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

CR-Stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.05 1	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.05 1	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

NBS	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.05 2	0.07 35	0.06 51	0.09 241	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

test_c	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.05 285

DF_test	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.08 305	0.04 3	0.13 246	0.08 19	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

small-0shot	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.08 58	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.06 4	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

2w_stereo	0.08 145	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.12 9	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.06 3	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

IGEV-Stereo+	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.04 3	0.09 29	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

ww1	0.10 343	0.08 456	0.07 34	0.19 566	0.12 670	0.12 411	0.24 750	0.04 1	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.07 180	0.12 502	0.07 11	0.14 561	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.04 64	0.04 105

L4000	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.11 350	0.18 615	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.07 11	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

Cross2Single Stereo	0.09 254	0.10 615	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.24 577	0.12 414	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.10 652	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.09 632	0.04 105

Codiref-stereo	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.24 739	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 254	0.13 692	0.12 402	0.24 739	0.16 756	0.25 726	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

anonymous	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.05 7	0.13 246	0.10 64	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.07 11	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

testmc14	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.08 19	0.08 58	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monster-pro	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.08 202	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 254	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.16 324	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

BLMT-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.07 11	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

BridgeDepth_RVC	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.14 226	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.08 259	0.09 371	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo_test3	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 13	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.04 3	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

MonSter	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.05 7	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

U	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.17 436	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

GMOStereo	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

error version	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-v	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-2	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-1	0.10 343	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.24 750	0.14 226	0.18 470	0.09 264	0.07 119	0.09 315	0.08 311	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

vfmstereo	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FETCStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

FETStereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CGFBStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.06 14	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

tt8	0.07 13	0.08 456	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.08 39	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GFORCE	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.20 641	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.08 39	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

300	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.6	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.06 7	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

FORCE_4.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

LACA_dic	0.07 13	0.10 615	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.19 566	0.07 193	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.07 488	0.05 285

DN	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.18 615	0.17 369	0.16 404	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.11 687	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.09 634

CR7Stereo	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.14 328	0.13 183	0.16 404	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 145	0.06 164	0.17 629	0.15 151	0.06 68	0.06 20	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

Foundation-i1a	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.05 5	0.13 480	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.11 346	0.11 396	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DepthFocus	0.08 145	0.04 3	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.05 6	0.09 264	0.05 8	0.07 180	0.04 1	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

LACA1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.10 64	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Test_v1	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.15 277	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 96	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.06 14	0.04 1	0.07 119	0.10 359	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	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 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.13 183	0.13 291	0.05 2	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

depthmonostereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.11 466	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.15 361	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

4.5_new	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.5w	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

monsterstereo	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.16 324	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.07 35	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 39	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.04 2	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

SGD-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

AIO_test	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo++	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.14 521	0.12 153	0.11 98	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

CroCo-Stereo Lap2	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

test_4	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.22 722	0.15 277	0.17 436	0.12 414	0.18 513	0.12 421	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.03 2

test_3	0.10 343	0.09 550	0.10 271	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.26 779	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

CroCo-Stereo	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.15 277	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.07 16	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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
vfm_20000	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.17 561	0.13 183	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.16 510	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

CEFStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.15 429	0.09 39	0.08 58	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ACC-I	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.09 39	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

ACC	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.11 98	0.14 329	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

WiStereo	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single-S	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.05 7	0.15 429	0.08 19	0.13 291	0.07 129	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

tt4	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.14 226	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt6	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt7	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TYNG	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

100	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.05 7	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

DDDD	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.15 277	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

F4.4	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.15 277	0.04 2	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

F5.5	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.19 566	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

F8.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_9	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_8	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.19 566	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_5	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.04 2	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

416test	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

test410_97500	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SE	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.11 350	0.11 96	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.16 457	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.04 105

depth_test_26	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.07 119	0.08 259	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.07 512

MCSU-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

PointNet	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

TS12	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.21 680	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.11 98	0.09 109	0.10 320	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.09 85	0.12 462	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

LMStereo	0.07 13	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.11 98	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

ARStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.11 98	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

RMAStereo	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ATMStereo	0.08 145	0.09 550	0.07 34	0.20 641	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.12 135	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

ACMStereo	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.15 361	0.06 51	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.12 135	0.11 188	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 145	0.06 164	0.15 559	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.13 246	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.11 346	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.15 277	0.14 329	0.08 202	0.11 346	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.11 98	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Pro-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

BStereo	0.08 145	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.07 56	0.09 29	0.15 277	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

Anonymus123	0.09 254	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.11 350	0.09 29	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

NLSM3	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.07 496	0.03 1	0.03 2

CSFM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.06 14	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

FE-Mocha	0.09 254	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DDF-Stereo	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.14 329	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

252Zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.14 329	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.06 418

Zero-FE251	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Wavelet-MonSter	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.09 29	0.11 98	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.05 7	0.14 328	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

GGEV	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

AdaDepth	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.09 39	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

S2M2_XL	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.09 203	0.09 29	0.07 11	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.06 418
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.75w_new	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.18 405	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

3.75w	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.07 56	0.09 29	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

IGEV	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.10 149	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

111111	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.05 7	0.10 51	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.08 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.17 561	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

SCV	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.04 105

StereoAnything_RVC	0.07 13	0.15 720	0.17 629	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

IGEV-RUCA	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.10 284	0.12 153	0.10 64	0.12 234	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

castereo	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.18 470	0.08 202	0.10 287	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

UGAM-zero	0.09 254	0.05 59	0.15 559	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEV-Stereo++	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.04 3	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

RAStereo	0.10 343	0.09 550	0.08 96	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.15 277	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

Occ-G	0.08 145	0.05 59	0.06 16	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.13 183	0.15 361	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

gcap-zeroshot	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

test_for_model	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

MoCha-V2	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.20 641	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MaDis-Stereo	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.10 51	0.16 324	0.16 404	0.09 264	0.11 346	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

UniTT-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

testlalala	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

CAS	0.08 145	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

cross-raft	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.11 350	0.25 768	0.13 183	0.15 361	0.08 202	0.11 346	0.12 421	0.10 425	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

CREStereo++_RVC	0.08 145	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.14 414	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105
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
EAI-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.16 324	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

R-Stereo Train	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AROF-Stereo-S	0.10 343	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.19 437	0.12 234	0.11 362	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.05 285

MGE	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.20 641	0.05 5	0.05 7	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

tt3	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.09 29	0.11 98	0.05 6	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt5	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.11 98	0.06 14	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

MGW-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Last	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.13 183	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

FORCE_4.7	0.07 13	0.08 456	0.05 2	0.20 641	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

F7	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.05 6	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

TT111	0.08 145	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

FORCE_4	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.12 135	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_6	0.07 13	0.07 311	0.04 1	0.18 478	0.05 5	0.09 203	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

rgla	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test1013	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

GELT-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.21 479	0.17 436	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 343	0.07 311	0.13 466	0.20 641	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.28 644	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.07 180	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

monster_256*512	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.21 680	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.12 414	0.12 370	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

FAST (zero-shot)	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.13 696	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.05 241	0.08 585

over-6	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.10 284	0.09 29	0.17 369	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.05 285

Weightmod_eth	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.07 496	0.04 64	0.03 2

Weightmod	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

derf	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.05 2	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm2	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

qqai	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.05 285

MGA	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

CAR	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MSE-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

canet-new	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.12 135	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

LWStereo	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

ARStereo-new	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

BARStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

FCBStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

PSGStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TOTStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.14 226	0.12 234	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

KABStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.16 324	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

KMOStereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.13 183	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.08 202	0.13 394	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RT-Monster	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.17 369	0.18 470	0.13 456	0.10 287	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

LiteMatch	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.15 590	0.10 178	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Selective-IGEV-i32	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GeoVLM	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

gcap_with_dpt	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.13 291	0.08 202	0.12 370	0.04 1	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

WQFJA1++	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.14 86	0.07 193	0.11 350	0.11 96	0.11 98	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

NLSM1	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.10 287	0.06 62	0.10 425	0.10 178	0.11 387	0.07 436	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

MonSter++	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

VIP-Stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.12 411	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

DLNR-FE	10.43 873	1.83 862	19.53 892	120.75 900	13.06 882	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	52.01 908	0.04 105

asda	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.10 51	0.16 324	0.10 149	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

asd	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

qwe	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.18 405	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.06 1	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LGtest1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.08 19	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

MM-Stereo_test1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.18 615	0.21 479	0.20 515	0.09 264	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

HART	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GREAT-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

HUF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AIO-test2	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.23 729	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.23 532	0.23 560	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.09 634	0.05 241	0.05 285

GIP-stereo	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DEFOM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.07 11	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 403	0.05 59	0.14 507	0.15 151	0.20 792	0.09 203	0.17 561	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.10 359	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.09 634

RSM++	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.19 437	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

H2IRNET	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.18 478	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.10 359	0.10 425	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.05 285

MGS-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

ACVNet-DCA	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

xx1	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.16 529	0.16 619	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

cc1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

IGEVStereo-DCA	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rrr	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.16 510	0.16 324	0.15 361	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffm	0.12 489	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

tt1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.15 277	0.19 490	0.09 264	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

DLNR_Zeroshot_test	10.40 872	1.82 861	19.49 891	120.77 901	13.11 883	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	51.54 907	0.04 105

CASnet	0.09 254	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.10 657	0.08 584	0.05 241	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.13 696	0.14 521	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HH	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HanStereo	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

LoS_RVC	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.11 98	0.16 404	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

Sa-1000	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.14 521	0.22 722	0.22 507	0.18 470	0.15 517	0.20 537	0.17 554	0.11 466	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.05 241	0.05 285

iRaft-Stereo_20w	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.18 405	0.10 149	0.11 362	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

TRStereo	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.12 670	0.10 284	0.13 246	0.18 405	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

SST-Stereo	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.11 188	0.15 517	0.17 484	0.13 457	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

RAFT_R40	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.16 404	0.14 486	0.18 513	0.15 513	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

DRaft	0.12 489	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.14 521	0.17 561	0.21 479	0.30 657	0.17 569	0.28 664	0.10 359	0.15 590	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

s12784h	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.05 5	0.16 580	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.11 396	0.11 466	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

XX-TBD	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.07 193	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

sAnonymous2	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 641	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

CroCo_RVC	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 641	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

test_xeample3	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

valid	0.10 343	0.19 764	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.07 16	0.15 761	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.04 105

StereoNetSlim22	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.06 20	0.14 328	0.16 324	0.07 35	0.12 414	0.07 119	0.10 359	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

StereoNetSlim	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.15 361	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

ww3	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.08 19	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww2	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGW-Stereo-1	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.08 19	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.11 273	0.10 287	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

RSGM							0.14 328	0.16 324	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64

E$^{3}$Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLLLL	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLL	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

VeloStereo	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 737

over v1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.05 6	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-8	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

S	0.12 489	0.08 456	0.09 187	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.19 657	0.17 369	0.16 404	0.13 456	0.11 346	0.13 457	0.10 425	0.11 273	0.13 514	0.09 604	0.07 621	0.13 727	0.15 774	0.06 395	0.04 105

SMOE	0.10 343	0.08 456	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.13 291	0.11 362	0.13 394	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.06 395	0.04 105

quiztm	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.14 226	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

DF	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

LiteMatch*	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

bcnet-new	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.15 442	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

DispViT+	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.11 96	0.18 405	0.16 404	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJX1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

NLMM1	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.22 700	0.10 569	0.12 411	0.20 684	0.18 405	0.20 515	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

HiDET	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LCMNet	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

NLCSM	0.11 403	0.09 550	0.09 187	0.23 729	0.11 630	0.12 411	0.19 657	0.18 405	0.18 470	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.05 285

GEAStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GSStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GS-Stereo							0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

IGEV-FE	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

MSCF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

DVStereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.14 226	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

LG-G	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

S2M2_L	0.09 254	0.08 456	0.11 347	0.13 29	0.10 569	0.08 124	0.06 1	0.10 64	0.10 149	0.10 320	0.09 241	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.13 740	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.10 666	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.19 657	0.24 559	0.19 490	0.06 51	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

Reg-Stereo(zero)	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.12 411	0.11 96	0.15 277	0.10 149	0.12 414	0.09 241	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

SCV_C0	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.22 700	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.04 105

AIO-test1	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.23 729	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.21 479	0.14 329	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.03 1	0.06 418

fffft	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.07 119	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285
1: 1. 1
mms	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.03 2

tg	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.20 451	0.12 234	0.08 202	0.11 346	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

rvit_stereo_0081	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0082	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

Pointernet	0.09 254	0.04 3	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.10 51	0.15 277	0.17 436	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 403	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.13 696	0.13 480	0.16 510	0.23 532	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.08 585

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 254	0.10 615	0.31 748	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.11 273	0.07 16	0.12 712	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

AIO-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RSM	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

trnet	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.15 548	0.16 510	0.18 405	0.18 470	0.10 320	0.09 241	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.06 418

MyStereo06	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.19 437	0.12 234	0.12 414	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

AE-Stereo	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.19 490	0.09 264	0.14 414	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

ff7	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffff	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

11t	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEV_Zeroshot_test	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

EKT-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.08 199	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

4D-IteraStereo	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.03 1	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.05 285

anonymousdsp	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ProNet	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.06 418

MC-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.12 370	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DCANet-4	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.13 456	0.16 457	0.09 315	0.14 572	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

ccc-4	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

fff	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

ADStereo(finetuned)	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.12 502	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DisPM	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.17 436	0.14 486	0.20 537	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.11 696

raft_robust	0.13 517	0.10 615	0.07 34	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.24 750	0.28 644	0.33 682	0.20 642	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

RAFT+CT+SA	0.13 517	0.11 644	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.28 792	0.22 507	0.22 548	0.15 517	0.26 641	0.10 359	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

SA	0.12 489	0.09 550	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.23 532	0.18 470	0.17 569	0.27 650	0.14 482	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.05 241	0.04 105

IGEV-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_1	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

CrosDoStereo	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

PFNet+	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.05 7	0.12 153	0.17 369	0.21 533	0.16 548	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.11 696

Patchmatch Stereo++	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 403	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.18 405	0.13 291	0.16 548	0.21 561	0.13 457	0.14 572	0.11 273	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

STrans-v2	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.11 188	0.11 362	0.15 442	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

TransformOpticalFlow	0.10 343	0.08 456	0.13 466	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.19 437	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.11 396	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

OMP-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.13 456	0.14 414	0.11 396	0.12 502	0.11 273	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

NF-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

OCTAStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

PSM-softLoss	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

KMStereo	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

PSM-adaLoss	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

PSM-AAD	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.20 451	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.18 570	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.14 759

ROB_FTStereo_v2	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

HUI-Stereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

DeepStereo_LL	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

RE-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

Pruner-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.17 436	0.13 456	0.19 524	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.08 585

TVStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

iGMRVC	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

RAFT-345	0.11 403	0.07 311	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.11 362	0.36 725	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.05 285

iRAFT	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

GMM-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.11 362	0.15 442	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.09 634

RAFT-IKP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

rafts_anoy	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.06 418

iRaftStereo_RVC	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.12 234	0.09 264	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

DCANet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

csc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

cscssc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.16 324	0.17 436	0.08 202	0.12 370	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CREStereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.11 1	0.06 68	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.06 418
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
AROF-Stereo_1	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

AROF-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_500_lr5e5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

TADF							0.16 510	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64

low	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

flow	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 737

S0	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.20 641	0.07 193	0.18 623	0.23 735	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.10 287	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.09 604	0.10 719	0.14 742	0.14 753	0.05 241	0.04 105

Anonymus	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.06 418

LGCAT	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.11 1	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.07 11	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.10 652	0.09 694	0.04 1	0.05 261	0.04 64	0.09 634

TestStereo_HL2	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.18 470	0.13 456	0.21 561	0.12 421	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

GGDA	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.14 328	0.19 437	0.19 490	0.13 456	0.20 537	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

MUNStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.09 109	0.09 264	0.08 199	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

PSi22	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.14 226	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Lsterematch	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.15 429	0.14 226	0.17 436	0.16 548	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.12 384	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Hybrid-DGEV-2	0.11 403	0.06 164	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.09 203	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.12 502	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

WQFJA1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 641	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

WQFJX	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.21 680	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.12 414	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

NLMM	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 641	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

Select-FE	0.11 403	0.06 164	0.20 681	0.15 151	0.11 630	0.11 350	0.13 246	0.21 479	0.18 470	0.09 264	0.11 346	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.06 395	0.08 585

GASTEREO	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.07 56	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

4.25_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5w_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.18 615	0.15 277	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.13 291	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

ours_stereo	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

rvit_stereo_0083	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.26 614	0.11 362	0.14 414	0.13 457	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0081_aga	0.11 403	0.09 550	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.19 490	0.10 320	0.18 513	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.06 418

model_zeroshot	0.10 343	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.13 291	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

rvit_stereo_0080	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

MyStereo07	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

whm_eth	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

MSKI-zero shot	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.13 291	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MIF-Stereo (partial)	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.11 96	0.17 369	0.18 470	0.14 486	0.16 457	0.09 315	0.11 466	0.12 384	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.07 512

MIM_Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.12 153	0.20 451	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.09 315	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

Any-RAFT	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

RAFT-Test	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

CES	0.08 145	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.11 396	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

RCA-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.18 405	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

TestStereo1	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 802	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

test_5	0.14 556	0.12 663	0.08 96	0.20 641	0.10 569	0.14 521	0.29 802	0.21 479	0.24 577	0.18 599	0.28 664	0.11 396	0.15 590	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

SA-5K	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 802	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

IPLGR	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.21 479	0.24 577	0.11 362	0.12 370	0.11 396	0.08 311	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

LCNet	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.15 766

IIG-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.12 153	0.22 507	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.11 396	0.12 502	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

KYRaft	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.22 507	0.12 234	0.13 456	0.16 457	0.20 600	0.10 425	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.16 778

DEmStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.14 86	0.10 569	0.16 580	0.15 429	0.16 324	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.13 457	0.14 572	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

THIR-Stereo	0.12 489	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.17 369	0.25 600	0.16 548	0.24 595	0.14 482	0.12 502	0.12 384	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

PFNet	0.12 489	0.06 164	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.26 598	0.20 515	0.16 548	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GrayStereo	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.09 203	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.17 554	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.10 668

DeepStereo_RVC	0.11 403	0.08 456	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

IRAFT_RVC	0.12 489	0.08 456	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.24 559	0.23 560	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

CRE-IMP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.18 405	0.10 149	0.14 486	0.13 394	0.13 457	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

Prome-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.22 507	0.13 291	0.12 414	0.17 484	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.09 634

raft+_RVC	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.11 96	0.24 559	0.20 515	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.12 384	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

TANstereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.15 277	0.19 490	0.11 362	0.15 442	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

raftrobust	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.10 51	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RALCasStereoNet	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.17 369	0.11 188	0.12 414	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

RALAANet	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.13 394	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

XX-Stereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.12 153	0.20 451	0.10 149	0.10 320	0.14 414	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

AFF-stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.09 109	0.10 320	0.12 370	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.08 202	0.10 287	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

DN-CSS_ROB	0.13 517	0.13 692	0.16 596	0.18 478	0.10 569	0.16 580	0.08 9	0.22 507	0.18 470	0.17 569	0.22 573	0.13 457	0.13 547	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

AROF-StereoT2	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.25 756	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.23 532	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

base_1k_lr1e5	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.23 729	0.10 569	0.12 411	0.15 429	0.16 324	0.08 58	0.11 362	0.14 414	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf4	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.24 739	0.10 569	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

arf3	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.24 739	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.22 507	0.09 109	0.13 456	0.16 457	0.13 457	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.08 533	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

G4	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.24 739	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.21 479	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.10 359	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GOStereo-base	0.14 556	0.16 729	0.14 507	0.31 797	0.13 696	0.12 411	0.16 510	0.26 598	0.12 234	0.16 548	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.13 448	0.13 514	0.12 712	0.05 372	0.16 767	0.09 634	0.12 712	0.06 418

GIO	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

EE1	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.07 56	0.10 51	0.16 324	0.12 234	0.08 202	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

AnonStereo	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.19 437	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GEAR-Net	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

zzzzzzz1	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.21 680	0.10 569	0.12 411	0.18 615	0.22 507	0.20 515	0.13 456	0.12 370	0.08 259	0.08 311	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

SME	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.20 664	0.13 246	0.21 479	0.17 436	0.12 414	0.13 394	0.10 359	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.06 395	0.05 285

PhaseNet	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.09 315	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

ManiGeoR	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

HLf10	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

TestStereo_HLe17	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

Selective-IGEV-i16pc	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.11 630	0.38 792	0.16 510	0.23 532	0.16 404	0.10 320	0.15 442	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.10 652	0.08 655	0.06 269	0.07 496	0.09 632	0.09 634

Hybrid-DGEV-03	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.08 305	0.16 580	0.14 328	0.15 277	0.14 329	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

FlowAnything_test	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.14 328	0.20 451	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

xyz-stereo-finetune2	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.19 657	0.17 369	0.12 234	0.15 517	0.15 442	0.17 554	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.06 418

xyz-stereo-finetune	0.11 403	0.08 456	0.13 466	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.19 657	0.17 369	0.19 490	0.12 414	0.14 414	0.15 513	0.10 425	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

xyz-stereo	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.15 151	0.05 5	0.20 664	0.15 429	0.17 369	0.31 665	0.15 517	0.29 677	0.26 680	0.16 619	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

tt45	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

fffy	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.17 561	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

PAM	0.10 343	0.05 59	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.16 510	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.09 241	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

WCG-NET	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.13 183	0.13 291	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

WCG-NET（raft）	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

IGEV++	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

1111x	0.15 603	0.08 456	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.18 623	0.25 768	0.31 690	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.26 680	0.15 590	0.13 448	0.23 714	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

plain	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.13 291	0.13 456	0.15 442	0.09 315	0.12 502	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

GCAPDPT-zeroshot	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.07 5	0.13 183	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

knoymous	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.15 548	0.14 328	0.19 437	0.13 291	0.11 362	0.17 484	0.13 457	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

RAFT_CTSACE	0.12 489	0.09 550	0.10 271	0.22 700	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.18 405	0.16 404	0.20 642	0.27 650	0.13 457	0.07 226	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

MIPNet	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.24 577	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

GwcNet-ADL	0.13 517	0.08 456	0.14 507	0.20 641	0.09 445	0.11 350	0.20 684	0.30 677	0.24 577	0.13 456	0.14 414	0.18 570	0.14 572	0.13 448	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.06 418

HHNet	0.11 403	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.14 723	0.07 56	0.13 246	0.20 451	0.17 436	0.14 486	0.25 624	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.09 634

NRIStereo	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.16 324	0.15 361	0.12 414	0.14 414	0.13 457	0.12 502	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.07 512

FTStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.21 479	0.18 470	0.12 414	0.24 595	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.10 668

ASMatch	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.10 569	0.07 56	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.12 414	0.16 457	0.16 529	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.08 585

RAFT-RH_RVC	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.41 763	0.11 396	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.05 261	0.04 64	0.06 418

AnonymousM	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.14 329	0.13 456	0.11 346	0.09 315	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.05 261	0.05 241	0.05 285

111	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.23 560	0.11 362	0.12 370	0.14 482	0.11 466	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

PMTNet	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.06 68	0.12 411	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.09 264	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.13 448	0.10 287	0.15 761	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.07 488	0.06 418

arf2	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.30 792	0.11 630	0.12 411	0.15 429	0.27 621	0.12 234	0.15 517	0.16 457	0.17 554	0.12 502	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.04 30	0.13 727	0.08 584	0.08 564	0.04 105

CMRA-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.16 457	0.13 457	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

G2	0.11 403	0.11 644	0.11 347	0.24 739	0.11 630	0.13 480	0.15 429	0.24 559	0.12 234	0.10 320	0.12 370	0.11 396	0.09 371	0.14 493	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.11 691	0.05 261	0.07 488	0.06 418

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.21 680	0.09 445	0.08 124	0.11 96	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.10 287	0.05 5	0.06 85	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

HLF11	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.12 9	0.08 305	0.14 521	0.11 96	0.22 507	0.10 149	0.12 414	0.23 582	0.11 396	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

HLf8	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.11 1	0.08 305	0.15 548	0.12 153	0.22 507	0.15 361	0.13 456	0.17 484	0.12 421	0.10 425	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.08 564	0.08 585

TestStereo-Hl	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.15 548	0.14 328	0.20 451	0.17 436	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RT-IGEV	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.24 559	0.27 624	0.16 548	0.17 484	0.17 554	0.10 425	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.07 512

Selective-IGEV-i1	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.16 510	0.22 507	0.30 657	0.16 548	0.17 484	0.16 529	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

FACV-RUCA	0.13 517	0.11 644	0.12 402	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.15 429	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.16 619	0.14 493	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

PAM_32	0.09 254	0.05 59	0.17 629	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.14 493	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

rvit_stereo_ft	0.12 489	0.07 311	0.13 466	0.19 566	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.16 324	0.16 404	0.12 414	0.13 394	0.15 513	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

CAS++	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.24 559	0.14 329	0.11 362	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.23 532	0.27 624	0.13 456	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

ff1	0.13 517	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

mmx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

xxx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

anonymousdsp2	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

CASS	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.23 729	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.17 569	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.14 493	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.09 632	0.07 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 517	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.17 561	0.19 437	0.29 647	0.15 517	0.24 595	0.15 513	0.14 572	0.14 493	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.05 241	0.06 418

riskmin	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.14 521	0.14 328	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.14 414	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.08 585

IPLG	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.20 451	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.07 180	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

sCroCo_RVC	0.12 489	0.09 550	0.23 707	0.24 739	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.10 320	0.13 394	0.12 421	0.07 226	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.05 241	0.07 512

SFCPSM	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.28 644	0.27 624	0.14 486	0.17 484	0.12 421	0.13 547	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.06 418

FENet	0.13 517	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.17 569	0.23 582	0.16 529	0.12 502	0.14 493	0.15 600	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

cf-r	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.19 657	0.20 451	0.25 600	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.16 619	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.05 372	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

GwcNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.20 684	0.21 479	0.27 624	0.18 599	0.27 650	0.22 628	0.16 619	0.14 493	0.15 600	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.07 488	0.07 512

FADNet_RVC	0.16 631	0.14 707	0.40 777	0.20 641	0.11 630	0.13 480	0.13 246	0.26 598	0.22 548	0.21 658	0.23 582	0.20 600	0.17 643	0.14 493	0.16 617	0.08 533	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.11 691	0.10 668

iResNetv2_ROB	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.16 580	0.12 153	0.25 579	0.35 703	0.21 658	0.29 677	0.24 654	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.09 632	0.08 585

MLCV	0.12 489	0.07 311	0.16 596	0.18 478	0.06 68	0.15 548	0.17 561	0.19 437	0.21 533	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

iResNet	0.13 517	0.10 615	0.18 655	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.20 451	0.26 614	0.15 517	0.23 582	0.15 513	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

AROF3	0.15 603	0.16 729	0.19 667	0.32 799	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.27 621	0.19 490	0.16 548	0.12 370	0.19 586	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.14 755	0.04 30	0.32 828	0.07 496	0.10 666	0.06 418

AROF2	0.15 603	0.13 692	0.16 596	0.32 799	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.28 644	0.14 329	0.19 618	0.14 414	0.22 628	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.14 755	0.04 30	0.27 813	0.07 496	0.12 712	0.05 285

G3	0.13 517	0.14 707	0.12 402	0.32 799	0.13 696	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.08 58	0.14 486	0.12 370	0.19 586	0.09 371	0.15 525	0.13 514	0.10 652	0.05 372	0.16 767	0.10 680	0.10 666	0.06 418

GStereo	0.10 343	0.05 59	0.11 347	0.12 9	0.13 696	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.09 634

DStereoRT	0.16 631	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.28 644	0.22 548	0.12 414	0.20 537	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.96 859	0.09 634	0.05 241	0.04 105

test_sample6	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.19 657	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.19 586	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample2	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.18 615	0.21 479	0.16 404	0.14 486	0.20 537	0.19 586	0.15 590	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

DispNO	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.12 670	0.11 350	0.21 708	0.23 532	0.29 647	0.17 569	0.23 582	0.18 570	0.17 643	0.15 525	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

SMFormer	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

tta	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.06 418

qqq1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

fff1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

MyStereo05	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.27 621	0.35 703	0.17 569	0.14 414	0.15 513	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo04	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.29 661	0.38 723	0.17 569	0.14 414	0.16 529	0.10 425	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

1test111	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.15 525	0.16 617	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

11t1	0.12 489	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.17 604	0.15 429	0.18 405	0.15 361	0.15 517	0.15 442	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

LoS	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.14 521	0.11 96	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

scenet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

DCRE	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.16 261	0.11 630	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.11 362	0.18 513	0.10 359	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.04 105

Selective-RAFT	0.11 403	0.10 615	0.11 347	0.21 680	0.08 305	0.16 580	0.13 246	0.20 451	0.22 548	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

ssnet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

qqq	0.13 517	0.09 550	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.15 517	0.19 524	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.16 617	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

BUS	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.22 700	0.10 569	0.19 648	0.14 328	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

NINENet	0.16 631	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.40 778	0.36 708	0.18 599	0.21 561	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.08 655	0.10 657	0.07 496	0.10 666	0.09 634

BSDual-CNN	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.22 700	0.10 569	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

psmg	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.17 561	0.29 661	0.19 490	0.17 569	0.21 561	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

Anonymous3	0.16 631	0.13 692	0.33 757	0.26 763	0.14 723	0.27 747	0.17 561	0.28 644	0.28 640	0.15 517	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.11 696

HCRNet	0.16 631	0.24 789	0.12 402	0.35 810	0.11 630	0.15 548	0.17 561	0.26 598	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

222	0.16 631	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.24 714	0.18 615	0.30 677	0.20 515	0.17 569	0.28 664	0.17 554	0.16 619	0.15 525	0.40 818	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

xxxx	0.15 603	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.23 709	0.18 615	0.31 690	0.19 490	0.14 486	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.26 751	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

test_xeample	0.15 603	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.21 684	0.20 684	0.28 644	0.20 515	0.16 548	0.29 677	0.19 586	0.16 619	0.15 525	0.26 751	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

ARAFT	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.13 394	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.04 105

RAFT + AFF	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.20 641	0.10 569	0.14 521	0.24 750	0.26 598	0.20 515	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.08 585

PSMNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.24 559	0.24 577	0.16 548	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.06 542	0.09 603	0.12 737	0.08 564	0.07 512

DMCA	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.19 524	0.17 554	0.18 660	0.15 525	0.17 633	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.10 668

DIP-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.09 29	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
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	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.06 68	0.11 350	0.10 51	0.18 405	0.18 470	0.13 456	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.06 395	0.05 285
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.14 86	0.07 193	0.18 623	0.14 328	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.25 624	0.23 648	0.15 590	0.15 525	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

arf1	0.15 603	0.16 729	0.14 507	0.34 805	0.11 630	0.13 480	0.17 561	0.29 661	0.14 329	0.15 517	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.16 564	0.12 462	0.12 712	0.05 372	0.17 774	0.08 584	0.11 691	0.05 285

GeoMambaStereo_RVC	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.11 1	0.14 723	0.12 411	0.09 29	0.12 135	0.13 291	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.15 600	0.09 604	0.08 655	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.13 737

MEA-ACV	0.16 631	0.07 311	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.38 723	0.20 642	0.29 677	0.14 482	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.07 512

TestStereo_HL3	0.11 403	0.05 59	0.16 596	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.20 451	0.09 109	0.15 517	0.30 685	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

IGEV_i1	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.19 648	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.18 599	0.18 513	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

DFGA-Net	0.13 517	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.13 246	0.22 507	0.25 600	0.16 548	0.16 457	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

coex_refinement	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.15 429	0.26 598	0.29 647	0.18 599	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.16 564	0.18 651	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.09 632	0.08 585

FLISNet	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CoSv	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

999	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.08 199	0.08 259	0.08 311	0.16 564	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

GCST	0.37 793	0.42 824	0.26 720	1.02 854	0.39 824	0.18 623	0.08 9	0.20 451	0.17 436	0.28 739	0.25 624	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.64 851	0.43 844	0.75 849	0.65 850	0.63 844	0.46 836

DualNet (step1)	0.16 631	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.15 761	0.06 542	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample7	0.15 603	0.10 615	0.16 596	0.14 86	0.11 630	0.16 580	0.16 510	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.12 712	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.10 668

test_sample5	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample4	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.19 648	0.18 615	0.26 598	0.17 436	0.16 548	0.25 624	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

MyStereo8	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.18 623	0.14 328	0.19 437	0.22 548	0.12 414	0.18 513	0.11 396	0.10 425	0.16 564	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.09 634

mmm	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.09 445	0.17 604	0.18 615	0.21 479	0.15 361	0.15 517	0.23 582	0.21 610	0.16 619	0.16 564	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

DualNet	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

StereoVision	0.13 517	0.12 663	0.09 187	0.24 739	0.10 569	0.15 548	0.21 708	0.21 479	0.20 515	0.12 414	0.24 595	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.10 287	0.09 604	0.11 732	0.12 712	0.12 737	0.06 395	0.05 285

LL-Strereo2	0.10 343	0.10 615	0.15 559	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.09 29	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.16 564	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.06 395	0.05 285

CBFPSM	0.14 556	0.06 164	0.26 720	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.20 642	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.16 564	0.18 651	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.07 488	0.07 512

IER	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.26 614	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.20 690	0.16 564	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

CIPLG	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.11 346	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

UDGNet	0.14 556	0.13 692	0.16 596	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.21 479	0.27 624	0.20 642	0.20 537	0.16 529	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.06 395	0.07 512

DAS	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.16 564	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

IPLGR_C	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ACRE	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

GANet-ADL	0.13 517	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.30 677	0.20 515	0.13 456	0.18 513	0.19 586	0.12 502	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.08 585

RAFT	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.24 750	0.20 451	0.19 490	0.21 658	0.21 561	0.17 554	0.12 502	0.16 564	0.09 160	0.06 230	0.07 621	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.05 285

TestStereo	0.13 517	0.14 707	0.11 347	0.23 729	0.08 305	0.15 548	0.21 708	0.20 451	0.23 560	0.14 486	0.24 595	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.05 285

GES	0.14 556	0.08 456	0.16 596	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.28 644	0.25 600	0.16 548	0.23 582	0.18 570	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.09 634

GMStereo	0.13 517	0.14 707	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.20 451	0.24 577	0.16 548	0.17 484	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.17 561	0.22 507	0.21 533	0.17 569	0.24 595	0.23 648	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.10 652	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

CFNet-ft	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

FADNet-RVC-Resample	0.16 631	0.11 644	0.31 748	0.22 700	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.25 579	0.24 577	0.24 697	0.27 650	0.20 600	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.08 655	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.10 668

BEATNet_4x	0.12 489	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.07 193	0.15 548	0.07 5	0.22 507	0.18 470	0.16 548	0.19 524	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

CFNet_RVC	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

MWDA-net	0.15 603	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.22 722	0.25 579	0.35 703	0.18 599	0.24 595	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

DNS	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.17 601	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.03 1	0.13 737	0.09 634

Selective-IGEV-i16pb	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.15 151	0.11 630	0.41 798	0.16 510	0.28 644	0.23 560	0.11 362	0.20 537	0.10 359	0.07 226	0.17 601	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.06 269	0.08 584	0.09 632	0.10 668

G2L-ROB	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.18 470	0.19 618	0.18 513	0.20 600	0.14 572	0.17 601	0.16 617	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.09 634

G2L-Stereo_test	0.14 556	0.07 311	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.16 510	0.30 677	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

G2L-Stereo	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.12 153	0.27 621	0.22 548	0.16 548	0.27 650	0.21 610	0.13 547	0.17 601	0.18 651	0.09 604	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

ISRNet	0.18 667	0.08 456	0.19 667	0.19 566	0.13 696	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.21 658	0.25 624	0.27 688	0.17 643	0.17 601	0.20 671	0.20 809	0.08 655	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.17 789

rvit_0105_5	0.14 556	0.09 550	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.23 735	0.24 559	0.27 624	0.14 486	0.15 442	0.18 570	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.14 755	0.11 732	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

rvit_0105_4	0.14 556	0.09 550	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.20 537	0.17 554	0.13 547	0.17 601	0.13 514	0.15 761	0.11 732	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_0105_3	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.25 768	0.25 579	0.29 647	0.15 517	0.17 484	0.20 600	0.13 547	0.17 601	0.14 561	0.13 740	0.11 732	0.12 712	0.14 753	0.07 488	0.06 418

ITSA-stereo	0.15 603	0.10 615	0.14 507	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.30 677	0.49 780	0.17 569	0.19 524	0.22 628	0.15 590	0.17 601	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.08 585

test_sample3	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.14 86	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.16 548	0.22 573	0.19 586	0.15 590	0.17 601	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.08 585

test_sample1	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.13 29	0.08 305	0.19 648	0.16 510	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.22 573	0.18 570	0.16 619	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.07 512

PCWNet_CMD	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 708	0.14 486	0.20 537	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

hknet	0.15 603	0.11 644	0.13 466	0.22 700	0.11 630	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.25 600	0.17 569	0.22 573	0.22 628	0.18 660	0.17 601	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

AASNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.19 566	0.09 445	0.18 623	0.15 429	0.37 762	0.37 716	0.19 618	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.20 671	0.10 652	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

ICVP	0.15 603	0.09 550	0.12 402	0.22 700	0.09 445	0.17 604	0.21 708	0.25 579	0.23 560	0.18 599	0.30 685	0.26 680	0.18 660	0.17 601	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 653	0.09 550	0.16 596	0.20 641	0.11 630	0.27 747	0.20 684	0.25 579	0.41 737	0.22 674	0.30 685	0.21 610	0.20 690	0.17 601	0.20 671	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

ACVNet	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.13 29	0.12 670	0.14 521	0.20 684	0.22 507	0.33 682	0.17 569	0.26 641	0.21 610	0.16 619	0.17 601	0.21 692	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

acv_ft	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.19 566	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.25 579	0.33 682	0.19 618	0.26 641	0.21 610	0.17 643	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

CCAANet	0.14 556	0.06 164	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.16 580	0.13 246	0.30 677	0.24 577	0.16 548	0.32 698	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

MSMDNet	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 708	0.14 486	0.21 561	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

HSM-Net_RVC	0.14 556	0.08 456	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.15 429	0.27 621	0.29 647	0.19 618	0.21 561	0.29 707	0.14 572	0.17 601	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 603	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.18 623	0.09 29	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.24 595	0.24 654	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.06 418

UCFNet_RVC	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.11 1	0.10 569	0.20 664	0.10 51	0.24 559	0.22 548	0.17 569	0.20 537	0.23 648	0.15 590	0.17 601	0.15 600	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.13 749	0.11 691	0.10 668

MWSP-net	0.15 603	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.16 580	0.23 735	0.29 661	0.32 672	0.18 599	0.19 524	0.17 554	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.08 585

DNSM	0.09 254	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.13 737	0.10 668

YMNet	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 763	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

YMNet_1	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 763	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

rvit_0105_6	0.14 556	0.09 550	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.10 284	0.16 510	0.19 437	0.26 614	0.12 414	0.18 513	0.17 554	0.12 502	0.18 626	0.12 462	0.15 761	0.11 732	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.06 418

DCVSM-stereo	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.16 261	0.10 569	0.15 548	0.09 29	0.19 437	0.23 560	0.20 642	0.23 582	0.26 680	0.15 590	0.18 626	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.08 584	0.10 666	0.12 712

rvit_stereo_0075_2	0.17 653	0.12 663	0.25 717	0.23 729	0.16 756	0.13 480	0.10 51	0.30 677	0.27 624	0.20 642	0.28 664	0.22 628	0.15 590	0.18 626	0.13 514	0.16 783	0.10 719	0.17 774	0.10 680	0.10 666	0.09 634

CFNet_ucs	0.15 603	0.08 456	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.14 521	0.14 328	0.30 677	0.34 694	0.16 548	0.24 595	0.23 648	0.14 572	0.18 626	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

iinet-f	0.16 631	0.06 164	0.45 786	0.14 86	0.10 569	0.21 684	0.14 328	0.27 621	0.23 560	0.21 658	0.24 595	0.21 610	0.15 590	0.18 626	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.10 668

x	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.19 524	0.19 586	0.17 643	0.18 626	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

GLC_STEREO	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.24 577	0.12 414	0.13 394	0.12 421	0.08 311	0.18 626	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

PSMNet-ADL	0.15 603	0.12 663	0.13 466	0.22 700	0.09 445	0.13 480	0.20 684	0.26 598	0.23 560	0.18 599	0.20 537	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.17 633	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.11 715	0.08 564	0.07 512

CFNet_pseudo	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.07 512

ADLNet	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.32 702	0.27 624	0.22 674	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.21 692	0.10 652	0.06 542	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

DMCA-RVC	0.17 653	0.10 615	0.15 559	0.24 739	0.11 630	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.24 577	0.21 658	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.18 626	0.20 671	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.10 680	0.10 666	0.08 585

ccs_rob	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

pmcnn	0.15 603	0.07 311	0.19 667	0.15 151	0.07 193	0.20 664	0.15 429	0.24 559	0.26 614	0.21 658	0.34 716	0.28 698	0.18 660	0.18 626	0.17 633	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MCPF							0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.11 362	0.14 414	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241

TCMNet	0.19 680	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.18 779	0.20 664	0.24 750	0.27 621	0.36 708	0.23 687	0.26 641	0.25 668	0.19 677	0.19 643	0.23 714	0.13 740	0.11 732	0.11 691	0.12 737	0.13 737	0.12 712

DDVS	0.15 603	0.10 615	0.21 692	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.14 328	0.25 579	0.19 490	0.18 599	0.29 677	0.27 688	0.12 502	0.19 643	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.11 691	0.11 696

rvit_105_1	0.19 680	0.11 644	0.25 717	0.21 680	0.16 756	0.21 684	0.27 786	0.31 690	0.41 737	0.19 618	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.12 712	0.12 748	0.13 727	0.15 774	0.08 564	0.07 512

UGAM	0.13 517	0.10 615	0.09 187	0.22 700	0.08 305	0.12 411	0.20 684	0.17 369	0.23 560	0.21 658	0.16 457	0.13 457	0.13 547	0.19 643	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.13 727	0.11 715	0.07 488	0.05 285

test_sample9	0.18 667	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample8	0.19 680	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.31 690	0.21 533	0.27 724	0.22 573	0.36 756	0.25 729	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

GMStereo_Zeroshot	0.16 631	0.13 692	0.24 711	0.20 641	0.10 569	0.17 604	0.13 246	0.29 661	0.25 600	0.23 687	0.32 698	0.25 668	0.11 466	0.19 643	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.11 691	0.06 383	0.12 712	0.08 585

LL-Strereo	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.20 641	0.10 569	0.11 350	0.18 615	0.32 702	0.24 577	0.15 517	0.15 442	0.14 482	0.13 547	0.19 643	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.04 64	0.05 285

SDNR	0.19 680	0.08 456	0.19 667	0.16 261	0.12 670	0.77 836	0.14 328	0.25 579	0.32 672	0.19 618	0.24 595	0.19 586	0.13 547	0.19 643	0.15 600	0.16 783	0.18 808	0.14 742	0.11 715	0.08 564	0.11 696

ToySt	0.17 653	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.11 630	0.16 580	0.25 768	0.24 559	0.33 682	0.19 618	0.24 595	0.26 680	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.07 436	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.09 632	0.08 585

CRFU-Net	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.19 648	0.14 328	0.26 598	0.20 515	0.28 739	0.27 650	0.29 707	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.08 585

dad	0.17 653	0.20 772	0.20 681	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.18 615	0.21 479	0.28 640	0.30 753	0.24 595	0.29 707	0.13 547	0.19 643	0.16 617	0.18 796	0.09 694	0.11 691	0.09 634	0.11 691	0.07 512

AACVNet	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.23 532	0.24 577	0.27 724	0.27 650	0.28 698	0.17 643	0.19 643	0.16 617	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.07 496	0.10 666	0.09 634

Syn2CoEx	0.21 705	0.16 729	0.27 729	0.29 790	0.14 723	0.26 737	0.20 684	0.33 724	0.31 665	0.28 739	0.36 725	0.27 688	0.25 729	0.19 643	0.24 727	0.16 783	0.12 748	0.14 742	0.11 715	0.09 632	0.08 585

delet	0.17 653	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.37 716	0.17 569	0.26 641	0.19 586	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.11 715	0.06 395	0.06 418

UNet	0.17 653	0.09 550	0.18 655	0.19 566	0.12 670	0.27 747	0.19 657	0.33 724	0.29 647	0.21 658	0.24 595	0.23 648	0.19 677	0.19 643	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.06 418

UPFNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.20 641	0.12 670	0.20 664	0.23 735	0.28 644	0.26 614	0.17 569	0.24 595	0.22 628	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.08 564	0.06 418

ac_64	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.18 478	0.10 569	0.22 693	0.18 615	0.24 559	0.21 533	0.18 599	0.24 595	0.29 707	0.18 660	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

HGLStereo	0.17 653	0.08 456	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.18 623	0.18 615	0.31 690	0.32 672	0.21 658	0.32 698	0.25 668	0.18 660	0.19 643	0.20 671	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.10 668

DSFCA	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.19 657	0.28 644	0.31 665	0.23 687	0.24 595	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.20 671	0.10 652	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

FADNet	0.21 705	0.22 782	0.36 768	0.18 478	0.17 772	0.24 714	0.13 246	0.31 690	0.31 665	0.23 687	0.25 624	0.27 688	0.21 696	0.19 643	0.15 600	0.13 740	0.15 785	0.12 712	0.15 774	0.16 781	0.18 795

S-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.25 717	0.21 680	0.13 696	0.20 664	0.18 615	0.32 702	0.43 755	0.23 687	0.36 725	0.28 698	0.30 766	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.12 748	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.13 737

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 714	0.21 778	0.24 711	0.26 763	0.11 630	0.23 709	0.14 328	0.39 774	0.24 577	0.32 766	0.36 725	0.30 717	0.21 696	0.19 643	0.21 692	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.16 782	0.12 712	0.12 712

AdaStereo	0.15 603	0.11 644	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.20 664	0.11 96	0.32 702	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.13 547	0.19 643	0.14 561	0.12 712	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.09 632	0.07 512
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.
DLCB_ROB	0.18 667	0.10 615	0.15 559	0.23 729	0.11 630	0.24 714	0.18 615	0.29 661	0.28 640	0.27 724	0.28 664	0.28 698	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.07 488	0.07 512

SCION-MonSter(vits)	0.14 556	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 621	0.41 737	0.05 2	0.33 711	0.14 482	0.16 619	0.20 669	0.19 664	0.08 533	0.06 542	0.17 774	0.15 774	0.07 488	0.08 585

z-ln-s-r	0.17 653	0.10 615	0.40 777	0.19 566	0.08 305	0.17 604	0.18 615	0.22 507	0.33 682	0.18 599	0.40 752	0.22 628	0.17 643	0.20 669	0.23 714	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.05 285

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 667	0.09 550	0.29 742	0.15 151	0.10 569	0.22 693	0.20 684	0.26 598	0.39 728	0.25 711	0.42 769	0.24 654	0.15 590	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.10 666	0.09 634

iRaft-Stereo_5w	0.12 489	0.09 550	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.19 618	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.20 669	0.16 617	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.06 418

UDG	0.21 705	0.17 746	0.19 667	0.23 729	0.15 745	0.30 762	0.20 684	0.33 724	0.35 703	0.23 687	0.28 664	0.31 730	0.27 743	0.20 669	0.22 701	0.15 761	0.12 748	0.13 727	0.09 634	0.14 755	0.14 759

LMCR-Stereo	0.15 603	0.08 456	0.13 466	0.21 680	0.09 445	0.17 604	0.20 684	0.27 621	0.19 490	0.24 697	0.24 595	0.23 648	0.17 643	0.20 669	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

pcwnet_v2	0.19 680	0.10 615	0.26 720	0.17 364	0.14 723	0.18 623	0.15 429	0.37 762	0.46 768	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.19 677	0.20 669	0.19 664	0.13 740	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.11 691	0.13 737

psm_up	0.18 667	0.10 615	0.18 655	0.20 641	0.11 630	0.17 604	0.19 657	0.37 762	0.34 694	0.21 658	0.28 664	0.29 707	0.24 719	0.20 669	0.22 701	0.09 604	0.10 719	0.11 691	0.11 715	0.08 564	0.08 585

aanetorigin	0.22 714	0.17 746	0.56 804	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.19 657	0.20 451	0.33 682	0.49 804	0.48 781	0.29 707	0.27 743	0.20 669	0.23 714	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.10 666	0.09 634

STTStereo	0.18 667	0.12 663	0.27 729	0.20 641	0.11 630	0.16 580	0.21 708	0.29 661	0.23 560	0.21 658	0.30 685	0.29 707	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.12 712	0.11 732	0.11 691	0.14 753	0.09 632	0.08 585

RASNet	0.14 556	0.07 311	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.29 661	0.20 515	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

RYNet	0.22 714	0.12 663	0.22 698	0.19 566	0.17 772	0.46 800	0.26 779	0.38 770	0.48 771	0.24 697	0.28 664	0.34 750	0.23 713	0.20 669	0.30 778	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.13 737	0.15 766

PA-Net	0.23 731	0.18 758	0.33 757	0.28 781	0.22 804	0.21 684	0.38 827	0.29 661	0.39 728	0.22 674	0.32 698	0.25 668	0.26 735	0.20 669	0.25 737	0.09 604	0.23 829	0.15 755	0.22 809	0.09 632	0.13 737
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.16 631	0.11 644	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.17 604	0.15 429	0.32 702	0.21 533	0.19 618	0.21 561	0.22 628	0.18 660	0.20 669	0.15 600	0.13 740	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.11 691	0.10 668

PS-NSSS	0.20 692	0.21 778	0.23 707	0.20 641	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.36 756	0.25 600	0.27 724	0.33 711	0.27 688	0.24 719	0.20 669	0.20 671	0.15 761	0.12 748	0.17 774	0.14 753	0.10 666	0.08 585

HSM	0.15 603	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.16 580	0.14 328	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.23 582	0.37 761	0.16 619	0.20 669	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

StereoDRNet	0.18 667	0.11 644	0.17 629	0.22 700	0.11 630	0.21 684	0.22 722	0.37 762	0.33 682	0.24 697	0.28 664	0.30 717	0.19 677	0.20 669	0.20 671	0.09 604	0.08 655	0.11 691	0.09 634	0.09 632	0.07 512

LE_ROB	0.50 816	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.24 714	0.16 510	0.22 507	1.81 869	4.63 876	0.67 811	0.47 796	0.44 810	0.20 669	0.29 771	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

w-ln-seven-2	0.20 692	0.14 707	0.37 772	0.22 700	0.12 670	0.20 664	0.21 708	0.28 644	0.37 716	0.25 711	0.37 731	0.27 688	0.22 705	0.21 687	0.23 714	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.09 634

w-ln-seven	0.24 739	0.14 707	0.55 801	0.19 566	0.14 723	0.26 737	0.22 722	0.35 749	0.60 810	0.29 748	0.39 746	0.30 717	0.22 705	0.21 687	0.26 751	0.09 604	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.11 691	0.10 668

fast-acv-ft	0.18 667	0.11 644	0.19 667	0.19 566	0.12 670	0.24 714	0.21 708	0.25 579	0.34 694	0.22 674	0.34 716	0.27 688	0.20 690	0.21 687	0.23 714	0.09 604	0.09 694	0.08 512	0.10 680	0.08 564	0.07 512

CSP-Net	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.25 579	0.32 672	0.25 711	0.30 685	0.24 654	0.15 590	0.21 687	0.18 651	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

dd	0.15 603	0.16 729	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.18 615	0.21 479	0.25 600	0.23 687	0.20 537	0.21 610	0.09 371	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.06 418

ADLNet2	0.16 631	0.09 550	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.20 664	0.16 510	0.31 690	0.39 728	0.16 548	0.20 537	0.20 600	0.18 660	0.21 687	0.22 701	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.07 512

GEStereo_RVC	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.22 700	0.11 630	0.19 648	0.17 561	0.32 702	0.48 771	0.20 642	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.08 585

FAT-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.22 698	0.21 680	0.12 670	0.17 604	0.18 615	0.34 734	0.39 728	0.27 724	0.37 731	0.34 750	0.32 775	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.11 732	0.10 657	0.09 634	0.11 691	0.14 759

DeepPrunerF	0.24 739	0.17 746	0.42 782	0.26 763	0.16 756	0.22 693	0.28 792	0.37 762	0.50 783	0.26 718	0.29 677	0.24 654	0.28 754	0.21 687	0.22 701	0.15 761	0.11 732	0.20 792	0.18 795	0.12 712	0.13 737

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 653	0.10 615	0.22 698	0.20 641	0.10 569	0.15 548	0.18 615	0.31 690	0.25 600	0.21 658	0.30 685	0.25 668	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.08 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.20 641	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.26 598	0.23 560	0.26 718	0.40 752	0.22 628	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.07 512
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 680	0.12 663	0.18 655	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.20 642	0.22 573	0.27 688	0.23 713	0.21 687	0.16 617	0.16 783	0.18 808	0.23 804	0.21 806	0.12 712	0.13 737

PSMNet_ROB	0.21 705	0.11 644	0.15 559	0.27 776	0.15 745	0.24 714	0.35 821	0.43 798	0.37 716	0.27 724	0.32 698	0.32 739	0.22 705	0.21 687	0.26 751	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.11 715	0.09 632	0.09 634

ssnet_v2	0.17 653	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.11 630	0.21 684	0.21 708	0.33 724	0.25 600	0.22 674	0.22 573	0.27 688	0.18 660	0.22 700	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

Wz-Net-LNSev	0.22 714	0.16 729	0.38 774	0.21 680	0.13 696	0.25 726	0.23 735	0.32 702	0.43 755	0.30 753	0.41 763	0.31 730	0.18 660	0.22 700	0.25 737	0.10 652	0.09 694	0.08 512	0.08 584	0.12 712	0.11 696

SACVNet	0.18 667	0.12 663	0.14 507	0.17 364	0.13 696	0.22 693	0.18 615	0.31 690	0.30 657	0.23 687	0.31 694	0.30 717	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.11 687	0.08 655	0.10 657	0.10 680	0.12 712	0.14 759

FINET	0.21 705	0.18 758	0.26 720	0.18 478	0.16 756	0.23 709	0.23 735	0.32 702	0.48 771	0.25 711	0.32 698	0.22 628	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.18 796	0.16 800	0.11 691	0.10 680	0.15 772	0.13 737

EDNetEfficient	0.29 771	0.24 789	1.13 848	0.18 478	0.10 569	0.19 648	0.20 684	0.20 451	0.60 810	0.74 838	0.56 800	0.31 730	0.39 795	0.22 700	0.30 778	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.09 634

GwcNet	0.20 692	0.13 692	0.19 667	0.18 478	0.12 670	0.24 714	0.19 657	0.35 749	0.43 755	0.20 642	0.32 698	0.33 743	0.20 690	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.10 668

FADNet-RVC	0.20 692	0.20 772	0.38 774	0.21 680	0.16 756	0.20 664	0.15 429	0.26 598	0.26 614	0.26 718	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.19 664	0.12 712	0.13 763	0.12 712	0.14 753	0.13 737	0.18 795

SuperB	0.20 692	0.10 615	0.56 804	0.16 261	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.24 559	0.50 783	0.26 718	0.39 746	0.17 554	0.21 696	0.22 700	0.21 692	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.12 712	0.10 668

AANet_RVC	0.16 631	0.10 615	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.18 623	0.19 657	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.35 720	0.21 610	0.21 696	0.22 700	0.16 617	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418

NVstereo2D	0.19 680	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.15 745	0.28 754	0.23 735	0.44 800	0.42 748	0.15 517	0.27 650	0.25 668	0.19 677	0.22 700	0.17 633	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.15 772	0.09 634

DRN-Test	0.19 680	0.11 644	0.20 681	0.22 700	0.10 569	0.22 693	0.22 722	0.39 774	0.37 716	0.24 697	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

AANet	0.30 777	0.19 764	1.03 844	0.16 261	0.13 696	0.22 693	0.16 510	0.30 677	0.62 814	0.60 818	0.52 788	0.46 792	0.38 792	0.23 711	0.32 791	0.12 712	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.12 712

ACV-stereo	0.15 603	0.10 615	0.28 734	0.18 478	0.12 670	0.14 521	0.12 153	0.23 532	0.21 533	0.19 618	0.23 582	0.22 628	0.15 590	0.23 711	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

HBP-ISP	0.18 667	0.13 692	0.16 596	0.15 151	0.11 630	0.08 124	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.22 674	0.33 711	0.21 610	0.25 729	0.23 711	0.17 633	0.14 755	0.16 800	0.21 795	0.17 789	0.10 666	0.08 585

Wz-Net-SNSev	0.25 751	0.17 746	0.44 785	0.25 756	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.38 770	0.56 800	0.30 753	0.55 795	0.39 773	0.26 735	0.23 711	0.30 778	0.10 652	0.09 694	0.09 603	0.10 680	0.11 691	0.11 696

GANet	0.21 705	0.12 663	0.21 692	0.24 739	0.13 696	0.22 693	0.22 722	0.41 784	0.26 614	0.31 759	0.42 769	0.37 761	0.28 754	0.23 711	0.22 701	0.10 652	0.12 748	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.08 585

TDLM	0.17 653	0.12 663	0.13 466	0.24 739	0.10 569	0.18 623	0.18 615	0.36 756	0.30 657	0.21 658	0.28 664	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.18 651	0.11 687	0.07 621	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.08 585

CVANet_RVC	0.18 667	0.10 615	0.14 507	0.21 680	0.10 569	0.18 623	0.17 561	0.34 734	0.33 682	0.22 674	0.31 694	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.17 633	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.09 632	0.07 512

NCCL2	0.23 731	0.15 720	0.17 629	0.34 805	0.18 779	0.24 714	0.23 735	0.34 734	0.28 640	0.31 759	0.38 738	0.38 765	0.28 754	0.23 711	0.24 727	0.15 761	0.12 748	0.18 785	0.21 806	0.13 737	0.13 737

CBMV_ROB	0.19 680	0.13 692	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.15 548	0.13 246	0.26 598	0.28 640	0.27 724	0.30 685	0.27 688	0.24 719	0.23 711	0.16 617	0.15 761	0.17 806	0.22 801	0.20 802	0.10 666	0.11 696

SGM-Forest	0.20 692	0.14 707	0.18 655	0.19 566	0.13 696	0.20 664	0.22 722	0.33 724	0.30 657	0.24 697	0.29 677	0.28 698	0.19 677	0.23 711	0.17 633	0.15 761	0.16 800	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.12 712
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PStereo	0.20 692	0.22 782	0.20 681	0.17 364	0.10 569	0.13 480	0.20 684	0.27 621	0.38 723	0.20 642	0.14 414	0.28 698	0.31 770	0.24 721	0.31 787	0.18 796	0.13 763	0.15 755	0.11 715	0.12 712	0.12 712

Wz-Net-MNSev	0.22 714	0.13 692	0.31 748	0.20 641	0.14 723	0.36 787	0.24 750	0.33 724	0.44 760	0.28 739	0.40 752	0.38 765	0.19 677	0.24 721	0.25 737	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.12 712	0.10 668

DDUNet	0.22 714	0.17 746	0.21 692	0.22 700	0.15 745	0.25 726	0.24 750	0.29 661	0.30 657	0.31 759	0.36 725	0.33 743	0.25 729	0.24 721	0.20 671	0.18 796	0.13 763	0.17 774	0.11 715	0.16 781	0.16 778

EDNetEfficientorigin	7.91 868	0.31 814	153.02 899	0.19 566	0.09 445	0.21 684	0.16 510	0.22 507	0.59 806	0.72 833	0.67 811	0.42 780	0.50 821	0.24 721	0.39 815	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.12 712	0.10 668

hitnet-ft	0.18 667	0.09 550	0.17 629	0.14 86	0.09 445	0.26 737	0.20 684	0.25 579	0.26 614	0.24 697	0.32 698	0.31 730	0.22 705	0.24 721	0.21 692	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.08 584	0.12 712	0.11 696

ADCRef	0.19 680	0.12 663	0.41 780	0.20 641	0.12 670	0.22 693	0.18 615	0.32 702	0.36 708	0.26 718	0.32 698	0.17 554	0.23 713	0.24 721	0.24 727	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

base	0.18 667	0.13 692	0.24 711	0.20 641	0.14 723	0.24 714	0.10 51	0.31 690	0.20 515	0.25 711	0.37 731	0.16 529	0.17 643	0.25 727	0.22 701	0.16 783	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.06 395	0.09 634

Light-Stereo-hy	0.23 731	0.14 707	0.30 745	0.22 700	0.20 792	0.29 758	0.16 510	0.33 724	0.36 708	0.24 697	0.28 664	0.42 780	0.24 719	0.25 727	0.20 671	0.13 740	0.13 763	0.23 804	0.23 813	0.16 781	0.18 795

SCION-MonSter	0.22 714	0.17 746	0.16 596	0.25 756	0.18 779	0.34 777	0.17 561	0.28 644	0.47 770	0.23 687	0.46 777	0.20 600	0.18 660	0.25 727	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.23 804	0.19 797	0.11 691	0.11 696

SepStereo	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.25 727	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

edge stereo	0.22 714	0.13 692	0.20 681	0.21 680	0.13 696	0.23 709	0.16 510	0.32 702	0.42 748	0.32 766	0.40 752	0.38 765	0.35 785	0.25 727	0.24 727	0.13 740	0.11 732	0.14 742	0.11 715	0.12 712	0.13 737

APVNet	0.22 714	0.12 663	0.19 667	0.18 478	0.14 723	0.32 767	0.31 816	0.39 774	0.32 672	0.27 724	0.40 752	0.30 717	0.29 762	0.26 732	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.11 691	0.14 753	0.12 712	0.12 712

MDST_ROB	0.22 714	0.10 615	0.17 629	0.18 478	0.11 630	0.37 788	0.19 657	0.43 798	0.41 737	0.39 785	0.39 746	0.29 707	0.21 696	0.26 732	0.18 651	0.11 687	0.10 719	0.14 742	0.11 715	0.10 666	0.08 585

XPNet_ROB	0.22 714	0.11 644	0.19 667	0.22 700	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.34 734	0.40 734	0.30 753	0.39 746	0.39 773	0.26 735	0.26 732	0.28 767	0.15 761	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.12 712

FSD					0.22 804	0.25 726	0.25 768	0.27 621	0.26 614	0.25 711	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.27 735	0.24 727	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818

SQANet	0.23 731	0.23 785	0.30 745	0.30 792	0.19 787	0.27 747	0.13 246	0.29 661	0.33 682	0.24 697	0.37 731	0.31 730	0.22 705	0.27 735	0.23 714	0.15 761	0.10 719	0.21 795	0.16 782	0.21 802	0.15 766

GASNet	0.22 714	0.23 785	0.33 757	0.26 763	0.17 772	0.26 737	0.16 510	0.44 800	0.42 748	0.27 724	0.24 595	0.30 717	0.15 590	0.27 735	0.18 651	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.16 781	0.07 512

Anonymous_2	0.22 714	0.17 746	0.28 734	0.15 151	0.16 756	0.32 767	0.22 722	0.22 507	0.17 436	0.23 687	0.24 595	0.26 680	0.27 743	0.27 735	0.23 714	0.22 818	0.25 832	0.17 774	0.17 789	0.17 790	0.17 789

RP	0.21 705	0.13 692	0.21 692	0.23 729	0.11 630	0.21 684	0.20 684	0.25 579	0.44 760	0.21 658	0.38 738	0.36 756	0.24 719	0.27 735	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.13 727	0.12 737	0.12 712	0.14 759

G-Net	0.24 739	0.16 729	0.36 768	0.22 700	0.16 756	0.51 809	0.23 735	0.29 661	0.34 694	0.36 778	0.38 738	0.31 730	0.29 762	0.27 735	0.26 751	0.11 687	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.16 781	0.13 737

ADCP+	0.20 692	0.10 615	0.33 757	0.20 641	0.12 670	0.22 693	0.26 779	0.31 690	0.34 694	0.26 718	0.37 731	0.22 628	0.22 705	0.27 735	0.27 759	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.09 632	0.10 668

CC-Net-ROB	0.28 767	0.31 814	0.36 768	0.29 790	0.15 745	0.25 726	0.19 657	0.45 803	0.33 682	0.39 785	0.37 731	0.39 773	0.31 770	0.27 735	0.26 751	0.24 825	0.19 811	0.30 826	0.23 813	0.18 795	0.15 766

SANet	0.24 739	0.14 707	0.28 734	0.21 680	0.11 630	0.27 747	0.24 750	0.38 770	0.64 819	0.36 778	0.40 752	0.43 784	0.26 735	0.27 735	0.24 727	0.12 712	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.13 737	0.11 696

ETE_ROB	0.23 731	0.17 746	0.22 698	0.25 756	0.13 696	0.26 737	0.29 802	0.31 690	0.36 708	0.28 739	0.36 725	0.45 788	0.26 735	0.27 735	0.26 751	0.11 687	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 737

PWCDC_ROB	0.20 692	0.13 692	0.22 698	0.24 739	0.11 630	0.19 648	0.15 429	0.33 724	0.54 795	0.29 748	0.50 786	0.21 610	0.15 590	0.27 735	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.10 657	0.08 584	0.11 691	0.09 634

CBMV	0.19 680	0.14 707	0.17 629	0.18 478	0.10 569	0.20 664	0.11 96	0.29 661	0.30 657	0.29 748	0.30 685	0.30 717	0.23 713	0.27 735	0.19 664	0.13 740	0.15 785	0.17 774	0.16 782	0.10 666	0.10 668
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.22 714	0.17 746	0.17 629	0.26 763	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.32 702	0.50 783	0.25 711	0.33 711	0.38 765	0.26 735	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.16 767	0.11 715	0.11 691	0.10 668

Nwc_Net	0.23 731	0.16 729	0.21 692	0.25 756	0.14 723	0.24 714	0.26 779	0.37 762	0.38 723	0.22 674	0.41 763	0.30 717	0.28 754	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.17 774	0.20 802	0.10 666	0.10 668

ADCPNet	0.25 751	0.16 729	0.61 813	0.21 680	0.15 745	0.35 786	0.25 768	0.32 702	0.35 703	0.30 753	0.40 752	0.36 756	0.28 754	0.28 747	0.32 791	0.12 712	0.10 719	0.11 691	0.12 737	0.14 755	0.13 737

DISCO	0.19 680	0.09 550	0.22 698	0.17 364	0.10 569	0.25 726	0.18 615	0.27 621	0.44 760	0.22 674	0.31 694	0.33 743	0.26 735	0.28 747	0.28 767	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.09 634

CSAN	0.29 771	0.24 789	0.27 729	0.34 805	0.19 787	0.33 774	0.42 831	0.37 762	0.50 783	0.38 783	0.40 752	0.44 786	0.33 777	0.28 747	0.30 778	0.20 809	0.16 800	0.19 787	0.19 797	0.14 755	0.15 766

LALA_ROB	0.25 751	0.16 729	0.22 698	0.26 763	0.17 772	0.27 747	0.27 786	0.42 790	0.37 716	0.33 770	0.38 738	0.51 802	0.26 735	0.28 747	0.27 759	0.16 783	0.09 694	0.12 712	0.11 715	0.13 737	0.12 712

coex-ft	3.30 856	0.34 817	59.09 898	0.18 478	0.13 696	0.26 737	0.22 722	0.27 621	0.72 830	1.90 869	0.70 818	0.44 786	0.45 814	0.29 753	0.41 821	0.09 604	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 737

DGSMNet	0.24 739	0.19 764	0.33 757	0.21 680	0.24 809	0.24 714	0.20 684	0.35 749	0.41 737	0.24 697	0.32 698	0.38 765	0.21 696	0.29 753	0.23 714	0.12 712	0.11 732	0.14 742	0.16 782	0.23 811	0.23 807

ADCL	0.24 739	0.11 644	0.47 791	0.22 700	0.12 670	0.34 777	0.29 802	0.29 661	0.56 800	0.24 697	0.46 777	0.30 717	0.30 766	0.29 753	0.29 771	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.10 668

NaN_ROB	0.22 714	0.19 764	0.24 711	0.25 756	0.13 696	0.29 758	0.26 779	0.33 724	0.41 737	0.31 759	0.31 694	0.32 739	0.23 713	0.30 756	0.21 692	0.11 687	0.17 806	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

zh-mn7	0.25 751	0.14 707	0.56 804	0.19 566	0.14 723	0.24 714	0.22 722	0.34 734	0.62 814	0.35 775	0.65 809	0.31 730	0.25 729	0.31 757	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.11 696

PSMNet-RUCA	0.27 762	0.33 816	0.41 780	0.36 812	0.32 823	0.18 623	0.19 657	0.42 790	0.30 657	0.33 770	0.41 763	0.39 773	0.25 729	0.31 757	0.20 671	0.18 796	0.10 719	0.25 808	0.15 774	0.21 802	0.16 778

RTSC	0.23 731	0.12 663	0.28 734	0.21 680	0.13 696	0.28 754	0.16 510	0.35 749	0.66 825	0.27 724	0.33 711	0.30 717	0.21 696	0.31 757	0.29 771	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.13 737	0.13 737

DANet	0.21 705	0.15 720	0.28 734	0.25 756	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.27 621	0.27 624	0.28 739	0.32 698	0.35 754	0.31 770	0.31 757	0.23 714	0.11 687	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.11 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 767	0.16 729	0.31 748	0.18 478	0.13 696	0.54 811	0.42 831	0.51 819	0.67 826	0.29 748	0.38 738	0.38 765	0.29 762	0.31 757	0.23 714	0.11 687	0.10 719	0.11 691	0.08 584	0.20 799	0.16 778

FBW_ROB	0.24 739	0.17 746	0.22 698	0.26 763	0.14 723	0.25 726	0.22 722	0.41 784	0.41 737	0.41 792	0.41 763	0.42 780	0.27 743	0.31 757	0.23 714	0.09 604	0.14 775	0.14 742	0.12 737	0.11 691	0.09 634

PWC_ROB	0.21 705	0.16 729	0.26 720	0.18 478	0.11 630	0.22 693	0.13 246	0.32 702	0.49 780	0.30 753	0.40 752	0.32 739	0.24 719	0.31 757	0.22 701	0.10 652	0.07 621	0.11 691	0.08 584	0.11 691	0.10 668

TARStereo(FT)	0.37 793	0.26 800	0.31 748	0.42 821	0.19 787	0.77 836	1.20 864	0.42 790	0.41 737	0.33 770	0.52 788	0.48 798	0.37 789	0.32 764	0.31 787	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.15 774	0.22 808	0.11 696

2222	0.37 793	0.26 800	0.31 748	0.42 821	0.19 787	0.77 836	1.20 864	0.42 790	0.41 737	0.33 770	0.52 788	0.48 798	0.37 789	0.32 764	0.31 787	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.15 774	0.22 808	0.11 696

z-mn7	0.24 739	0.14 707	0.45 786	0.19 566	0.13 696	0.28 754	0.25 768	0.34 734	0.62 814	0.27 724	0.56 800	0.29 707	0.24 719	0.32 764	0.25 737	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.10 668

Wz-Net-TNSev	0.29 771	0.20 772	0.65 816	0.19 566	0.15 745	0.38 792	0.27 786	0.35 749	0.55 796	0.34 774	0.42 769	0.45 788	0.38 792	0.32 764	0.30 778	0.12 712	0.13 763	0.10 657	0.12 737	0.15 772	0.14 759

SHD	0.26 760	0.15 720	0.30 745	0.24 739	0.18 779	0.22 693	0.15 429	0.38 770	0.71 829	0.32 766	0.41 763	0.36 756	0.28 754	0.32 764	0.29 771	0.12 712	0.11 732	0.14 742	0.13 749	0.16 781	0.20 802

WZ-Net	0.28 767	0.17 746	0.78 834	0.22 700	0.16 756	0.34 777	0.29 802	0.39 774	0.57 802	0.24 697	0.55 795	0.37 761	0.24 719	0.33 769	0.35 799	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.14 755	0.16 778

stereogan	0.22 714	0.11 644	0.21 692	0.20 641	0.12 670	0.31 764	0.19 657	0.35 749	0.44 760	0.22 674	0.39 746	0.35 754	0.27 743	0.33 769	0.22 701	0.10 652	0.12 748	0.10 657	0.10 680	0.14 755	0.13 737

PDISCO_ROB	0.27 762	0.16 729	0.26 720	0.28 781	0.20 792	0.32 767	0.26 779	0.44 800	0.57 802	0.28 739	0.40 752	0.45 788	0.29 762	0.33 769	0.34 798	0.12 712	0.09 694	0.17 774	0.16 782	0.17 790	0.13 737

fsdfsdds	0.52 817	0.19 764	0.67 824	0.33 802	0.18 779	0.48 804	0.32 818	0.53 824	1.00 851	0.73 837	2.21 868	1.03 839	0.86 852	0.34 772	0.45 827	0.16 783	0.16 800	0.26 809	0.18 795	0.14 755	0.15 766

ACVNet-4b	0.39 796	0.53 827	0.55 801	0.45 824	0.24 809	0.47 802	0.18 615	0.49 811	0.64 819	0.42 795	0.45 776	0.60 810	0.27 743	0.34 772	0.24 727	0.33 831	0.14 775	0.48 835	0.42 836	0.30 827	0.26 818

psmorigin	0.25 751	0.15 720	0.34 765	0.17 364	0.13 696	0.23 709	0.14 328	0.34 734	0.33 682	0.41 792	0.55 795	0.41 779	0.37 789	0.34 772	0.27 759	0.11 687	0.15 785	0.11 691	0.11 715	0.12 712	0.16 778

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 777	0.24 789	0.29 742	0.36 812	0.16 756	0.34 777	0.30 810	0.32 702	0.42 748	0.40 788	0.46 777	0.38 765	0.31 770	0.34 772	0.28 767	0.19 807	0.20 814	0.26 809	0.29 825	0.18 795	0.19 801

PASM	0.32 782	0.24 789	0.48 792	0.28 781	0.27 815	0.29 758	0.30 810	0.34 734	0.49 780	0.35 775	0.39 746	0.46 792	0.34 782	0.34 772	0.35 799	0.23 823	0.25 832	0.26 809	0.28 824	0.23 811	0.21 804

MSMD_ROB	0.31 779	0.26 800	0.26 720	0.24 739	0.21 800	0.34 777	0.25 768	0.34 734	0.39 728	0.40 788	0.69 815	0.45 788	0.40 798	0.34 772	0.27 759	0.20 809	0.19 811	0.26 809	0.25 816	0.23 811	0.22 806

WCMA_ROB	0.24 739	0.11 644	0.22 698	0.17 364	0.14 723	0.32 767	0.15 429	0.32 702	0.32 672	0.38 783	0.53 791	0.40 777	0.34 782	0.34 772	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.12 712	0.10 680	0.14 755	0.14 759

MSAF-DinoV2	0.22 714	0.11 644	0.23 707	0.17 364	0.10 569	0.27 747	0.16 510	0.37 762	0.55 796	0.21 658	0.27 650	0.47 796	0.27 743	0.35 779	0.39 815	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.09 634	0.12 712	0.10 668

MFN_U_SF_RVC	0.32 782	0.21 778	0.55 801	0.30 792	0.15 745	0.34 777	0.17 561	0.52 822	0.46 768	0.46 803	0.55 795	0.59 809	0.39 795	0.35 779	0.37 808	0.15 761	0.14 775	0.18 785	0.21 806	0.16 781	0.15 766

ADCMid	0.25 751	0.15 720	0.40 777	0.20 641	0.14 723	0.25 726	0.26 779	0.34 734	0.38 723	0.36 778	0.44 774	0.34 750	0.40 798	0.35 779	0.33 796	0.10 652	0.09 694	0.11 691	0.11 715	0.13 737	0.12 712

LSM	0.33 786	0.20 772	0.58 809	0.26 763	0.60 843	0.34 777	0.25 768	0.42 790	0.48 771	0.45 800	0.58 805	0.42 780	0.36 787	0.35 779	0.25 737	0.12 712	0.20 814	0.14 742	0.16 782	0.19 798	0.33 825

SGM_RVC	0.23 731	0.12 663	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.33 774	0.18 615	0.34 734	0.31 665	0.44 799	0.37 731	0.53 806	0.35 785	0.35 779	0.24 727	0.13 740	0.13 763	0.13 727	0.13 749	0.10 666	0.11 696
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 762	0.13 692	0.18 655	0.15 151	0.11 630	0.32 767	0.24 750	0.40 778	0.36 708	0.52 806	0.57 803	0.67 819	0.40 798	0.35 779	0.26 751	0.14 755	0.13 763	0.13 727	0.11 715	0.11 691	0.10 668
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
zh-sn7	0.25 751	0.17 746	0.50 793	0.24 739	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.34 734	0.48 771	0.28 739	0.54 793	0.28 698	0.31 770	0.36 785	0.32 791	0.10 652	0.10 719	0.11 691	0.10 680	0.12 712	0.12 712

FCDSN-DC	0.33 786	0.28 809	0.28 734	0.30 792	0.24 809	0.39 794	0.28 792	0.42 790	0.42 748	0.43 798	0.53 791	0.51 802	0.41 803	0.36 785	0.30 778	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.25 751	0.20 772	0.29 742	0.28 781	0.16 756	0.22 693	0.23 735	0.32 702	0.44 760	0.27 724	0.40 752	0.38 765	0.27 743	0.36 785	0.22 701	0.11 687	0.13 763	0.17 774	0.17 789	0.14 755	0.16 778

NCC-stereo	0.24 739	0.15 720	0.31 748	0.26 763	0.16 756	0.20 664	0.30 810	0.40 778	0.40 734	0.24 697	0.38 738	0.33 743	0.28 754	0.36 785	0.27 759	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.22 809	0.13 737	0.13 737

Abc-Net	0.24 739	0.15 720	0.31 748	0.26 763	0.16 756	0.20 664	0.30 810	0.40 778	0.40 734	0.24 697	0.38 738	0.33 743	0.28 754	0.36 785	0.27 759	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.22 809	0.13 737	0.13 737
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	0.33 786	0.27 805	0.28 734	0.26 763	0.23 807	0.37 788	0.28 792	0.40 778	0.43 755	0.45 800	0.56 800	0.51 802	0.40 798	0.37 790	0.29 771	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810

FC-DCNN	0.33 786	0.27 805	0.28 734	0.26 763	0.23 807	0.37 788	0.28 792	0.40 778	0.43 755	0.45 800	0.55 795	0.51 802	0.40 798	0.37 790	0.30 778	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810

AHVO							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 720	0.25 668	0.20 690	0.38 792	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

DSFM							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 720	0.25 668	0.20 690	0.38 792	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

PatchMatch Graph Cmp	0.32 782	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 764	0.20 684	0.42 790	0.60 810	0.55 812	0.81 834	0.67 819	0.44 810	0.38 792	0.36 806	0.15 761	0.15 785	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 737

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 830	0.18 758	0.56 804	0.27 776	0.21 800	1.35 854	0.25 768	0.59 833	1.65 866	0.68 826	5.01 871	1.08 843	0.81 847	0.38 792	0.30 778	0.18 796	0.15 785	0.20 792	0.19 797	0.17 790	0.23 807

TestStereooo	0.72 830	0.18 758	0.56 804	0.27 776	0.21 800	1.35 854	0.25 768	0.59 833	1.65 866	0.68 826	5.01 871	1.08 843	0.81 847	0.38 792	0.30 778	0.18 796	0.15 785	0.20 792	0.19 797	0.17 790	0.23 807

MultiAttention	0.29 771	0.08 456	0.14 507	0.19 566	0.12 670	1.45 856	1.33 867	0.36 756	0.37 716	0.19 618	0.21 561	0.24 654	0.11 466	0.38 792	0.18 651	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.09 634

SAMSARA	0.40 799	0.28 809	0.33 757	0.55 832	0.39 824	0.82 839	1.23 866	0.47 807	0.51 791	0.36 778	0.35 720	0.55 808	0.39 795	0.38 792	0.39 815	0.15 761	0.20 814	0.15 755	0.14 753	0.23 811	0.20 802

XQC	0.28 767	0.23 785	0.51 794	0.28 781	0.19 787	0.34 777	0.27 786	0.36 756	0.57 802	0.31 759	0.30 685	0.37 761	0.30 766	0.38 792	0.38 811	0.13 740	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.17 790	0.18 795

DispFullNet	0.27 762	0.21 778	0.65 816	0.28 781	0.16 756	0.26 737	0.17 561	0.33 724	0.58 805	0.27 724	0.38 738	0.43 784	0.23 713	0.38 792	0.23 714	0.12 712	0.06 542	0.19 787	0.11 715	0.21 802	0.15 766

PM Graph cmp D40	0.31 779	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 764	0.20 684	0.42 790	0.55 796	0.55 812	0.70 818	0.69 823	0.45 814	0.39 801	0.36 806	0.15 761	0.15 785	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 737

DStereoSA	0.25 751	0.19 764	0.37 772	0.26 763	0.17 772	0.22 693	0.20 684	0.49 811	0.59 806	0.22 674	0.29 677	0.29 707	0.33 777	0.39 801	0.28 767	0.12 712	0.11 732	0.16 767	0.14 753	0.14 755	0.12 712

Ntro	0.40 799	0.40 822	0.53 797	0.46 827	0.30 821	0.65 822	0.24 750	0.46 805	0.68 827	0.41 792	0.49 782	0.48 798	0.42 807	0.39 801	0.31 787	0.32 829	0.28 834	0.37 831	0.30 827	0.32 831	0.29 820

ccnet	0.29 771	0.28 809	0.23 707	0.20 641	0.28 817	0.41 798	0.21 708	0.45 803	0.33 682	0.36 778	0.46 777	0.36 756	0.30 766	0.39 801	0.42 822	0.23 823	0.14 775	0.21 795	0.17 789	0.23 811	0.18 795

ADCS	0.29 771	0.18 758	0.45 786	0.21 680	0.17 772	0.28 754	0.23 735	0.41 784	0.63 818	0.40 788	0.49 782	0.40 777	0.36 787	0.39 801	0.40 818	0.13 740	0.12 748	0.13 727	0.14 753	0.16 781	0.16 778

GANetREF_RVC	0.31 779	0.34 817	0.27 729	0.35 810	0.16 756	0.32 767	0.41 828	0.48 809	0.51 791	0.35 775	0.35 720	0.34 750	0.33 777	0.39 801	0.32 791	0.27 827	0.20 814	0.29 824	0.15 774	0.18 795	0.17 789
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
PatchMatch		0.16 729		0.19 566		0.30 762		0.41 784		0.55 812		0.64 813		0.40 807		0.15 761		0.15 755		0.12 712

otaku	0.39 796	0.37 820	0.52 795	0.44 823	0.28 817	0.58 813	0.24 750	0.41 784	0.62 814	0.40 788	0.49 782	0.46 792	0.33 777	0.40 807	0.32 791	0.30 828	0.30 836	0.39 832	0.33 830	0.29 826	0.28 819

AnyNet_C32	0.26 760	0.16 729	0.36 768	0.20 641	0.16 756	0.25 726	0.30 810	0.32 702	0.44 760	0.31 759	0.49 782	0.30 717	0.33 777	0.40 807	0.33 796	0.12 712	0.12 748	0.12 712	0.14 753	0.14 755	0.15 766

SGM-ForestM	0.32 782	0.12 663	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.39 794	0.19 657	0.41 784	0.50 783	0.52 806	0.54 793	1.32 852	0.42 807	0.40 807	0.27 759	0.14 755	0.16 800	0.16 767	0.16 782	0.12 712	0.12 712

DStereoO	0.24 739	0.18 758	0.18 655	0.20 641	0.14 723	0.21 684	0.19 657	0.32 702	0.41 737	0.29 748	0.21 561	0.32 739	0.27 743	0.41 811	0.27 759	0.46 840	0.12 748	0.31 827	0.11 715	0.15 772	0.12 712

Consistency-Raft	0.44 809	0.40 822	0.45 786	0.37 814	0.43 828	0.46 800	0.41 828	0.57 831	0.55 796	0.32 766	0.73 821	0.33 743	0.48 818	0.42 812	0.49 831	0.39 834	0.35 841	0.45 834	0.51 843	0.42 834	0.29 820

PatchMatch Cens Cmp	0.33 786	0.15 720	0.20 681	0.17 364	0.12 670	0.39 794	0.21 708	0.47 807	0.51 791	0.68 826	0.78 831	0.87 835	0.51 822	0.43 813	0.35 799	0.15 761	0.15 785	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

PM Cens cmp D40	0.33 786	0.14 707	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.37 788	0.20 684	0.49 811	0.50 783	0.63 821	0.73 821	0.82 834	0.48 818	0.44 814	0.37 808	0.15 761	0.15 785	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

AnyNet_C01	0.36 792	0.25 796	1.37 851	0.22 700	0.17 772	0.48 804	0.27 786	0.35 749	0.39 728	0.39 785	0.74 824	0.46 792	0.38 792	0.45 815	0.47 829	0.13 740	0.13 763	0.13 727	0.14 753	0.14 755	0.15 766

nnnnnnn	0.42 805	0.25 796	0.52 795	0.33 802	0.27 815	0.49 806	0.29 802	0.53 824	0.77 842	0.63 821	0.68 813	0.74 829	0.56 828	0.46 816	0.43 825	0.22 818	0.21 826	0.27 813	0.26 817	0.28 825	0.25 815

NVStereoNet_ROB	0.46 814	0.36 819	0.46 790	0.41 819	0.28 817	0.34 777	0.34 820	0.48 809	0.60 810	0.72 833	0.93 839	0.70 826	0.66 838	0.47 817	0.60 839	0.22 818	0.33 840	0.34 830	0.34 833	0.30 827	0.30 822
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.42 805	0.26 800	0.59 811	0.60 834	0.49 831	0.32 767	0.23 735	0.46 805	0.52 794	0.56 817	0.58 805	0.76 831	0.32 775	0.48 818	0.29 771	0.32 829	0.24 830	0.27 813	0.33 830	0.46 835	0.39 830

RainbowNet	0.54 820	0.61 832	0.70 832	0.57 833	0.43 828	0.65 822	0.37 826	0.60 836	0.87 846	0.50 805	0.66 810	0.64 813	0.47 817	0.49 819	0.43 825	0.47 841	0.48 850	0.52 839	0.41 835	0.52 838	0.40 833

UHP(FT)	0.41 801	0.25 796	0.42 782	0.37 814	0.20 792	0.59 814	0.44 835	0.51 819	0.73 834	0.54 810	0.76 828	0.70 826	0.56 828	0.50 820	0.38 811	0.18 796	0.22 827	0.22 801	0.20 802	0.20 799	0.17 789

mmmmmm	0.41 801	0.25 796	0.42 782	0.37 814	0.20 792	0.59 814	0.44 835	0.51 819	0.73 834	0.54 810	0.76 828	0.70 826	0.56 828	0.50 820	0.38 811	0.18 796	0.22 827	0.22 801	0.20 802	0.20 799	0.17 789

MonStereo1	0.47 815	0.26 800	0.58 809	0.28 781	0.20 792	0.39 794	0.18 615	0.49 811	0.64 819	0.52 806	0.87 836	1.01 838	0.57 832	0.50 820	0.56 836	0.53 844	0.31 839	0.54 841	0.40 834	0.33 832	0.34 826

ACVNet_1	0.44 809	0.49 826	0.60 812	0.45 824	0.28 817	0.49 806	0.27 786	0.57 831	0.72 830	0.62 820	0.58 805	0.74 829	0.49 820	0.50 820	0.35 799	0.26 826	0.24 830	0.39 832	0.29 825	0.31 830	0.24 810

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 807	0.39 821	0.54 798	0.40 817	0.20 792	0.64 821	0.32 818	0.53 824	0.72 830	0.71 831	0.72 820	0.61 811	0.54 824	0.51 824	0.46 828	0.20 809	0.19 811	0.29 824	0.30 827	0.23 811	0.18 795

ELAS	0.41 801	0.29 812	0.33 757	0.27 776	0.24 809	0.60 818	0.36 823	0.50 816	0.50 783	0.71 831	0.79 832	0.67 819	0.54 824	0.51 824	0.42 822	0.22 818	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.26 823	0.25 815
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 762	0.22 782	0.31 748	0.22 700	0.15 745	0.22 693	0.20 684	0.50 816	0.48 771	0.28 739	0.44 774	0.33 743	0.34 782	0.52 826	0.29 771	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.13 749	0.16 781	0.16 778

PVD	0.39 796	0.20 772	0.39 776	0.31 797	0.22 804	0.29 758	0.43 833	0.52 822	0.96 850	0.55 812	0.79 832	0.53 806	0.59 834	0.52 826	0.38 811	0.19 807	0.14 775	0.17 774	0.14 753	0.24 817	0.31 823

MANE	0.45 811	0.27 805	0.27 729	0.27 776	0.24 809	0.47 802	0.31 816	0.55 828	0.59 806	0.72 833	1.13 850	1.15 846	0.61 835	0.52 826	0.37 808	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.31 829	0.25 818	0.24 810

RTS	0.45 811	0.19 764	3.26 857	0.24 739	0.15 745	0.74 830	0.20 684	0.36 756	0.76 840	0.42 795	0.43 772	0.31 730	0.41 803	0.53 829	0.35 799	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 766

RTSA	0.45 811	0.19 764	3.26 857	0.24 739	0.15 745	0.74 830	0.20 684	0.36 756	0.76 840	0.42 795	0.43 772	0.31 730	0.41 803	0.53 829	0.35 799	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 766

ACVNet_2	0.66 826	0.66 837	0.68 826	0.63 835	0.41 826	0.71 828	0.49 839	0.96 852	1.39 860	0.89 850	1.09 846	1.04 840	0.73 842	0.54 831	0.47 829	0.43 838	0.40 843	0.53 840	0.44 837	0.47 836	0.35 828

ELAS_RVC	0.41 801	0.29 812	0.33 757	0.28 781	0.24 809	0.54 811	0.36 823	0.49 811	0.59 806	0.72 833	0.74 824	0.65 816	0.54 824	0.54 831	0.40 818	0.22 818	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.26 823	0.25 815
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.52 817	0.27 805	0.62 814	0.30 792	0.21 800	0.76 834	0.29 802	0.54 827	0.65 824	0.86 848	0.95 841	2.07 861	0.62 837	0.56 833	0.42 822	0.18 796	0.18 808	0.23 804	0.22 809	0.22 808	0.21 804

anonymity	0.53 819	0.58 830	0.65 816	0.41 819	0.61 844	0.53 810	0.41 828	0.56 829	0.41 737	0.55 812	0.50 786	0.49 801	0.55 827	0.58 834	0.50 834	0.58 847	0.50 855	0.51 837	0.51 843	0.51 837	0.57 839

SPS-STEREO	0.57 822	0.58 830	0.65 816	0.45 824	0.55 836	0.62 819	0.44 835	0.62 837	0.50 783	0.68 826	0.64 808	0.66 817	0.57 832	0.61 835	0.60 839	0.62 850	0.47 849	0.51 837	0.49 840	0.55 842	0.58 840
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
relurobot		0.79 843		0.85 845	0.72 852	0.62 819	0.77 855	0.59 833	0.73 834	0.75 841	0.69 815	0.66 817	0.73 842	0.63 836	0.67 847	0.73 855	0.65 867	0.69 845	0.65 850	0.69 851	0.66 849

SGM+DAISY	0.56 821	0.57 829	0.65 816	0.40 817	0.54 834	0.66 824	0.49 839	0.56 829	0.45 766	0.66 824	0.69 815	0.67 819	0.56 828	0.63 836	0.56 836	0.59 848	0.48 850	0.50 836	0.50 842	0.52 838	0.58 840

relubot	0.74 832	0.83 847	0.78 834	0.91 849	0.79 853	0.69 825	0.78 856	0.70 840	0.75 839	0.83 845	0.74 824	0.69 823	0.81 847	0.65 838	0.74 851	0.74 856	0.71 868	0.68 844	0.65 850	0.69 851	0.66 849

MFMNet_re	0.64 823	0.66 837	0.65 816	0.51 828	0.69 848	0.69 825	0.57 845	0.64 838	0.73 834	0.60 818	0.73 821	0.62 812	0.67 839	0.65 838	0.60 839	0.66 852	0.58 864	0.63 842	0.59 846	0.68 849	0.69 851

WAO-7	0.79 835	0.78 842	0.54 798	0.85 845	0.67 847	0.74 830	0.68 853	1.05 858	1.32 858	0.90 852	1.20 853	1.04 840	0.92 855	0.69 840	0.66 844	0.60 849	0.62 865	0.67 843	0.68 854	0.64 845	0.58 840

WAO-6	0.81 836	0.80 844	0.62 814	0.86 847	0.63 845	0.76 834	0.58 846	0.98 854	1.54 865	0.90 852	0.96 842	1.07 842	1.03 859	0.70 841	0.66 844	0.72 853	0.49 852	0.90 857	0.71 855	0.68 849	0.58 840

1111	0.43 807	0.23 785	0.54 798	0.33 802	0.20 792	0.83 840	0.35 821	0.50 816	0.82 843	0.63 821	0.68 813	0.69 823	0.68 840	0.77 842	0.35 799	0.17 790	0.15 785	0.19 787	0.19 797	0.21 802	0.17 789

IMH-64-1	0.65 824	0.61 832	0.68 826	0.71 837	0.51 832	0.59 814	0.49 839	0.91 848	0.85 844	0.74 838	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.79 843	0.49 831	0.42 836	0.46 845	0.71 846	0.47 838	0.52 838	0.39 830

IMH-64	0.65 824	0.61 832	0.68 826	0.71 837	0.51 832	0.59 814	0.49 839	0.91 848	0.85 844	0.74 838	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.79 843	0.49 831	0.42 836	0.46 845	0.71 846	0.47 838	0.52 838	0.39 830

Dean	0.87 839	0.86 849	0.79 837	0.81 843	0.56 837	0.90 841	0.63 847	1.15 868	1.73 868	1.15 862	1.15 851	1.31 851	0.99 858	0.81 845	0.81 855	0.57 846	0.56 862	0.77 853	0.64 849	0.66 847	0.58 840

LVE	0.83 838	0.85 848	0.85 840	0.80 842	0.56 837	1.04 850	0.65 850	1.05 858	1.47 863	0.96 854	1.22 854	1.10 845	0.85 851	0.83 846	0.71 850	0.49 842	0.55 861	0.76 852	0.60 848	0.65 846	0.59 845

WAO-8	0.91 840	0.81 845	0.65 816	0.94 851	0.69 848	0.90 841	0.67 851	1.07 862	1.83 870	1.06 859	1.45 856	1.30 849	1.07 860	0.84 847	0.78 852	0.74 856	0.53 858	0.86 855	0.75 856	0.69 851	0.62 846

Venus	0.91 840	0.81 845	0.65 816	0.94 851	0.69 848	0.90 841	0.67 851	1.07 862	1.83 870	1.06 859	1.45 856	1.30 849	1.07 860	0.84 847	0.78 852	0.74 856	0.53 858	0.86 855	0.75 856	0.69 851	0.62 846

TorneroNet-64	0.76 834	0.72 840	0.74 833	0.78 841	0.58 840	0.91 844	0.56 844	0.84 844	1.29 857	0.66 824	0.90 837	1.40 854	0.75 844	0.85 849	0.67 847	0.49 842	0.46 845	0.72 848	0.59 846	0.67 848	0.53 838

MADNet+	0.75 833	0.71 839	3.70 860	0.66 836	0.41 826	0.98 845	0.97 862	0.69 839	0.73 834	0.52 806	0.57 803	0.64 813	0.68 840	0.86 850	1.01 859	0.34 832	0.36 842	0.28 823	0.23 813	0.36 833	0.31 823

UHP(ZeroShot)	1.94 851	0.24 789	1.06 845	0.34 805	0.18 779	5.35 868	0.24 750	0.86 845	4.09 874	2.33 871	11.82 885	7.01 878	2.71 872	0.87 851	0.60 839	0.17 790	0.14 775	0.19 787	0.17 789	0.21 802	0.16 778

UHP	1.94 851	0.24 789	1.06 845	0.34 805	0.18 779	5.35 868	0.24 750	0.86 845	4.09 874	2.33 871	11.82 885	7.01 878	2.71 872	0.87 851	0.60 839	0.17 790	0.14 775	0.19 787	0.17 789	0.21 802	0.16 778

IMH	0.71 827	0.64 835	0.68 826	0.76 839	0.54 834	0.69 825	0.54 843	0.98 854	1.10 853	0.82 843	1.09 846	0.89 836	0.88 854	0.87 851	0.52 835	0.44 839	0.50 855	0.75 849	0.51 843	0.56 843	0.41 834

PWCK	0.71 827	0.94 850	0.95 842	0.76 839	0.31 822	0.74 830	0.36 823	0.90 847	0.90 848	0.96 854	0.75 827	0.95 837	0.61 835	0.87 851	0.66 844	0.72 853	0.46 845	0.75 849	0.49 840	0.69 851	0.44 835

DPSimNet_ROB	1.11 847	1.23 857	0.78 834	1.13 856	0.88 857	1.10 851	1.13 863	1.16 869	1.23 856	1.43 866	1.02 843	1.41 855	1.10 863	0.90 855	1.60 862	1.46 874	0.51 857	1.21 864	1.03 864	0.90 859	1.01 859

TorneroNet	0.82 837	0.74 841	0.81 839	0.84 844	0.63 845	0.99 846	0.63 847	0.96 852	1.16 854	0.80 842	1.11 848	1.36 853	0.86 852	0.93 856	0.80 854	0.56 845	0.49 852	0.78 854	0.66 853	0.73 856	0.63 848

UNDER WATER-64	0.95 842	0.94 850	1.43 853	0.87 848	0.56 837	1.18 853	0.87 859	0.77 842	0.94 849	1.04 857	0.85 835	1.58 859	1.21 865	0.94 857	0.96 857	0.87 861	0.57 863	1.03 861	0.88 861	0.78 857	0.73 852

ktn	1.01 845	1.21 856	0.80 838	1.23 858	0.86 856	1.01 848	0.87 859	0.94 851	1.39 860	1.04 857	1.12 849	1.15 846	1.07 860	0.94 857	0.59 838	1.28 873	0.71 868	1.38 866	0.83 859	1.02 862	0.75 854

KSHMR	1.09 846	1.17 855	0.88 841	1.25 859	1.00 858	0.99 846	0.96 861	1.13 866	1.37 859	1.16 863	1.29 855	1.41 855	0.96 857	1.01 859	0.92 856	1.03 869	1.08 873	1.20 863	1.03 864	1.01 861	0.97 857

JetBlue	0.71 827	0.45 825	1.14 849	0.51 828	0.47 830	2.02 858	0.64 849	0.75 841	0.70 828	0.69 830	0.77 830	1.22 848	0.83 850	1.03 860	1.01 859	0.40 835	0.28 834	0.33 829	0.33 830	0.30 827	0.34 826

UNDER WATER	0.97 843	0.97 852	1.42 852	0.99 853	0.70 851	1.12 852	0.84 858	0.80 843	1.08 852	1.01 856	0.90 837	1.55 858	1.22 866	1.03 860	1.00 858	0.78 859	0.53 858	1.02 860	0.87 860	0.80 858	0.74 853

notaker	0.97 843	1.11 853	0.98 843	1.13 856	0.81 854	0.73 829	0.68 853	0.93 850	1.16 854	1.18 864	1.18 852	1.41 855	1.16 864	1.08 862	0.69 849	0.81 860	0.64 866	1.17 862	0.79 858	0.98 860	0.80 855

JetRed	1.62 849	1.46 859	2.98 855	0.92 850	1.21 859	4.99 866	1.53 869	1.27 870	1.39 860	1.83 868	1.74 859	1.60 860	0.95 856	1.41 863	2.45 871	0.90 863	1.60 874	0.93 858	0.90 862	1.35 864	0.99 858

HanzoNet	1.29 848	1.26 858	1.19 850	1.12 855	0.85 855	1.02 849	0.83 857	1.03 857	1.48 864	1.64 867	1.61 858	2.50 863	1.72 868	1.61 864	1.61 863	1.26 872	0.80 872	1.31 865	1.01 863	1.02 862	0.86 856

MADNet++	1.95 853	1.75 860	1.59 854	1.82 860	1.69 862	2.33 859	1.40 868	2.35 874	2.09 872	2.57 873	2.36 869	2.24 862	2.17 870	2.28 865	2.34 869	1.87 875	1.66 875	1.54 867	1.34 866	1.92 865	1.77 863

noway2	3.60 857	5.21 874	3.74 861	12.26 877	11.84 877	4.51 862	3.91 871	1.00 856	0.48 771	0.89 850	1.98 860	6.35 877	0.41 803	2.90 866	2.47 872	0.93 864	0.13 763	1.92 871	1.77 874	5.66 876	3.67 870

zzzz4	3.62 858	5.55 878	4.00 866	12.27 879	11.85 880	4.49 860	3.91 871	1.10 865	0.42 748	0.85 846	2.01 862	6.20 873	0.44 810	3.00 867	2.25 865	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.70 878	3.67 870

noway1	3.62 858	5.55 878	3.97 864	12.27 879	11.85 880	4.50 861	3.92 873	1.09 864	0.42 748	0.85 846	2.01 862	6.22 874	0.44 810	3.00 867	2.25 865	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.70 878	3.67 870

noway4	3.64 860	5.53 877	3.97 864	12.24 876	11.84 877	4.58 864	3.96 875	1.14 867	0.45 766	0.82 843	2.01 862	6.19 872	0.43 809	3.04 869	2.29 868	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.75 880	3.71 874

noway3	3.64 860	5.28 875	3.79 862	12.26 877	11.84 877	4.53 863	3.92 873	1.06 860	0.48 771	0.88 849	1.98 860	6.32 876	0.46 816	3.32 870	2.57 873	0.95 868	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.67 877	3.69 873

tt	4.67 863	0.06 164	3.55 859	2.02 861	1.55 861	10.25 874	16.71 880	8.91 884	5.03 876	1.31 865	0.94 840	4.71 867	4.76 876	3.33 871	5.87 877	6.06 883	10.30 889	1.88 870	2.11 876	2.75 867	1.21 862

TCMNet-wrong-test	3.67 862	5.48 876	3.89 863	12.18 875	11.75 876	4.65 865	3.88 870	1.06 860	0.72 830	1.09 861	2.15 867	6.30 875	0.53 823	3.43 872	2.36 870	0.89 862	0.20 814	1.87 869	1.69 869	5.57 875	3.62 869

ply	1.66 850	0.65 836	0.35 766	0.53 830	0.59 841	0.49 806	0.44 835	1.80 872	0.64 819	0.31 759	2.01 862	2.59 864	3.25 874	3.70 873	5.39 874	1.22 870	0.79 870	1.96 876	1.63 867	3.82 871	1.11 860

xbf	2.24 854	0.55 828	0.35 766	0.53 830	0.59 841	5.07 867	5.51 876	1.80 872	0.64 819	2.25 870	2.01 862	2.59 864	3.25 874	3.70 873	5.39 874	1.22 870	0.79 870	1.96 876	1.63 867	3.82 871	1.11 860

LRCNet_RVC	10.62 876	13.42 886	7.30 868	18.92 884	2.07 863	0.33 774	0.30 810	5.59 879	0.48 771	13.03 888	17.94 888	8.87 882	5.65 877	4.79 875	1.89 864	23.51 904	2.73 880	27.55 906	25.71 905	16.07 898	16.33 892

DGTPSM_ROB	8.06 869	4.48 867	8.63 877	5.35 865	10.72 870	8.32 871	22.97 885	5.46 877	13.35 885	5.12 877	9.92 880	5.08 868	10.40 883	5.52 876	12.58 883	3.79 880	8.00 882	3.50 878	7.02 882	3.83 873	7.14 878

DPSMNet_ROB	8.06 869	4.48 867	8.63 877	5.37 867	10.74 871	8.32 871	22.98 886	5.46 877	13.36 886	5.12 877	9.92 880	5.08 868	10.40 883	5.53 877	12.58 883	3.80 881	8.00 882	3.50 878	7.02 882	3.83 873	7.14 878

USTest	6.22 864	2.73 863	3.00 856	6.57 868	7.29 868	14.37 876	21.57 881	7.00 883	9.56 881	5.34 879	6.10 873	5.72 871	7.64 879	6.41 878	6.96 879	1.97 876	3.42 881	1.64 868	2.15 877	2.66 866	2.36 864

PML	8.91 871	9.34 885	6.13 867	5.35 865	6.41 867	14.99 877	23.38 887	5.27 876	6.83 877	18.04 892	28.19 902	7.67 880	6.83 878	7.85 879	5.75 876	5.35 882	1.83 876	5.95 888	1.93 875	8.64 885	2.52 865

xxxxx1	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

tt_ll	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

ff	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

Anonymous_1	10.96 877	7.92 880	7.46 872	10.33 872	10.06 869	18.65 884	26.34 890	11.06 887	13.44 887	9.40 883	10.05 882	9.67 888	11.23 887	10.73 883	12.72 885	6.42 884	8.38 886	5.77 885	10.61 884	12.12 886	6.77 875

iinet-test	10.48 874	8.09 881	7.54 873	10.26 870	10.94 872	18.00 882	25.26 888	11.33 888	13.28 883	9.69 884	9.85 878	9.42 886	11.17 885	11.02 884	12.78 886	6.59 885	8.30 884	5.56 883	6.56 878	6.89 881	7.02 876

IINet	10.48 874	8.09 881	7.54 873	10.26 870	10.94 872	18.00 882	25.26 888	11.33 888	13.28 883	9.69 884	9.85 878	9.42 886	11.17 885	11.02 884	12.78 886	6.59 885	8.30 884	5.56 883	6.56 878	6.89 881	7.02 876

DPSM_ROB	11.15 878	8.58 883	8.00 875	10.88 873	11.58 874	19.10 885	26.71 891	12.05 890	14.07 890	10.36 886	10.84 883	10.33 889	11.86 888	11.70 886	13.54 888	6.99 887	8.79 887	5.89 886	6.95 880	7.29 883	7.42 880

DPSM	11.15 878	8.58 883	8.00 875	10.88 873	11.58 874	19.10 885	26.71 891	12.05 890	14.07 890	10.36 886	10.84 883	10.33 889	11.86 888	11.70 886	13.54 888	6.99 887	8.79 887	5.89 886	6.95 880	7.29 883	7.42 880

Selective-IGEV-i1pa	2.80 855	3.51 866	0.67 824	0.28 781	0.14 723	10.22 873	0.43 833	4.36 875	3.63 873	3.53 874	6.92 874	3.47 866	1.97 869	13.41 888	2.26 867	0.36 833	0.15 785	0.13 727	0.10 680	0.15 772	0.35 828

HaxPig	15.71 880	18.52 897	19.18 890	16.89 883	15.89 884	7.73 870	7.60 877	13.31 892	10.82 882	15.42 889	14.91 887	15.98 891	14.92 890	15.58 889	15.98 890	18.95 899	16.73 890	19.46 902	18.08 897	19.26 899	19.05 895

MEDIAN_ROB	20.38 884	24.04 898	23.31 893	21.23 885	21.71 887	10.40 875	7.92 878	17.64 893	15.50 892	20.12 893	19.70 889	20.34 892	20.32 891	21.19 890	21.13 893	23.81 905	21.81 900	24.98 905	23.76 904	24.71 905	23.93 898

RSGM-EC	20.36 882	4.73 869	0.68 826	16.76 881	16.92 885	21.28 887	27.18 893	10.46 885	14.04 888	18.00 890	21.31 891	22.24 902	21.82 892	22.57 891	17.63 891	62.81 907	33.79 906	20.14 903	18.10 898	20.18 901	16.45 893

acva	20.36 882	4.73 869	0.68 826	16.76 881	16.92 885	21.28 887	27.18 893	10.46 885	14.04 888	18.00 890	21.31 891	22.24 902	21.82 892	22.57 891	17.63 891	62.81 907	33.79 906	20.14 903	18.10 898	20.18 901	16.45 893

fast-reg	22.85 891	17.43 896	19.15 889	22.22 893	24.34 894	38.36 892	53.78 897	24.23 899	28.52 901	20.55 894	22.05 900	20.54 893	23.77 894	23.21 893	27.31 897	14.18 898	17.47 892	14.33 897	14.96 896	15.81 897	14.81 882

RAFT-FEzeroshot	22.43 886	17.33 890	15.98 879	22.02 888	23.31 891	38.34 890	53.82 900	24.05 896	28.39 895	20.61 897	21.76 894	20.88 896	23.92 899	23.41 894	27.42 900	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.02 890	14.69 892	14.97 887

RAFT-FE	22.43 886	17.33 890	15.98 879	22.02 888	23.31 891	38.34 890	53.82 900	24.05 896	28.39 895	20.61 897	21.76 894	20.88 896	23.92 899	23.41 894	27.42 900	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.02 890	14.69 892	14.97 887

CasAABBNet	22.42 885	17.33 890	16.01 881	22.01 887	23.28 889	38.32 889	53.80 898	24.14 898	28.41 897	20.60 896	21.77 896	20.89 899	23.91 897	23.43 896	27.36 898	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.01 889	14.67 891	14.95 886

Hybrid-DGEV	22.47 889	17.40 895	16.14 883	22.00 886	23.29 890	38.36 892	53.80 898	24.43 903	28.63 902	20.59 895	21.81 897	20.88 896	23.91 897	23.45 897	27.42 900	14.08 894	17.69 893	11.83 891	14.06 893	14.65 889	14.93 885

FlowAnything	22.44 888	17.35 893	16.14 883	22.07 891	23.23 888	38.39 894	53.77 896	24.25 900	28.44 898	20.96 902	21.82 898	20.70 894	23.84 895	23.49 898	27.14 895	14.04 890	17.79 899	11.75 889	14.15 895	14.65 889	14.89 883

LSM0	22.87 892	17.28 889	18.96 887	22.19 892	29.04 896	38.42 896	53.71 895	24.28 901	28.31 894	20.78 901	21.00 890	21.43 900	24.16 902	23.50 899	27.39 899	14.09 896	17.38 891	11.84 895	14.04 892	14.73 896	14.89 883

Selective-RAFT-Error	22.47 889	17.37 894	16.09 882	22.06 890	23.34 893	38.39 894	53.83 902	24.29 902	28.47 900	20.74 899	21.83 899	20.81 895	23.90 896	23.54 900	27.53 903	14.08 894	17.69 893	11.82 890	14.00 888	14.69 892	15.00 889

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 903	24.62 904	28.45 899	20.77 900	21.70 893	21.54 901	24.04 901	24.44 901	27.14 895	14.13 897	17.71 898	11.84 895	14.07 894	14.70 895

AVERAGE_ROB	24.90 893	29.20 901	28.14 896	24.89 894	24.64 895	17.75 881	11.12 879	21.45 895	19.93 893	25.12 904	24.46 901	25.12 904	25.46 903	24.69 902	22.83 894	29.76 906	27.13 905	28.97 907	27.95 906	29.91 906	29.47 900

zzzz2	33.88 897	26.18 899	24.44 894	33.40 895	35.10 897	58.13 897	81.44 906	37.02 908	42.64 905	31.75 907	33.25 905	31.23 907	35.81 904	34.90 903	40.56 904	21.21 902	26.75 901	18.05 900	21.21 902	22.06 903	22.50 896

noway5	33.88 897	26.18 899	24.44 894	33.40 895	35.10 897	58.13 897	81.44 906	37.02 908	42.64 905	31.75 907	33.25 905	31.23 907	35.81 904	34.90 903	40.56 904	21.21 902	26.75 901	18.05 900	21.21 902	22.06 903	22.50 896

zzzzzz3	32.30 895	13.60 887	18.91 886	39.10 897	40.27 899	58.35 899	74.04 905	33.28 906	42.63 904	31.37 905	33.03 903	30.65 905	36.33 906	37.51 905	43.96 906	20.73 900	26.80 903	16.52 898	20.79 900	12.34 887	15.78 890

zzz1	32.32 896	13.62 888	19.04 888	39.10 897	40.27 899	58.39 900	73.98 904	33.31 907	42.69 907	31.39 906	33.04 904	30.66 906	36.33 906	37.52 906	43.96 906	20.74 901	26.81 904	16.53 899	20.80 901	12.35 888	15.78 890

test_example2	98.32 899	94.13 902	45.89 897	96.35 899	109.85 901	88.61 901	95.45 908	25.75 905	94.37 908	130.00 910	126.06 908	58.17 909	74.63 908	88.51 907	79.96 908	150.23 909	221.02 908	77.62 908	99.10 907	113.75 909	96.94 901

Light2-Stereo	26.76 894	1.12 854	17.52 885	8.77 869	1.53 860	1.46 857	0.22 722	1.76 871	0.88 847	24.83 903	3.04 870	5.14 870	1.60 867	104.29 908	1.53 861	11.90 889	0.49 852	160.20 909	140.43 908	19.43 900	29.13 899

Selective-IGEV-i16pa	18.58 881	3.30 864	1.09 847	0.21 680	0.18 779	103.68 902	0.28 792	19.87 894	40.73 903	4.16 875	56.45 907	8.07 881	2.59 871	123.95 909	5.89 878	0.18 796	0.12 748	0.09 603	0.12 737	0.12 712	0.51 837

ccccc		285.66 903		368.85 902	370.60 902	123.16 903		115.05 910		126.68 909		122.83 910		252.94 910		384.56 910	353.86 909	254.69 910	223.00 909	425.87 910

ASD4		3.38 865

Low-res two-view benchmark