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

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.07 47	0.10 44	0.16 256	0.12 172	0.08 151	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

test410_97500	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 539	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

over-8	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 151	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 209	0.05 7	0.07 145	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.11 81	0.11 75	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 213	0.12 172	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.07 8	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.14 251	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 339

AdaDepth	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.06 2	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.11 75	0.16 321	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

rgla	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 259	0.06 6	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.24 658	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 195	0.13 613	0.12 328	0.24 658	0.16 666	0.25 640	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.13 613	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.05 183	0.08 502

over v1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.06 339

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

monster-pro	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
IGEV-FE	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.14 251	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

MonStereo	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.05 5	0.14 274	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

asda	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 256	0.10 96	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 256	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 636	0.17 545	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

MonSter	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.09 209	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

RSM++	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.11 75	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

MyStereo07	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

ff7	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IGEVStereo-DCA	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ffff	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

rrr	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.16 437	0.16 256	0.15 279	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IGEV_Zeroshot_test	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

anonymousdsp	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ProNet	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.06 339

ccc-4	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IGEV-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

416test1013	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.21 402	0.17 352	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 649

flow	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 649

over-6	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 296	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 225

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.05 5	0.13 198	0.10 45	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.07 77	0.08 213	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.07 429

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.10 570	0.09 606	0.04 1	0.05 212	0.04 54	0.09 551

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.05 2	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

quiztm	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.14 170	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.08 213	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.16 256	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 126	0.17 545	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.15 503	0.10 136	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 72	0.07 146	0.11 286	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

BStereo	0.08 99	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.07 47	0.09 27	0.15 213	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 195	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.11 286	0.09 27	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 170	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 341	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 77	0.10 293	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 217	0.05 2	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

S2M2_XL	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.09 160	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.06 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 331	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.06 1	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.17 479	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

SCV	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.22 625	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.04 82

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 436	0.12 119	0.11 75	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.10 228	0.12 119	0.10 45	0.12 172	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

fffft	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.07 77	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.07 8	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.13 217	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

Pointernet	0.09 195	0.04 1	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.10 44	0.15 213	0.17 352	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

U	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.17 352	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.05 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 195	0.10 539	0.31 657	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.11 220	0.07 1	0.12 627	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.15 213	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.10 276	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.24 654	0.14 170	0.18 386	0.09 209	0.07 77	0.09 255	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AnonStereo	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.19 362	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

GEAR-Net	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 246	0.04 1	0.13 198	0.08 14	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

Weightmod_eth	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.07 418	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.20 375	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.09 255	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DNS	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.17 514	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.03 1	0.13 643	0.09 551

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.11 75	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.12 172	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 64	0.09 209	0.08 144	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 476	0.07 17	0.20 570	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.12 102	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 279	0.06 30	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 126	0.15 476	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.13 198	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 331	0.16 321	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

NLSM3	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 418	0.03 1	0.03 2

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.10 45	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.06 8	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

4.5_new	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 331	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

1w_stereo	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 256	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

AIO_rvc	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

999	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.08 144	0.08 213	0.08 253	0.16 479	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225

PAM_32	0.09 195	0.05 45	0.17 545	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.14 416	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 570	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

MyStereo06	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.19 362	0.12 172	0.12 342	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

tt1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.15 213	0.19 406	0.09 209	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.21 447	0.11 297	0.08 144	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

iRaft-Stereo_20w	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.18 331	0.10 96	0.11 297	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

test-3	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

NoBS	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.13 198	0.05 1	0.07 20	0.06 30	0.09 185	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

DNSM	0.09 195	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 643	0.10 583

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.19 501	0.07 146	0.10 228	0.09 27	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.07 410	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.08 14	0.08 32	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DN	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.18 530	0.17 296	0.16 321	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 602	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.09 551

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 172	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.13 136	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WQFJX1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

FE-Mocha	0.09 195	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.14 274	0.20 375	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.10 96	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

S2M2_L	0.09 195	0.08 389	0.11 279	0.13 23	0.10 498	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 96	0.10 260	0.09 185	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.13 653	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.10 582	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.05 2	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.12 341	0.11 81	0.15 213	0.10 96	0.12 342	0.09 185	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

AIO-test2	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.23 649	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.23 453	0.23 473	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.09 549	0.05 183	0.05 225

mms	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.17 479	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

PAM	0.10 276	0.05 45	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.16 437	0.15 213	0.16 321	0.12 342	0.09 185	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.13 136	0.13 217	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CAS++	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.24 477	0.14 251	0.11 297	0.09 185	0.11 324	0.07 198	0.14 416	0.09 115	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.15 463	0.16 437	0.18 331	0.18 386	0.10 260	0.09 185	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.06 339

ACVNet-DCA	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

xx1	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.16 448	0.16 531	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

1test111	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.15 444	0.16 529	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

cc1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MSKI-zero shot	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.13 217	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 613	0.14 436	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HH	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LoS	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.14 436	0.11 81	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.09 300	0.15 444	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.11 324	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

TRStereo	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.12 590	0.10 228	0.13 198	0.18 331	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

raftrobust	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.10 44	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

EAI-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.16 256	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.21 605	0.09 382	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.10 225	0.05 5	0.06 76	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.10 225	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

Weightmod	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.12 172	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

S0	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.20 570	0.07 146	0.18 538	0.23 639	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.10 225	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.09 525	0.10 628	0.14 657	0.14 662	0.05 183	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.21 605	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.11 75	0.09 64	0.10 260	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.09 68	0.12 388	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.14 274	0.13 136	0.16 321	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.14 274	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.17 296	0.18 386	0.13 377	0.10 225	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 195	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.16 256	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

WQFJA1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 570	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

WQFJX	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.21 605	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.12 342	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NLMM	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 570	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

NLSM1	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.10 225	0.06 52	0.10 347	0.10 136	0.11 319	0.07 371	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GS-Stereo							0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

DLNR-FE	10.43 775	1.83 761	19.53 793	120.75 799	13.06 782	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 801	0.04 82

DA	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GGEV	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

depthmonostereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.11 385	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 279	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MM-Stereo_test3	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.19 571	0.24 477	0.19 406	0.06 30	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.18 530	0.15 213	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

castereo	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.18 386	0.08 151	0.10 225	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.03 2

model_zeroshot	0.10 276	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.13 217	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

GCAP-BAT	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0080	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

RAFT-Stereo-weight	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.19 362	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

H2IRNET	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.18 424	0.09 382	0.12 341	0.15 363	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.10 293	0.10 347	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.05 225

MGS-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

whm_eth	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

DLNR_Zeroshot_test	10.40 774	1.82 760	19.49 792	120.77 800	13.11 783	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 800	0.04 82

CASnet	0.09 195	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 576	0.08 501	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.07 5	0.13 136	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

RAFT-Test	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

LL-Strereo2	0.10 276	0.10 539	0.15 476	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.09 27	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.16 479	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.06 322	0.05 225

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

Selective-RAFT	0.11 330	0.10 539	0.11 279	0.21 605	0.08 246	0.16 495	0.13 198	0.20 375	0.22 461	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

RCA-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.18 331	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

IPLGR_C	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

MIPNet	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.24 490	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

test_3	0.10 276	0.09 476	0.10 216	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.26 680	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.03 2

RAFT + AFF	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.20 570	0.10 498	0.14 436	0.24 654	0.26 515	0.20 430	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.08 502

Gwc-CoAtRS	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.08 151	0.10 225	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

noway7	0.10 276	0.07 259	0.13 386	0.20 570	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.28 558	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.07 145	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

S	0.12 410	0.08 389	0.09 143	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.19 571	0.17 296	0.16 321	0.13 377	0.11 280	0.13 379	0.10 347	0.11 220	0.13 435	0.09 525	0.07 535	0.13 643	0.15 679	0.06 322	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.12 102	0.11 129	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.11 280	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.15 213	0.14 251	0.08 151	0.11 280	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 399	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.11 297	0.11 280	0.11 324	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 126	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.09 160	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.12 418	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

NLMM1	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.22 625	0.10 498	0.12 341	0.20 595	0.18 331	0.20 430	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.04 82

NLCSM	0.11 330	0.09 476	0.09 143	0.23 649	0.11 553	0.12 341	0.19 571	0.18 331	0.18 386	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.05 225

Select-FE	0.11 330	0.06 126	0.20 595	0.15 132	0.11 553	0.11 286	0.13 198	0.21 402	0.18 386	0.09 209	0.11 280	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.06 322	0.08 502

DVStereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.14 170	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.04 1	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.05 2	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.18 530	0.21 402	0.20 430	0.09 209	0.11 280	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

tg	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.20 375	0.12 172	0.08 151	0.11 280	0.11 324	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.13 136	0.15 279	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

MaDis-Stereo	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.10 44	0.16 256	0.16 321	0.09 209	0.11 280	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

4D-IteraStereo	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.05 225

CIPLG	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.11 280	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

AnonymousM	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.14 251	0.13 377	0.11 280	0.09 255	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.05 212	0.05 183	0.05 225

cross-raft	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.11 286	0.25 670	0.13 136	0.15 279	0.08 151	0.11 280	0.12 346	0.10 347	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

s12784h	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 495	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.11 324	0.11 385	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

sAnonymous2	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 570	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CroCo_RVC	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 570	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.21 605	0.10 498	0.12 341	0.18 530	0.22 429	0.20 430	0.13 377	0.12 303	0.08 213	0.08 253	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

monster_256*512	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.21 605	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.12 342	0.12 303	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.13 217	0.08 151	0.12 303	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

water-stereo	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.08 213	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AIO-test1	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.23 649	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.21 402	0.14 251	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.03 1	0.06 339

RAStereo	0.10 276	0.09 476	0.08 66	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.15 213	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.13 613	0.13 399	0.16 437	0.23 453	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.08 502

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

testlalala	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

Any-RAFT	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.12 303	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

MC-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.12 303	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.17 479	0.21 402	0.24 490	0.11 297	0.12 303	0.11 324	0.08 253	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

iRaftStereo_RVC	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.09 382	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.12 172	0.09 209	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

XX-TBD	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 341	0.16 437	0.14 170	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

111	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.23 473	0.11 297	0.12 303	0.14 402	0.11 385	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

AFF-stereo	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.09 64	0.10 260	0.12 303	0.09 255	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.16 256	0.17 352	0.08 151	0.12 303	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

SMOE	0.10 276	0.08 389	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.13 217	0.11 297	0.13 323	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.06 322	0.04 82

SME	0.11 330	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.20 579	0.13 198	0.21 402	0.17 352	0.12 342	0.13 323	0.10 293	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.06 322	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.08 151	0.13 323	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 410	0.07 259	0.13 386	0.19 501	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.16 256	0.16 321	0.12 342	0.13 323	0.15 433	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

MIM_Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 119	0.20 375	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.09 255	0.05 16	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

GLC_STEREO	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.24 490	0.12 342	0.13 323	0.12 346	0.08 253	0.18 539	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

CRE-IMP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.18 331	0.10 96	0.14 405	0.13 323	0.13 379	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

rafts_anoy	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.06 339

RALAANet	0.11 330	0.08 389	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.13 323	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

sCroCo_RVC	0.12 410	0.09 476	0.23 620	0.24 658	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.10 260	0.13 323	0.12 346	0.07 198	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.05 183	0.07 429

ARAFT	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.20 375	0.12 172	0.12 342	0.13 323	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.04 82

CREStereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.06 339
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
PMTNet	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 341	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.09 209	0.13 323	0.10 293	0.07 198	0.13 378	0.10 229	0.15 671	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 410	0.06 339

PStereo	0.20 606	0.22 689	0.20 595	0.17 324	0.10 498	0.13 399	0.20 595	0.27 537	0.38 631	0.20 552	0.14 339	0.28 607	0.31 678	0.24 633	0.31 694	0.18 697	0.13 672	0.15 670	0.11 625	0.12 623	0.12 626

ManiGeoR	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf10	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

TestStereo_HLe17	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 389	0.13 386	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.19 571	0.17 296	0.19 406	0.12 342	0.14 339	0.15 433	0.10 347	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

rvit_stereo_0083	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.26 526	0.11 297	0.14 339	0.13 379	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 45	0.14 427	0.15 132	0.20 700	0.09 160	0.17 479	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.10 293	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.09 551

MyStereo05	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.27 537	0.35 612	0.17 480	0.14 339	0.15 433	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo04	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.29 574	0.38 631	0.17 480	0.14 339	0.16 448	0.10 347	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

AE-Stereo	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.19 406	0.09 209	0.14 339	0.12 346	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

riskmin	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.14 436	0.14 274	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.14 339	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.08 502

iRaft-Stereo_5w	0.12 410	0.09 476	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.19 529	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.20 581	0.16 529	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.06 339

GwcNet-ADL	0.13 438	0.08 389	0.14 427	0.20 570	0.09 382	0.11 286	0.20 595	0.30 589	0.24 490	0.13 377	0.14 339	0.18 485	0.14 485	0.13 378	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.06 339

OMP-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.13 377	0.14 339	0.11 324	0.12 418	0.11 220	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NRIStereo	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.16 256	0.15 279	0.12 342	0.14 339	0.13 379	0.12 418	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.07 429

PSM-AAD	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.20 375	0.13 217	0.12 342	0.14 339	0.18 485	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.14 668

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 389	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

IRAFT_RVC	0.12 410	0.08 389	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.07 47	0.15 363	0.24 477	0.23 473	0.14 405	0.14 339	0.15 433	0.12 418	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.14 339	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.12 119	0.20 375	0.10 96	0.10 260	0.14 339	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i16pc	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.11 553	0.38 701	0.16 437	0.23 453	0.16 321	0.10 260	0.15 360	0.09 255	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.10 570	0.08 569	0.06 218	0.07 418	0.09 549	0.09 551

VMStereo-Base	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.15 360	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.19 571	0.17 296	0.12 172	0.15 432	0.15 360	0.17 470	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.06 339

rvit_0105_5	0.14 475	0.09 476	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.23 639	0.24 477	0.27 536	0.14 405	0.15 360	0.18 485	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.14 667	0.11 641	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

UGAM-zero	0.09 195	0.05 45	0.15 476	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t1	0.12 410	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.17 519	0.15 363	0.18 331	0.15 279	0.15 432	0.15 360	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

plain	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.13 217	0.13 377	0.15 360	0.09 255	0.12 418	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

LL-Strereo	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.20 570	0.10 498	0.11 286	0.18 530	0.32 613	0.24 490	0.15 432	0.15 360	0.14 402	0.13 460	0.19 556	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.04 54	0.05 225

LCNet	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.16 448	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.15 675

STrans-v2	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.11 129	0.11 297	0.15 360	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.11 297	0.15 360	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.09 551

raft+_RVC	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.11 81	0.24 477	0.20 430	0.12 342	0.15 360	0.12 346	0.08 253	0.12 320	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

TANstereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.15 213	0.19 406	0.11 297	0.15 360	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

SE	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.11 286	0.11 81	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.16 373	0.09 255	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.04 82

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.15 463	0.14 274	0.20 375	0.17 352	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

Hybrid-DGEV-03	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.08 246	0.16 495	0.14 274	0.15 213	0.14 251	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

DFGA-Net	0.13 438	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.13 198	0.22 429	0.25 512	0.16 461	0.16 373	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

FACV-RUCA	0.13 438	0.11 567	0.12 328	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.15 363	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.16 531	0.14 416	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

UGAM	0.13 438	0.10 539	0.09 143	0.22 625	0.08 246	0.12 341	0.20 595	0.17 296	0.23 473	0.21 568	0.16 373	0.13 379	0.13 460	0.19 556	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.13 643	0.11 625	0.07 410	0.05 225

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.11 81	0.17 296	0.18 386	0.14 405	0.16 373	0.09 255	0.11 385	0.12 320	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.07 429

DCANet-4	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.13 377	0.16 373	0.09 255	0.14 485	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

KYRaft	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.22 429	0.12 172	0.13 377	0.16 373	0.20 513	0.10 347	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.16 687

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ASMatch	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.10 498	0.07 47	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.12 342	0.16 373	0.16 448	0.10 347	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.08 502

PFNet	0.12 410	0.06 126	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.26 515	0.20 430	0.16 461	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

iGMRVC	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

iRAFT	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

csc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

DIP-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.09 27	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.06 36	0.11 286	0.10 44	0.18 331	0.18 386	0.13 377	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 322	0.05 225
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
HLf8	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.11 1	0.08 246	0.15 463	0.12 119	0.22 429	0.15 279	0.13 377	0.17 397	0.12 346	0.10 347	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.08 484	0.08 502

RT-IGEV	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.24 477	0.27 536	0.16 461	0.17 397	0.17 470	0.10 347	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.07 410	0.07 429

Selective-IGEV-i1	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.16 437	0.22 429	0.30 568	0.16 461	0.17 397	0.16 448	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

FLISNet	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CoSv	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

rvit_0105_3	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.25 670	0.25 496	0.29 558	0.15 432	0.17 397	0.20 513	0.13 460	0.17 514	0.14 478	0.13 653	0.11 641	0.12 628	0.14 662	0.07 410	0.06 339

CoDeX	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.23 453	0.27 536	0.13 377	0.17 397	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

knoymous	0.11 330	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.15 463	0.14 274	0.19 362	0.13 217	0.11 297	0.17 397	0.13 379	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

ADStereo(finetuned)	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.12 418	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

IPLG	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.20 375	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.07 145	0.07 198	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 276	0.08 389	0.13 386	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.19 362	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.11 324	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.12 119	0.22 429	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.11 324	0.12 418	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NF-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

OCTAStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

SST-Stereo	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.11 129	0.15 432	0.17 397	0.13 379	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

GrayStereo	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.09 160	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.17 470	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.10 583

RE-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

TVStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

test-2	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

Prome-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.22 429	0.13 217	0.12 342	0.17 397	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.09 551

Anonymous3	0.16 546	0.13 613	0.33 665	0.26 677	0.14 635	0.27 661	0.17 479	0.28 558	0.28 551	0.15 432	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.11 611

RALCasStereoNet	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.17 296	0.11 129	0.12 342	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

DCANet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GMStereo	0.13 438	0.14 626	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.20 375	0.24 490	0.16 461	0.17 397	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.28 558	0.27 536	0.14 405	0.17 397	0.12 346	0.13 460	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.06 339

IGEV_i1	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.19 563	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.18 510	0.18 425	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

Lsterematch	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.15 363	0.14 170	0.17 352	0.16 461	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.12 320	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

G2L-ROB	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.18 386	0.19 529	0.18 425	0.20 513	0.14 485	0.17 514	0.16 529	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.09 551

rvit_0105_6	0.14 475	0.09 476	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.10 228	0.16 437	0.19 362	0.26 526	0.12 342	0.18 425	0.17 470	0.12 418	0.18 539	0.12 388	0.15 671	0.11 641	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_stereo_0081_aga	0.11 330	0.09 476	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.19 406	0.10 260	0.18 425	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.06 339

MyStereo8	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.18 538	0.14 274	0.19 362	0.22 461	0.12 342	0.18 425	0.11 324	0.10 347	0.16 479	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.09 551

CASS	0.13 438	0.12 585	0.11 279	0.23 649	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.17 480	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.14 416	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.09 549	0.07 429
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.16 233	0.11 553	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.11 297	0.18 425	0.10 293	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.04 82

test_4	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.22 627	0.15 213	0.17 352	0.12 342	0.18 425	0.12 346	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.03 2

GANet-ADL	0.13 438	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.30 589	0.20 430	0.13 377	0.18 425	0.19 501	0.12 418	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.08 502

RAFT_R40	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.16 321	0.14 405	0.18 425	0.15 433	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

MWSP-net	0.15 521	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.16 495	0.23 639	0.29 574	0.32 583	0.18 510	0.19 436	0.17 470	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.08 502

ITSA-stereo	0.15 521	0.10 539	0.14 427	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.30 589	0.49 687	0.17 480	0.19 436	0.22 541	0.15 503	0.17 514	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.08 502

qqq	0.13 438	0.09 476	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.15 432	0.19 436	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.16 529	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

x	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.19 436	0.19 501	0.17 555	0.18 539	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

raft_robust	0.13 438	0.10 539	0.07 17	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.24 654	0.28 558	0.33 591	0.20 552	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

PFNet+	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.05 5	0.12 119	0.17 296	0.21 447	0.16 461	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.11 611

PSM-softLoss	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

KMStereo	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.17 352	0.13 377	0.19 436	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.08 502

DMCA	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.19 436	0.17 470	0.18 571	0.15 444	0.17 545	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.10 583

BEATNet_4x	0.12 410	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.07 146	0.15 463	0.07 5	0.22 429	0.18 386	0.16 461	0.19 436	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

R-Stereo Train	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.14 274	0.19 362	0.19 406	0.13 377	0.20 449	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

Selective-IGEV-i16pb	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.15 132	0.11 553	0.41 706	0.16 437	0.28 558	0.23 473	0.11 297	0.20 449	0.10 293	0.07 198	0.17 514	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.06 218	0.08 501	0.09 549	0.10 583

DStereoRT	0.16 546	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.28 558	0.22 461	0.12 342	0.20 449	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.96 756	0.09 549	0.05 183	0.04 82

coex_refinement	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.15 363	0.26 515	0.29 558	0.18 510	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.16 479	0.18 563	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.09 549	0.08 502

rvit_0105_4	0.14 475	0.09 476	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.19 571	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.20 449	0.17 470	0.13 460	0.17 514	0.13 435	0.15 671	0.11 641	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_105_1	0.19 594	0.11 567	0.25 629	0.21 605	0.16 666	0.21 599	0.27 687	0.31 602	0.41 645	0.19 529	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.12 627	0.12 657	0.13 643	0.15 679	0.08 484	0.07 429

DualNet (step1)	0.16 546	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.15 671	0.06 457	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample9	0.18 582	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample7	0.15 521	0.10 539	0.16 513	0.14 72	0.11 553	0.16 495	0.16 437	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.12 627	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.10 583

test_sample2	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.18 530	0.21 402	0.16 321	0.14 405	0.20 449	0.19 501	0.15 503	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

SMFormer	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

tta	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.06 339

qqq1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

fff1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

PCWNet_CMD	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 617	0.14 405	0.20 449	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

TestStereo1	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 703	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DisPM	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.17 352	0.14 405	0.20 449	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.11 611

SA-5K	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 703	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Sa-1000	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.14 436	0.22 627	0.22 429	0.18 386	0.15 432	0.20 449	0.17 470	0.11 385	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.05 183	0.05 225

UDGNet	0.14 475	0.13 613	0.16 513	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.16 437	0.21 402	0.27 536	0.20 552	0.20 449	0.16 448	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.06 322	0.07 429

dd	0.15 521	0.16 644	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.18 530	0.21 402	0.25 512	0.23 597	0.20 449	0.21 523	0.09 300	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.06 339

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 585	0.13 386	0.22 625	0.09 382	0.13 399	0.20 595	0.26 515	0.23 473	0.18 510	0.20 449	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.17 545	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.11 625	0.08 484	0.07 429

ADLNet2	0.16 546	0.09 476	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.20 579	0.16 437	0.31 602	0.39 636	0.16 461	0.20 449	0.20 513	0.18 571	0.21 599	0.22 612	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.07 429

UCFNet_RVC	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.11 1	0.10 498	0.20 579	0.10 44	0.24 477	0.22 461	0.17 480	0.20 449	0.23 559	0.15 503	0.17 514	0.15 513	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.13 658	0.11 605	0.10 583

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.18 386	0.13 377	0.21 473	0.12 346	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

DStereoO	0.24 652	0.18 667	0.18 571	0.20 570	0.14 635	0.21 599	0.19 571	0.32 613	0.41 645	0.29 656	0.21 473	0.32 648	0.27 651	0.41 714	0.27 667	0.46 739	0.12 657	0.31 727	0.11 625	0.15 676	0.12 626

MultiAttention	0.29 684	0.08 389	0.14 427	0.19 501	0.12 590	1.45 758	1.33 763	0.36 664	0.37 624	0.19 529	0.21 473	0.24 565	0.11 385	0.38 701	0.18 563	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.09 551

NINENet	0.16 546	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.40 686	0.36 617	0.18 510	0.21 473	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.08 569	0.10 576	0.07 418	0.10 582	0.09 551

psmg	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.17 479	0.29 574	0.19 406	0.17 480	0.21 473	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

AAGNet	0.11 330	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.18 331	0.13 217	0.16 461	0.21 473	0.13 379	0.14 485	0.11 220	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

RAFT	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.24 654	0.20 375	0.19 406	0.21 568	0.21 473	0.17 470	0.12 418	0.16 479	0.09 115	0.06 183	0.07 535	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.05 225

CFNet_pseudo	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.07 429

MSMDNet	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 617	0.14 405	0.21 473	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

HSM-Net_RVC	0.14 475	0.08 389	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.15 363	0.27 537	0.29 558	0.19 529	0.21 473	0.29 616	0.14 485	0.17 514	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DeepPruner_ROB	0.16 546	0.11 567	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.17 519	0.15 363	0.32 613	0.21 447	0.19 529	0.21 473	0.22 541	0.18 571	0.20 581	0.15 513	0.13 653	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.11 605	0.10 583

test_sample8	0.19 594	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.31 602	0.21 447	0.27 632	0.22 485	0.36 665	0.25 637	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample3	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.14 72	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.16 461	0.22 485	0.19 501	0.15 503	0.17 514	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.08 502

test_sample1	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.13 23	0.08 246	0.19 563	0.16 437	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.22 485	0.18 485	0.16 531	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ssnet_v2	0.17 568	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.11 553	0.21 599	0.21 616	0.33 633	0.25 512	0.22 584	0.22 485	0.27 597	0.18 571	0.22 612	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

BUS	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.22 625	0.10 498	0.19 563	0.14 274	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.22 625	0.10 498	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

hknet	0.15 521	0.11 567	0.13 386	0.22 625	0.11 553	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.25 512	0.17 480	0.22 485	0.22 541	0.18 571	0.17 514	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

NOSS_ROB	0.19 594	0.12 585	0.18 571	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.20 552	0.22 485	0.27 597	0.23 622	0.21 599	0.16 529	0.16 687	0.18 709	0.23 706	0.21 707	0.12 623	0.13 649

DN-CSS_ROB	0.13 438	0.13 613	0.16 513	0.18 424	0.10 498	0.16 495	0.08 9	0.22 429	0.18 386	0.17 480	0.22 485	0.13 379	0.13 460	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

HLF11	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.12 7	0.08 246	0.14 436	0.11 81	0.22 429	0.10 96	0.12 342	0.23 494	0.11 324	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

G2L-Stereo_test	0.14 475	0.07 259	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.16 437	0.30 589	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

DCVSM-stereo	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.16 233	0.10 498	0.15 463	0.09 27	0.19 362	0.23 473	0.20 552	0.23 494	0.26 589	0.15 503	0.18 539	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.08 501	0.10 582	0.12 626

ACV-stereo	0.15 521	0.10 539	0.28 644	0.18 424	0.12 590	0.14 436	0.12 119	0.23 453	0.21 447	0.19 529	0.23 494	0.22 541	0.15 503	0.23 623	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DispNO	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.12 590	0.11 286	0.21 616	0.23 453	0.29 558	0.17 480	0.23 494	0.18 485	0.17 555	0.15 444	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

mmm	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.09 382	0.17 519	0.18 530	0.21 402	0.15 279	0.15 432	0.23 494	0.21 523	0.16 531	0.16 479	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AASNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.19 501	0.09 382	0.18 538	0.15 363	0.37 670	0.37 624	0.19 529	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.20 583	0.10 570	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

GES	0.14 475	0.08 389	0.16 513	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.13 198	0.28 558	0.25 512	0.16 461	0.23 494	0.18 485	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.09 551

FENet	0.13 438	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.17 480	0.23 494	0.16 448	0.12 418	0.14 416	0.15 513	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

FADNet_RVC	0.16 546	0.14 626	0.40 683	0.20 570	0.11 553	0.13 399	0.13 198	0.26 515	0.22 461	0.21 568	0.23 494	0.20 513	0.17 555	0.14 416	0.16 529	0.08 456	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.11 605	0.10 583

AdaStereo	0.15 521	0.11 567	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.20 579	0.11 81	0.32 613	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.13 460	0.19 556	0.14 478	0.12 627	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.09 549	0.07 429
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.
HSM	0.15 521	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.16 495	0.14 274	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.23 494	0.37 670	0.16 531	0.20 581	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

iResNet	0.13 438	0.10 539	0.18 571	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.20 375	0.26 526	0.15 432	0.23 494	0.15 433	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

MWDA-net	0.15 521	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.22 627	0.25 496	0.35 612	0.18 510	0.24 507	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

1111x	0.15 521	0.08 389	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.18 538	0.25 670	0.31 602	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.26 589	0.15 503	0.13 378	0.23 624	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

StereoVision	0.13 438	0.12 585	0.09 143	0.24 658	0.10 498	0.15 463	0.21 616	0.21 402	0.20 430	0.12 342	0.24 507	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.10 229	0.09 525	0.11 641	0.12 628	0.12 647	0.06 322	0.05 225

CFNet_ucs	0.15 521	0.08 389	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.14 436	0.14 274	0.30 589	0.34 603	0.16 461	0.24 507	0.23 559	0.14 485	0.18 539	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

SDNR	0.19 594	0.08 389	0.19 583	0.16 233	0.12 590	0.77 740	0.14 274	0.25 496	0.32 583	0.19 529	0.24 507	0.19 501	0.13 460	0.19 556	0.15 513	0.16 687	0.18 709	0.14 657	0.11 625	0.08 484	0.11 611

iinet-f	0.16 546	0.06 126	0.45 691	0.14 72	0.10 498	0.21 599	0.14 274	0.27 537	0.23 473	0.21 568	0.24 507	0.21 523	0.15 503	0.18 539	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.10 583

GASNet	0.22 628	0.23 692	0.33 665	0.26 677	0.17 682	0.26 651	0.16 437	0.44 704	0.42 655	0.27 632	0.24 507	0.30 626	0.15 503	0.27 645	0.18 563	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.16 685	0.07 429

gwcnet-sp	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

scenet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

ToySt	0.17 568	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.11 553	0.16 495	0.25 670	0.24 477	0.33 591	0.19 529	0.24 507	0.26 589	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.07 371	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.09 549	0.08 502

anonymousa	0.13 438	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.17 479	0.19 362	0.29 558	0.15 432	0.24 507	0.15 433	0.14 485	0.14 416	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.05 183	0.06 339

Anonymous_2	0.22 628	0.17 655	0.28 644	0.15 132	0.16 666	0.32 677	0.22 627	0.22 429	0.17 352	0.23 597	0.24 507	0.26 589	0.27 651	0.27 645	0.23 624	0.22 717	0.25 732	0.17 681	0.17 693	0.17 693	0.17 697

ssnet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

dad	0.17 568	0.20 679	0.20 595	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.18 530	0.21 402	0.28 551	0.30 661	0.24 507	0.29 616	0.13 460	0.19 556	0.16 529	0.18 697	0.09 606	0.11 608	0.09 549	0.11 605	0.07 429

CrosDoStereo	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

FTStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.21 402	0.18 386	0.12 342	0.24 507	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.10 583

DeepStereo_LL	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DEmStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.14 72	0.10 498	0.16 495	0.15 363	0.16 256	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.13 379	0.14 485	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 410	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.17 296	0.25 512	0.16 461	0.24 507	0.14 402	0.12 418	0.12 320	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 389	0.13 386	0.21 605	0.09 382	0.17 519	0.20 595	0.27 537	0.19 406	0.24 607	0.24 507	0.23 559	0.17 555	0.20 581	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

TestStereo	0.13 438	0.14 626	0.11 279	0.23 649	0.08 246	0.15 463	0.21 616	0.20 375	0.23 473	0.14 405	0.24 507	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.05 225

pcwnet_v2	0.19 594	0.10 539	0.26 632	0.17 324	0.14 635	0.18 538	0.15 363	0.37 670	0.46 675	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.19 588	0.20 581	0.19 576	0.13 653	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.11 605	0.13 649

HCRNet	0.16 546	0.24 696	0.12 328	0.35 716	0.11 553	0.15 463	0.17 479	0.26 515	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

UNet	0.17 568	0.09 476	0.18 571	0.19 501	0.12 590	0.27 661	0.19 571	0.33 633	0.29 558	0.21 568	0.24 507	0.23 559	0.19 588	0.19 556	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.06 339

UPFNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.20 570	0.12 590	0.20 579	0.23 639	0.28 558	0.26 526	0.17 480	0.24 507	0.22 541	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.08 484	0.06 339

ac_64	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.18 424	0.10 498	0.22 608	0.18 530	0.24 477	0.21 447	0.18 510	0.24 507	0.29 616	0.18 571	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

GANet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.17 479	0.22 429	0.21 447	0.17 480	0.24 507	0.23 559	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.10 570	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

DSFCA	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.19 571	0.28 558	0.31 576	0.23 597	0.24 507	0.22 541	0.15 503	0.19 556	0.20 583	0.10 570	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

CFNet	0.15 521	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.18 538	0.09 27	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.24 507	0.24 565	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.06 339

ISRNet	0.18 582	0.08 389	0.19 583	0.19 501	0.13 613	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.21 568	0.25 536	0.27 597	0.17 555	0.17 514	0.20 583	0.20 708	0.08 569	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.17 697

GCST	0.37 702	0.42 728	0.26 632	1.02 754	0.39 729	0.18 538	0.08 9	0.20 375	0.17 352	0.28 647	0.25 536	0.15 433	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.64 750	0.43 744	0.75 746	0.65 750	0.63 743	0.46 741

test_sample4	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.19 563	0.18 530	0.26 515	0.17 352	0.16 461	0.25 536	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

ffm	0.12 410	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

ff1	0.13 438	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

mmx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

xxx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

IER	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.26 526	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.20 601	0.16 479	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

DAS	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.16 479	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

SepStereo	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.25 639	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

HHNet	0.11 330	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.14 635	0.07 47	0.13 198	0.20 375	0.17 352	0.14 405	0.25 536	0.11 324	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.09 551

GEStereo_RVC	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.22 625	0.11 553	0.19 563	0.17 479	0.32 613	0.48 678	0.20 552	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.08 502

cf-r	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.19 571	0.20 375	0.25 512	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.16 531	0.14 416	0.14 478	0.10 570	0.05 293	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

FADNet	0.21 619	0.22 689	0.36 674	0.18 424	0.17 682	0.24 629	0.13 198	0.31 602	0.31 576	0.23 597	0.25 536	0.27 597	0.21 605	0.19 556	0.15 513	0.13 653	0.15 691	0.12 628	0.15 679	0.16 685	0.18 702

RASNet	0.14 475	0.07 259	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.29 574	0.20 430	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

MLCV	0.12 410	0.07 259	0.16 513	0.18 424	0.06 36	0.15 463	0.17 479	0.19 362	0.21 447	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.14 416	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.14 72	0.07 146	0.18 538	0.14 274	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.25 536	0.23 559	0.15 503	0.15 444	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

FSD					0.22 709	0.25 640	0.25 670	0.27 537	0.26 526	0.25 620	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.27 645	0.24 637	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717

TCMNet	0.19 594	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.18 689	0.20 579	0.24 654	0.27 537	0.36 617	0.23 597	0.26 553	0.25 579	0.19 588	0.19 556	0.23 624	0.13 653	0.11 641	0.11 608	0.12 647	0.13 643	0.12 626

RAFT+CT+SA	0.13 438	0.11 567	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.28 693	0.22 429	0.22 461	0.15 432	0.26 553	0.10 293	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

delet	0.17 568	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.37 624	0.17 480	0.26 553	0.19 501	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.11 625	0.06 322	0.06 339

ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.13 23	0.12 590	0.14 436	0.20 595	0.22 429	0.33 591	0.17 480	0.26 553	0.21 523	0.16 531	0.17 514	0.21 603	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.19 501	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.25 496	0.33 591	0.19 529	0.26 553	0.21 523	0.17 555	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

CFNet-ft	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

DMCA-RVC	0.17 568	0.10 539	0.15 476	0.24 658	0.11 553	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.24 490	0.21 568	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.18 539	0.20 583	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.10 591	0.10 582	0.08 502

CFNet_RVC	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

MSAF-DinoV2	0.22 628	0.11 567	0.23 620	0.17 324	0.10 498	0.27 661	0.16 437	0.37 670	0.55 701	0.21 568	0.27 562	0.47 704	0.27 651	0.35 688	0.39 716	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.09 549	0.12 623	0.10 583

G2L-Stereo	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.12 119	0.27 537	0.22 461	0.16 461	0.27 562	0.21 523	0.13 460	0.17 514	0.18 563	0.09 525	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

test_sample6	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.19 571	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.19 501	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample5	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

DualNet	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

CBFPSM	0.14 475	0.06 126	0.26 632	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.20 552	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.16 479	0.18 563	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.07 410	0.07 429

RAFT_CTSACE	0.12 410	0.09 476	0.10 216	0.22 625	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.18 331	0.16 321	0.20 552	0.27 562	0.13 379	0.07 198	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

CRFU-Net	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.19 563	0.14 274	0.26 515	0.20 430	0.28 647	0.27 562	0.29 616	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.08 502

SA	0.12 410	0.09 476	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.23 453	0.18 386	0.17 480	0.27 562	0.14 402	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.05 183	0.04 82

AACVNet	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.23 453	0.24 490	0.27 632	0.27 562	0.28 607	0.17 555	0.19 556	0.16 529	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.07 418	0.10 582	0.09 551

ADLNet	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.32 613	0.27 536	0.22 584	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.21 603	0.10 570	0.06 457	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

GwcNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.20 595	0.21 402	0.27 536	0.18 510	0.27 562	0.22 541	0.16 531	0.14 416	0.15 513	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.07 410	0.07 429

FADNet-RVC-Resample	0.16 546	0.11 567	0.31 657	0.22 625	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.25 496	0.24 490	0.24 607	0.27 562	0.20 513	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.08 569	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.10 583

NVstereo2D	0.19 594	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.15 655	0.28 668	0.23 639	0.44 704	0.42 655	0.15 432	0.27 562	0.25 579	0.19 588	0.22 612	0.17 545	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.15 676	0.09 551

rvit_stereo_0075_2	0.17 568	0.12 585	0.25 629	0.23 649	0.16 666	0.13 399	0.10 44	0.30 589	0.27 536	0.20 552	0.28 576	0.22 541	0.15 503	0.18 539	0.13 435	0.16 687	0.10 628	0.17 681	0.10 591	0.10 582	0.09 551

test_5	0.14 475	0.12 585	0.08 66	0.20 570	0.10 498	0.14 436	0.29 703	0.21 402	0.24 490	0.18 510	0.28 576	0.11 324	0.15 503	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

UDG	0.21 619	0.17 655	0.19 583	0.23 649	0.15 655	0.30 675	0.20 595	0.33 633	0.35 612	0.23 597	0.28 576	0.31 639	0.27 651	0.20 581	0.22 612	0.15 671	0.12 657	0.13 643	0.09 549	0.14 659	0.14 668

DRaft	0.12 410	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.14 436	0.17 479	0.21 402	0.30 568	0.17 480	0.28 576	0.10 293	0.15 503	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

222	0.16 546	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.24 629	0.18 530	0.30 589	0.20 430	0.17 480	0.28 576	0.17 470	0.16 531	0.15 444	0.40 719	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

xxxx	0.15 521	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.23 624	0.18 530	0.31 602	0.19 406	0.14 405	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.26 659	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

psm_up	0.18 582	0.10 539	0.18 571	0.20 570	0.11 553	0.17 519	0.19 571	0.37 670	0.34 603	0.21 568	0.28 576	0.29 616	0.24 628	0.20 581	0.22 612	0.09 525	0.10 628	0.11 608	0.11 625	0.08 484	0.08 502

PSMNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.24 477	0.24 490	0.16 461	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.06 457	0.09 526	0.12 647	0.08 484	0.07 429

RYNet	0.22 628	0.12 585	0.22 611	0.19 501	0.17 682	0.46 708	0.26 680	0.38 678	0.48 678	0.24 607	0.28 576	0.34 659	0.23 622	0.20 581	0.30 686	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.13 643	0.15 675

TDLM	0.17 568	0.12 585	0.13 386	0.24 658	0.10 498	0.18 538	0.18 530	0.36 664	0.30 568	0.21 568	0.28 576	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.18 563	0.11 602	0.07 535	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.08 502

StereoDRNet	0.18 582	0.11 567	0.17 545	0.22 625	0.11 553	0.21 599	0.22 627	0.37 670	0.33 591	0.24 607	0.28 576	0.30 626	0.19 588	0.20 581	0.20 583	0.09 525	0.08 569	0.11 608	0.09 549	0.09 549	0.07 429

DLCB_ROB	0.18 582	0.10 539	0.15 476	0.23 649	0.11 553	0.24 629	0.18 530	0.29 574	0.28 551	0.27 632	0.28 576	0.28 607	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.07 410	0.07 429

MEA-ACV	0.16 546	0.07 259	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.38 631	0.20 552	0.29 588	0.14 402	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.07 429

DStereoSA	0.25 664	0.19 672	0.37 678	0.26 677	0.17 682	0.22 608	0.20 595	0.49 714	0.59 710	0.22 584	0.29 588	0.29 616	0.33 685	0.39 706	0.28 675	0.12 627	0.11 641	0.16 678	0.14 662	0.14 659	0.12 626

xyz-stereo	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.15 132	0.05 2	0.20 579	0.15 363	0.17 296	0.31 576	0.15 432	0.29 588	0.26 589	0.16 531	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

DDVS	0.15 521	0.10 539	0.21 605	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.14 274	0.25 496	0.19 406	0.18 510	0.29 588	0.27 597	0.12 418	0.19 556	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.11 605	0.11 611

test_xeample	0.15 521	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.21 599	0.20 595	0.28 558	0.20 430	0.16 461	0.29 588	0.19 501	0.16 531	0.15 444	0.26 659	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DeepPrunerF	0.24 652	0.17 655	0.42 688	0.26 677	0.16 666	0.22 608	0.28 693	0.37 670	0.50 690	0.26 626	0.29 588	0.24 565	0.28 662	0.21 599	0.22 612	0.15 671	0.11 641	0.20 697	0.18 698	0.12 623	0.13 649

iResNetv2_ROB	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.16 495	0.12 119	0.25 496	0.35 612	0.21 568	0.29 588	0.24 565	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.09 549	0.08 502

SGM-Forest	0.20 606	0.14 626	0.18 571	0.19 501	0.13 613	0.20 579	0.22 627	0.33 633	0.30 568	0.24 607	0.29 588	0.28 607	0.19 588	0.23 623	0.17 545	0.15 671	0.16 701	0.15 670	0.14 662	0.12 623	0.12 626
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.11 330	0.05 45	0.16 513	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.20 375	0.09 64	0.15 432	0.30 596	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

CSP-Net	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.25 496	0.32 583	0.25 620	0.30 596	0.24 565	0.15 503	0.21 599	0.18 563	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

ICVP	0.15 521	0.09 476	0.12 328	0.22 625	0.09 382	0.17 519	0.21 616	0.25 496	0.23 473	0.18 510	0.30 596	0.26 589	0.18 571	0.17 514	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 568	0.09 476	0.16 513	0.20 570	0.11 553	0.27 661	0.20 595	0.25 496	0.41 645	0.22 584	0.30 596	0.21 523	0.20 601	0.17 514	0.20 583	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

STTStereo	0.18 582	0.12 585	0.27 639	0.20 570	0.11 553	0.16 495	0.21 616	0.29 574	0.23 473	0.21 568	0.30 596	0.29 616	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.12 627	0.11 641	0.11 608	0.14 662	0.09 549	0.08 502

XQC	0.28 680	0.23 692	0.51 699	0.28 694	0.19 696	0.34 687	0.27 687	0.36 664	0.57 706	0.31 667	0.30 596	0.37 670	0.30 674	0.38 701	0.38 713	0.13 653	0.09 606	0.15 670	0.12 647	0.17 693	0.18 702

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 568	0.10 539	0.22 611	0.20 570	0.10 498	0.15 463	0.18 530	0.31 602	0.25 512	0.21 568	0.30 596	0.25 579	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.08 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.19 594	0.13 613	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.15 463	0.13 198	0.26 515	0.28 551	0.27 632	0.30 596	0.27 597	0.24 628	0.23 623	0.16 529	0.15 671	0.17 707	0.22 704	0.20 704	0.10 582	0.11 611

CBMV	0.19 594	0.14 626	0.17 545	0.18 424	0.10 498	0.20 579	0.11 81	0.29 574	0.30 568	0.29 656	0.30 596	0.30 626	0.23 622	0.27 645	0.19 576	0.13 653	0.15 691	0.17 681	0.16 686	0.10 582	0.10 583
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.18 582	0.12 585	0.14 427	0.17 324	0.13 613	0.22 608	0.18 530	0.31 602	0.30 568	0.23 597	0.31 605	0.30 626	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.11 602	0.08 569	0.10 576	0.10 591	0.12 623	0.14 668

CVANet_RVC	0.18 582	0.10 539	0.14 427	0.21 605	0.10 498	0.18 538	0.17 479	0.34 642	0.33 591	0.22 584	0.31 605	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.17 545	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.09 549	0.07 429

DISCO	0.19 594	0.09 476	0.22 611	0.17 324	0.10 498	0.25 640	0.18 530	0.27 537	0.44 667	0.22 584	0.31 605	0.33 652	0.26 643	0.28 657	0.28 675	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.09 551

NaN_ROB	0.22 628	0.19 672	0.24 624	0.25 671	0.13 613	0.29 672	0.26 680	0.33 633	0.41 645	0.31 667	0.31 605	0.32 648	0.23 622	0.30 666	0.21 603	0.11 602	0.17 707	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

GMStereo_Zeroshot	0.16 546	0.13 613	0.24 624	0.20 570	0.10 498	0.17 519	0.13 198	0.29 574	0.25 512	0.23 597	0.32 609	0.25 579	0.11 385	0.19 556	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.11 608	0.06 314	0.12 623	0.08 502

DGSMNet	0.24 652	0.19 672	0.33 665	0.21 605	0.24 714	0.24 629	0.20 595	0.35 657	0.41 645	0.24 607	0.32 609	0.38 674	0.21 605	0.29 663	0.23 624	0.12 627	0.11 641	0.14 657	0.16 686	0.23 710	0.23 713

FINET	0.21 619	0.18 667	0.26 632	0.18 424	0.16 666	0.23 624	0.23 639	0.32 613	0.48 678	0.25 620	0.32 609	0.22 541	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.18 697	0.16 701	0.11 608	0.10 591	0.15 676	0.13 649

GwcNet	0.20 606	0.13 613	0.19 583	0.18 424	0.12 590	0.24 629	0.19 571	0.35 657	0.43 662	0.20 552	0.32 609	0.33 652	0.20 601	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.10 583

HGLStereo	0.17 568	0.08 389	0.19 583	0.17 324	0.12 590	0.18 538	0.18 530	0.31 602	0.32 583	0.21 568	0.32 609	0.25 579	0.18 571	0.19 556	0.20 583	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.10 583

hitnet-ft	0.18 582	0.09 476	0.17 545	0.14 72	0.09 382	0.26 651	0.20 595	0.25 496	0.26 526	0.24 607	0.32 609	0.31 639	0.22 614	0.24 633	0.21 603	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.08 501	0.12 623	0.11 611

CCAANet	0.14 475	0.06 126	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.16 495	0.13 198	0.30 589	0.24 490	0.16 461	0.32 609	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

FADNet-RVC	0.20 606	0.20 679	0.38 680	0.21 605	0.16 666	0.20 579	0.15 363	0.26 515	0.26 526	0.26 626	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.19 576	0.12 627	0.13 672	0.12 628	0.14 662	0.13 643	0.18 702

ADCRef	0.19 594	0.12 585	0.41 686	0.20 570	0.12 590	0.22 608	0.18 530	0.32 613	0.36 617	0.26 626	0.32 609	0.17 470	0.23 622	0.24 633	0.24 637	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

PA-Net	0.23 645	0.18 667	0.33 665	0.28 694	0.22 709	0.21 599	0.38 728	0.29 574	0.39 636	0.22 584	0.32 609	0.25 579	0.26 643	0.20 581	0.25 647	0.09 525	0.23 729	0.15 670	0.22 710	0.09 549	0.13 649
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.21 619	0.15 636	0.28 644	0.25 671	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.27 537	0.27 536	0.28 647	0.32 609	0.35 663	0.31 678	0.31 667	0.23 624	0.11 602	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.11 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.19 594	0.11 567	0.20 595	0.22 625	0.10 498	0.22 608	0.22 627	0.39 682	0.37 624	0.24 607	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

PSMNet_ROB	0.21 619	0.11 567	0.15 476	0.27 690	0.15 655	0.24 629	0.35 722	0.43 702	0.37 624	0.27 632	0.32 609	0.32 648	0.22 614	0.21 599	0.26 659	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.11 625	0.09 549	0.09 551

SCION-MonSter(vits)	0.14 475	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 537	0.41 645	0.05 2	0.33 622	0.14 402	0.16 531	0.20 581	0.19 576	0.08 456	0.06 457	0.17 681	0.15 679	0.07 410	0.08 502

HBP-ISP	0.18 582	0.13 613	0.16 513	0.15 132	0.11 553	0.08 100	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.22 584	0.33 622	0.21 523	0.25 637	0.23 623	0.17 545	0.14 667	0.16 701	0.21 699	0.17 693	0.10 582	0.08 502

AF-Net	0.22 628	0.17 655	0.17 545	0.26 677	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.32 613	0.50 690	0.25 620	0.33 622	0.38 674	0.26 643	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.16 678	0.11 625	0.11 605	0.10 583

RTSC	0.23 645	0.12 585	0.28 644	0.21 605	0.13 613	0.28 668	0.16 437	0.35 657	0.66 726	0.27 632	0.33 622	0.30 626	0.21 605	0.31 667	0.29 679	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.13 643	0.13 649

PS-NSSS	0.20 606	0.21 685	0.23 620	0.20 570	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.36 664	0.25 512	0.27 632	0.33 622	0.27 597	0.24 628	0.20 581	0.20 583	0.15 671	0.12 657	0.17 681	0.14 662	0.10 582	0.08 502

YMNet	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 672	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

YMNet_1	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 672	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

fast-acv-ft	0.18 582	0.11 567	0.19 583	0.19 501	0.12 590	0.24 629	0.21 616	0.25 496	0.34 603	0.22 584	0.34 627	0.27 597	0.20 601	0.21 599	0.23 624	0.09 525	0.09 606	0.08 436	0.10 591	0.08 484	0.07 429

pmcnn	0.15 521	0.07 259	0.19 583	0.15 132	0.07 146	0.20 579	0.15 363	0.24 477	0.26 526	0.21 568	0.34 627	0.28 607	0.18 571	0.18 539	0.17 545	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

SAMSARA	0.40 707	0.28 713	0.33 665	0.55 734	0.39 729	0.82 742	1.23 762	0.47 711	0.51 697	0.36 684	0.35 631	0.55 715	0.39 702	0.38 701	0.39 716	0.15 671	0.20 715	0.15 670	0.14 662	0.23 710	0.20 708

GANetREF_RVC	0.31 692	0.34 721	0.27 639	0.35 716	0.16 666	0.32 677	0.41 729	0.48 712	0.51 697	0.35 681	0.35 631	0.34 659	0.33 685	0.39 706	0.32 697	0.27 726	0.20 715	0.29 724	0.15 679	0.18 697	0.17 697
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
AANet_RVC	0.16 546	0.10 539	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.18 538	0.19 571	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.35 631	0.21 523	0.21 605	0.22 612	0.16 529	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339

DDUNet	0.22 628	0.17 655	0.21 605	0.22 625	0.15 655	0.25 640	0.24 654	0.29 574	0.30 568	0.31 667	0.36 634	0.33 652	0.25 637	0.24 633	0.20 583	0.18 697	0.13 672	0.17 681	0.11 625	0.16 685	0.16 687

RAFT-345	0.11 330	0.07 259	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.10 96	0.11 297	0.36 634	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.05 225

Syn2CoEx	0.21 619	0.16 644	0.27 639	0.29 703	0.14 635	0.26 651	0.20 595	0.33 633	0.31 576	0.28 647	0.36 634	0.27 597	0.25 637	0.19 556	0.24 637	0.16 687	0.12 657	0.14 657	0.11 625	0.09 549	0.08 502

S-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.25 629	0.21 605	0.13 613	0.20 579	0.18 530	0.32 613	0.43 662	0.23 597	0.36 634	0.28 607	0.30 674	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.12 657	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.13 649

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 628	0.21 685	0.24 624	0.26 677	0.11 553	0.23 624	0.14 274	0.39 682	0.24 490	0.32 673	0.36 634	0.30 626	0.21 605	0.19 556	0.21 603	0.17 693	0.14 683	0.21 699	0.16 686	0.12 623	0.12 626

ETE_ROB	0.23 645	0.17 655	0.22 611	0.25 671	0.13 613	0.26 651	0.29 703	0.31 602	0.36 617	0.28 647	0.36 634	0.45 696	0.26 643	0.27 645	0.26 659	0.11 602	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 649

w-ln-seven-2	0.20 606	0.14 626	0.37 678	0.22 625	0.12 590	0.20 579	0.21 616	0.28 558	0.37 624	0.25 620	0.37 640	0.27 597	0.22 614	0.21 599	0.23 624	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.09 551

SQANet	0.23 645	0.23 692	0.30 655	0.30 705	0.19 696	0.27 661	0.13 198	0.29 574	0.33 591	0.24 607	0.37 640	0.31 639	0.22 614	0.27 645	0.23 624	0.15 671	0.10 628	0.21 699	0.16 686	0.21 703	0.15 675

FAT-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.22 611	0.21 605	0.12 590	0.17 519	0.18 530	0.34 642	0.39 636	0.27 632	0.37 640	0.34 659	0.32 683	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.11 641	0.10 576	0.09 549	0.11 605	0.14 668

ADCP+	0.20 606	0.10 539	0.33 665	0.20 570	0.12 590	0.22 608	0.26 680	0.31 602	0.34 603	0.26 626	0.37 640	0.22 541	0.22 614	0.27 645	0.27 667	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.09 549	0.10 583

CC-Net-ROB	0.28 680	0.31 718	0.36 674	0.29 703	0.15 655	0.25 640	0.19 571	0.45 707	0.33 591	0.39 691	0.37 640	0.39 682	0.31 678	0.27 645	0.26 659	0.24 724	0.19 712	0.30 726	0.23 714	0.18 697	0.15 675

SGM_RVC	0.23 645	0.12 585	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.33 684	0.18 530	0.34 642	0.31 576	0.44 705	0.37 640	0.53 713	0.35 693	0.35 688	0.24 637	0.13 653	0.13 672	0.13 643	0.13 658	0.10 582	0.11 611
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RP	0.21 619	0.13 613	0.21 605	0.23 649	0.11 553	0.21 599	0.20 595	0.25 496	0.44 667	0.21 568	0.38 646	0.36 665	0.24 628	0.27 645	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.13 643	0.12 647	0.12 623	0.14 668

G-Net	0.24 652	0.16 644	0.36 674	0.22 625	0.16 666	0.51 716	0.23 639	0.29 574	0.34 603	0.36 684	0.38 646	0.31 639	0.29 670	0.27 645	0.26 659	0.11 602	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.16 685	0.13 649

NCC-stereo	0.24 652	0.15 636	0.31 657	0.26 677	0.16 666	0.20 579	0.30 711	0.40 686	0.40 642	0.24 607	0.38 646	0.33 652	0.28 662	0.36 694	0.27 667	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.22 710	0.13 643	0.13 649

Abc-Net	0.24 652	0.15 636	0.31 657	0.26 677	0.16 666	0.20 579	0.30 711	0.40 686	0.40 642	0.24 607	0.38 646	0.33 652	0.28 662	0.36 694	0.27 667	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.22 710	0.13 643	0.13 649
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 680	0.16 644	0.31 657	0.18 424	0.13 613	0.54 718	0.42 732	0.51 721	0.67 727	0.29 656	0.38 646	0.38 674	0.29 670	0.31 667	0.23 624	0.11 602	0.10 628	0.11 608	0.08 501	0.20 701	0.16 687

NCCL2	0.23 645	0.15 636	0.17 545	0.34 713	0.18 689	0.24 629	0.23 639	0.34 642	0.28 551	0.31 667	0.38 646	0.38 674	0.28 662	0.23 623	0.24 637	0.15 671	0.12 657	0.18 691	0.21 707	0.13 643	0.13 649

DispFullNet	0.27 675	0.21 685	0.65 720	0.28 694	0.16 666	0.26 651	0.17 479	0.33 633	0.58 709	0.27 632	0.38 646	0.43 692	0.23 622	0.38 701	0.23 624	0.12 627	0.06 457	0.19 693	0.11 625	0.21 703	0.15 675

LALA_ROB	0.25 664	0.16 644	0.22 611	0.26 677	0.17 682	0.27 661	0.27 687	0.42 697	0.37 624	0.33 677	0.38 646	0.51 709	0.26 643	0.28 657	0.27 667	0.16 687	0.09 606	0.12 628	0.11 625	0.13 643	0.12 626

w-ln-seven	0.24 652	0.14 626	0.55 706	0.19 501	0.14 635	0.26 651	0.22 627	0.35 657	0.60 714	0.29 656	0.39 654	0.30 626	0.22 614	0.21 599	0.26 659	0.09 525	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.11 605	0.10 583

SuperB	0.20 606	0.10 539	0.56 709	0.16 233	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.24 477	0.50 690	0.26 626	0.39 654	0.17 470	0.21 605	0.22 612	0.21 603	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.12 623	0.10 583

stereogan	0.22 628	0.11 567	0.21 605	0.20 570	0.12 590	0.31 676	0.19 571	0.35 657	0.44 667	0.22 584	0.39 654	0.35 663	0.27 651	0.33 678	0.22 612	0.10 570	0.12 657	0.10 576	0.10 591	0.14 659	0.13 649

PASM	0.32 694	0.24 696	0.48 697	0.28 694	0.27 720	0.29 672	0.30 711	0.34 642	0.49 687	0.35 681	0.39 654	0.46 700	0.34 690	0.34 681	0.35 705	0.23 722	0.25 732	0.26 710	0.28 724	0.23 710	0.21 710

MDST_ROB	0.22 628	0.10 539	0.17 545	0.18 424	0.11 553	0.37 698	0.19 571	0.43 702	0.41 645	0.39 691	0.39 654	0.29 616	0.21 605	0.26 642	0.18 563	0.11 602	0.10 628	0.14 657	0.11 625	0.10 582	0.08 502

XPNet_ROB	0.22 628	0.11 567	0.19 583	0.22 625	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.34 642	0.40 642	0.30 661	0.39 654	0.39 682	0.26 643	0.26 642	0.28 675	0.15 671	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.12 626

z-ln-s-r	0.17 568	0.10 539	0.40 683	0.19 501	0.08 246	0.17 519	0.18 530	0.22 429	0.33 591	0.18 510	0.40 660	0.22 541	0.17 555	0.20 581	0.23 624	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.05 225

Wz-Net-MNSev	0.22 628	0.13 613	0.31 657	0.20 570	0.14 635	0.36 697	0.24 654	0.33 633	0.44 667	0.28 647	0.40 660	0.38 674	0.19 588	0.24 633	0.25 647	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.12 623	0.10 583

APVNet	0.22 628	0.12 585	0.19 583	0.18 424	0.14 635	0.32 677	0.31 717	0.39 682	0.32 583	0.27 632	0.40 660	0.30 626	0.29 670	0.26 642	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.11 608	0.14 662	0.12 623	0.12 626

RGC	0.25 664	0.20 679	0.29 652	0.28 694	0.16 666	0.22 608	0.23 639	0.32 613	0.44 667	0.27 632	0.40 660	0.38 674	0.27 651	0.36 694	0.22 612	0.11 602	0.13 672	0.17 681	0.17 693	0.14 659	0.16 687

edge stereo	0.22 628	0.13 613	0.20 595	0.21 605	0.13 613	0.23 624	0.16 437	0.32 613	0.42 655	0.32 673	0.40 660	0.38 674	0.35 693	0.25 639	0.24 637	0.13 653	0.11 641	0.14 657	0.11 625	0.12 623	0.13 649

ADCPNet	0.25 664	0.16 644	0.61 717	0.21 605	0.15 655	0.35 696	0.25 670	0.32 613	0.35 612	0.30 661	0.40 660	0.36 665	0.28 662	0.28 657	0.32 697	0.12 627	0.10 628	0.11 608	0.12 647	0.14 659	0.13 649

StereoDRNet-Refined	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.20 570	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.26 515	0.23 473	0.26 626	0.40 660	0.22 541	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.07 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSAN	0.29 684	0.24 696	0.27 639	0.34 713	0.19 696	0.33 684	0.42 732	0.37 670	0.50 690	0.38 689	0.40 660	0.44 694	0.33 685	0.28 657	0.30 686	0.20 708	0.16 701	0.19 693	0.19 700	0.14 659	0.15 675

SANet	0.24 652	0.14 626	0.28 644	0.21 605	0.11 553	0.27 661	0.24 654	0.38 678	0.64 722	0.36 684	0.40 660	0.43 692	0.26 643	0.27 645	0.24 637	0.12 627	0.09 606	0.10 576	0.09 549	0.13 643	0.11 611

PDISCO_ROB	0.27 675	0.16 644	0.26 632	0.28 694	0.20 700	0.32 677	0.26 680	0.44 704	0.57 706	0.28 647	0.40 660	0.45 696	0.29 670	0.33 678	0.34 704	0.12 627	0.09 606	0.17 681	0.16 686	0.17 693	0.13 649

PWC_ROB	0.21 619	0.16 644	0.26 632	0.18 424	0.11 553	0.22 608	0.13 198	0.32 613	0.49 687	0.30 661	0.40 660	0.32 648	0.24 628	0.31 667	0.22 612	0.10 570	0.07 535	0.11 608	0.08 501	0.11 605	0.10 583

PSMNet-RUCA	0.27 675	0.33 720	0.41 686	0.36 718	0.32 728	0.18 538	0.19 571	0.42 697	0.30 568	0.33 677	0.41 671	0.39 682	0.25 637	0.31 667	0.20 583	0.18 697	0.10 628	0.25 709	0.15 679	0.21 703	0.16 687

Wz-Net-LNSev	0.22 628	0.16 644	0.38 680	0.21 605	0.13 613	0.25 640	0.23 639	0.32 613	0.43 662	0.30 661	0.41 671	0.31 639	0.18 571	0.22 612	0.25 647	0.10 570	0.09 606	0.08 436	0.08 501	0.12 623	0.11 611

RAFT-RH_RVC	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.41 671	0.11 324	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.05 212	0.04 54	0.06 339

Nwc_Net	0.23 645	0.16 644	0.21 605	0.25 671	0.14 635	0.24 629	0.26 680	0.37 670	0.38 631	0.22 584	0.41 671	0.30 626	0.28 662	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.17 681	0.20 704	0.10 582	0.10 583

SHD	0.26 673	0.15 636	0.30 655	0.24 658	0.18 689	0.22 608	0.15 363	0.38 678	0.71 730	0.32 673	0.41 671	0.36 665	0.28 662	0.32 674	0.29 679	0.12 627	0.11 641	0.14 657	0.13 658	0.16 685	0.20 708

FBW_ROB	0.24 652	0.17 655	0.22 611	0.26 677	0.14 635	0.25 640	0.22 627	0.41 692	0.41 645	0.41 698	0.41 671	0.42 689	0.27 651	0.31 667	0.23 624	0.09 525	0.14 683	0.14 657	0.12 647	0.11 605	0.09 551

Wz-Net-TNSev	0.29 684	0.20 679	0.65 720	0.19 501	0.15 655	0.38 701	0.27 687	0.35 657	0.55 701	0.34 680	0.42 677	0.45 696	0.38 699	0.32 674	0.30 686	0.12 627	0.13 672	0.10 576	0.12 647	0.15 676	0.14 668

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 582	0.09 476	0.29 652	0.15 132	0.10 498	0.22 608	0.20 595	0.26 515	0.39 636	0.25 620	0.42 677	0.24 565	0.15 503	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.10 582	0.09 551

GANet	0.21 619	0.12 585	0.21 605	0.24 658	0.13 613	0.22 608	0.22 627	0.41 692	0.26 526	0.31 667	0.42 677	0.37 670	0.28 662	0.23 623	0.22 612	0.10 570	0.12 657	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.08 502

RTS	0.45 718	0.19 672	3.26 759	0.24 658	0.15 655	0.74 734	0.20 595	0.36 664	0.76 738	0.42 701	0.43 680	0.31 639	0.41 710	0.53 729	0.35 705	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 675

RTSA	0.45 718	0.19 672	3.26 759	0.24 658	0.15 655	0.74 734	0.20 595	0.36 664	0.76 738	0.42 701	0.43 680	0.31 639	0.41 710	0.53 729	0.35 705	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 675

DStereoFS	0.27 675	0.22 689	0.31 657	0.22 625	0.15 655	0.22 608	0.20 595	0.50 718	0.48 678	0.28 647	0.44 682	0.33 652	0.34 690	0.52 726	0.29 679	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.13 658	0.16 685	0.16 687

ADCMid	0.25 664	0.15 636	0.40 683	0.20 570	0.14 635	0.25 640	0.26 680	0.34 642	0.38 631	0.36 684	0.44 682	0.34 659	0.40 705	0.35 688	0.33 702	0.10 570	0.09 606	0.11 608	0.11 625	0.13 643	0.12 626

ACVNet-4b	0.39 704	0.53 731	0.55 706	0.45 728	0.24 714	0.47 710	0.18 530	0.49 714	0.64 722	0.42 701	0.45 684	0.60 717	0.27 651	0.34 681	0.24 637	0.33 730	0.14 683	0.48 734	0.42 736	0.30 726	0.26 723

SCION-MonSter	0.22 628	0.17 655	0.16 513	0.25 671	0.18 689	0.34 687	0.17 479	0.28 558	0.47 677	0.23 597	0.46 685	0.20 513	0.18 571	0.25 639	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.23 706	0.19 700	0.11 605	0.11 611

ccnet	0.29 684	0.28 713	0.23 620	0.20 570	0.28 722	0.41 706	0.21 616	0.45 707	0.33 591	0.36 684	0.46 685	0.36 665	0.30 674	0.39 706	0.42 723	0.23 722	0.14 683	0.21 699	0.17 693	0.23 710	0.18 702

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 690	0.24 696	0.29 652	0.36 718	0.16 666	0.34 687	0.30 711	0.32 613	0.42 655	0.40 694	0.46 685	0.38 674	0.31 678	0.34 681	0.28 675	0.19 706	0.20 715	0.26 710	0.29 725	0.18 697	0.19 707

ADCL	0.24 652	0.11 567	0.47 696	0.22 625	0.12 590	0.34 687	0.29 703	0.29 574	0.56 704	0.24 607	0.46 685	0.30 626	0.30 674	0.29 663	0.29 679	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.10 583

aanetorigin	0.22 628	0.17 655	0.56 709	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.19 571	0.20 375	0.33 591	0.49 710	0.48 689	0.29 616	0.27 651	0.20 581	0.23 624	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.10 582	0.09 551

otaku	0.39 704	0.37 724	0.52 700	0.44 727	0.28 722	0.58 720	0.24 654	0.41 692	0.62 717	0.40 694	0.49 690	0.46 700	0.33 685	0.40 711	0.32 697	0.30 727	0.30 736	0.39 731	0.33 730	0.29 725	0.28 724

Ntro	0.40 707	0.40 726	0.53 702	0.46 731	0.30 726	0.65 727	0.24 654	0.46 709	0.68 728	0.41 698	0.49 690	0.48 706	0.42 714	0.39 706	0.31 694	0.32 728	0.28 734	0.37 730	0.30 727	0.32 730	0.29 725

ADCS	0.29 684	0.18 667	0.45 691	0.21 605	0.17 682	0.28 668	0.23 639	0.41 692	0.63 721	0.40 694	0.49 690	0.40 686	0.36 695	0.39 706	0.40 719	0.13 653	0.12 657	0.13 643	0.14 662	0.16 685	0.16 687

AnyNet_C32	0.26 673	0.16 644	0.36 674	0.20 570	0.16 666	0.25 640	0.30 711	0.32 613	0.44 667	0.31 667	0.49 690	0.30 626	0.33 685	0.40 711	0.33 702	0.12 627	0.12 657	0.12 628	0.14 662	0.14 659	0.15 675

anonymity	0.53 726	0.58 733	0.65 720	0.41 724	0.61 747	0.53 717	0.41 729	0.56 730	0.41 645	0.55 717	0.50 694	0.49 708	0.55 730	0.58 734	0.50 735	0.58 746	0.50 754	0.51 736	0.51 743	0.51 736	0.57 744

PWCDC_ROB	0.20 606	0.13 613	0.22 611	0.24 658	0.11 553	0.19 563	0.15 363	0.33 633	0.54 700	0.29 656	0.50 694	0.21 523	0.15 503	0.27 645	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.10 576	0.08 501	0.11 605	0.09 551

2222	0.37 702	0.26 705	0.31 657	0.42 726	0.19 696	0.77 740	1.20 761	0.42 697	0.41 645	0.33 677	0.52 696	0.48 706	0.37 697	0.32 674	0.31 694	0.17 693	0.14 683	0.21 699	0.15 679	0.22 708	0.11 611

AANet	0.30 690	0.19 672	1.03 747	0.16 233	0.13 613	0.22 608	0.16 437	0.30 589	0.62 717	0.60 720	0.52 696	0.46 700	0.38 699	0.23 623	0.32 697	0.12 627	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.12 626

FCDSN-DC	0.33 697	0.28 713	0.28 644	0.30 705	0.24 714	0.39 703	0.28 693	0.42 697	0.42 655	0.43 704	0.53 698	0.51 709	0.41 710	0.36 694	0.30 686	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 652	0.11 567	0.22 611	0.17 324	0.14 635	0.32 677	0.15 363	0.32 613	0.32 583	0.38 689	0.53 698	0.40 686	0.34 690	0.34 681	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.12 628	0.10 591	0.14 659	0.14 668

zh-sn7	0.25 664	0.17 655	0.50 698	0.24 658	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.34 642	0.48 678	0.28 647	0.54 700	0.28 607	0.31 678	0.36 694	0.32 697	0.10 570	0.10 628	0.11 608	0.10 591	0.12 623	0.12 626

SGM-ForestM	0.32 694	0.12 585	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.39 703	0.19 571	0.41 692	0.50 690	0.52 712	0.54 700	1.32 750	0.42 714	0.40 711	0.27 667	0.14 667	0.16 701	0.16 678	0.16 686	0.12 623	0.12 626

Wz-Net-SNSev	0.25 664	0.17 655	0.44 690	0.25 671	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.38 678	0.56 704	0.30 661	0.55 702	0.39 682	0.26 643	0.23 623	0.30 686	0.10 570	0.09 606	0.09 526	0.10 591	0.11 605	0.11 611

WZ-Net	0.28 680	0.17 655	0.78 738	0.22 625	0.16 666	0.34 687	0.29 703	0.39 682	0.57 706	0.24 607	0.55 702	0.37 670	0.24 628	0.33 678	0.35 705	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.14 659	0.16 687

psmorigin	0.25 664	0.15 636	0.34 673	0.17 324	0.13 613	0.23 624	0.14 274	0.34 642	0.33 591	0.41 698	0.55 702	0.41 688	0.37 697	0.34 681	0.27 667	0.11 602	0.15 691	0.11 608	0.11 625	0.12 623	0.16 687

MFN_U_SF_RVC	0.32 694	0.21 685	0.55 706	0.30 705	0.15 655	0.34 687	0.17 479	0.52 723	0.46 675	0.46 709	0.55 702	0.59 716	0.39 702	0.35 688	0.37 711	0.15 671	0.14 683	0.18 691	0.21 707	0.16 685	0.15 675

FC-DCNN	0.33 697	0.27 709	0.28 644	0.26 677	0.23 712	0.37 698	0.28 693	0.40 686	0.43 662	0.45 706	0.55 702	0.51 709	0.40 705	0.37 699	0.30 686	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715

z-mn7	0.24 652	0.14 626	0.45 691	0.19 501	0.13 613	0.28 668	0.25 670	0.34 642	0.62 717	0.27 632	0.56 707	0.29 616	0.24 628	0.32 674	0.25 647	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.10 583

FC-DCNN v2	0.33 697	0.27 709	0.28 644	0.26 677	0.23 712	0.37 698	0.28 693	0.40 686	0.43 662	0.45 706	0.56 707	0.51 709	0.40 705	0.37 699	0.29 679	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715

EDNetEfficient	0.29 684	0.24 696	1.13 750	0.18 424	0.10 498	0.19 563	0.20 595	0.20 375	0.60 714	0.74 737	0.56 707	0.31 639	0.39 702	0.22 612	0.30 686	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.09 551

MADNet+	0.75 738	0.71 741	3.70 762	0.66 738	0.41 731	0.98 748	0.97 759	0.69 738	0.73 735	0.52 712	0.57 710	0.64 720	0.68 742	0.86 748	1.01 757	0.34 731	0.36 742	0.28 723	0.23 714	0.36 732	0.31 728

MeshStereo	0.27 675	0.13 613	0.18 571	0.15 132	0.11 553	0.32 677	0.24 654	0.40 686	0.36 617	0.52 712	0.57 710	0.67 724	0.40 705	0.35 688	0.26 659	0.14 667	0.13 672	0.13 643	0.11 625	0.11 605	0.10 583
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
light-stereo	0.42 712	0.26 705	0.59 715	0.60 736	0.49 736	0.32 677	0.23 639	0.46 709	0.52 699	0.56 719	0.58 712	0.76 732	0.32 683	0.48 719	0.29 679	0.32 728	0.24 730	0.27 714	0.33 730	0.46 734	0.39 735

ACVNet_1	0.44 716	0.49 730	0.60 716	0.45 728	0.28 722	0.49 714	0.27 687	0.57 732	0.72 731	0.62 722	0.58 712	0.74 730	0.49 724	0.50 721	0.35 705	0.26 725	0.24 730	0.39 731	0.29 725	0.31 729	0.24 715

LSM	0.33 697	0.20 679	0.58 713	0.26 677	0.60 746	0.34 687	0.25 670	0.42 697	0.48 678	0.45 706	0.58 712	0.42 689	0.36 695	0.35 688	0.25 647	0.12 627	0.20 715	0.14 657	0.16 686	0.19 700	0.33 730

SPS-STEREO	0.57 729	0.58 733	0.65 720	0.45 728	0.55 741	0.62 725	0.44 736	0.62 736	0.50 690	0.68 727	0.64 715	0.66 723	0.57 734	0.61 735	0.60 740	0.62 749	0.47 749	0.51 736	0.49 740	0.55 741	0.58 745
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.25 664	0.14 626	0.56 709	0.19 501	0.14 635	0.24 629	0.22 627	0.34 642	0.62 717	0.35 681	0.65 716	0.31 639	0.25 637	0.31 667	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.11 611

RainbowNet	0.54 727	0.61 735	0.70 736	0.57 735	0.43 733	0.65 727	0.37 727	0.60 735	0.87 744	0.50 711	0.66 717	0.64 720	0.47 722	0.49 720	0.43 726	0.47 740	0.48 750	0.52 738	0.41 735	0.52 737	0.40 738

EDNetEfficientorigin	7.91 770	0.31 718	153.02 800	0.19 501	0.09 382	0.21 599	0.16 437	0.22 429	0.59 710	0.72 732	0.67 718	0.42 689	0.50 725	0.24 633	0.39 716	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.12 623	0.10 583

LE_ROB	0.50 723	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.24 629	0.16 437	0.22 429	1.81 765	4.63 771	0.67 718	0.47 704	0.44 717	0.20 581	0.29 679	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

1111	0.43 714	0.23 692	0.54 703	0.33 710	0.20 700	0.83 743	0.35 722	0.50 718	0.82 741	0.63 723	0.68 720	0.69 727	0.68 742	0.77 740	0.35 705	0.17 693	0.15 691	0.19 693	0.19 700	0.21 703	0.17 697

nnnnnnn	0.42 712	0.25 702	0.52 700	0.33 710	0.27 720	0.49 714	0.29 703	0.53 725	0.77 740	0.63 723	0.68 720	0.74 730	0.56 731	0.46 717	0.43 726	0.22 717	0.21 727	0.27 714	0.26 717	0.28 724	0.25 720

MSMD_ROB	0.31 692	0.26 705	0.26 632	0.24 658	0.21 706	0.34 687	0.25 670	0.34 642	0.39 636	0.40 694	0.69 722	0.45 696	0.40 705	0.34 681	0.27 667	0.20 708	0.19 712	0.26 710	0.25 716	0.23 710	0.22 712

SGM+DAISY	0.56 728	0.57 732	0.65 720	0.40 722	0.54 739	0.66 729	0.49 738	0.56 730	0.45 673	0.66 725	0.69 722	0.67 724	0.56 731	0.63 736	0.56 737	0.59 747	0.48 750	0.50 735	0.50 742	0.52 737	0.58 745

coex-ft	3.30 758	0.34 721	59.09 799	0.18 424	0.13 613	0.26 651	0.22 627	0.27 537	0.72 731	1.90 766	0.70 724	0.44 694	0.45 720	0.29 663	0.41 722	0.09 525	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 649

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 714	0.39 725	0.54 703	0.40 722	0.20 700	0.64 726	0.32 719	0.53 725	0.72 731	0.71 730	0.72 725	0.61 718	0.54 727	0.51 724	0.46 729	0.20 708	0.19 712	0.29 724	0.30 727	0.23 710	0.18 702

Consistency-Raft	0.44 716	0.40 726	0.45 691	0.37 720	0.43 733	0.46 708	0.41 729	0.57 732	0.55 701	0.32 673	0.73 726	0.33 652	0.48 723	0.42 715	0.49 732	0.39 733	0.35 741	0.45 733	0.51 743	0.42 733	0.29 725

MFMNet_re	0.64 730	0.66 739	0.65 720	0.51 732	0.69 751	0.69 730	0.57 744	0.64 737	0.73 735	0.60 720	0.73 726	0.62 719	0.67 741	0.65 737	0.60 740	0.66 751	0.58 763	0.63 741	0.59 746	0.68 748	0.69 754

AnyNet_C01	0.36 701	0.25 702	1.37 753	0.22 625	0.17 682	0.48 712	0.27 687	0.35 657	0.39 636	0.39 691	0.74 728	0.46 700	0.38 699	0.45 716	0.47 730	0.13 653	0.13 672	0.13 643	0.14 662	0.14 659	0.15 675

ELAS_RVC	0.41 709	0.29 716	0.33 665	0.28 694	0.24 714	0.54 718	0.36 724	0.49 714	0.59 710	0.72 732	0.74 728	0.65 722	0.54 727	0.54 731	0.40 719	0.22 717	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.26 722	0.25 720
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.71 734	0.94 750	0.95 745	0.76 741	0.31 727	0.74 734	0.36 724	0.90 744	0.90 745	0.96 751	0.75 730	0.95 736	0.61 737	0.87 749	0.66 744	0.72 752	0.46 745	0.75 746	0.49 740	0.69 750	0.44 740

mmmmmm	0.41 709	0.25 702	0.42 688	0.37 720	0.20 700	0.59 721	0.44 736	0.51 721	0.73 735	0.54 716	0.76 731	0.70 728	0.56 731	0.50 721	0.38 713	0.18 697	0.22 728	0.22 704	0.20 704	0.20 701	0.17 697

JetBlue	0.71 734	0.45 729	1.14 751	0.51 732	0.47 735	2.02 759	0.64 748	0.75 739	0.70 729	0.69 729	0.77 732	1.22 746	0.83 749	1.03 757	1.01 757	0.40 734	0.28 734	0.33 728	0.33 730	0.30 726	0.34 731

PVD	0.39 704	0.20 679	0.39 682	0.31 709	0.22 709	0.29 672	0.43 734	0.52 723	0.96 747	0.55 717	0.79 733	0.53 713	0.59 736	0.52 726	0.38 713	0.19 706	0.14 683	0.17 681	0.14 662	0.24 716	0.31 728

ELAS	0.41 709	0.29 716	0.33 665	0.27 690	0.24 714	0.60 724	0.36 724	0.50 718	0.50 690	0.71 730	0.79 733	0.67 724	0.54 727	0.51 724	0.42 723	0.22 717	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.26 722	0.25 720
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.95 747	0.94 750	1.43 755	0.87 749	0.56 742	1.18 756	0.87 756	0.77 740	0.94 746	1.04 754	0.85 735	1.58 757	1.21 764	0.94 754	0.96 755	0.87 758	0.57 762	1.03 758	0.88 759	0.78 754	0.73 755

MonStereo1	0.47 722	0.26 705	0.58 713	0.28 694	0.20 700	0.39 703	0.18 530	0.49 714	0.64 722	0.52 712	0.87 736	1.01 737	0.57 734	0.50 721	0.56 737	0.53 743	0.31 739	0.54 740	0.40 734	0.33 731	0.34 731

TorneroNet-64	0.76 739	0.72 742	0.74 737	0.78 743	0.58 745	0.91 747	0.56 743	0.84 742	1.29 754	0.66 725	0.90 737	1.40 752	0.75 745	0.85 747	0.67 747	0.49 741	0.46 745	0.72 745	0.59 746	0.67 747	0.53 743

UNDER WATER	0.97 748	0.97 752	1.42 754	0.99 753	0.70 754	1.12 755	0.84 755	0.80 741	1.08 749	1.01 753	0.90 737	1.55 756	1.22 765	1.03 757	1.00 756	0.78 756	0.53 757	1.02 757	0.87 758	0.80 755	0.74 756

NVStereoNet_ROB	0.46 721	0.36 723	0.46 695	0.41 724	0.28 722	0.34 687	0.34 721	0.48 712	0.60 714	0.72 732	0.93 739	0.70 728	0.66 740	0.47 718	0.60 740	0.22 717	0.33 740	0.34 729	0.34 733	0.30 726	0.30 727
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.67 765	0.06 126	3.55 761	2.02 761	1.55 761	10.25 773	16.71 775	8.91 778	5.03 771	1.31 762	0.94 740	4.71 763	4.76 771	3.33 768	5.87 772	6.06 778	10.30 784	1.88 767	2.11 772	2.75 764	1.21 763

BEATNet-Init1	0.52 724	0.27 709	0.62 718	0.30 705	0.21 706	0.76 738	0.29 703	0.54 728	0.65 725	0.86 745	0.95 741	2.07 759	0.62 739	0.56 733	0.42 723	0.18 697	0.18 709	0.23 706	0.22 710	0.22 708	0.21 710

WAO-6	0.81 741	0.80 745	0.62 718	0.86 748	0.63 748	0.76 738	0.58 745	0.98 751	1.54 762	0.90 749	0.96 742	1.07 741	1.03 758	0.70 739	0.66 744	0.72 752	0.49 752	0.90 754	0.71 753	0.68 748	0.58 745

IMH-64-1	0.65 731	0.61 735	0.68 730	0.71 739	0.51 737	0.59 721	0.49 738	0.91 745	0.85 742	0.74 737	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.79 741	0.49 732	0.42 735	0.46 745	0.71 743	0.47 738	0.52 737	0.39 735

IMH-64	0.65 731	0.61 735	0.68 730	0.71 739	0.51 737	0.59 721	0.49 738	0.91 745	0.85 742	0.74 737	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.79 741	0.49 732	0.42 735	0.46 745	0.71 743	0.47 738	0.52 737	0.39 735

DPSimNet_ROB	1.11 752	1.23 756	0.78 738	1.13 756	0.88 758	1.10 754	1.13 760	1.16 766	1.23 753	1.43 763	1.02 743	1.41 753	1.10 762	0.90 752	1.60 759	1.46 769	0.51 756	1.21 761	1.03 762	0.90 756	1.01 762

IMH	0.71 734	0.64 738	0.68 730	0.76 741	0.54 739	0.69 730	0.54 742	0.98 751	1.10 750	0.82 741	1.09 746	0.89 735	0.88 753	0.87 749	0.52 736	0.44 738	0.50 754	0.75 746	0.51 743	0.56 742	0.41 739

ACVNet_2	0.66 733	0.66 739	0.68 730	0.63 737	0.41 731	0.71 732	0.49 738	0.96 749	1.39 757	0.89 747	1.09 746	1.04 739	0.73 744	0.54 731	0.47 730	0.43 737	0.40 743	0.53 739	0.44 737	0.47 735	0.35 733

TorneroNet	0.82 742	0.74 743	0.81 742	0.84 746	0.63 748	0.99 749	0.63 746	0.96 749	1.16 751	0.80 740	1.11 748	1.36 751	0.86 751	0.93 753	0.80 752	0.56 744	0.49 752	0.78 751	0.66 751	0.73 753	0.63 753

ktn	1.01 750	1.21 755	0.80 741	1.23 758	0.86 757	1.01 751	0.87 756	0.94 748	1.39 757	1.04 754	1.12 749	1.15 744	1.07 759	0.94 754	0.59 739	1.28 768	0.71 766	1.38 763	0.83 757	1.02 759	0.75 757

MANE	0.45 718	0.27 709	0.27 639	0.27 690	0.24 714	0.47 710	0.31 717	0.55 729	0.59 710	0.72 732	1.13 750	1.15 744	0.61 737	0.52 726	0.37 711	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.31 729	0.25 717	0.24 715

Dean	0.87 744	0.86 749	0.79 740	0.81 745	0.56 742	0.90 744	0.63 746	1.15 765	1.73 764	1.15 759	1.15 751	1.31 749	0.99 757	0.81 743	0.81 753	0.57 745	0.56 761	0.77 750	0.64 749	0.66 746	0.58 745

notaker	0.97 748	1.11 753	0.98 746	1.13 756	0.81 755	0.73 733	0.68 752	0.93 747	1.16 751	1.18 761	1.18 752	1.41 753	1.16 763	1.08 759	0.69 748	0.81 757	0.64 765	1.17 759	0.79 756	0.98 757	0.80 758

WAO-7	0.79 740	0.78 744	0.54 703	0.85 747	0.67 750	0.74 734	0.68 752	1.05 755	1.32 755	0.90 749	1.20 753	1.04 739	0.92 754	0.69 738	0.66 744	0.60 748	0.62 764	0.67 742	0.68 752	0.64 744	0.58 745

LVE	0.83 743	0.85 748	0.85 743	0.80 744	0.56 742	1.04 753	0.65 749	1.05 755	1.47 760	0.96 751	1.22 754	1.10 743	0.85 750	0.83 744	0.71 749	0.49 741	0.55 760	0.76 749	0.60 748	0.65 745	0.59 750

KSHMR	1.09 751	1.17 754	0.88 744	1.25 759	1.00 759	0.99 749	0.96 758	1.13 763	1.37 756	1.16 760	1.29 755	1.41 753	0.96 756	1.01 756	0.92 754	1.03 766	1.08 768	1.20 760	1.03 762	1.01 758	0.97 760

WAO-8	0.91 745	0.81 746	0.65 720	0.94 751	0.69 751	0.90 744	0.67 750	1.07 759	1.83 766	1.06 756	1.45 756	1.30 747	1.07 759	0.84 745	0.78 750	0.74 754	0.53 757	0.86 752	0.75 754	0.69 750	0.62 751

Venus	0.91 745	0.81 746	0.65 720	0.94 751	0.69 751	0.90 744	0.67 750	1.07 759	1.83 766	1.06 756	1.45 756	1.30 747	1.07 759	0.84 745	0.78 750	0.74 754	0.53 757	0.86 752	0.75 754	0.69 750	0.62 751

HanzoNet	1.29 753	1.26 757	1.19 752	1.12 755	0.85 756	1.02 752	0.83 754	1.03 754	1.48 761	1.64 764	1.61 758	2.50 761	1.72 766	1.61 761	1.61 760	1.26 767	0.80 767	1.31 762	1.01 761	1.02 759	0.86 759

JetRed	1.62 754	1.46 758	2.98 757	0.92 750	1.21 760	4.99 767	1.53 765	1.27 767	1.39 757	1.83 765	1.74 759	1.60 758	0.95 755	1.41 760	2.45 768	0.90 760	1.60 769	0.93 755	0.90 760	1.35 761	0.99 761

noway3	3.64 762	5.28 774	3.79 764	12.26 776	11.84 777	4.53 764	3.92 769	1.06 757	0.48 678	0.88 746	1.98 760	6.32 771	0.46 721	3.32 767	2.57 770	0.95 765	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.67 772	3.69 774

noway2	3.60 759	5.21 773	3.74 763	12.26 776	11.84 777	4.51 763	3.91 767	1.00 753	0.48 678	0.89 747	1.98 760	6.35 772	0.41 710	2.90 763	2.47 769	0.93 761	0.13 672	1.92 768	1.77 770	5.66 771	3.67 771

zzzz4	3.62 760	5.55 777	4.00 768	12.27 778	11.85 780	4.49 761	3.91 767	1.10 762	0.42 655	0.85 743	2.01 762	6.20 768	0.44 717	3.00 764	2.25 762	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.70 773	3.67 771

noway4	3.64 762	5.53 776	3.97 766	12.24 775	11.84 777	4.58 765	3.96 771	1.14 764	0.45 673	0.82 741	2.01 762	6.19 767	0.43 716	3.04 766	2.29 765	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.75 775	3.71 775

noway1	3.62 760	5.55 777	3.97 766	12.27 778	11.85 780	4.50 762	3.92 769	1.09 761	0.42 655	0.85 743	2.01 762	6.22 769	0.44 717	3.00 764	2.25 762	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.70 773	3.67 771

TCMNet-wrong-test	3.67 764	5.48 775	3.89 765	12.18 774	11.75 776	4.65 766	3.88 766	1.06 757	0.72 731	1.09 758	2.15 765	6.30 770	0.53 726	3.43 769	2.36 767	0.89 759	0.20 715	1.87 766	1.69 765	5.57 770	3.62 770

fsdfsdds	0.52 724	0.19 672	0.67 728	0.33 710	0.18 689	0.48 712	0.32 719	0.53 725	1.00 748	0.73 736	2.21 766	1.03 738	0.86 751	0.34 681	0.45 728	0.16 687	0.16 701	0.26 710	0.18 698	0.14 659	0.15 675

MADNet++	1.95 756	1.75 759	1.59 756	1.82 760	1.69 762	2.33 760	1.40 764	2.35 768	2.09 768	2.57 768	2.36 767	2.24 760	2.17 768	2.28 762	2.34 766	1.87 770	1.66 770	1.54 764	1.34 764	1.92 762	1.77 764

TARStereo	0.72 737	0.18 667	0.56 709	0.27 690	0.21 706	1.35 757	0.25 670	0.59 734	1.65 763	0.68 727	5.01 768	1.08 742	0.81 748	0.38 701	0.30 686	0.18 697	0.15 691	0.20 697	0.19 700	0.17 693	0.23 713

USTest	6.22 766	2.73 762	3.00 758	6.57 768	7.29 768	14.37 775	21.57 776	7.00 777	9.56 776	5.34 774	6.10 769	5.72 766	7.64 774	6.41 773	6.96 774	1.97 771	3.42 776	1.64 765	2.15 773	2.66 763	2.36 765

Selective-IGEV-i1pa	2.80 757	3.51 765	0.67 728	0.28 694	0.14 635	10.22 772	0.43 734	4.36 769	3.63 769	3.53 769	6.92 770	3.47 762	1.97 767	13.41 783	2.26 764	0.36 732	0.15 691	0.13 643	0.10 591	0.15 676	0.35 733

xxxxx1	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

tt_ll	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

ff	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

iinet-test	10.48 776	8.09 780	7.54 775	10.26 769	10.94 772	18.00 781	25.26 783	11.33 782	13.28 778	9.69 779	9.85 774	9.42 780	11.17 780	11.02 779	12.78 781	6.59 780	8.30 779	5.56 778	6.56 774	6.89 776	7.02 777

IINet	10.48 776	8.09 780	7.54 775	10.26 769	10.94 772	18.00 781	25.26 783	11.33 782	13.28 778	9.69 779	9.85 774	9.42 780	11.17 780	11.02 779	12.78 781	6.59 780	8.30 779	5.56 778	6.56 774	6.89 776	7.02 777

DPSMNet_ROB	8.06 771	4.48 766	8.63 779	5.37 767	10.74 771	8.32 770	22.98 781	5.46 771	13.36 781	5.12 772	9.92 776	5.08 764	10.40 778	5.53 772	12.58 778	3.80 776	8.00 777	3.50 773	7.02 778	3.83 768	7.14 779

DGTPSM_ROB	8.06 771	4.48 766	8.63 779	5.35 765	10.72 770	8.32 770	22.97 780	5.46 771	13.35 780	5.12 772	9.92 776	5.08 764	10.40 778	5.52 771	12.58 778	3.79 775	8.00 777	3.50 773	7.02 778	3.83 768	7.14 779

Anonymous_1	10.96 779	7.92 779	7.46 774	10.33 771	10.06 769	18.65 783	26.34 785	11.06 781	13.44 782	9.40 778	10.05 778	9.67 782	11.23 782	10.73 778	12.72 780	6.42 779	8.38 781	5.77 780	10.61 780	12.12 781	6.77 776

DPSM_ROB	11.15 780	8.58 782	8.00 777	10.88 772	11.58 774	19.10 784	26.71 786	12.05 784	14.07 785	10.36 781	10.84 779	10.33 783	11.86 783	11.70 781	13.54 783	6.99 782	8.79 782	5.89 781	6.95 776	7.29 778	7.42 781

DPSM	11.15 780	8.58 782	8.00 777	10.88 772	11.58 774	19.10 784	26.71 786	12.05 784	14.07 785	10.36 781	10.84 779	10.33 783	11.86 783	11.70 781	13.54 783	6.99 782	8.79 782	5.89 781	6.95 776	7.29 778	7.42 781

UHP	1.94 755	0.24 696	1.06 748	0.34 713	0.18 689	5.35 768	0.24 654	0.86 743	4.09 770	2.33 767	11.82 781	7.01 773	2.71 770	0.87 749	0.60 740	0.17 693	0.14 683	0.19 693	0.17 693	0.21 703	0.16 687

HaxPig	15.71 782	18.52 796	19.18 791	16.89 782	15.89 784	7.73 769	7.60 772	13.31 786	10.82 777	15.42 784	14.91 782	15.98 785	14.92 785	15.58 784	15.98 785	18.95 792	16.73 785	19.46 796	18.08 792	19.26 793	19.05 796

LRCNet_RVC	10.62 778	13.42 785	7.30 770	18.92 783	2.07 763	0.33 684	0.30 711	5.59 773	0.48 678	13.03 783	17.94 783	8.87 776	5.65 772	4.79 770	1.89 761	23.51 797	2.73 775	27.55 800	25.71 800	16.07 792	16.33 793

MEDIAN_ROB	20.38 786	24.04 797	23.31 794	21.23 784	21.71 787	10.40 774	7.92 773	17.64 787	15.50 787	20.12 788	19.70 784	20.34 786	20.32 786	21.19 785	21.13 788	23.81 798	21.81 794	24.98 799	23.76 799	24.71 798	23.93 799

LSM0	22.87 794	17.28 788	18.96 788	22.19 791	29.04 796	38.42 795	53.71 790	24.28 795	28.31 789	20.78 795	21.00 785	21.43 794	24.16 796	23.50 794	27.39 793	14.09 790	17.38 786	11.84 790	14.04 788	14.73 790	14.89 784

RSGM-EC	20.36 784	4.73 768	0.68 730	16.76 780	16.92 785	21.28 786	27.18 788	10.46 779	14.04 783	18.00 785	21.31 786	22.24 795	21.82 787	22.57 786	17.63 786	62.81 800	33.79 800	20.14 797	18.10 793	20.18 794	16.45 794

acva	20.36 784	4.73 768	0.68 730	16.76 780	16.92 785	21.28 786	27.18 788	10.46 779	14.04 783	18.00 785	21.31 786	22.24 795	21.82 787	22.57 786	17.63 786	62.81 800	33.79 800	20.14 797	18.10 793	20.18 794	16.45 794

RAFT-FEzeroshot	22.43 788	17.33 789	15.98 781	22.02 787	23.31 791	38.34 789	53.82 795	24.05 790	28.39 790	20.61 792	21.76 788	20.88 790	23.92 794	23.41 789	27.42 794	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.02 786	14.69 787	14.97 788

RAFT-FE	22.43 788	17.33 789	15.98 781	22.02 787	23.31 791	38.34 789	53.82 795	24.05 790	28.39 790	20.61 792	21.76 788	20.88 790	23.92 794	23.41 789	27.42 794	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.02 786	14.69 787	14.97 788

CasAABBNet	22.42 787	17.33 789	16.01 783	22.01 786	23.28 789	38.32 788	53.80 793	24.14 792	28.41 792	20.60 791	21.77 790	20.89 793	23.91 792	23.43 791	27.36 792	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.01 785	14.67 786	14.95 787

Hybrid-DGEV	22.47 791	17.40 794	16.14 785	22.00 785	23.29 790	38.36 791	53.80 793	24.43 797	28.63 796	20.59 790	21.81 791	20.88 790	23.91 792	23.45 792	27.42 794	14.08 788	17.69 788	11.83 786	14.06 789	14.65 784	14.93 786

FlowAnything	22.44 790	17.35 792	16.14 785	22.07 790	23.23 788	38.39 793	53.77 791	24.25 794	28.44 793	20.96 796	21.82 792	20.70 788	23.84 790	23.49 793	27.14 790	14.04 784	17.79 793	11.75 784	14.15 790	14.65 784	14.89 784

Selective-RAFT-Error	22.47 791	17.37 793	16.09 784	22.06 789	23.34 793	38.39 793	53.83 797	24.29 796	28.47 794	20.74 794	21.83 793	20.81 789	23.90 791	23.54 795	27.53 797	14.08 788	17.69 788	11.82 785	14.00 784	14.69 787	15.00 790

fast-reg	22.85 793	17.43 795	19.15 790	22.22 792	24.34 794	38.36 791	53.78 792	24.23 793	28.52 795	20.55 789	22.05 794	20.54 787	23.77 789	23.21 788	27.31 791	14.18 791	17.47 787	14.33 791	14.96 791	15.81 791	14.81 783

AVERAGE_ROB	24.90 795	29.20 800	28.14 797	24.89 793	24.64 795	17.75 780	11.12 774	21.45 789	19.93 788	25.12 797	24.46 795	25.12 797	25.46 797	24.69 796	22.83 789	29.76 799	27.13 799	28.97 801	27.95 801	29.91 799	29.47 800

PML	8.91 773	9.34 784	6.13 769	5.35 765	6.41 767	14.99 776	23.38 782	5.27 770	6.83 772	18.04 787	28.19 796	7.67 774	6.83 773	7.85 774	5.75 771	5.35 777	1.83 771	5.95 783	1.93 771	8.64 780	2.52 766

zzzzzz3	32.30 796	13.60 786	18.91 787	39.10 796	40.27 799	58.35 798	74.04 799	33.28 799	42.63 798	31.37 798	33.03 797	30.65 798	36.33 800	37.51 799	43.96 800	20.73 793	26.80 797	16.52 792	20.79 795	12.34 782	15.78 791

zzz1	32.32 797	13.62 787	19.04 789	39.10 796	40.27 799	58.39 799	73.98 798	33.31 800	42.69 801	31.39 799	33.04 798	30.66 799	36.33 800	37.52 800	43.96 800	20.74 794	26.81 798	16.53 793	20.80 796	12.35 783	15.78 791

zzzz2	33.88 798	26.18 798	24.44 795	33.40 794	35.10 797	58.13 796	81.44 800	37.02 801	42.64 799	31.75 800	33.25 799	31.23 800	35.81 798	34.90 797	40.56 798	21.21 795	26.75 795	18.05 794	21.21 797	22.06 796	22.50 797

noway5	33.88 798	26.18 798	24.44 795	33.40 794	35.10 797	58.13 796	81.44 800	37.02 801	42.64 799	31.75 800	33.25 799	31.23 800	35.81 798	34.90 797	40.56 798	21.21 795	26.75 795	18.05 794	21.21 797	22.06 796	22.50 797

Selective-IGEV-i16pa	18.58 783	3.30 763	1.09 749	0.21 605	0.18 689	103.68 801	0.28 693	19.87 788	40.73 797	4.16 770	56.45 801	8.07 775	2.59 769	123.95 802	5.89 773	0.18 697	0.12 657	0.09 526	0.12 647	0.12 623	0.51 742

test_example2	98.32 800	94.13 801	45.89 798	96.35 798	109.85 801	88.61 800	95.45 802	25.75 798	94.37 802	130.00 803	126.06 802	58.17 802	74.63 802	88.51 801	79.96 802	150.23 802	221.02 802	77.62 802	99.10 802	113.75 802	96.94 801

ccccc		285.66 802		368.85 801	370.60 802	123.16 802		115.05 803		126.68 802		122.83 803		252.94 803		384.56 803	353.86 803	254.69 803	223.00 803	425.87 803

ASD4		3.38 764

Low-res two-view benchmark