-Net-SNSev	0.43 675	0.41 725	1.27 741	0.30 683	0.21 644	0.44 653	0.41 708	0.61 692	0.65 699	0.46 664	0.65 689	0.62 695	0.39 650	0.74 671	0.59 687	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

LVE	1.13 761	1.02 776	1.28 742	1.01 776	0.80 774	1.29 767	0.81 765	1.47 774	1.96 778	1.07 753	1.90 768	1.90 764	1.01 753	1.48 766	0.91 727	0.93 783	0.61 786	0.94 776	0.69 777	0.87 773	0.75 775

DeepPrunerF	0.44 681	0.29 673	1.29 743	0.33 701	0.30 720	0.35 594	0.36 686	0.62 700	1.15 762	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 676	0.18 692	0.14 668	0.23 711	0.21 705	0.17 651	0.17 656

SGM+DAISY	0.87 746	0.66 759	1.30 744	0.51 752	0.60 758	1.03 750	0.84 767	0.76 735	0.73 717	1.39 763	1.51 758	1.31 752	1.22 762	1.11 740	1.08 739	0.57 764	0.53 777	0.51 760	0.51 762	0.54 753	0.61 767

ACVNet-4b	0.72 733	0.81 766	1.33 745	0.72 765	0.50 749	0.80 732	0.31 655	0.71 730	0.80 724	0.50 678	0.72 704	0.95 734	0.43 672	0.96 725	1.20 754	1.13 789	0.21 727	0.76 771	0.45 755	0.65 762	0.46 752

nnnnnnn	0.74 737	0.33 699	1.35 746	0.42 731	0.35 730	0.79 731	0.46 720	0.82 747	1.08 757	1.05 751	1.50 757	1.57 758	0.98 752	1.12 742	1.09 744	0.27 736	0.25 742	0.32 740	0.31 742	0.34 738	0.32 738

ADCS	0.58 716	0.40 721	1.35 746	0.29 670	0.24 682	0.55 695	0.45 717	0.67 722	0.83 730	0.76 728	0.71 700	0.68 715	0.60 713	0.76 678	2.23 783	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 706

ACVNet_1	0.72 733	0.81 766	1.37 748	0.72 765	0.53 753	0.77 726	0.42 711	0.85 753	0.90 737	0.74 726	0.75 706	1.32 753	0.72 731	1.02 732	0.55 680	0.54 761	0.31 752	0.71 768	0.35 745	0.64 761	0.45 749

zh-sn7	0.48 692	0.51 743	1.43 749	0.29 670	0.20 636	0.47 668	0.39 701	0.57 664	0.62 693	0.52 691	0.81 713	0.52 661	0.56 704	1.05 734	0.87 723	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

fsdfsdds	1.26 765	0.33 699	1.44 750	0.43 733	0.59 757	2.19 780	1.14 781	1.28 767	2.36 783	2.10 788	4.10 792	3.15 783	1.94 778	1.09 739	1.28 759	0.22 714	0.19 715	0.34 745	0.25 726	0.36 742	0.34 740

zh-mn7	0.46 686	0.45 731	1.48 751	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 726	0.65 716	0.96 729	0.49 643	0.38 643	0.88 710	0.63 697	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

notaker	1.45 770	1.34 786	1.48 751	1.40 787	1.07 781	1.18 759	0.85 768	1.48 775	1.40 769	1.51 774	3.46 788	2.40 774	1.81 777	1.76 777	1.45 766	1.11 787	0.69 792	1.38 789	0.87 786	1.31 789	0.97 782

Dean	1.17 764	1.04 778	1.49 753	1.03 778	0.78 771	1.20 762	0.77 761	1.48 775	1.96 778	1.28 759	1.99 771	2.15 769	1.14 754	1.25 753	1.00 733	0.81 777	0.60 784	1.01 780	0.69 777	0.92 777	0.74 774

zzzzzzz1	0.28 570	0.51 743	1.51 754	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

AANet	0.49 695	0.42 727	1.56 755	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 743	0.92 737	0.93 727	0.84 727	0.67 725	0.59 602	0.59 687	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

1111	0.79 743	0.31 688	1.57 756	0.39 726	0.28 709	1.14 758	0.99 773	0.83 748	0.96 750	0.97 747	1.11 737	1.23 748	1.18 759	1.73 774	1.70 773	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.21 705	0.29 727	0.26 725

DispFullNet	0.66 725	0.89 771	1.59 757	0.77 767	1.21 783	0.51 683	0.23 555	0.59 679	0.72 714	0.69 721	0.61 680	0.69 717	0.91 747	0.79 688	0.48 665	0.27 736	0.12 645	0.73 769	0.30 741	0.65 762	0.40 746

KSHMR	1.89 778	1.36 787	1.60 758	1.47 789	1.22 784	1.38 771	1.06 776	1.79 779	5.97 799	1.42 767	5.65 796	2.98 782	1.14 754	2.23 783	1.20 754	1.27 790	1.12 796	1.46 791	1.10 791	1.32 790	1.15 785

ADCPNet	0.48 692	0.29 673	1.60 758	0.27 641	0.23 674	0.70 720	0.38 696	0.53 618	0.51 645	0.51 683	0.59 668	0.67 711	0.56 704	0.60 606	1.14 746	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 719	0.19 679	0.19 676

noway7	0.27 549	0.51 743	1.61 760	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

Wz-Net-TNSev	0.51 703	0.58 750	1.61 760	0.25 577	0.21 644	0.65 711	0.45 717	0.63 707	0.69 709	0.51 683	0.54 648	0.71 720	0.60 713	1.00 730	0.77 712	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 689

PWCK	1.00 753	1.17 783	1.70 762	0.91 772	0.41 737	1.19 761	0.92 769	1.10 760	1.14 761	1.16 757	1.14 739	1.25 750	0.88 746	1.75 776	1.04 736	0.87 780	0.50 772	0.87 775	0.53 765	0.96 778	0.52 755

Selective-IGEV-i16pc	0.33 617	0.10 177	1.71 763	0.21 341	0.14 446	0.74 722	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

WZ-Net	0.52 707	0.38 719	1.90 764	0.30 683	0.24 682	0.57 699	0.48 729	0.62 700	0.78 722	0.50 678	0.71 700	0.68 715	0.54 700	0.98 729	0.84 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 689

MSAF-DinoV2	0.76 740	0.44 730	1.98 765	0.49 750	0.16 543	0.58 700	0.31 655	0.81 745	0.83 730	0.41 633	0.52 638	0.98 736	0.58 710	4.97 801	1.03 734	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 721	0.27 721	0.26 725

MADNet++	2.26 782	1.80 790	2.06 766	2.13 793	1.97 790	2.61 783	1.79 790	2.38 789	2.16 781	2.75 792	2.65 783	2.38 773	2.43 785	3.17 786	3.21 787	2.17 799	1.95 800	1.94 795	1.63 793	2.06 793	2.01 793

Selective-IGEV-i16pb	0.39 658	0.12 330	2.18 767	0.21 341	0.15 510	0.68 716	0.32 663	0.56 654	0.57 676	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

SuperB	0.49 695	0.28 664	2.23 768	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 663	0.47 535	0.82 726	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 676	0.68 646	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 779	0.14 619

HanzoNet	2.97 785	1.69 789	2.29 769	1.74 790	1.33 787	1.53 774	1.03 775	1.99 783	2.64 786	5.51 800	5.16 794	5.90 794	6.82 801	4.32 799	3.29 788	3.16 802	2.02 802	1.92 793	2.87 804	2.24 794	1.89 792

JetBlue	1.14 762	0.76 764	2.36 770	0.59 758	0.75 768	3.04 784	1.78 789	1.11 761	0.90 737	0.94 740	1.10 736	1.66 761	1.28 766	2.09 780	1.72 774	0.43 758	0.36 759	0.38 750	0.38 751	0.58 756	0.56 757

UNDER WATER	1.59 774	1.22 785	2.36 770	1.38 786	1.03 780	1.67 775	1.10 778	1.54 778	3.63 789	1.44 769	1.47 755	2.85 781	2.25 783	1.67 772	1.94 780	1.06 785	0.62 787	1.31 788	0.93 788	1.21 786	1.02 783

EDNetEfficient	0.63 722	0.37 714	2.40 772	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 731	0.41 465	1.06 755	1.38 762	0.87 722	0.62 695	0.95 748	0.65 637	1.65 769	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

UNDER WATER-64	1.55 773	1.19 784	2.52 773	1.31 785	0.95 779	2.12 778	1.21 782	1.45 773	3.19 787	1.43 768	1.32 748	2.64 778	2.04 780	1.63 771	1.83 776	1.11 787	0.67 791	1.28 787	0.92 787	1.19 784	1.02 783

LSM	1.64 775	0.40 721	2.56 774	2.02 791	17.61 812	0.51 683	0.52 733	0.61 692	0.76 719	0.82 731	1.11 737	0.63 703	0.54 700	0.75 672	0.49 667	0.16 669	0.24 738	0.18 683	0.21 705	0.25 707	2.42 794

AnyNet_C01	0.65 724	0.58 750	2.60 775	0.32 695	0.26 698	0.88 741	0.61 745	0.63 707	0.62 693	0.68 719	0.96 729	0.76 723	0.60 713	0.96 725	1.43 763	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 714

LE_ROB	1.76 776	0.20 591	2.68 776	0.48 745	0.52 752	0.78 729	0.96 771	0.84 750	6.61 800	7.40 804	2.08 773	2.08 766	4.83 796	1.27 755	3.79 790	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

TestStereooo	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

psmorigin	0.50 699	0.25 640	3.03 779	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 714	0.68 695	0.71 720	0.51 697	0.85 704	0.45 656	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 699

light-stereo	2.37 784	0.69 761	3.61 780	3.84 795	3.41 791	4.04 787	0.31 655	2.13 786	1.45 772	3.61 796	6.33 797	6.90 803	0.63 723	4.83 800	1.28 759	0.71 771	0.74 793	0.32 740	0.39 752	1.20 785	0.96 780

tt	4.71 794	0.10 177	3.94 781	2.06 792	1.53 789	10.14 806	16.88 808	9.27 809	4.98 797	1.39 763	1.02 733	4.68 789	4.90 797	3.35 789	5.86 803	5.76 807	9.15 814	2.24 803	2.53 802	3.10 795	1.32 789

Selective-IGEV-i16pa	30.47 828	41.93 834	4.02 782	0.49 750	0.37 733	96.94 835	0.74 757	60.26 837	58.76 835	17.24 817	64.39 834	38.26 836	49.53 835	106.11 837	26.15 820	19.96 828	3.42 805	4.39 806	1.81 800	0.39 745	14.22 816

noway3	4.27 788	5.33 798	4.61 783	11.26 805	10.44 802	5.62 792	4.46 798	4.12 795	0.92 743	1.86 781	2.49 782	6.19 800	3.66 794	3.74 795	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.03 800	1.74 796	5.69 801	4.21 799

noway2	4.26 787	5.26 797	4.63 784	11.29 806	10.43 801	5.62 792	4.46 798	4.09 794	0.90 737	1.87 782	2.47 779	6.20 801	3.67 795	3.62 791	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.02 797	1.74 796	5.72 803	4.32 801

TCMNet-wrong-test	4.29 789	5.57 799	4.65 785	11.33 807	10.39 800	5.73 797	4.48 802	4.13 796	1.02 751	1.91 785	2.39 777	6.16 798	3.62 792	3.84 796	4.50 795	1.99 795	0.47 768	1.97 796	1.69 794	5.69 801	4.31 800

RTS	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

RTSA	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

MADNet+	1.01 756	1.16 782	4.72 788	0.70 764	0.47 746	1.24 764	0.96 771	0.97 757	0.89 735	0.65 716	0.77 709	0.87 728	0.85 745	2.09 780	1.68 770	0.38 754	0.39 761	0.31 737	0.27 735	0.43 747	0.39 745

noway4	4.32 792	5.81 802	4.75 789	11.39 810	10.47 805	5.70 796	4.50 803	4.14 797	0.90 737	1.83 780	2.44 778	6.16 798	3.63 793	3.66 794	4.60 800	2.00 798	0.47 768	2.03 800	1.73 795	5.80 806	4.40 804

Selective-IGEV-i1pa	5.57 798	7.99 804	4.76 790	0.80 768	0.45 744	12.99 807	3.60 797	9.25 808	7.43 801	6.97 802	9.87 805	8.94 804	7.26 802	14.66 817	5.65 802	3.55 803	1.08 795	1.93 794	0.72 779	0.73 767	2.79 796

noway1	4.31 790	5.77 800	4.81 791	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.90 737	1.87 782	2.48 781	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

zzzz4	4.31 790	5.77 800	4.85 792	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.91 742	1.87 782	2.47 779	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

USTest	6.88 799	5.23 796	5.63 793	7.22 799	7.29 795	14.34 809	22.76 809	8.48 806	9.32 803	5.42 799	6.39 800	6.29 802	6.64 799	6.92 804	8.62 806	1.94 792	3.29 804	2.16 802	2.55 803	3.85 797	3.29 797

JetRed	2.30 783	2.64 792	6.12 794	1.12 783	1.38 788	5.85 798	3.29 795	1.99 783	1.67 775	1.98 786	1.95 770	2.16 772	1.60 774	2.48 784	4.10 793	1.05 784	1.60 797	1.09 782	1.01 790	1.67 792	1.28 788

PML	16.10 813	12.82 815	6.78 795	5.23 796	7.76 796	33.92 821	66.56 831	5.30 801	10.28 804	26.12 831	68.59 835	20.51 818	13.49 816	10.06 808	6.78 805	5.96 808	2.00 801	6.04 813	2.18 801	8.96 811	2.60 795

DPSimNet_ROB	4.34 793	4.23 793	6.89 796	3.67 794	3.68 792	4.75 788	5.21 804	2.67 791	3.68 790	5.82 801	3.95 790	5.57 791	6.72 800	3.46 790	4.48 794	4.05 806	2.88 803	4.68 807	3.12 806	3.69 796	3.62 798

UHP(ZeroShot)	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

UHP	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

LRCNet_RVC	10.90 807	14.34 816	9.35 799	15.35 811	8.04 797	1.08 752	0.34 677	8.78 807	0.70 711	12.63 816	16.05 815	9.85 805	6.54 798	8.57 807	6.34 804	20.27 829	5.40 806	23.70 829	21.88 829	14.87 815	13.83 815

iinet-test	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

IINet	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

Anonymous_1	16.62 814	9.35 807	9.84 802	10.66 802	14.64 810	18.66 816	27.12 817	12.64 815	13.51 813	10.76 815	10.30 808	10.13 810	10.60 808	11.06 812	12.74 811	15.87 825	7.74 809	16.92 823	43.48 832	58.66 836	7.68 809

RSGM-EC	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 830	23.59 828	41.87 834	45.99 834	59.56 835	34.38 834	33.25 835	20.37 822	34.97 832	19.60 827

acva	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 830	23.59 828	41.87 834	45.99 834	59.56 835	34.38 834	33.25 835	20.37 822	34.97 832	19.60 827

xxxxx1	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 832	44.72 833	12.84 812	13.69 812

tt_ll	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 832	44.72 833	12.84 812	13.69 812

ff	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 832	44.72 833	12.84 812	13.69 812

DPSM_ROB	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

DPSM	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

DGTPSM_ROB	8.34 801	5.10 794	10.37 810	5.31 797	10.18 798	8.33 800	23.60 813	6.06 804	13.41 811	4.90 797	10.87 809	5.65 792	10.44 806	6.17 802	12.59 807	3.74 804	7.55 807	3.69 804	7.26 811	4.14 798	7.46 807

DPSMNet_ROB	8.40 802	5.11 795	10.49 811	5.58 798	10.25 799	8.34 801	23.62 814	6.07 805	13.45 812	4.93 798	10.88 810	5.66 793	10.44 806	6.24 803	12.64 808	3.98 805	7.61 808	3.76 805	7.30 812	4.20 799	7.51 808

BEATNet-Init1	4.73 797	2.61 791	13.29 812	0.58 757	0.53 753	10.12 805	3.33 796	4.83 800	5.01 798	8.75 807	8.51 801	14.08 816	7.60 803	7.70 806	5.34 801	0.28 740	0.28 748	0.34 745	0.37 749	0.57 755	0.45 749

xyz-stereo	1.40 767	0.10 177	17.09 813	0.18 125	0.07 8	4.78 789	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 784	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

HaxPig	17.72 815	20.22 826	19.73 814	16.53 812	16.51 811	9.27 804	9.33 805	14.34 818	13.27 808	18.65 818	18.70 816	17.35 817	16.77 817	17.04 818	16.45 817	22.05 832	20.89 827	22.27 828	21.53 824	21.29 827	22.13 829

DLNR_Zeroshot_test	10.44 803	12.10 813	19.93 815	106.08 833	23.66 824	0.14 61	0.13 100	3.22 792	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 800	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 834	0.06 178

DLNR-FE	10.45 804	12.13 814	19.94 816	106.10 834	23.12 823	0.14 61	0.13 100	3.28 793	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 835	0.06 178

RAFT-FEzeroshot	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 827	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

RAFT-FE	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 827	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

CasAABBNet	23.10 817	19.86 819	20.64 819	22.47 817	22.73 817	38.41 825	55.50 827	26.89 826	28.70 825	20.61 826	22.15 822	22.08 825	22.75 823	23.99 820	27.36 823	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.27 814	15.95 816	15.53 818

FlowAnything	23.14 820	19.87 820	20.79 820	22.50 821	22.74 818	38.39 824	55.46 824	26.89 826	28.72 826	20.77 828	22.29 825	22.07 824	22.72 820	23.99 820	27.41 827	13.60 819	16.55 826	12.15 818	14.36 819	15.97 820	15.52 817

Selective-RAFT-Error	23.16 821	19.93 823	20.87 821	22.54 822	22.81 822	38.52 828	55.47 825	27.01 829	28.83 827	20.66 827	22.25 823	22.09 826	22.80 825	24.09 824	27.36 823	13.61 821	16.48 820	12.15 818	14.28 815	15.99 821	15.57 822

Hybrid-DGEV	23.16 821	19.94 824	20.96 822	22.49 818	22.75 819	38.51 827	55.52 830	27.09 830	28.90 829	20.58 823	22.25 823	22.00 821	22.80 825	24.11 825	27.33 822	13.60 819	16.47 819	12.14 814	14.30 818	15.95 816	15.54 819

LSM0	24.24 824	19.98 825	22.32 823	24.22 824	40.14 831	38.48 826	55.20 822	26.95 828	28.57 822	20.49 822	21.83 818	22.26 827	22.75 823	24.22 826	27.30 821	13.66 822	16.32 818	12.19 820	14.15 813	16.10 823	17.66 824

fast-reg	23.64 823	20.51 827	23.42 824	23.22 823	24.75 826	38.73 829	55.47 825	26.85 825	28.86 828	20.12 821	21.73 817	21.64 820	22.22 819	24.30 827	27.54 828	13.91 824	16.52 824	14.85 822	15.62 821	16.91 824	15.71 823

MEDIAN_ROB	21.21 816	24.62 830	23.47 825	19.58 813	19.65 816	13.22 808	10.96 806	17.88 819	17.00 818	22.14 830	22.02 819	20.86 819	20.36 818	21.06 819	19.71 818	25.63 833	24.13 828	26.21 830	25.20 830	25.17 830	25.38 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.06 831	27.24 826	24.63 825	24.20 825	17.73 813	12.61 807	22.29 822	21.39 821	26.79 832	26.16 829	25.20 829	24.64 830	25.07 829	23.53 819	29.96 834	28.40 833	30.60 831	29.58 831	29.72 831	29.84 833

zzzzzz3	33.80 829	21.93 828	29.35 827	40.69 830	40.71 832	54.58 831	75.81 833	38.06 833	43.73 833	30.21 833	32.81 830	33.59 834	36.40 833	35.16 830	41.64 832	19.24 826	24.62 829	18.35 824	21.58 825	19.15 825	18.48 825

zzz1	33.83 830	21.95 829	29.58 828	40.69 830	40.71 832	54.57 830	75.77 832	38.08 834	43.79 834	30.23 834	32.84 831	33.61 835	36.40 833	35.19 831	41.64 832	19.25 827	24.62 829	18.36 825	21.58 825	19.16 826	18.49 826

zzzz2	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 834	40.88 835	43.54 831	31.10 835	33.46 832	32.70 832	33.88 831	35.86 832	41.00 830	20.48 830	24.86 831	18.45 826	21.67 827	24.07 828	23.42 830

noway5	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 834	40.88 835	43.54 831	31.10 835	33.46 832	32.70 832	33.88 831	35.86 832	41.00 830	20.48 830	24.86 831	18.45 826	21.67 827	24.07 828	23.42 830

coex-ft	3.44 786	0.73 763	48.55 831	0.24 536	0.19 617	0.50 682	0.43 713	0.47 535	2.40 784	7.03 803	1.20 743	0.97 735	2.23 782	0.73 663	1.92 779	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 748

test_example2	101.33 833	108.28 835	68.15 832	98.43 832	106.93 834	89.75 834	102.43 836	36.80 832	97.65 836	129.04 837	130.15 836	65.26 837	66.62 836	92.11 836	80.24 836	144.10 837	199.48 836	81.81 837	103.01 836	125.01 837	101.27 834

EDNetEfficientorigin	7.51 800	0.52 747	140.47 833	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 752	1.28 759	1.02 733	0.83 726	0.84 743	0.75 672	0.99 732	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 706

RAFTStereoReplicaGSO							55.43 823	27.33 831	29.43 830	20.86 829	24.21 828	22.72 828	23.17 827	24.65 828	28.47 829	13.68 823	16.54 825	12.29 821	14.47 820	16.02 822

PatchMatch		0.31 688		0.28 665		0.81 733		1.12 762		1.59 775		2.59 776		1.44 765		0.19 699		0.19 692		0.18 666

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

FSD					0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.25 707

ccccc		256.29 836		354.40 835	364.36 835	149.10 836		152.89 838		153.93 838		164.00 838		268.02 838		390.55 838	349.22 837	244.59 838	219.82 837	412.30 838

ASD4		6.65 803

Low-res two-view benchmark