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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 660	0.36 344	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 685	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 704	0.70 603	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 694	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 666

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 603	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

U	1.00 703	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 735	6.12 743	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 750	2.90 748	0.07 194	0.06 151

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 671

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

MSCF	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 680	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 687	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 324	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 480	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNSM	0.28 530	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 655	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 725	0.81 725

DNS	0.26 499	0.30 634	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 724	0.80 724

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 655	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 665	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 629	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 452	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 442	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	0.05 35
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
test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 545	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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
depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 548	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 625

XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
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
SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 388	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 344	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 686	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 313	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 681	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 301	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 528	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DLNR-FE	10.45 747	12.13 756	19.94 759	106.10 776	23.12 766	0.14 46	0.13 80	3.28 737	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 776	0.06 151

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DLNR_Zeroshot_test	10.44 746	12.10 755	19.93 758	106.08 775	23.66 767	0.14 46	0.13 80	3.22 736	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 742	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 775	0.06 151

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 396	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 687	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 583	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 524	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 496	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 301	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 678	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 531	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 538	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 419	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 496	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 301	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 692	0.15 623	0.06 107	0.05 35

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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
iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 396	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 313	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 301	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 524	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 301	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 507	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 524	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 626	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 324	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 575	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

R-Stereo Train	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 496	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 564	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 638	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 606	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 472	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 649	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 301	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 388	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 353	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 313	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 538	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 472	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 561	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 572	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 396	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 396	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 301	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 480	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 615	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 623	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

WQFJA1++	0.44 639	0.07 4	0.63 575	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 734	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 741	0.07 251

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 313	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 442	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

EKT-Stereo	0.38 611	0.12 294	0.38 372	0.42 681	3.88 737	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 372	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 396	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 670	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 396	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 695	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 517	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

noway7	0.27 509	0.51 687	1.61 707	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 301	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

DStereoRT	0.35 589	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 734	0.41 701	0.08 282	0.11 511

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 344	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 388	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

UDGNet	0.23 422	0.31 642	0.38 372	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 657	0.11 531	0.14 571	0.10 473

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 353	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 626	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 644

Hybrid-DGEV-2	0.21 369	0.15 458	0.34 313	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 324	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 575	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 372	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 396	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
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
NRIStereo	0.18 278	0.11 232	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

PSM-adaLoss	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 480	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 623	0.25 370	0.48 649	0.53 523	0.44 612	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 313	0.29 625	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 353	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

AFF-stereo	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

zzzzzzz1	0.28 530	0.51 687	1.51 702	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

Selective-IGEV-i16pc	0.33 575	0.10 151	1.71 710	0.21 308	0.14 409	0.74 680	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 659

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 396	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 372	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

AAGNet	0.33 575	0.11 232	0.37 353	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 731	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 517	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 653	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 548	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 632

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 353	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 442	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
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
iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 564	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

FSD					0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.25 660

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 650	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 442	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

CrosDoStereo	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 655	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 691	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 653

DeepStereo_LL	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 616	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

PStereo	0.26 499	0.37 660	0.34 313	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 653

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 507	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

GCST	0.47 647	0.60 696	0.57 548	1.04 721	0.48 695	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 711	0.42 706	0.79 716	0.62 719	0.62 702	0.46 699

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 442	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 472	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 419	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 388	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 419	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 496	0.28 622	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

111	0.20 348	0.17 507	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

test_xeample	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 729	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 419	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 553	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

FTStereo	0.28 530	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 692	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 684	0.30 447	0.56 662	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 632

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 682	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 691	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

222	0.41 625	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 734	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 507	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 634	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

FADNet_RVC	0.30 550	0.28 619	0.83 636	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 666

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 442	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 472	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 640	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 636	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

BEATNet_4x	0.22 405	0.18 522	0.47 480	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 388	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 353	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 496	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 464	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 301	0.34 656	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

FINET	0.34 584	0.27 616	0.80 626	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 636	0.54 586	0.72 670	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 517	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

Selective-IGEV-i16pb	0.39 616	0.12 294	2.18 714	0.21 308	0.15 471	0.68 674	0.32 623	0.56 612	0.57 635	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 301	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 639	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

HBP-ISP	0.33 575	0.30 634	0.72 608	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 666	0.20 657	0.16 593	0.13 554

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.29 625	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 344	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

FADNet-RVC-Resample	0.29 543	0.25 598	0.93 656	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

SuperB	0.49 653	0.28 619	2.23 715	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 623	0.47 495	0.82 682	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 634	0.68 604	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 723	0.14 578

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 659	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 543	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

mmx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

xxx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

HH	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 452	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 324	0.29 625	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 684

THIR-Stereo	0.29 543	0.12 294	0.41 419	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 706	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 647	0.34 483	0.50 652	0.57 547	0.45 615	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 623	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 452	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 566	0.15 458	1.26 690	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 643	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

ADCRef	0.38 611	0.24 593	0.88 648	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 636	0.58 623	0.35 497	0.47 643	0.48 496	1.29 709	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 353	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
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.
PS-NSSS	0.32 566	0.30 634	0.46 472	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 657	0.15 623	0.15 585	0.13 554

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 531	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 545	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 496	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

PWCDC_ROB	0.38 611	0.30 634	0.60 561	0.33 654	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 691	0.42 601	1.26 699	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

DualNet (step1)	0.28 530	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 628	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 324	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 372	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 396	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 572	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

SDNR	0.42 628	0.21 566	0.82 633	0.21 308	0.18 551	1.27 712	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 671	0.38 516	0.27 498	1.19 698	0.38 580	0.23 664	0.24 686	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 644

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

xxxx	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 727	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 616	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

z-ln-s-r	0.32 566	0.21 566	0.82 633	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 631	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 661	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 636	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

1111x	0.32 566	0.11 232	0.40 396	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 710	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 507	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 490	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 507	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 344	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 564	0.28 622	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

DeepPrunerF	0.44 639	0.29 627	1.29 693	0.33 654	0.30 671	0.35 556	0.36 645	0.62 658	1.15 716	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 635	0.18 650	0.14 626	0.23 664	0.21 660	0.17 610	0.17 612

TDLM	0.30 550	0.21 566	0.38 372	0.28 622	0.15 471	0.33 527	0.32 623	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 313	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 452	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

iResNetv2_ROB	0.27 509	0.26 609	0.72 608	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

xyz-stereo	1.40 714	0.10 151	17.09 756	0.18 113	0.07 3	4.78 733	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 736	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 372	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 480	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

TCMNet	0.33 575	0.23 589	0.72 608	0.29 625	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 464	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 472	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

NVstereo2D	0.31 557	0.16 487	0.54 531	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 632	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 419	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

LL-Strereo	0.29 543	0.25 598	0.58 553	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

iinet-f	0.30 550	0.18 522	1.03 670	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 595	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 472	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

FADNet-RVC	0.31 557	0.35 652	0.78 616	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 632

PA-Net	0.37 604	0.28 619	0.83 636	0.31 642	0.28 662	0.39 585	0.42 669	0.51 546	0.55 629	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 626	0.12 550	0.23 684	0.16 628	0.23 670	0.12 535	0.18 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 324	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 464	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 644

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

NOSS_ROB	0.31 557	0.20 551	0.35 324	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 666	0.22 668	0.17 610	0.17 612

PSMNet-RUCA	0.37 604	0.41 671	0.66 590	0.46 687	0.41 685	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 689	0.21 660	0.31 680	0.22 659

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 550	0.20 551	0.70 603	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 353	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

UNet	0.28 530	0.14 419	0.69 597	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

FADNet	0.32 566	0.36 655	0.74 613	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 632

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

CVANet_RVC	0.30 550	0.19 538	0.41 419	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 559	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 557	0.22 580	0.50 507	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 623	0.38 557	0.60 631	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 595	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 490	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

Anonymous_2	0.37 604	0.21 566	0.47 480	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 694	0.44 697	1.41 735	0.34 684	0.21 653

ADLNet	0.28 530	0.15 458	0.42 429	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

STTStereo	0.28 530	0.20 551	0.61 564	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

DRN-Test	0.33 575	0.17 507	0.61 564	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 667	0.51 605	0.47 629	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 603	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

w-ln-seven-2	0.36 594	0.29 627	1.06 672	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 623	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 626	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

GASNet	0.36 594	0.46 676	0.88 648	0.34 656	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

dad	0.28 530	0.31 642	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

ADLNet2	0.30 550	0.17 507	0.72 608	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

Syn2CoEx	0.36 594	0.31 642	0.78 616	0.34 656	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 631	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

psm_up	0.29 543	0.16 487	0.41 419	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

CBMV_ROB	0.33 575	0.18 522	0.53 528	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 641	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 664	0.21 660	0.14 571	0.15 590

SACVNet	0.30 550	0.20 551	0.41 419	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

ADCP+	0.45 642	0.24 593	1.15 682	0.25 539	0.22 621	0.56 654	0.39 660	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 657	0.56 543	1.89 723	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 524	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

SQANet	0.40 623	0.48 680	0.67 591	0.48 689	0.39 682	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 695	0.15 642	0.40 695	0.21 660	0.45 693	0.31 684

ssnet_v2	0.28 530	0.16 487	0.44 452	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

Consistency-Raft	0.55 667	0.48 680	1.02 668	0.45 685	0.49 696	0.49 638	0.47 682	0.72 687	0.72 670	0.45 618	0.82 673	0.47 589	0.60 669	0.50 505	0.63 655	0.39 699	0.39 704	0.44 697	0.51 709	0.52 696	0.37 690

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 594	0.36 655	0.53 528	0.34 656	0.19 578	0.51 642	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 695	0.19 668	0.27 669	0.17 645	0.26 667	0.23 666

RASNet	0.28 530	0.14 419	0.44 452	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

DStereoO	0.46 644	0.32 647	0.51 517	0.36 667	0.29 670	0.38 576	0.45 675	0.55 596	0.60 643	0.47 629	0.49 579	0.48 595	0.73 688	0.59 560	0.69 664	0.81 719	0.18 663	0.38 692	0.19 655	0.46 694	0.20 644

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 388	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 595	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

CRFU-Net	0.28 530	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 595	0.46 640	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

APVNet	0.36 594	0.20 551	0.70 603	0.26 573	0.22 621	0.52 651	0.35 640	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 595	0.38 602	0.84 659	0.46 621	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

CC-Net-ROB	0.43 633	0.47 678	0.65 585	0.37 673	0.23 634	0.51 642	0.29 599	0.66 673	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 595	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 693	0.23 684	0.55 703	0.25 677	0.31 680	0.20 644

StereoDRNet	0.32 566	0.22 580	0.61 564	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 595	0.30 544	0.57 547	0.40 595	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

DStereoSA	0.81 696	0.37 660	1.08 674	0.51 694	0.65 709	0.67 672	1.44 734	0.74 689	1.06 710	0.54 655	1.67 716	0.49 601	1.78 724	0.96 681	1.69 718	0.28 684	0.43 707	0.27 669	0.51 709	0.40 690	0.58 707

zh-mn7	0.46 644	0.45 675	1.48 699	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 682	0.65 672	0.96 685	0.49 601	0.38 602	0.88 666	0.63 655	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

fast-acv-ft	0.31 557	0.20 551	0.81 629	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 601	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

S-Stereo	0.38 611	0.20 551	1.05 671	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 623	0.55 596	0.66 657	0.39 572	0.59 626	0.49 601	0.41 617	0.75 630	0.40 595	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 653

RTSC	0.39 616	0.28 619	0.78 616	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 689	0.55 657	0.53 604	0.49 601	0.36 589	0.67 603	0.82 675	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

NaN_ROB	0.41 625	0.28 619	0.62 572	0.30 636	0.19 578	0.51 642	0.47 682	0.58 631	0.59 639	0.56 658	0.47 571	0.49 601	0.41 617	1.21 701	0.64 658	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

MDST_ROB	0.48 650	0.14 419	0.95 659	0.30 636	0.21 605	1.33 715	0.32 623	0.77 692	0.56 632	1.06 704	0.71 658	0.49 601	0.35 585	1.26 704	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

PSMNet_ROB	0.33 575	0.24 593	0.54 531	0.31 642	0.21 605	0.42 602	0.43 671	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 601	0.31 561	0.64 588	0.43 607	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

Wz-Net-LNSev	0.34 584	0.29 627	0.91 652	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 623	0.44 614	0.52 597	0.50 609	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 429	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 609	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 633	0.47 678	0.69 597	0.38 675	0.20 597	0.51 642	0.48 686	0.66 673	0.66 657	0.46 622	0.46 564	0.50 609	0.44 631	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 686	0.18 651	0.27 672	0.22 659
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
CBMV	0.33 575	0.21 566	0.54 531	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 634	0.53 577	0.48 584	0.52 647	0.49 579	0.50 609	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 531	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 613	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

GwcNet	0.35 589	0.23 589	0.88 648	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 635	0.38 557	0.52 597	0.51 613	0.32 568	0.60 564	0.41 603	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

DLCB_ROB	0.28 530	0.16 487	0.34 313	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 613	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

PWC_ROB	0.38 611	0.29 627	0.69 597	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 660	0.57 660	0.85 676	0.51 613	0.40 613	0.71 613	0.52 635	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

zh-sn7	0.48 650	0.51 687	1.43 698	0.29 625	0.20 597	0.47 627	0.39 660	0.57 622	0.62 649	0.52 647	0.81 671	0.52 619	0.56 662	1.05 690	0.87 679	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

DGSMNet	0.61 677	0.29 627	0.91 652	0.51 694	0.70 711	0.62 667	1.38 733	0.59 637	0.55 629	0.37 542	0.61 638	0.52 619	0.33 571	0.65 595	0.43 607	0.53 701	0.60 727	0.67 708	0.61 718	0.63 703	0.61 714

aanetorigin	0.39 616	0.29 627	1.09 675	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 649	0.33 312	0.47 574	0.94 696	0.82 673	0.52 619	0.54 658	0.49 501	0.50 632	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 419	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 619	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

SGM-Forest	0.36 594	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 666	0.55 596	0.48 584	0.52 647	0.60 631	0.52 619	0.41 617	0.85 660	0.50 632	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 639	0.40 667	1.09 675	0.25 539	0.18 551	0.61 665	0.34 636	0.56 612	0.93 703	0.43 607	0.96 685	0.53 624	0.39 608	0.94 677	0.59 645	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

w-ln-seven	0.42 628	0.30 634	1.18 683	0.26 573	0.22 621	0.58 658	0.31 615	0.62 658	0.81 681	0.58 661	0.61 638	0.53 624	0.36 589	0.57 547	0.65 660	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

Wz-Net-MNSev	0.36 594	0.26 609	0.79 623	0.26 573	0.21 605	0.59 661	0.38 655	0.55 596	0.56 632	0.48 633	0.54 607	0.53 624	0.36 589	0.60 564	0.44 612	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

hitnet-ft	0.29 543	0.17 507	0.40 396	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 624	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

anonymity	0.56 668	0.54 692	0.70 603	0.47 688	0.61 706	0.56 654	0.43 671	0.69 682	0.49 593	0.63 668	0.55 611	0.54 628	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.55 704	0.53 720	0.50 700	0.54 713	0.51 695	0.56 704

AnyNet_C32	0.51 661	0.40 667	1.10 679	0.29 625	0.28 662	0.59 661	0.58 696	0.54 586	0.60 643	0.62 666	0.66 649	0.54 628	0.54 658	0.78 644	1.74 720	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 644

MultiAttention	1.02 707	0.13 365	0.43 442	0.35 665	0.43 688	5.36 734	1.71 735	0.69 682	0.53 619	0.36 534	0.63 644	0.55 630	0.22 415	7.60 747	0.43 607	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 672	0.26 667	0.30 681

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 630	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

ADCL	0.47 647	0.22 580	1.00 665	0.27 601	0.19 578	0.74 680	0.64 701	0.54 586	0.69 665	0.56 658	0.71 658	0.55 630	0.60 669	0.60 564	1.43 711	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

GANet	0.36 594	0.22 580	0.49 496	0.29 625	0.17 529	0.41 595	0.38 655	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 664	0.55 630	0.40 613	0.94 677	0.41 603	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 634	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 591	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 634	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

ccnet	0.42 628	0.31 642	0.48 490	0.27 601	0.32 675	0.60 664	0.32 623	0.65 667	0.46 569	0.53 653	0.66 649	0.56 634	0.45 634	0.72 619	0.61 650	0.26 676	0.19 668	0.24 666	0.21 660	0.26 667	0.22 659

NCC-stereo	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599

Abc-Net	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 625	0.50 685	0.48 490	0.44 684	0.39 682	0.46 621	0.32 623	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 639	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 692	0.21 675	0.55 703	0.25 677	0.37 688	0.32 687

XQC	0.43 633	0.37 660	0.96 661	0.34 656	0.25 650	0.53 652	0.34 636	0.60 646	0.73 673	0.51 641	0.46 564	0.57 639	0.47 643	0.70 609	0.72 666	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 666

RYNet	0.37 604	0.18 522	0.59 559	0.25 539	0.28 662	0.61 665	0.32 623	0.59 637	0.59 639	0.41 591	0.38 468	0.57 639	0.39 608	0.87 663	0.53 637	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 625

Nwc_Net	0.37 604	0.25 598	0.68 596	0.31 642	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 667	0.50 601	0.37 542	0.69 657	0.58 642	0.45 634	0.60 564	0.40 595	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 660	0.14 571	0.13 554

XPNet_ROB	0.33 575	0.20 551	0.43 442	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 641	0.53 604	0.58 642	0.37 598	0.63 586	0.45 615	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

UDG	0.40 623	0.46 676	0.49 496	0.40 679	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 644	0.44 631	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 699	0.22 668	0.34 684	0.26 675

SHD	0.42 628	0.27 616	0.81 629	0.31 642	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 673	0.94 705	0.63 668	0.60 631	0.59 644	0.47 643	0.59 560	0.58 644	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 659

DANet	0.35 589	0.23 589	0.60 561	0.36 667	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 647	0.50 583	0.59 644	0.41 617	0.76 636	0.49 626	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 594	0.18 522	0.73 612	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 639	0.46 622	0.60 631	0.60 647	0.50 652	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 625

RTS	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

RTSA	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

DPSNet	0.47 647	0.24 593	0.93 656	0.27 601	0.20 597	0.75 683	0.57 695	0.84 702	0.79 679	0.47 629	0.51 589	0.60 647	0.69 684	0.87 663	0.71 665	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 653

RP	0.35 589	0.22 580	0.51 517	0.31 642	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 638	0.40 582	0.63 644	0.61 651	0.47 643	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

NCCL2	0.35 589	0.26 609	0.49 496	0.36 667	0.22 621	0.41 595	0.41 666	0.53 577	0.42 516	0.47 629	0.46 564	0.61 651	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 657	0.21 660	0.16 593	0.16 599

Wz-Net-SNSev	0.43 633	0.41 671	1.27 691	0.30 636	0.21 605	0.44 613	0.41 666	0.61 650	0.65 655	0.46 622	0.65 647	0.62 653	0.39 608	0.74 629	0.59 645	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

EDNetEfficient	0.63 678	0.37 660	2.40 719	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 688	0.41 428	1.06 710	1.38 714	0.87 680	0.62 653	0.95 702	0.65 595	1.65 715	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 661	0.50 685	0.86 645	0.39 677	0.24 642	0.84 691	0.55 693	0.56 612	0.62 649	0.60 663	0.68 653	0.62 653	0.42 626	1.13 696	0.43 607	0.23 664	0.27 690	0.27 669	0.35 692	0.25 660	0.29 680

RGC	0.39 616	0.32 647	0.64 583	0.34 656	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 646	0.62 653	0.45 634	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 657	0.20 657	0.18 624	0.19 632

ADCMid	0.49 653	0.34 650	1.13 680	0.26 573	0.21 605	0.51 642	0.37 649	0.57 622	0.54 623	0.75 683	0.66 649	0.62 653	0.64 680	0.64 588	1.68 716	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

PASM	0.45 642	0.35 652	0.90 651	0.35 665	0.33 676	0.39 585	0.38 655	0.50 529	0.61 647	0.52 647	0.51 589	0.62 653	0.45 634	0.93 675	0.48 624	0.26 676	0.29 694	0.29 681	0.33 690	0.29 678	0.26 675

DISCO	0.32 566	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 635	0.37 542	0.45 554	0.62 653	0.36 589	0.64 588	0.49 626	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

ETE_ROB	0.34 584	0.26 609	0.45 464	0.29 625	0.18 551	0.40 591	0.37 649	0.57 622	0.47 574	0.50 636	0.50 583	0.62 653	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

LSM	1.64 722	0.40 667	2.56 721	2.02 733	17.61 755	0.51 642	0.52 690	0.61 650	0.76 675	0.82 687	1.11 693	0.63 661	0.54 658	0.75 630	0.49 626	0.16 627	0.24 686	0.18 643	0.21 660	0.25 660	2.42 737

PDISCO_ROB	0.43 633	0.30 634	0.67 591	0.43 682	0.36 680	0.67 672	0.32 623	0.72 687	0.76 675	0.43 607	0.53 604	0.63 661	0.40 613	0.66 599	0.47 623	0.21 661	0.12 603	0.21 657	0.19 655	0.25 660	0.20 644

G-Net	0.46 644	0.25 598	0.86 645	0.34 656	0.28 662	0.90 696	0.35 640	0.47 495	0.45 551	0.68 675	1.22 697	0.64 663	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 632

Ntro	0.58 672	0.64 699	0.92 654	0.66 704	0.50 697	0.77 684	0.36 645	0.66 673	0.70 667	0.50 636	0.59 626	0.65 664	0.51 655	0.75 630	0.45 615	0.56 705	0.32 698	0.56 706	0.34 691	0.63 703	0.46 699

AF-Net	0.37 604	0.26 609	0.56 545	0.32 648	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 654	0.42 601	0.68 653	0.65 664	0.49 650	0.57 547	0.44 612	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

FBW_ROB	0.43 633	0.26 609	0.54 531	0.31 642	0.20 597	0.51 642	0.32 623	0.70 684	0.60 643	0.59 662	0.55 611	0.65 664	0.41 617	1.40 711	0.51 634	0.13 571	0.17 657	0.21 657	0.16 635	0.17 610	0.18 625

CSAN	0.50 657	0.35 652	0.78 616	0.36 667	0.23 634	0.56 654	0.59 698	0.61 650	0.70 667	0.64 670	0.78 668	0.65 664	0.60 669	1.38 710	0.62 652	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 657	0.18 624	0.18 625

otaku	0.57 671	0.62 698	0.87 647	0.63 703	0.44 691	0.73 679	0.37 649	0.65 667	0.66 657	0.51 641	0.75 664	0.66 668	0.45 634	0.69 606	0.46 621	0.53 701	0.34 700	0.55 703	0.35 692	0.60 701	0.45 696

ACV-stereo	0.29 543	0.18 522	0.79 623	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 669	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

stereogan	0.37 604	0.17 507	0.65 585	0.27 601	0.22 621	0.62 667	0.26 569	0.59 637	0.63 653	0.43 607	0.60 631	0.67 669	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

ADCPNet	0.48 650	0.29 627	1.60 705	0.27 601	0.23 634	0.70 678	0.38 655	0.53 577	0.51 605	0.51 641	0.59 626	0.67 669	0.56 662	0.60 564	1.14 697	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 670	0.19 632	0.19 632

HSM	0.28 530	0.16 487	0.35 324	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 669	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

WZ-Net	0.52 665	0.38 665	1.90 711	0.30 636	0.24 642	0.57 657	0.48 686	0.62 658	0.78 678	0.50 636	0.71 658	0.68 673	0.54 658	0.98 685	0.84 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 644

ADCS	0.58 672	0.40 667	1.35 696	0.29 625	0.24 642	0.55 653	0.45 675	0.67 678	0.83 686	0.76 684	0.71 658	0.68 673	0.60 669	0.76 636	2.23 728	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 659

MFMNet_re	0.72 687	0.76 706	0.99 664	0.62 702	0.70 711	0.77 684	0.67 702	0.75 690	0.83 686	0.78 686	0.86 677	0.69 675	0.78 690	0.71 613	0.61 650	0.66 710	0.59 726	0.61 707	0.58 717	0.68 709	0.71 718

DispFullNet	0.66 681	0.89 713	1.59 704	0.77 709	1.21 728	0.51 642	0.23 516	0.59 637	0.72 670	0.69 677	0.61 638	0.69 675	0.91 701	0.79 646	0.48 624	0.27 681	0.12 603	0.73 711	0.30 689	0.65 706	0.40 693

LALA_ROB	0.36 594	0.25 598	0.46 472	0.30 636	0.21 605	0.47 627	0.39 660	0.61 650	0.51 605	0.52 647	0.51 589	0.69 675	0.36 589	0.50 505	0.43 607	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

Wz-Net-TNSev	0.51 661	0.58 694	1.61 707	0.25 539	0.21 605	0.65 669	0.45 675	0.63 665	0.69 665	0.51 641	0.54 607	0.71 678	0.60 669	1.00 686	0.77 670	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 644

psmorigin	0.50 657	0.25 598	3.03 724	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 670	0.68 653	0.71 678	0.51 655	0.85 660	0.45 615	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 653

edge stereo	0.39 616	0.22 580	0.81 629	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 623	0.53 653	0.60 631	0.71 678	0.50 652	0.78 644	0.40 595	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

AnyNet_C01	0.65 680	0.58 694	2.60 722	0.32 648	0.26 654	0.88 694	0.61 699	0.63 665	0.62 649	0.68 675	0.96 685	0.76 681	0.60 669	0.96 681	1.43 711	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 666

PVD	0.58 672	0.34 650	0.84 641	0.39 677	0.31 674	0.59 661	0.47 682	0.80 697	1.25 717	0.92 693	1.09 691	0.79 682	0.82 695	0.85 660	0.76 667	0.21 661	0.18 663	0.22 663	0.18 651	0.27 672	0.35 689

RainbowNet	0.72 687	0.89 713	1.02 668	0.82 711	0.63 708	0.78 687	0.52 690	0.81 699	0.93 703	0.60 663	0.79 669	0.80 683	0.60 669	0.80 650	0.57 639	0.78 717	0.55 723	0.78 714	0.49 706	0.76 713	0.58 707

EDNetEfficientorigin	7.51 743	0.52 691	140.47 776	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 707	1.28 711	1.02 689	0.83 684	0.84 697	0.75 630	0.99 687	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 659

AANet	0.49 653	0.42 673	1.56 703	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 699	0.92 693	0.93 683	0.84 685	0.67 681	0.59 560	0.59 645	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

MFN_U_SF_RVC	0.56 668	0.51 687	1.19 684	0.38 675	0.22 621	0.69 675	0.27 576	0.80 697	0.67 660	0.73 679	0.74 663	0.87 686	0.61 678	0.81 654	0.76 667	0.29 687	0.27 690	0.32 686	0.37 696	0.32 683	0.31 684

MADNet+	1.01 705	1.16 724	4.72 733	0.70 706	0.47 694	1.24 711	0.96 722	0.97 709	0.89 691	0.65 672	0.77 667	0.87 686	0.85 699	2.09 724	1.68 716	0.38 698	0.39 704	0.31 685	0.27 685	0.43 691	0.39 692

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 683	0.64 699	1.06 672	0.45 685	0.27 657	1.40 719	0.58 696	0.78 693	0.92 699	0.84 688	0.86 677	0.88 688	0.68 683	1.33 709	0.68 663	0.37 697	0.29 694	0.34 690	0.36 695	0.43 691	0.37 690

SAMSARA	0.56 668	0.39 666	0.80 626	0.60 701	0.46 693	1.00 700	1.23 732	0.67 678	0.68 663	0.71 678	0.54 607	0.89 689	0.57 665	0.81 654	0.62 652	0.19 656	0.22 679	0.18 643	0.18 651	0.27 672	0.25 673

SANet	0.53 666	0.28 619	0.96 661	0.26 573	0.15 471	0.69 675	0.44 674	0.67 678	1.34 720	0.67 674	0.98 688	0.94 690	0.71 686	0.89 668	0.76 667	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

SPS-STEREO	0.69 684	0.61 697	0.98 663	0.52 697	0.57 703	0.74 680	0.50 689	0.78 693	0.62 649	0.95 698	0.86 677	0.94 690	0.70 685	1.01 687	0.87 679	0.58 707	0.51 717	0.50 700	0.50 708	0.55 698	0.58 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 687	0.81 708	1.33 695	0.72 707	0.50 697	0.80 689	0.31 615	0.71 686	0.80 680	0.50 636	0.72 662	0.95 692	0.43 630	0.96 681	1.20 705	1.13 731	0.21 675	0.76 713	0.45 702	0.65 706	0.46 699

coex-ft	3.44 731	0.73 705	48.55 774	0.24 498	0.19 578	0.50 641	0.43 671	0.47 495	2.40 732	7.03 747	1.20 696	0.97 693	2.23 729	0.73 621	1.92 724	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 695

MSAF-DinoV2	0.76 693	0.44 674	1.98 712	0.49 692	0.16 504	0.58 658	0.31 615	0.81 699	0.83 686	0.41 591	0.52 597	0.98 694	0.58 666	4.97 743	1.03 689	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 672	0.27 672	0.26 675

NVStereoNet_ROB	0.67 682	0.49 684	0.83 636	0.48 689	0.40 684	0.51 642	0.46 678	0.70 684	0.77 677	0.84 688	1.72 717	1.02 695	0.83 696	1.23 702	0.79 673	0.32 691	0.38 703	0.40 695	0.46 703	0.36 687	0.41 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 697	0.66 701	0.80 626	0.53 698	0.50 697	1.23 710	0.55 693	0.94 707	1.32 719	0.89 690	1.32 701	1.04 696	2.32 731	1.29 707	1.14 697	0.31 690	0.35 701	0.30 683	0.39 699	0.34 684	0.60 710

SGM_RVC	0.50 657	0.19 538	0.50 507	0.25 539	0.15 471	0.69 675	0.39 660	0.68 681	0.82 682	0.95 698	0.84 675	1.13 697	0.76 689	1.16 697	0.60 649	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

IMH-64	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

test_sample8	0.49 653	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 666	0.38 468	1.15 700	0.67 681	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

ELAS	0.74 691	0.36 655	0.85 644	0.36 667	0.33 676	1.36 716	0.77 712	0.93 706	0.92 699	1.41 717	1.53 711	1.16 701	1.17 710	0.95 680	1.03 689	0.26 676	0.25 688	0.28 677	0.28 688	0.31 680	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 691	0.36 655	1.00 665	0.37 673	0.33 676	0.88 694	0.93 721	0.83 701	1.08 712	1.35 713	1.33 703	1.24 702	1.33 718	1.06 691	0.95 685	0.27 681	0.25 688	0.29 681	0.27 685	0.30 679	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 703	1.17 725	1.70 709	0.91 714	0.41 685	1.19 708	0.92 720	1.10 710	1.14 715	1.16 709	1.14 694	1.25 703	0.88 700	1.75 720	1.04 691	0.87 722	0.50 715	0.87 717	0.53 712	0.96 722	0.52 702

WCMA_ROB	0.51 661	0.21 566	0.65 585	0.25 539	0.21 605	0.58 658	0.32 623	0.54 586	0.55 629	0.95 698	1.40 704	1.28 704	0.81 694	0.73 621	0.62 652	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 632

SGM+DAISY	0.87 698	0.66 701	1.30 694	0.51 694	0.60 705	1.03 701	0.84 718	0.76 691	0.73 673	1.39 715	1.51 710	1.31 705	1.22 712	1.11 693	1.08 692	0.57 706	0.53 720	0.51 702	0.51 709	0.54 697	0.61 714

ACVNet_1	0.72 687	0.81 708	1.37 697	0.72 707	0.53 701	0.77 684	0.42 669	0.85 705	0.90 693	0.74 682	0.75 664	1.32 706	0.72 687	1.02 688	0.55 638	0.54 703	0.31 697	0.71 710	0.35 692	0.64 705	0.45 696

IMH	1.05 708	0.95 717	1.00 665	1.01 718	0.78 716	1.11 703	0.68 703	1.38 716	1.43 723	1.00 701	1.72 717	1.43 707	1.14 707	1.73 719	0.89 681	1.09 728	0.55 723	0.99 721	0.57 716	0.87 717	0.62 716

WAO-7	1.01 705	0.89 713	0.93 656	0.83 713	0.66 710	1.18 706	0.81 716	1.40 717	1.57 726	1.11 707	1.76 719	1.45 708	1.19 711	1.50 713	1.14 697	0.61 708	0.62 730	0.70 709	0.68 721	0.66 708	0.60 710

ACVNet_2	0.89 699	0.87 712	1.25 689	0.82 711	0.62 707	0.97 699	0.62 700	1.14 712	1.42 722	1.00 701	1.40 704	1.47 709	0.84 697	1.11 693	0.66 661	0.61 708	0.43 707	0.78 714	0.49 706	0.75 712	0.52 702

MonStereo1	0.93 702	0.56 693	0.82 633	0.69 705	0.58 704	1.37 717	0.35 640	0.94 707	1.25 717	0.93 695	1.90 720	1.52 710	2.10 728	1.27 705	0.77 670	0.69 711	0.33 699	0.75 712	0.47 705	0.70 710	0.57 706

WAO-6	1.07 709	0.93 716	0.92 654	0.96 715	0.78 716	1.28 713	0.75 709	1.34 715	2.00 730	1.02 703	1.54 712	1.59 711	1.22 712	1.31 708	1.14 697	0.78 717	0.55 723	1.02 723	0.75 726	0.83 714	0.69 717

MeshStereo	0.58 672	0.27 616	0.67 591	0.22 380	0.17 529	0.66 671	0.37 649	0.78 693	0.61 647	1.47 725	1.30 700	1.65 712	0.79 691	1.12 695	0.59 645	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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
JetBlue	1.14 711	0.76 706	2.36 717	0.59 700	0.75 713	3.04 730	1.78 736	1.11 711	0.90 693	0.94 696	1.10 692	1.66 713	1.28 716	2.09 724	1.72 719	0.43 700	0.36 702	0.38 692	0.38 698	0.58 700	0.56 704

FCDSN-DC	0.63 678	0.31 642	0.61 564	0.36 667	0.30 671	0.65 669	0.37 649	0.66 673	0.68 663	1.14 708	1.54 712	1.71 714	1.26 714	0.92 673	0.64 658	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.27 672	0.27 679
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 676	0.33 649	0.61 564	0.30 636	0.25 650	0.86 693	0.35 640	0.55 596	0.67 660	1.10 706	1.49 709	1.76 715	0.97 705	0.88 666	0.49 626	0.23 664	0.21 675	0.27 669	0.27 685	0.25 660	0.24 671

LVE	1.13 710	1.02 718	1.28 692	1.01 718	0.80 719	1.29 714	0.81 716	1.47 720	1.96 728	1.07 705	1.90 720	1.90 716	1.01 706	1.48 712	0.91 682	0.93 725	0.61 729	0.94 718	0.69 722	0.87 717	0.75 722

FC-DCNN	0.70 685	0.30 634	0.69 597	0.32 648	0.27 657	0.81 690	0.39 660	0.79 696	0.82 682	1.41 717	1.58 714	1.98 717	1.26 714	1.02 688	0.77 670	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.26 675

LE_ROB	1.76 723	0.20 551	2.68 723	0.48 689	0.52 700	0.78 687	0.96 722	0.84 702	6.61 745	7.40 748	2.08 725	2.08 718	4.83 741	1.27 705	3.79 735	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

FC-DCNN v2	0.71 686	0.30 634	0.67 591	0.32 648	0.27 657	0.84 691	0.39 660	0.84 702	0.85 690	1.44 721	1.64 715	2.09 719	1.28 716	1.06 691	0.80 674	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.25 673

WAO-8	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

Venus	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

Dean	1.17 712	1.04 720	1.49 701	1.03 720	0.78 716	1.20 709	0.77 712	1.48 721	1.96 728	1.28 711	1.99 723	2.15 720	1.14 707	1.25 703	1.00 688	0.81 719	0.60 727	1.01 722	0.69 722	0.92 721	0.74 721

JetRed	2.30 728	2.64 734	6.12 739	1.12 725	1.38 731	5.85 742	3.29 738	1.99 729	1.67 727	1.98 733	1.95 722	2.16 723	1.60 723	2.48 728	4.10 736	1.05 726	1.60 740	1.09 724	1.01 733	1.67 734	1.28 733

MADNet++	2.26 727	1.80 732	2.06 713	2.13 735	1.97 733	2.61 729	1.79 737	2.38 733	2.16 731	2.75 738	2.65 735	2.38 724	2.43 732	3.17 730	3.21 732	2.17 741	1.95 743	1.94 737	1.63 736	2.06 735	2.01 736

notaker	1.45 717	1.34 728	1.48 699	1.40 729	1.07 726	1.18 706	0.85 719	1.48 721	1.40 721	1.51 726	3.46 738	2.40 725	1.81 725	1.76 721	1.45 714	1.11 729	0.69 735	1.38 731	0.87 729	1.31 731	0.97 729

pmcnn	0.50 657	0.20 551	0.78 616	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 655	1.23 698	2.52 726	0.37 598	0.77 642	0.95 685	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

UNDER WATER-64	1.55 720	1.19 726	2.52 720	1.31 727	0.95 724	2.12 725	1.21 731	1.45 719	3.19 734	1.43 720	1.32 701	2.64 727	2.04 727	1.63 716	1.83 721	1.11 729	0.67 734	1.28 729	0.92 730	1.19 726	1.02 730

TorneroNet-64	1.43 716	1.03 719	1.20 685	1.10 722	0.86 722	2.26 727	0.73 707	1.84 726	3.84 740	1.25 710	2.25 728	2.69 728	1.42 719	1.76 721	1.43 711	0.76 716	0.50 715	1.09 724	0.66 720	1.23 729	0.76 723

UNDER WATER	1.59 721	1.22 727	2.36 717	1.38 728	1.03 725	1.67 722	1.10 728	1.54 724	3.63 736	1.44 721	1.47 708	2.85 729	2.25 730	1.67 717	1.94 725	1.06 727	0.62 730	1.31 730	0.93 731	1.21 728	1.02 730

KSHMR	1.89 725	1.36 729	1.60 705	1.47 731	1.22 729	1.38 718	1.06 726	1.79 725	5.97 744	1.42 719	5.65 743	2.98 730	1.14 707	2.23 727	1.20 705	1.27 732	1.12 739	1.46 733	1.10 734	1.32 732	1.15 732

ktn	1.77 724	1.36 729	1.22 686	1.43 730	1.14 727	1.52 720	1.08 727	1.51 723	3.96 741	2.77 739	4.69 740	3.35 731	1.46 722	1.69 718	1.25 707	1.43 733	0.77 737	1.45 732	0.99 732	1.32 732	0.96 727

MANE	1.41 715	0.36 655	0.74 613	0.43 682	0.41 685	2.16 726	0.80 714	2.39 734	3.38 735	2.22 735	3.06 737	3.54 732	2.73 734	2.15 726	1.94 725	0.28 684	0.27 690	0.30 683	0.46 703	0.28 677	0.34 688

TorneroNet	2.22 726	1.08 721	1.24 688	1.14 726	0.90 723	5.58 735	0.80 714	2.12 731	8.69 747	2.58 737	5.42 742	3.88 733	1.97 726	1.78 723	1.87 722	0.86 721	0.54 722	1.15 728	0.74 725	1.23 729	0.85 726

tt	4.71 739	0.10 151	3.94 726	2.06 734	1.53 732	10.14 748	16.88 751	9.27 751	4.98 742	1.39 715	1.02 689	4.68 734	4.90 742	3.35 733	5.86 746	5.76 749	9.15 757	2.24 745	2.53 745	3.10 737	1.32 734

DPSimNet_ROB	4.34 738	4.23 735	6.89 741	3.67 736	3.68 735	4.75 732	5.21 747	2.67 735	3.68 737	5.82 745	3.95 739	5.57 735	6.72 745	3.46 734	4.48 737	4.05 748	2.88 746	4.68 749	3.12 749	3.69 738	3.62 741

DGTPSM_ROB	8.34 744	5.10 736	10.37 753	5.31 739	10.18 741	8.33 744	23.60 756	6.06 746	13.41 756	4.90 741	10.87 754	5.65 736	10.44 749	6.17 744	12.59 750	3.74 746	7.55 750	3.69 746	7.26 754	4.14 740	7.46 750

DPSMNet_ROB	8.40 745	5.11 737	10.49 754	5.58 740	10.25 742	8.34 745	23.62 757	6.07 747	13.45 757	4.93 742	10.88 755	5.66 737	10.44 749	6.24 745	12.64 751	3.98 747	7.61 751	3.76 747	7.30 755	4.20 741	7.51 751

HanzoNet	2.97 730	1.69 731	2.29 716	1.74 732	1.33 730	1.53 721	1.03 725	1.99 729	2.64 733	5.51 744	5.16 741	5.90 738	6.82 746	4.32 741	3.29 733	3.16 744	2.02 745	1.92 735	2.87 747	2.24 736	1.89 735

SGM-ForestM	1.36 713	0.28 619	0.79 623	0.26 573	0.16 504	2.26 727	1.00 724	1.42 718	1.46 725	2.38 736	2.05 724	5.95 739	2.66 733	2.95 729	2.46 730	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 625

zzzz4	4.31 735	5.77 742	4.85 737	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.91 698	1.87 729	2.47 731	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

noway1	4.31 735	5.77 742	4.81 736	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.90 693	1.87 729	2.48 733	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

noway4	4.32 737	5.81 744	4.75 734	11.39 752	10.47 748	5.70 740	4.50 746	4.14 741	0.90 693	1.83 727	2.44 730	6.16 742	3.63 738	3.66 738	4.60 743	2.00 740	0.47 711	2.03 742	1.73 738	5.80 748	4.40 747

TCMNet-wrong-test	4.29 734	5.57 741	4.65 730	11.33 749	10.39 743	5.73 741	4.48 745	4.13 740	1.02 706	1.91 732	2.39 729	6.16 742	3.62 737	3.84 740	4.50 738	1.99 737	0.47 711	1.97 738	1.69 737	5.69 743	4.31 743

noway3	4.27 733	5.33 740	4.61 728	11.26 747	10.44 745	5.62 736	4.46 741	4.12 739	0.92 699	1.86 728	2.49 734	6.19 744	3.66 739	3.74 739	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.03 742	1.74 739	5.69 743	4.21 742

noway2	4.26 732	5.26 739	4.63 729	11.29 748	10.43 744	5.62 736	4.46 741	4.09 738	0.90 693	1.87 729	2.47 731	6.20 745	3.67 740	3.62 735	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.02 739	1.74 739	5.72 745	4.32 744

USTest	6.88 742	5.23 738	5.63 738	7.22 741	7.29 738	14.34 751	22.76 752	8.48 748	9.32 748	5.42 743	6.39 745	6.29 746	6.64 744	6.92 746	8.62 749	1.94 734	3.29 747	2.16 744	2.55 746	3.85 739	3.29 740

light-stereo	2.37 729	0.69 703	3.61 725	3.84 737	3.41 734	4.04 731	0.31 615	2.13 732	1.45 724	3.61 740	6.33 744	6.90 747	0.63 679	4.83 742	1.28 708	0.71 713	0.74 736	0.32 686	0.39 699	1.20 727	0.96 727

Selective-IGEV-i1pa	5.57 741	7.99 746	4.76 735	0.80 710	0.45 692	12.99 749	3.60 740	9.25 750	7.43 746	6.97 746	9.87 750	8.94 748	7.26 747	14.66 759	5.65 745	3.55 745	1.08 738	1.93 736	0.72 724	0.73 711	2.79 739

LRCNet_RVC	10.90 750	14.34 758	9.35 742	15.35 753	8.04 740	1.08 702	0.34 636	8.78 749	0.70 667	12.63 758	16.05 758	9.85 749	6.54 743	8.57 749	6.34 747	20.27 770	5.40 749	23.70 770	21.88 771	14.87 757	13.83 758

iinet-test	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

IINet	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

Anonymous_1	16.62 757	9.35 749	9.84 745	10.66 744	14.64 753	18.66 758	27.12 760	12.64 757	13.51 758	10.76 757	10.30 753	10.13 752	10.60 751	11.06 754	12.74 754	15.87 766	7.74 752	16.92 764	43.48 774	58.66 777	7.68 752

xxxxx1	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

tt_ll	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

ff	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

DPSM_ROB	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

DPSM	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

BEATNet-Init1	4.73 740	2.61 733	13.29 755	0.58 699	0.53 701	10.12 747	3.33 739	4.83 744	5.01 743	8.75 749	8.51 746	14.08 758	7.60 748	7.70 748	5.34 744	0.28 684	0.28 693	0.34 690	0.37 696	0.57 699	0.45 696

HaxPig	17.72 758	20.22 768	19.73 757	16.53 754	16.51 754	9.27 746	9.33 748	14.34 760	13.27 753	18.65 760	18.70 759	17.35 759	16.77 760	17.04 760	16.45 760	22.05 773	20.89 769	22.27 769	21.53 766	21.29 768	22.13 772

PML	16.10 756	12.82 757	6.78 740	5.23 738	7.76 739	33.92 763	66.56 773	5.30 745	10.28 749	26.12 772	68.59 777	20.51 760	13.49 759	10.06 750	6.78 748	5.96 750	2.00 744	6.04 755	2.18 744	8.96 753	2.60 738

MEDIAN_ROB	21.21 759	24.62 772	23.47 768	19.58 755	19.65 759	13.22 750	10.96 749	17.88 761	17.00 761	22.14 771	22.02 762	20.86 761	20.36 761	21.06 761	19.71 761	25.63 774	24.13 770	26.21 771	25.20 772	25.17 771	25.38 775

fast-reg	23.64 766	20.51 769	23.42 767	23.22 765	24.75 769	38.73 771	55.47 767	26.85 767	28.86 771	20.12 763	21.73 760	21.64 762	22.22 762	24.30 769	27.54 771	13.91 765	16.52 767	14.85 763	15.62 763	16.91 765	15.71 766

Hybrid-DGEV	23.16 764	19.94 766	20.96 765	22.49 760	22.75 762	38.51 769	55.52 772	27.09 772	28.90 772	20.58 765	22.25 766	22.00 763	22.80 768	24.11 767	27.33 765	13.60 761	16.47 762	12.14 756	14.30 761	15.95 758	15.54 762

RAFT-FEzeroshot	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

RAFT-FE	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

FlowAnything	23.14 763	19.87 762	20.79 763	22.50 763	22.74 761	38.39 766	55.46 766	26.89 768	28.72 769	20.77 770	22.29 768	22.07 766	22.72 763	23.99 762	27.41 770	13.60 761	16.55 768	12.15 760	14.36 762	15.97 762	15.52 760

CasAABBNet	23.10 760	19.86 761	20.64 762	22.47 759	22.73 760	38.41 767	55.50 769	26.89 768	28.70 768	20.61 768	22.15 765	22.08 767	22.75 766	23.99 762	27.36 766	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.27 757	15.95 758	15.53 761

Selective-RAFT-Error	23.16 764	19.93 765	20.87 764	22.54 764	22.81 765	38.52 770	55.47 767	27.01 771	28.83 770	20.66 769	22.25 766	22.09 768	22.80 768	24.09 766	27.36 766	13.61 763	16.48 763	12.15 760	14.28 758	15.99 763	15.57 765

LSM0	24.24 767	19.98 767	22.32 766	24.22 766	40.14 774	38.48 768	55.20 765	26.95 770	28.57 765	20.49 764	21.83 761	22.26 769	22.75 766	24.22 768	27.30 764	13.66 764	16.32 761	12.19 762	14.15 756	16.10 764	17.66 767

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.06 773	27.24 769	24.63 767	24.20 768	17.73 755	12.61 750	22.29 764	21.39 764	26.79 773	26.16 771	25.20 770	24.64 772	25.07 770	23.53 762	29.96 775	28.40 775	30.60 772	29.58 773	29.72 772	29.84 776

RSGM-EC	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

acva	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

zzzz2	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

noway5	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

zzzzzz3	33.80 772	21.93 770	29.35 770	40.69 772	40.71 775	54.58 773	75.81 775	38.06 774	43.73 775	30.21 774	32.81 772	33.59 775	36.40 775	35.16 771	41.64 774	19.24 767	24.62 771	18.35 765	21.58 767	19.15 766	18.48 768

zzz1	33.83 773	21.95 771	29.58 771	40.69 772	40.71 775	54.57 772	75.77 774	38.08 775	43.79 776	30.23 775	32.84 773	33.61 776	36.40 775	35.19 772	41.64 774	19.25 768	24.62 771	18.36 766	21.58 767	19.16 767	18.49 769

Selective-IGEV-i16pa	30.47 771	41.93 776	4.02 727	0.49 692	0.37 681	96.94 777	0.74 708	60.26 778	58.76 777	17.24 759	64.39 776	38.26 777	49.53 777	106.11 778	26.15 763	19.96 769	3.42 748	4.39 748	1.81 743	0.39 689	14.22 759

test_example2	101.33 776	108.28 777	68.15 775	98.43 774	106.93 777	89.75 776	102.43 778	36.80 773	97.65 778	129.04 778	130.15 778	65.26 778	66.62 778	92.11 777	80.24 778	144.10 778	199.48 778	81.81 778	103.01 778	125.01 778	101.27 777

ccccc		256.29 778		354.40 777	364.36 778	149.10 778		152.89 779		153.93 779		164.00 779		268.02 779		390.55 779	349.22 779	244.59 779	219.82 779	412.30 779

ASD4		6.65 745

Low-res two-view benchmark