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

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 8	0.13 23	0.06 39	0.08 101	0.11 82	0.15 218	0.12 177	0.06 33	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 233	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

gcap_with_dpt	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.13 139	0.13 222	0.08 156	0.12 308	0.04 1	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.15 133	0.07 151	0.06 16	0.14 279	0.07 8	0.10 101	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.14 73	0.06 39	0.05 5	0.12 123	0.12 102	0.09 69	0.07 92	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
FORCE_4.5	0.07 7	0.07 262	0.05 2	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.11 82	0.14 173	0.06 10	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.07 200	0.08 33	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.03 2

NoBS	0.07 7	0.07 262	0.08 70	0.17 325	0.07 151	0.07 47	0.13 203	0.05 1	0.07 24	0.06 33	0.09 190	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 119	0.05 55	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.04 84

rgla	0.07 7	0.06 129	0.06 8	0.16 234	0.06 39	0.08 101	0.10 44	0.09 28	0.08 36	0.07 92	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

416test1013	0.07 7	0.06 129	0.06 8	0.16 234	0.07 151	0.10 233	0.10 44	0.09 28	0.07 24	0.07 92	0.07 81	0.05 5	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

416test	0.07 7	0.07 262	0.06 8	0.17 325	0.07 151	0.09 163	0.10 44	0.09 28	0.08 36	0.07 92	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

test410_97500	0.07 7	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 69	0.06 33	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 103	0.06 129	0.12 333	0.24 663	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.08 461	0.06 462	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 200	0.13 618	0.12 333	0.24 663	0.16 671	0.25 645	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 544	0.08 70	0.13 23	0.05 2	0.08 101	0.11 82	0.08 14	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 188	0.04 84

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 200	0.08 394	0.08 70	0.21 610	0.09 387	0.08 101	0.11 82	0.10 45	0.09 69	0.07 92	0.10 230	0.05 5	0.06 76	0.14 421	0.11 323	0.05 55	0.06 462	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 147	0.12 7	0.07 151	0.08 101	0.15 368	0.07 8	0.07 24	0.06 33	0.10 230	0.05 5	0.07 200	0.06 2	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

quiztm	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.09 163	0.14 279	0.14 173	0.12 177	0.07 92	0.07 81	0.05 5	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.06 39	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 36	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.13 23	0.06 39	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 36	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

monster-pro	0.07 7	0.06 129	0.05 2	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LiteMatch*	0.08 103	0.04 1	0.11 283	0.13 23	0.08 251	0.08 101	0.13 203	0.14 173	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 304	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

aanet-32k-new	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.11 75	0.12 177	0.07 92	0.08 149	0.05 5	0.07 200	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.04 84

aanet-new-12k	0.08 103	0.09 481	0.07 21	0.20 575	0.08 251	0.08 101	0.13 203	0.12 102	0.13 222	0.08 156	0.08 149	0.05 5	0.07 200	0.09 69	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.04 84

aanet-new-14k	0.08 103	0.09 481	0.08 70	0.19 506	0.06 39	0.07 47	0.10 44	0.14 173	0.15 284	0.06 33	0.08 149	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

aanet-new	0.08 103	0.09 481	0.10 220	0.18 426	0.08 251	0.10 233	0.12 123	0.15 218	0.12 177	0.08 156	0.08 149	0.05 5	0.07 200	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 103	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.11 291	0.12 123	0.15 218	0.15 284	0.08 156	0.12 308	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.03 1	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 103	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.11 291	0.13 203	0.14 173	0.14 256	0.08 156	0.13 328	0.05 5	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 103	0.07 262	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.15 218	0.14 256	0.08 156	0.11 285	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 147	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 123	0.06 2	0.05 5	0.06 33	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 70	0.15 133	0.07 151	0.08 101	0.12 123	0.07 8	0.07 24	0.06 33	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

GSStereo	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.13 23	0.08 251	0.08 101	0.14 279	0.11 75	0.12 177	0.08 156	0.10 230	0.05 5	0.05 16	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

GS-Stereo							0.14 279	0.11 75	0.12 177	0.08 156	0.10 230	0.05 5	0.05 16	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

MonStereo	0.07 7	0.06 129	0.05 2	0.15 133	0.05 2	0.08 101	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 129	0.05 2	0.15 133	0.05 2	0.08 101	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 147	0.13 23	0.06 39	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 24	0.06 33	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.05 229

asda	0.07 7	0.08 394	0.08 70	0.16 234	0.06 39	0.06 16	0.10 44	0.16 261	0.10 101	0.06 33	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 138	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 394	0.08 70	0.16 234	0.06 39	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 262	0.08 70	0.16 234	0.07 151	0.07 47	0.09 27	0.16 261	0.09 69	0.07 92	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.10 233	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 103	0.09 481	0.10 220	0.17 325	0.07 151	0.08 101	0.10 44	0.20 380	0.13 222	0.06 33	0.07 81	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 119	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.16 234	0.06 39	0.07 47	0.10 44	0.14 173	0.14 256	0.07 92	0.08 149	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 84

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.07 47	0.12 123	0.09 28	0.09 69	0.06 33	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 283	0.14 73	0.06 39	0.07 47	0.13 203	0.09 28	0.07 24	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 3	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

LG-Stereo	0.08 103	0.07 262	0.10 220	0.18 426	0.07 151	0.10 233	0.17 484	0.11 75	0.08 36	0.05 2	0.07 81	0.05 5	0.07 200	0.09 69	0.09 119	0.04 11	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.04 54	0.04 84

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 641	0.17 550	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 82	0.08 14	0.08 36	0.06 33	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.08 461	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.04 84

MonSter	0.07 7	0.06 129	0.05 2	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 218	0.15 284	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 103	0.06 129	0.11 283	0.14 73	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.14 173	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.05 5	0.04 1	0.10 138	0.07 3	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.15 133	0.05 2	0.05 5	0.13 203	0.12 102	0.08 36	0.07 92	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

RAStereo	0.10 281	0.09 481	0.08 70	0.20 575	0.08 251	0.13 404	0.18 535	0.15 218	0.17 357	0.10 265	0.12 308	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.05 213	0.05 188	0.04 84

gcap-zeroshot	0.08 103	0.06 129	0.10 220	0.15 133	0.07 151	0.11 291	0.12 123	0.15 218	0.15 284	0.08 156	0.12 308	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.03 1	0.04 84

test_for_model	0.08 103	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.11 291	0.12 123	0.15 218	0.15 284	0.08 156	0.12 308	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.03 1	0.04 84

UniTT-Stereo	0.09 200	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.08 251	0.13 404	0.11 82	0.12 102	0.11 134	0.10 265	0.12 308	0.05 5	0.07 200	0.09 69	0.09 119	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.05 188	0.05 229

testlalala	0.08 103	0.06 129	0.10 220	0.15 133	0.07 151	0.11 291	0.12 123	0.15 218	0.15 284	0.08 156	0.12 308	0.05 5	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.03 1	0.04 84

CroCo-Stereo Lap2	0.09 200	0.09 481	0.08 70	0.22 630	0.09 387	0.09 163	0.19 576	0.16 261	0.12 177	0.09 214	0.10 230	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.06 186	0.06 462	0.07 340	0.05 213	0.05 188	0.05 229

TT111	0.08 103	0.05 45	0.11 283	0.13 23	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.14 173	0.08 36	0.05 2	0.06 29	0.06 53	0.09 304	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

FORCE_5	0.07 7	0.05 45	0.06 8	0.18 426	0.05 2	0.08 101	0.11 82	0.12 102	0.04 2	0.05 2	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.09 69	0.06 2	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84

FORCE_6	0.07 7	0.07 262	0.04 1	0.18 426	0.05 2	0.09 163	0.10 44	0.12 102	0.06 10	0.06 33	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

EE1	0.08 103	0.05 45	0.09 147	0.15 133	0.07 151	0.07 47	0.10 44	0.16 261	0.12 177	0.08 156	0.05 7	0.06 53	0.06 76	0.13 383	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.05 229

AnonStereo	0.09 200	0.08 394	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.09 163	0.10 44	0.19 367	0.13 222	0.08 156	0.08 149	0.06 53	0.05 16	0.13 383	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

test410	0.07 7	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 69	0.06 33	0.05 7	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.07 3	0.04 11	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 103	0.06 129	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.09 163	0.13 203	0.10 45	0.09 69	0.08 156	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.13 383	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

GELT-Stereo	0.09 200	0.06 129	0.09 147	0.18 426	0.07 151	0.07 47	0.14 279	0.21 407	0.17 357	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.07 3	0.04 11	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.03 1	0.03 2

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.08 251	0.04 1	0.13 203	0.08 14	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.07 200	0.06 2	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.05 188	0.04 84

VeloStereo	0.09 200	0.04 1	0.12 333	0.14 73	0.11 558	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 10	0.09 214	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.07 423	0.11 610	0.13 654

flow	0.09 200	0.04 1	0.12 333	0.14 73	0.11 558	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 10	0.09 214	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.12 325	0.10 233	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.07 423	0.11 610	0.13 654

over-6	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.17 325	0.05 2	0.10 233	0.09 27	0.17 301	0.11 134	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.09 304	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 188	0.05 229

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.07 151	0.06 16	0.13 203	0.09 28	0.08 36	0.05 2	0.10 230	0.06 53	0.06 76	0.06 2	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

anonymous	0.08 103	0.05 45	0.12 333	0.16 234	0.08 251	0.05 5	0.13 203	0.10 45	0.14 256	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.04 1	0.07 8	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 8	0.15 133	0.05 2	0.09 163	0.13 203	0.08 14	0.08 36	0.07 92	0.09 190	0.06 53	0.05 16	0.07 8	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.06 16	0.12 123	0.13 139	0.08 36	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 229

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.06 16	0.12 123	0.06 2	0.08 36	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 229

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.05 5	0.12 123	0.08 14	0.09 69	0.05 2	0.06 29	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 229

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.08 101	0.09 27	0.12 102	0.08 36	0.05 2	0.06 29	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.05 229

aanet-new-90k	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.19 506	0.06 39	0.07 47	0.12 123	0.12 102	0.13 222	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 256	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 262	0.09 147	0.19 506	0.06 39	0.07 47	0.12 123	0.11 75	0.13 222	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.09 69	0.07 3	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 394	0.07 21	0.17 325	0.07 151	0.08 101	0.13 203	0.10 45	0.10 101	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

aanet-new-36k	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.11 75	0.13 222	0.08 156	0.08 149	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.16 234	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.10 45	0.08 36	0.06 33	0.09 190	0.06 53	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.17 325	0.06 39	0.07 47	0.12 123	0.09 28	0.11 134	0.09 214	0.09 190	0.06 53	0.07 200	0.09 69	0.07 3	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.19 506	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.16 261	0.15 284	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 103	0.06 129	0.07 21	0.17 325	0.06 39	0.07 47	0.14 279	0.13 139	0.16 326	0.05 2	0.10 230	0.06 53	0.06 76	0.08 33	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.07 47	0.13 203	0.09 28	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.15 368	0.12 102	0.11 134	0.06 33	0.11 285	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 103	0.06 129	0.17 550	0.15 133	0.06 39	0.06 16	0.13 203	0.13 139	0.13 222	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.08 33	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 103	0.06 129	0.07 21	0.16 234	0.06 39	0.06 16	0.14 279	0.14 173	0.14 256	0.07 92	0.10 230	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 103	0.05 45	0.12 333	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.14 279	0.12 102	0.12 177	0.07 92	0.09 190	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 147	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 82	0.06 2	0.06 10	0.06 33	0.06 29	0.06 53	0.05 16	0.08 33	0.09 119	0.07 376	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.04 84

LiteMatch	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.15 368	0.13 139	0.08 36	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.15 508	0.10 138	0.14 483	0.07 376	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.06 327	0.06 344

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 129	0.08 70	0.17 325	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.13 139	0.07 24	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.04 1	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 103	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.10 233	0.12 123	0.13 139	0.08 36	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 229

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 8	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.11 82	0.11 75	0.10 101	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.08 257	0.09 69	0.07 3	0.07 376	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 84

LACA1	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.14 73	0.05 2	0.09 163	0.11 82	0.10 45	0.07 24	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.07 200	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 84

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 147	0.11 1	0.05 2	0.10 233	0.10 44	0.14 173	0.09 69	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.07 200	0.07 8	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM1	0.10 281	0.07 262	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.13 404	0.16 442	0.21 407	0.15 284	0.11 302	0.10 230	0.06 53	0.10 352	0.10 138	0.11 323	0.07 376	0.08 574	0.08 441	0.07 423	0.05 188	0.05 229

MonSter++	0.08 103	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.09 163	0.12 123	0.13 139	0.08 36	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.08 257	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

LCMNet	0.08 103	0.05 45	0.10 220	0.13 23	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.10 45	0.11 134	0.06 33	0.08 149	0.06 53	0.07 200	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 21	0.14 73	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.15 218	0.06 10	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.08 257	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.12 346	0.10 44	0.11 75	0.11 134	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.13 23	0.08 251	0.08 101	0.14 279	0.10 45	0.09 69	0.08 156	0.10 230	0.06 53	0.05 16	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

gasm-f	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.13 23	0.08 251	0.08 101	0.14 279	0.10 45	0.09 69	0.08 156	0.10 230	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.05 229

252Zero-FE	0.08 103	0.04 1	0.09 147	0.13 23	0.07 151	0.12 346	0.11 82	0.13 139	0.14 256	0.06 33	0.05 7	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.06 344

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 147	0.13 23	0.06 39	0.12 346	0.12 123	0.11 75	0.10 101	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 147	0.14 73	0.06 39	0.08 101	0.09 27	0.13 139	0.13 222	0.05 2	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.08 33	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

asd	0.07 7	0.08 394	0.07 21	0.16 234	0.07 151	0.08 101	0.08 9	0.11 75	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 394	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.07 47	0.10 44	0.18 336	0.11 134	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 394	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.08 9	0.14 173	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.12 325	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 394	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.08 9	0.14 173	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.12 325	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 481	0.08 70	0.15 133	0.07 151	0.06 16	0.10 44	0.14 173	0.11 134	0.06 33	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.08 33	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 481	0.08 70	0.15 133	0.07 151	0.06 16	0.10 44	0.14 173	0.11 134	0.06 33	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.08 33	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 394	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.08 9	0.14 173	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.12 325	0.10 233	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.13 23	0.06 39	0.08 101	0.08 9	0.18 336	0.12 177	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.09 69	0.11 323	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 84

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.15 133	0.07 151	0.09 163	0.06 1	0.13 139	0.11 134	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.07 200	0.10 138	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 103	0.08 394	0.09 147	0.16 234	0.06 39	0.08 101	0.10 44	0.20 380	0.15 284	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.06 2	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 129	0.06 8	0.16 234	0.06 39	0.08 101	0.10 44	0.16 261	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.07 200	0.08 33	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 129	0.06 8	0.15 133	0.06 39	0.08 101	0.09 27	0.12 102	0.08 36	0.09 214	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.08 33	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.07 47	0.11 82	0.08 14	0.06 10	0.06 33	0.04 1	0.06 53	0.06 76	0.07 8	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.06 344

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 220	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.11 82	0.09 28	0.04 2	0.06 33	0.05 7	0.06 53	0.04 1	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.05 229

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 70	0.17 325	0.05 2	0.06 16	0.11 82	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 70	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.11 82	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 220	0.15 133	0.06 39	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 10	0.05 2	0.04 1	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.06 344

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 129	0.08 70	0.13 23	0.07 151	0.07 47	0.14 279	0.09 28	0.09 69	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.07 3	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 103	0.07 262	0.07 21	0.16 234	0.09 387	0.08 101	0.15 368	0.11 75	0.12 177	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.11 225	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.05 229

SCV	0.08 103	0.09 481	0.08 70	0.15 133	0.08 251	0.10 233	0.13 203	0.10 45	0.12 177	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.04 1	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.06 327	0.04 84

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.22 630	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.10 45	0.10 101	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 327	0.04 84

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 70	0.12 7	0.05 2	0.09 163	0.13 203	0.06 2	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.04 1	0.06 2	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.04 84

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 21	0.15 133	0.07 151	0.06 16	0.14 279	0.10 45	0.10 101	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.08 33	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 21	0.14 73	0.06 39	0.10 233	0.13 203	0.07 8	0.13 222	0.06 33	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

Pointernet	0.09 200	0.04 1	0.09 147	0.16 234	0.08 251	0.13 404	0.10 44	0.15 218	0.17 357	0.09 214	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.08 461	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 327	0.05 229

U	0.08 103	0.07 262	0.09 147	0.19 506	0.10 503	0.10 233	0.13 203	0.12 102	0.17 357	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.07 8	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.06 327	0.05 229

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 200	0.10 544	0.31 662	0.15 133	0.06 39	0.08 101	0.14 279	0.10 45	0.10 101	0.07 92	0.07 81	0.06 53	0.04 1	0.11 225	0.07 3	0.12 632	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.05 188	0.05 229

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.15 133	0.06 39	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 69	0.06 33	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.06 2	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.06 344

WCG-NET（raft）	0.08 103	0.05 45	0.10 220	0.15 133	0.06 39	0.11 291	0.13 203	0.15 218	0.12 177	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.06 76	0.13 383	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

RSM	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.12 102	0.10 101	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.05 16	0.11 225	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.07 47	0.13 203	0.09 28	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.06 53	0.05 16	0.09 69	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

IGEV++	0.08 103	0.06 129	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.09 163	0.13 203	0.10 45	0.09 69	0.08 156	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.13 383	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

MyStereo07	0.10 281	0.07 262	0.10 220	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.18 535	0.15 218	0.15 284	0.09 214	0.06 29	0.06 53	0.07 200	0.12 325	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.06 344

ACVNet-DCA	0.10 281	0.08 394	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.15 368	0.23 458	0.16 326	0.09 214	0.09 190	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.07 415	0.07 434

1test111	0.11 335	0.08 394	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.15 368	0.23 458	0.16 326	0.09 214	0.09 190	0.06 53	0.06 76	0.15 449	0.16 534	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.07 415	0.07 434

cc1	0.10 281	0.08 394	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.15 368	0.16 261	0.18 391	0.09 214	0.09 190	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.06 344

ff7	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.10 265	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

ffff	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.10 265	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

11t	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.10 265	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

tt1	0.10 281	0.08 394	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.12 346	0.16 442	0.15 218	0.19 411	0.09 214	0.08 149	0.06 53	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.06 344

MaDis-Stereo	0.09 200	0.09 481	0.08 70	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.10 44	0.16 261	0.16 326	0.09 214	0.11 285	0.06 53	0.06 76	0.09 69	0.13 440	0.07 376	0.06 462	0.07 340	0.05 213	0.05 188	0.04 84

LoS_RVC	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.15 133	0.07 151	0.08 101	0.15 368	0.11 75	0.10 101	0.08 156	0.09 190	0.06 53	0.09 304	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

anonymousdsp	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.09 214	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 129	0.08 70	0.17 325	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.13 139	0.07 24	0.08 156	0.07 81	0.06 53	0.04 1	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

ccc-4	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.10 265	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

IGEV-Stereo	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.09 214	0.06 29	0.06 53	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
noway7	0.10 281	0.07 262	0.13 391	0.20 575	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.28 563	0.16 326	0.11 302	0.11 285	0.07 149	0.07 200	0.10 138	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 200	0.05 45	0.11 283	0.19 506	0.07 151	0.10 233	0.09 27	0.12 102	0.09 69	0.09 214	0.09 190	0.07 149	0.08 257	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.06 462	0.10 581	0.08 506	0.07 415	0.05 229

over v1	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.18 426	0.05 2	0.08 101	0.08 9	0.10 45	0.05 5	0.06 33	0.06 29	0.07 149	0.10 352	0.11 225	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.05 229

over-8	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.18 426	0.05 2	0.08 101	0.08 9	0.13 139	0.05 5	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.09 304	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.05 229

over-9	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.18 426	0.05 2	0.08 101	0.08 9	0.13 139	0.06 10	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.09 304	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.05 229

Anonymus	0.08 103	0.05 45	0.10 220	0.15 133	0.08 251	0.10 233	0.15 368	0.15 218	0.10 101	0.07 92	0.06 29	0.07 149	0.08 257	0.12 325	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 188	0.06 344

LGCAT	0.08 103	0.04 1	0.10 220	0.11 1	0.06 39	0.07 47	0.12 123	0.07 8	0.08 36	0.09 214	0.07 81	0.07 149	0.08 257	0.12 325	0.11 323	0.10 575	0.09 611	0.04 1	0.05 213	0.04 54	0.09 556

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 8	0.15 133	0.05 2	0.09 163	0.13 203	0.10 45	0.09 69	0.07 92	0.07 81	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.05 5	0.12 123	0.12 102	0.09 69	0.05 2	0.07 81	0.07 149	0.08 257	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 229

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.11 75	0.10 101	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.10 138	0.07 3	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.13 203	0.12 102	0.12 177	0.09 214	0.08 149	0.07 149	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 103	0.07 262	0.09 147	0.18 426	0.06 39	0.11 291	0.11 82	0.10 45	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 103	0.07 262	0.09 147	0.18 426	0.06 39	0.11 291	0.11 82	0.10 45	0.08 36	0.07 92	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 103	0.08 394	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.07 47	0.09 27	0.13 139	0.12 177	0.08 156	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 103	0.08 394	0.08 70	0.19 506	0.07 151	0.08 101	0.12 123	0.14 173	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.07 149	0.07 200	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 103	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.11 291	0.14 279	0.12 102	0.11 134	0.07 92	0.11 285	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.14 279	0.13 139	0.12 177	0.07 92	0.09 190	0.07 149	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 103	0.06 129	0.15 481	0.14 73	0.06 39	0.08 101	0.13 203	0.13 139	0.11 134	0.07 92	0.08 149	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

LACA3	0.07 7	0.08 394	0.08 70	0.13 23	0.05 2	0.09 163	0.11 82	0.08 14	0.08 36	0.08 156	0.05 7	0.07 149	0.07 200	0.07 8	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 103	0.04 1	0.15 481	0.12 7	0.09 387	0.07 47	0.12 123	0.10 45	0.05 5	0.09 214	0.05 7	0.07 149	0.04 1	0.08 33	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.04 84

DispViT+	0.08 103	0.05 45	0.09 147	0.13 23	0.06 39	0.05 5	0.11 82	0.18 336	0.16 326	0.09 214	0.08 149	0.07 149	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 103	0.04 1	0.11 283	0.14 73	0.07 151	0.11 291	0.11 82	0.11 75	0.07 24	0.07 92	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.06 344

BStereo	0.08 103	0.06 129	0.16 518	0.15 133	0.08 251	0.07 47	0.09 27	0.15 218	0.16 326	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.11 323	0.04 11	0.05 297	0.05 63	0.07 423	0.04 54	0.04 84

Anonymus123	0.09 200	0.06 129	0.16 518	0.15 133	0.08 251	0.11 291	0.09 27	0.18 336	0.16 326	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.11 323	0.04 11	0.05 297	0.05 63	0.07 423	0.04 54	0.04 84

WQFJX1	0.10 281	0.07 262	0.08 70	0.22 630	0.09 387	0.12 346	0.17 484	0.18 336	0.17 357	0.10 265	0.09 190	0.07 149	0.10 352	0.11 225	0.09 119	0.07 376	0.08 574	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

WQFJX	0.10 281	0.07 262	0.09 147	0.21 610	0.09 387	0.12 346	0.16 442	0.18 336	0.17 357	0.12 347	0.10 230	0.07 149	0.09 304	0.12 325	0.10 233	0.06 186	0.07 540	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

NLMM1	0.11 335	0.09 481	0.07 21	0.22 630	0.10 503	0.12 346	0.20 600	0.18 336	0.20 435	0.12 347	0.11 285	0.07 149	0.09 304	0.11 225	0.11 323	0.08 461	0.08 574	0.07 340	0.06 319	0.04 54	0.04 84

NLSM3	0.09 200	0.06 129	0.08 70	0.19 506	0.08 251	0.11 291	0.16 442	0.18 336	0.16 326	0.06 33	0.08 149	0.07 149	0.08 257	0.09 69	0.11 323	0.04 11	0.04 26	0.06 221	0.07 423	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 103	0.04 1	0.10 220	0.13 23	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.12 102	0.11 134	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.07 200	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

NLCSM	0.11 335	0.09 481	0.09 147	0.23 654	0.11 558	0.12 346	0.19 576	0.18 336	0.18 391	0.12 347	0.11 285	0.07 149	0.09 304	0.11 225	0.10 233	0.07 376	0.08 574	0.07 340	0.07 423	0.06 327	0.05 229

FE-Mocha	0.09 200	0.06 129	0.14 432	0.16 234	0.09 387	0.10 233	0.15 368	0.18 336	0.16 326	0.10 265	0.09 190	0.07 149	0.07 200	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.05 229

DDF-Stereo	0.08 103	0.04 1	0.09 147	0.15 133	0.10 503	0.06 16	0.13 203	0.09 28	0.14 256	0.06 33	0.06 29	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.08 489	0.05 229

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 21	0.16 234	0.06 39	0.07 47	0.11 82	0.10 45	0.08 36	0.06 33	0.06 29	0.07 149	0.07 200	0.09 69	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 103	0.04 1	0.09 147	0.15 133	0.10 503	0.05 5	0.14 279	0.09 28	0.14 256	0.07 92	0.06 29	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.08 489	0.05 229

AdaDepth	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.18 426	0.06 39	0.11 291	0.12 123	0.09 28	0.07 24	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.10 233	0.04 11	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

GASTEREO	0.08 103	0.05 45	0.09 147	0.19 506	0.07 151	0.07 47	0.12 123	0.14 173	0.11 134	0.10 265	0.09 190	0.07 149	0.04 1	0.12 325	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

MSCF	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.19 506	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.14 173	0.11 134	0.10 265	0.09 190	0.07 149	0.04 1	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

S2M2_XL	0.08 103	0.06 129	0.12 333	0.12 7	0.08 251	0.09 163	0.09 27	0.07 8	0.07 24	0.08 156	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.09 119	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.05 213	0.08 489	0.06 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.14 73	0.06 39	0.08 101	0.08 9	0.10 45	0.15 284	0.08 156	0.10 230	0.07 149	0.06 76	0.08 33	0.10 233	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 84

3.25w_new	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.07 5	0.12 102	0.11 134	0.08 156	0.06 29	0.07 149	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.07 5	0.12 102	0.11 134	0.08 156	0.06 29	0.07 149	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 70	0.13 23	0.06 39	0.09 163	0.12 123	0.14 173	0.10 101	0.06 33	0.09 190	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 69	0.06 33	0.06 29	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 415	0.06 344

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.08 9	0.08 14	0.06 10	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.07 200	0.11 225	0.08 33	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.09 163	0.08 9	0.08 14	0.06 10	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.07 200	0.11 225	0.08 33	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.04 1	0.13 203	0.10 45	0.10 101	0.05 2	0.11 285	0.07 149	0.05 16	0.07 8	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

MM-Stereo_test2	0.09 200	0.06 129	0.09 147	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.18 535	0.15 218	0.14 256	0.07 92	0.10 230	0.07 149	0.06 76	0.12 325	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.03 2

HART	0.08 103	0.07 262	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.10 233	0.16 442	0.13 139	0.11 134	0.08 156	0.10 230	0.07 149	0.05 16	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.04 84

AIO_rvc	0.07 7	0.06 129	0.08 70	0.15 133	0.06 39	0.08 101	0.14 279	0.09 28	0.08 36	0.07 92	0.08 149	0.07 149	0.04 1	0.10 138	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.15 133	0.05 2	0.14 441	0.12 123	0.11 75	0.15 284	0.07 92	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.08 33	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 103	0.06 129	0.11 283	0.14 73	0.09 387	0.10 233	0.12 123	0.10 45	0.12 177	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.06 344

SMoEStereo_RVC	0.08 103	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.14 279	0.11 75	0.13 222	0.09 214	0.07 81	0.07 149	0.07 200	0.12 325	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

UGAM-zero	0.09 200	0.05 45	0.15 481	0.15 133	0.08 251	0.09 163	0.13 203	0.19 367	0.15 284	0.11 302	0.15 365	0.07 149	0.07 200	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

WCG-NET	0.08 103	0.05 45	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.11 291	0.14 279	0.13 139	0.13 222	0.06 33	0.09 190	0.07 149	0.06 76	0.13 383	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 129	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 134	0.06 33	0.07 81	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

Occ-G	0.08 103	0.05 45	0.06 8	0.14 73	0.07 151	0.08 101	0.14 279	0.13 139	0.15 284	0.07 92	0.11 285	0.07 149	0.05 16	0.09 69	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.05 229

AIO-Stereo	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.18 426	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.15 218	0.09 69	0.08 156	0.08 149	0.07 149	0.05 16	0.11 225	0.08 33	0.05 55	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

RSM++	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.11 75	0.11 134	0.08 156	0.06 29	0.07 149	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.04 11	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.03 2

MoCha-V2	0.08 103	0.05 45	0.10 220	0.20 575	0.07 151	0.09 163	0.14 279	0.11 75	0.08 36	0.07 92	0.08 149	0.07 149	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

MyStereo06	0.10 281	0.07 262	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.18 535	0.19 367	0.12 177	0.12 347	0.08 149	0.07 149	0.07 200	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.06 327	0.06 344

AEACV	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.13 618	0.14 441	0.13 203	0.14 173	0.09 69	0.07 92	0.09 190	0.07 149	0.08 257	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.04 84

GCAP-Stereo	0.09 200	0.07 262	0.13 391	0.18 426	0.06 39	0.11 291	0.07 5	0.13 139	0.12 177	0.09 214	0.10 230	0.07 149	0.09 304	0.13 383	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

EGLCR-Stereo	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.06 39	0.10 233	0.12 123	0.11 75	0.16 326	0.06 33	0.05 7	0.07 149	0.05 16	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

ProNet	0.09 200	0.07 262	0.10 220	0.17 325	0.08 251	0.10 233	0.15 368	0.15 218	0.12 177	0.09 214	0.06 29	0.07 149	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.06 344

IPLG	0.10 281	0.07 262	0.15 481	0.17 325	0.08 251	0.11 291	0.14 279	0.20 380	0.15 284	0.12 347	0.17 402	0.07 149	0.07 200	0.14 421	0.13 440	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

test-3	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.07 47	0.14 279	0.12 102	0.15 284	0.09 214	0.08 149	0.07 149	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.04 84

test_1	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.07 151	0.07 47	0.14 279	0.12 102	0.15 284	0.09 214	0.08 149	0.07 149	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.04 84

XX-Stereo	0.09 200	0.05 45	0.08 70	0.17 325	0.09 387	0.15 468	0.12 123	0.20 380	0.10 101	0.10 265	0.14 344	0.07 149	0.06 76	0.12 325	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.04 54	0.04 84

FORCE_4	0.07 7	0.05 45	0.06 8	0.18 426	0.06 39	0.09 163	0.11 82	0.12 102	0.05 5	0.06 33	0.07 81	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.05 1	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.03 2

zzzzzzz1	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.21 610	0.10 503	0.12 346	0.18 535	0.22 434	0.20 435	0.13 382	0.12 308	0.08 217	0.08 257	0.13 383	0.09 119	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

monster_256*512	0.11 335	0.07 262	0.09 147	0.21 610	0.10 503	0.12 346	0.17 484	0.26 520	0.18 391	0.12 347	0.12 308	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

FAST (zero-shot)	0.09 200	0.06 129	0.11 283	0.19 506	0.13 618	0.07 47	0.13 203	0.12 102	0.08 36	0.08 156	0.06 29	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.10 233	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.07 423	0.05 188	0.08 507

DNSM	0.09 200	0.05 45	0.07 21	0.14 73	0.06 39	0.07 47	0.13 203	0.12 102	0.11 134	0.09 214	0.09 190	0.08 217	0.05 16	0.18 544	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.13 648	0.10 588

Weightmod	0.09 200	0.06 129	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.10 233	0.15 368	0.14 173	0.12 177	0.11 302	0.10 230	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.08 574	0.07 340	0.07 423	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 103	0.04 1	0.11 283	0.13 23	0.07 151	0.07 47	0.11 82	0.12 102	0.11 134	0.09 214	0.07 81	0.08 217	0.05 16	0.09 69	0.08 33	0.08 461	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.06 327	0.07 434

DNS	0.09 200	0.06 129	0.08 70	0.14 73	0.06 39	0.06 16	0.12 123	0.12 102	0.09 69	0.08 156	0.08 149	0.08 217	0.05 16	0.17 519	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.03 1	0.13 648	0.09 556

PointNet	0.07 7	0.06 129	0.07 21	0.15 133	0.07 151	0.08 101	0.14 279	0.11 75	0.08 36	0.05 2	0.07 81	0.08 217	0.08 257	0.09 69	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

TS12	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.21 610	0.07 151	0.11 291	0.13 203	0.11 75	0.09 69	0.10 265	0.10 230	0.08 217	0.10 352	0.09 69	0.12 393	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 84

DN	0.10 281	0.05 45	0.09 147	0.14 73	0.09 387	0.12 346	0.18 535	0.17 301	0.16 326	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.06 76	0.08 33	0.09 119	0.11 607	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.09 556

aanet-new-28k	0.08 103	0.07 262	0.09 147	0.18 426	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.10 45	0.09 69	0.09 214	0.08 149	0.08 217	0.06 76	0.12 325	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

aanet-new-22k	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.08 101	0.11 82	0.14 173	0.12 177	0.09 214	0.09 190	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 147	0.13 23	0.05 2	0.08 101	0.11 82	0.06 2	0.06 10	0.06 33	0.05 7	0.08 217	0.05 16	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.04 84

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 147	0.13 23	0.05 2	0.08 101	0.11 82	0.06 2	0.06 10	0.06 33	0.06 29	0.08 217	0.05 16	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 188	0.04 84

WQFJA1	0.10 281	0.07 262	0.08 70	0.20 575	0.09 387	0.12 346	0.17 484	0.17 301	0.17 357	0.09 214	0.10 230	0.08 217	0.10 352	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.05 229

NLMM	0.10 281	0.07 262	0.08 70	0.20 575	0.09 387	0.12 346	0.17 484	0.17 301	0.17 357	0.09 214	0.10 230	0.08 217	0.10 352	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.05 229

water-stereo	0.09 200	0.06 129	0.08 70	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.13 203	0.15 218	0.13 222	0.11 302	0.12 308	0.08 217	0.09 304	0.07 8	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84

MM-Stereo_test3	0.10 281	0.07 262	0.07 21	0.18 426	0.07 151	0.12 346	0.19 576	0.24 482	0.19 411	0.06 33	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.06 462	0.07 340	0.05 213	0.05 188	0.04 84

MM-Stereo_test1	0.10 281	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.12 346	0.18 535	0.21 407	0.20 435	0.09 214	0.11 285	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

HUF	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.14 73	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.13 139	0.13 222	0.07 92	0.07 81	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

AIO-test2	0.10 281	0.08 394	0.10 220	0.23 654	0.08 251	0.11 291	0.10 44	0.23 458	0.23 478	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.05 16	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.08 441	0.09 554	0.05 188	0.05 229

tt45	0.09 200	0.06 129	0.11 283	0.15 133	0.07 151	0.11 291	0.16 442	0.13 139	0.11 134	0.09 214	0.06 29	0.08 217	0.06 76	0.13 383	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

999	0.09 200	0.05 45	0.13 391	0.15 133	0.08 251	0.10 233	0.14 279	0.15 218	0.11 134	0.10 265	0.08 149	0.08 217	0.08 257	0.16 484	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.05 229

mms	0.09 200	0.07 262	0.08 70	0.16 234	0.08 251	0.10 233	0.16 442	0.12 102	0.11 134	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.06 76	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 200	0.07 262	0.09 147	0.17 325	0.08 251	0.11 291	0.16 442	0.11 75	0.12 177	0.08 156	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.12 325	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 200	0.08 394	0.09 147	0.16 234	0.07 151	0.13 404	0.17 484	0.13 139	0.12 177	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.09 304	0.13 383	0.11 323	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.05 229

GCAP-BAT	0.09 200	0.05 45	0.11 283	0.13 23	0.07 151	0.11 291	0.14 279	0.14 173	0.16 326	0.07 92	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.13 383	0.08 33	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84

RAFT-Stereo-weight	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.14 279	0.19 367	0.16 326	0.11 302	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.04 54	0.04 84

MGS-Stereo	0.09 200	0.07 262	0.12 333	0.15 133	0.08 251	0.09 163	0.15 368	0.12 102	0.12 177	0.07 92	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

IGEVStereo-DCA	0.09 200	0.06 129	0.11 283	0.15 133	0.10 503	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.12 177	0.10 265	0.06 29	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

rrr	0.09 200	0.06 129	0.12 333	0.15 133	0.10 503	0.11 291	0.16 442	0.16 261	0.15 284	0.10 265	0.06 29	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

GCAPDPT-zeroshot	0.09 200	0.05 45	0.11 283	0.13 23	0.07 151	0.11 291	0.14 279	0.14 173	0.16 326	0.07 92	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.13 383	0.08 33	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84

HH	0.09 200	0.06 129	0.13 391	0.17 325	0.08 251	0.10 233	0.16 442	0.14 173	0.10 101	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.04 84

HanStereo	0.09 200	0.06 129	0.13 391	0.17 325	0.08 251	0.10 233	0.16 442	0.14 173	0.10 101	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.07 200	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.04 84

CAS	0.08 103	0.04 1	0.07 21	0.17 325	0.08 251	0.10 233	0.13 203	0.12 102	0.09 69	0.09 214	0.10 230	0.08 217	0.06 76	0.09 69	0.08 33	0.08 461	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.04 84

RCA-Stereo	0.09 200	0.06 129	0.09 147	0.16 234	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.18 336	0.14 256	0.09 214	0.10 230	0.08 217	0.07 200	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.04 84

iRaft-Stereo_20w	0.09 200	0.05 45	0.13 391	0.14 73	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.18 336	0.10 101	0.11 302	0.08 149	0.08 217	0.05 16	0.10 138	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

CroCo-Stereo	0.09 200	0.08 394	0.08 70	0.22 630	0.09 387	0.09 163	0.19 576	0.15 218	0.12 177	0.07 92	0.07 81	0.08 217	0.06 76	0.08 33	0.07 3	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.04 84
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
CREStereo++_RVC	0.08 103	0.04 1	0.06 8	0.13 23	0.07 151	0.09 163	0.12 123	0.14 173	0.14 256	0.10 265	0.14 344	0.08 217	0.07 200	0.09 69	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 84
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.09 200	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.13 222	0.10 265	0.06 29	0.08 217	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.06 39	0.10 233	0.16 442	0.17 301	0.14 256	0.09 214	0.10 230	0.08 217	0.09 304	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.15 368	0.16 261	0.09 69	0.08 156	0.09 190	0.08 217	0.07 200	0.09 69	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 188	0.04 84

Weightmod_eth	0.09 200	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.07 151	0.10 233	0.16 442	0.13 139	0.11 134	0.08 156	0.08 149	0.09 260	0.07 200	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.07 540	0.06 221	0.07 423	0.04 54	0.03 2

SE	0.10 281	0.10 544	0.08 70	0.19 506	0.09 387	0.11 291	0.11 82	0.15 218	0.11 134	0.10 265	0.16 378	0.09 260	0.08 257	0.09 69	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.04 84

PhaseNet	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.15 133	0.08 251	0.10 233	0.14 279	0.20 380	0.12 177	0.07 92	0.08 149	0.09 260	0.10 352	0.13 383	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.05 229

RT-Monster	0.09 200	0.05 45	0.09 147	0.14 73	0.08 251	0.11 291	0.10 44	0.17 301	0.18 391	0.13 382	0.10 230	0.09 260	0.08 257	0.10 138	0.10 233	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.06 344

Foundation-i1b	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.14 73	0.05 2	0.09 163	0.12 123	0.13 139	0.10 101	0.09 214	0.10 230	0.09 260	0.06 76	0.07 8	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pc	0.13 443	0.06 129	0.13 391	0.15 133	0.11 558	0.38 706	0.16 442	0.23 458	0.16 326	0.10 265	0.15 365	0.09 260	0.06 76	0.13 383	0.10 233	0.10 575	0.08 574	0.06 221	0.07 423	0.09 554	0.09 556

Hybrid-DGEV-2	0.11 335	0.06 129	0.12 333	0.18 426	0.09 387	0.09 163	0.13 203	0.28 563	0.29 563	0.11 302	0.11 285	0.09 260	0.12 423	0.12 325	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

DLNR-FE	10.43 780	1.83 766	19.53 798	120.75 804	13.06 787	0.06 16	0.13 203	0.23 458	0.10 101	0.07 92	0.10 230	0.09 260	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.13 658	0.04 26	0.06 221	0.04 72	52.01 806	0.04 84

IGEV-FE	0.09 200	0.05 45	0.12 333	0.13 23	0.08 251	0.12 346	0.13 203	0.17 301	0.11 134	0.10 265	0.06 29	0.09 260	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.05 229

depthmonostereo	0.09 200	0.06 129	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.10 233	0.13 203	0.14 173	0.14 256	0.10 265	0.10 230	0.09 260	0.11 390	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 200	0.05 45	0.08 70	0.15 133	0.06 39	0.11 291	0.12 123	0.14 173	0.16 326	0.11 302	0.11 285	0.09 260	0.09 304	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 262	0.07 21	0.16 234	0.06 39	0.08 101	0.12 123	0.10 45	0.10 101	0.07 92	0.06 29	0.09 260	0.06 76	0.08 33	0.09 119	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 103	0.05 45	0.10 220	0.14 73	0.05 2	0.12 346	0.12 123	0.11 75	0.12 177	0.07 92	0.09 190	0.09 260	0.09 304	0.08 33	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.03 2

AIO-test1	0.10 281	0.07 262	0.10 220	0.23 654	0.07 151	0.09 163	0.13 203	0.21 407	0.14 256	0.11 302	0.12 308	0.09 260	0.07 200	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.09 531	0.10 596	0.03 1	0.06 344

fffft	0.09 200	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.17 484	0.12 102	0.11 134	0.08 156	0.07 81	0.09 260	0.06 76	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.05 229
1: 1. 1
PAM_32	0.09 200	0.05 45	0.17 550	0.15 133	0.08 251	0.10 233	0.15 368	0.14 173	0.15 284	0.09 214	0.08 149	0.09 260	0.07 200	0.14 421	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.06 344

PAM	0.10 281	0.05 45	0.16 518	0.15 133	0.08 251	0.09 163	0.16 442	0.15 218	0.16 326	0.12 347	0.09 190	0.09 260	0.07 200	0.13 383	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.06 344

trnet	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.12 7	0.05 2	0.12 346	0.11 82	0.13 139	0.10 101	0.08 156	0.13 328	0.09 260	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.08 461	0.05 297	0.05 63	0.03 1	0.06 327	0.05 229

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 281	0.08 394	0.12 333	0.16 234	0.08 251	0.15 468	0.16 442	0.18 336	0.18 391	0.10 265	0.09 190	0.09 260	0.08 257	0.11 225	0.12 393	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.07 415	0.06 344

plain	0.10 281	0.08 394	0.10 220	0.19 506	0.09 387	0.10 233	0.15 368	0.14 173	0.13 222	0.13 382	0.15 365	0.09 260	0.12 423	0.13 383	0.12 393	0.07 376	0.05 297	0.09 531	0.06 319	0.06 327	0.06 344

IGEV_Zeroshot_test	0.09 200	0.05 45	0.12 333	0.13 23	0.08 251	0.12 346	0.13 203	0.17 301	0.11 134	0.10 265	0.06 29	0.09 260	0.06 76	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.05 229

MSKI-zero shot	0.09 200	0.05 45	0.09 147	0.15 133	0.07 151	0.10 233	0.13 203	0.14 173	0.13 222	0.09 214	0.09 190	0.09 260	0.06 76	0.12 325	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

MIF-Stereo (partial)	0.11 335	0.06 129	0.10 220	0.19 506	0.10 503	0.10 233	0.11 82	0.17 301	0.18 391	0.14 410	0.16 378	0.09 260	0.11 390	0.12 325	0.12 393	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.07 434

MIM_Stereo	0.09 200	0.07 262	0.11 283	0.15 133	0.07 151	0.06 16	0.12 123	0.20 380	0.14 256	0.13 382	0.13 328	0.09 260	0.05 16	0.12 325	0.08 33	0.05 55	0.06 462	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.05 229

DLNR_Zeroshot_test	10.40 779	1.82 765	19.49 797	120.77 805	13.11 788	0.06 16	0.13 203	0.23 458	0.10 101	0.07 92	0.10 230	0.09 260	0.06 76	0.10 138	0.09 119	0.13 658	0.04 26	0.06 221	0.04 72	51.54 805	0.04 84

CASnet	0.09 200	0.09 481	0.09 147	0.19 506	0.06 39	0.07 47	0.11 82	0.18 336	0.14 256	0.11 302	0.10 230	0.09 260	0.07 200	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.10 581	0.08 506	0.05 188	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 281	0.10 544	0.15 481	0.18 426	0.08 251	0.15 468	0.09 27	0.17 301	0.14 256	0.14 410	0.10 230	0.09 260	0.07 200	0.16 484	0.10 233	0.05 55	0.05 297	0.10 581	0.07 423	0.06 327	0.05 229

MC-Stereo	0.08 103	0.06 129	0.09 147	0.17 325	0.06 39	0.10 233	0.14 279	0.12 102	0.10 101	0.09 214	0.12 308	0.09 260	0.06 76	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

DCANet-4	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.06 39	0.09 163	0.17 484	0.18 336	0.19 411	0.13 382	0.16 378	0.09 260	0.14 490	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

MIPNet	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.17 325	0.09 387	0.12 346	0.14 279	0.20 380	0.24 495	0.11 302	0.10 230	0.09 260	0.07 200	0.13 383	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

test_3	0.10 281	0.09 481	0.10 220	0.20 575	0.08 251	0.13 404	0.26 685	0.14 173	0.21 452	0.10 265	0.10 230	0.09 260	0.09 304	0.08 33	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.07 423	0.04 54	0.04 84

TRStereo	0.09 200	0.05 45	0.12 333	0.15 133	0.12 595	0.10 233	0.13 203	0.18 336	0.18 391	0.09 214	0.09 190	0.09 260	0.06 76	0.10 138	0.08 33	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.04 54	0.04 84

RAFT-345	0.11 335	0.07 262	0.15 481	0.16 234	0.08 251	0.08 101	0.12 123	0.15 218	0.10 101	0.11 302	0.36 639	0.09 260	0.09 304	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.04 54	0.05 229

AnonymousM	0.09 200	0.05 45	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.09 163	0.13 203	0.19 367	0.14 256	0.13 382	0.11 285	0.09 260	0.08 257	0.13 383	0.10 233	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.05 213	0.05 188	0.05 229

test-1	0.10 281	0.07 262	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.11 291	0.24 659	0.14 173	0.18 391	0.09 214	0.07 81	0.09 260	0.08 257	0.07 8	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

XX-TBD	0.09 200	0.06 129	0.07 21	0.14 73	0.07 151	0.12 346	0.16 442	0.14 173	0.13 222	0.11 302	0.12 308	0.09 260	0.08 257	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 327	0.05 229

AFF-stereo	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.07 151	0.10 233	0.16 442	0.17 301	0.09 69	0.10 265	0.12 308	0.09 260	0.09 304	0.12 325	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.07 423	0.04 54	0.03 2

CREStereo	0.09 200	0.04 1	0.08 70	0.11 1	0.06 39	0.13 404	0.14 279	0.14 173	0.10 101	0.08 156	0.13 328	0.09 260	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.08 461	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 327	0.06 344
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
SME	0.11 335	0.09 481	0.10 220	0.17 325	0.07 151	0.20 584	0.13 203	0.21 407	0.17 357	0.12 347	0.13 328	0.10 298	0.12 423	0.13 383	0.13 440	0.07 376	0.07 540	0.08 441	0.09 554	0.06 327	0.05 229

DF	0.08 103	0.05 45	0.09 147	0.15 133	0.06 39	0.11 291	0.13 203	0.10 45	0.12 177	0.09 214	0.10 230	0.10 298	0.08 257	0.11 225	0.09 119	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

PSi22	0.08 103	0.06 129	0.11 283	0.16 234	0.07 151	0.08 101	0.10 44	0.14 173	0.08 36	0.08 156	0.06 29	0.10 298	0.06 76	0.12 325	0.09 119	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 84

Foundation-i1c-attn	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.14 73	0.05 2	0.09 163	0.12 123	0.12 102	0.10 101	0.09 214	0.10 230	0.10 298	0.07 200	0.07 8	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 480	0.08 394	0.17 550	0.15 133	0.11 558	0.41 711	0.16 442	0.28 563	0.23 478	0.11 302	0.20 454	0.10 298	0.07 200	0.17 519	0.12 393	0.10 575	0.07 540	0.06 221	0.08 506	0.09 554	0.10 588

VMStereo-Base	0.09 200	0.05 45	0.10 220	0.13 23	0.07 151	0.10 233	0.10 44	0.16 261	0.13 222	0.10 265	0.15 365	0.10 298	0.09 304	0.11 225	0.10 233	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.06 344

BridgeDepth	0.07 7	0.07 262	0.08 70	0.18 426	0.06 39	0.07 47	0.11 82	0.09 28	0.06 10	0.04 1	0.07 81	0.10 298	0.09 304	0.08 33	0.08 33	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Select-FE	0.11 335	0.06 129	0.20 600	0.15 133	0.11 558	0.11 291	0.13 203	0.21 407	0.18 391	0.09 214	0.11 285	0.10 298	0.06 76	0.12 325	0.09 119	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.08 506	0.06 327	0.08 507

DA	0.08 103	0.07 262	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.09 163	0.12 123	0.13 139	0.12 177	0.08 156	0.10 230	0.10 298	0.08 257	0.09 69	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.03 2

GGEV	0.08 103	0.07 262	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.09 163	0.12 123	0.13 139	0.12 177	0.08 156	0.10 230	0.10 298	0.08 257	0.09 69	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.03 2

S2M2_L	0.09 200	0.08 394	0.11 283	0.13 23	0.10 503	0.08 101	0.06 1	0.10 45	0.10 101	0.10 265	0.09 190	0.10 298	0.09 304	0.11 225	0.11 323	0.13 658	0.07 540	0.08 441	0.09 554	0.10 587	0.08 507
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 103	0.05 45	0.08 70	0.16 234	0.06 39	0.12 346	0.11 82	0.15 218	0.10 101	0.12 347	0.09 190	0.10 298	0.08 257	0.11 225	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 335	0.05 45	0.14 432	0.15 133	0.20 705	0.09 163	0.17 484	0.21 407	0.15 284	0.11 302	0.14 344	0.10 298	0.07 200	0.10 138	0.08 33	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.09 556

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 335	0.05 45	0.11 283	0.15 133	0.13 618	0.13 404	0.16 442	0.23 458	0.17 357	0.10 265	0.12 308	0.10 298	0.07 200	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.08 507

H2IRNET	0.10 281	0.09 481	0.09 147	0.18 426	0.09 387	0.12 346	0.15 368	0.14 173	0.21 452	0.10 265	0.10 230	0.10 298	0.10 352	0.10 138	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.06 327	0.05 229

StereoVision	0.13 443	0.12 590	0.09 147	0.24 663	0.10 503	0.15 468	0.21 621	0.21 407	0.20 435	0.12 347	0.24 512	0.10 298	0.10 352	0.16 484	0.10 233	0.09 530	0.11 646	0.12 633	0.12 652	0.06 327	0.05 229

RAFT-Test	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.15 133	0.07 151	0.11 291	0.15 368	0.16 261	0.13 222	0.09 214	0.10 230	0.10 298	0.09 304	0.12 325	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

4D-IteraStereo	0.09 200	0.07 262	0.10 220	0.18 426	0.07 151	0.09 163	0.15 368	0.17 301	0.15 284	0.10 265	0.11 285	0.10 298	0.07 200	0.11 225	0.09 119	0.05 55	0.03 1	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.05 229

DCRE	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.16 234	0.11 558	0.11 291	0.17 484	0.18 336	0.17 357	0.11 302	0.18 430	0.10 298	0.10 352	0.15 449	0.11 323	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.04 84

fff	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.15 133	0.07 151	0.09 163	0.17 484	0.16 261	0.20 435	0.13 382	0.16 378	0.10 298	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

ADStereo(finetuned)	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.06 39	0.09 163	0.17 484	0.15 218	0.19 411	0.13 382	0.17 402	0.10 298	0.12 423	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

RAFT+CT+SA	0.13 443	0.11 572	0.09 147	0.19 506	0.09 387	0.15 468	0.28 698	0.22 434	0.22 466	0.15 437	0.26 558	0.10 298	0.10 352	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.08 506	0.07 415	0.06 344

DRaft	0.12 415	0.06 129	0.11 283	0.14 73	0.09 387	0.14 441	0.17 484	0.21 407	0.30 573	0.17 485	0.28 581	0.10 298	0.15 508	0.10 138	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

iRaftStereo_RVC	0.10 281	0.07 262	0.09 147	0.17 325	0.09 387	0.11 291	0.17 484	0.18 336	0.12 177	0.09 214	0.12 308	0.10 298	0.07 200	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.04 54	0.04 84

TANstereo	0.09 200	0.04 1	0.08 70	0.13 23	0.06 39	0.11 291	0.14 279	0.15 218	0.19 411	0.11 302	0.15 365	0.10 298	0.06 76	0.12 325	0.09 119	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.05 229

DCANet	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.16 234	0.06 39	0.09 163	0.17 484	0.15 218	0.19 411	0.13 382	0.17 402	0.10 298	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

csc	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.15 133	0.07 151	0.09 163	0.17 484	0.16 261	0.20 435	0.13 382	0.16 378	0.10 298	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

cscssc	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.15 133	0.07 151	0.09 163	0.17 484	0.16 261	0.20 435	0.13 382	0.16 378	0.10 298	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 229

GMStereo	0.13 443	0.14 631	0.14 432	0.18 426	0.09 387	0.15 468	0.16 442	0.20 380	0.24 495	0.16 466	0.17 402	0.10 298	0.10 352	0.16 484	0.13 440	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.06 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 200	0.07 262	0.09 147	0.16 234	0.07 151	0.09 163	0.15 368	0.16 261	0.17 357	0.08 156	0.12 308	0.10 298	0.09 304	0.11 225	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.04 54	0.04 84

PMTNet	0.09 200	0.05 45	0.09 147	0.12 7	0.06 39	0.12 346	0.14 279	0.15 218	0.11 134	0.09 214	0.13 328	0.10 298	0.07 200	0.13 383	0.10 233	0.15 676	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 415	0.06 344

HLF11	0.11 335	0.05 45	0.13 391	0.12 7	0.08 251	0.14 441	0.11 82	0.22 434	0.10 101	0.12 347	0.23 499	0.11 329	0.11 390	0.14 421	0.13 440	0.08 461	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.08 489	0.08 507

TestStereo_HLe17	0.10 281	0.05 45	0.12 333	0.13 23	0.07 151	0.11 291	0.15 368	0.21 407	0.15 284	0.11 302	0.14 344	0.11 329	0.09 304	0.13 383	0.12 393	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 415	0.06 344

Foundation-i1a	0.08 103	0.05 45	0.07 21	0.13 23	0.05 2	0.13 404	0.13 203	0.12 102	0.09 69	0.11 302	0.11 285	0.11 329	0.06 76	0.08 33	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 84

Foundation-i1	0.09 200	0.04 1	0.10 220	0.14 73	0.06 39	0.10 233	0.13 203	0.16 261	0.14 256	0.10 265	0.10 230	0.11 329	0.07 200	0.07 8	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 188	0.05 229

DStereoRT	0.16 551	0.06 129	0.11 283	0.19 506	0.09 387	0.12 346	0.12 123	0.28 563	0.22 466	0.12 347	0.20 454	0.11 329	0.10 352	0.15 449	0.14 483	0.06 186	0.05 297	0.96 761	0.09 554	0.05 188	0.04 84

castereo	0.09 200	0.06 129	0.11 283	0.15 133	0.06 39	0.11 291	0.15 368	0.14 173	0.18 391	0.08 156	0.10 230	0.11 329	0.08 257	0.09 69	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

tg	0.10 281	0.06 129	0.10 220	0.18 426	0.08 251	0.11 291	0.16 442	0.20 380	0.12 177	0.08 156	0.11 285	0.11 329	0.07 200	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.04 54	0.04 84

CAS++	0.11 335	0.07 262	0.11 283	0.14 73	0.09 387	0.12 346	0.14 279	0.24 482	0.14 256	0.11 302	0.09 190	0.11 329	0.07 200	0.14 421	0.09 119	0.11 607	0.09 611	0.09 531	0.07 423	0.07 415	0.08 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.12 415	0.07 262	0.15 481	0.15 133	0.09 387	0.18 543	0.14 279	0.19 367	0.22 466	0.12 347	0.18 430	0.11 329	0.10 352	0.16 484	0.18 568	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.05 213	0.08 489	0.09 556

CES	0.08 103	0.04 1	0.08 70	0.14 73	0.07 151	0.09 163	0.14 279	0.11 75	0.09 69	0.08 156	0.09 190	0.11 329	0.06 76	0.12 325	0.08 33	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.05 229

Selective-RAFT	0.11 335	0.10 544	0.11 283	0.21 610	0.08 251	0.16 500	0.13 203	0.20 380	0.22 466	0.10 265	0.10 230	0.11 329	0.10 352	0.15 449	0.11 323	0.05 55	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

test_5	0.14 480	0.12 590	0.08 70	0.20 575	0.10 503	0.14 441	0.29 708	0.21 407	0.24 495	0.18 515	0.28 581	0.11 329	0.15 508	0.12 325	0.13 440	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.08 506	0.08 489	0.07 434

iRaft-Stereo_5w	0.12 415	0.09 481	0.12 333	0.19 506	0.08 251	0.09 163	0.12 123	0.21 407	0.21 452	0.19 534	0.14 344	0.11 329	0.09 304	0.20 586	0.16 534	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.06 344

IPLGR	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.12 346	0.17 484	0.21 407	0.24 495	0.11 302	0.12 308	0.11 329	0.08 257	0.12 325	0.12 393	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.04 54	0.04 84

HHNet	0.11 335	0.06 129	0.16 518	0.15 133	0.14 640	0.07 47	0.13 203	0.20 380	0.17 357	0.14 410	0.25 541	0.11 329	0.08 257	0.13 383	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.09 556

TransformOpticalFlow	0.10 281	0.08 394	0.13 391	0.18 426	0.07 151	0.09 163	0.15 368	0.19 367	0.15 284	0.12 347	0.17 402	0.11 329	0.11 390	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.05 188	0.05 229

OMP-Stereo	0.11 335	0.06 129	0.14 432	0.18 426	0.08 251	0.09 163	0.12 123	0.21 407	0.21 452	0.13 382	0.14 344	0.11 329	0.12 423	0.11 225	0.13 440	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

IIG-Stereo	0.11 335	0.06 129	0.13 391	0.17 325	0.08 251	0.11 291	0.12 123	0.22 434	0.17 357	0.14 410	0.17 402	0.11 329	0.12 423	0.12 325	0.12 393	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

RAFT-RH_RVC	0.11 335	0.06 129	0.14 432	0.16 234	0.09 387	0.12 346	0.12 123	0.17 301	0.12 177	0.13 382	0.41 676	0.11 329	0.10 352	0.13 383	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.05 213	0.04 54	0.06 344

s12784h	0.09 200	0.06 129	0.07 21	0.15 133	0.05 2	0.16 500	0.18 535	0.15 218	0.15 284	0.10 265	0.11 285	0.11 329	0.11 390	0.10 138	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 84

R-Stereo Train	0.10 281	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.08 251	0.11 291	0.14 279	0.23 458	0.11 134	0.12 347	0.19 441	0.11 329	0.08 257	0.09 69	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.05 229

RAFT-Stereo	0.10 281	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.08 251	0.11 291	0.14 279	0.23 458	0.11 134	0.12 347	0.19 441	0.11 329	0.08 257	0.09 69	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.05 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.10 281	0.08 394	0.09 147	0.18 426	0.07 151	0.13 404	0.14 279	0.18 336	0.13 222	0.11 302	0.13 328	0.12 351	0.09 304	0.11 225	0.11 323	0.05 55	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.06 327	0.04 84

ManiGeoR	0.10 281	0.05 45	0.12 333	0.12 7	0.08 251	0.12 346	0.12 123	0.24 482	0.14 256	0.12 347	0.14 344	0.12 351	0.09 304	0.13 383	0.13 440	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 415	0.07 434

HLf10	0.10 281	0.05 45	0.12 333	0.12 7	0.08 251	0.12 346	0.12 123	0.24 482	0.14 256	0.12 347	0.14 344	0.12 351	0.09 304	0.13 383	0.13 440	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 415	0.07 434

HLf8	0.11 335	0.05 45	0.13 391	0.11 1	0.08 251	0.15 468	0.12 123	0.22 434	0.15 284	0.13 382	0.17 402	0.12 351	0.10 352	0.14 421	0.12 393	0.09 530	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.08 489	0.08 507

TestStereo_HL2	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.12 7	0.08 251	0.12 346	0.14 279	0.20 380	0.18 391	0.13 382	0.21 478	0.12 351	0.10 352	0.12 325	0.12 393	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.07 415	0.07 434

GGDA	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.13 23	0.07 151	0.12 346	0.14 279	0.19 367	0.19 411	0.13 382	0.20 454	0.12 351	0.09 304	0.12 325	0.12 393	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.07 434

TestStereo-Hl	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.13 23	0.08 251	0.15 468	0.14 279	0.20 380	0.17 357	0.13 382	0.16 378	0.12 351	0.11 390	0.14 421	0.13 440	0.06 186	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.06 344

Hybrid-DGEV-03	0.10 281	0.06 129	0.09 147	0.18 426	0.08 251	0.16 500	0.14 279	0.15 218	0.14 256	0.13 382	0.16 378	0.12 351	0.09 304	0.13 383	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.04 84

FlowAnything_test	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.15 133	0.09 387	0.07 47	0.14 279	0.20 380	0.11 134	0.09 214	0.09 190	0.12 351	0.12 423	0.13 383	0.11 323	0.09 530	0.06 462	0.09 531	0.09 554	0.06 327	0.09 556

model_zeroshot	0.10 281	0.04 1	0.11 283	0.15 133	0.09 387	0.12 346	0.14 279	0.20 380	0.13 222	0.11 302	0.10 230	0.12 351	0.07 200	0.12 325	0.10 233	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.06 344

AE-Stereo	0.10 281	0.08 394	0.10 220	0.18 426	0.09 387	0.10 233	0.15 368	0.14 173	0.19 411	0.09 214	0.14 344	0.12 351	0.08 257	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.06 462	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

EKT-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.14 432	0.15 133	0.10 503	0.13 404	0.14 279	0.18 336	0.21 452	0.11 302	0.08 149	0.12 351	0.09 304	0.11 225	0.12 393	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.06 319	0.08 489	0.07 434

Any-RAFT	0.10 281	0.05 45	0.09 147	0.14 73	0.07 151	0.13 404	0.14 279	0.21 407	0.15 284	0.11 302	0.12 308	0.12 351	0.09 304	0.12 325	0.09 119	0.07 376	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.05 229

anonymousdsp2	0.11 335	0.07 262	0.10 220	0.16 234	0.09 387	0.13 404	0.14 279	0.18 336	0.22 466	0.13 382	0.14 344	0.12 351	0.09 304	0.14 421	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 327	0.05 229

LoS	0.09 200	0.05 45	0.11 283	0.13 23	0.07 151	0.14 441	0.11 82	0.15 218	0.15 284	0.09 214	0.09 190	0.12 351	0.09 304	0.15 449	0.10 233	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.03 1	0.05 188	0.05 229
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	0.11 335	0.07 262	0.12 333	0.16 234	0.09 387	0.06 16	0.13 203	0.17 301	0.17 357	0.14 410	0.20 454	0.12 351	0.10 352	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.11 616

test_4	0.10 281	0.10 544	0.08 70	0.19 506	0.09 387	0.08 101	0.22 632	0.15 218	0.17 357	0.12 347	0.18 430	0.12 351	0.09 304	0.08 33	0.11 323	0.04 11	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.04 54	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 335	0.07 262	0.11 283	0.17 325	0.07 151	0.09 163	0.13 203	0.15 218	0.24 495	0.12 347	0.13 328	0.12 351	0.08 257	0.18 544	0.11 323	0.06 186	0.08 574	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.05 229

STrans-v2	0.10 281	0.07 262	0.12 333	0.18 426	0.07 151	0.10 233	0.14 279	0.21 407	0.11 134	0.11 302	0.15 365	0.12 351	0.10 352	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.04 54	0.04 84

NF-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.23 458	0.19 411	0.12 347	0.17 402	0.12 351	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.12 631

OCTAStereo	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.23 458	0.19 411	0.12 347	0.17 402	0.12 351	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.12 631

FTStereo	0.12 415	0.06 129	0.14 432	0.18 426	0.09 387	0.07 47	0.15 368	0.21 407	0.18 391	0.12 347	0.24 512	0.12 351	0.12 423	0.13 383	0.13 440	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.10 588

RE-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.23 458	0.19 411	0.12 347	0.17 402	0.12 351	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.12 631

TVStereo	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.23 458	0.19 411	0.12 347	0.17 402	0.12 351	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.12 631

DeepStereo_RVC	0.11 335	0.08 394	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.08 101	0.12 123	0.17 301	0.12 177	0.13 382	0.14 344	0.12 351	0.12 423	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.08 507

cross-raft	0.10 281	0.09 481	0.09 147	0.19 506	0.07 151	0.11 291	0.25 675	0.13 139	0.15 284	0.08 156	0.11 285	0.12 351	0.10 352	0.09 69	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

rafts_anoy	0.11 335	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.08 251	0.10 233	0.14 279	0.17 301	0.14 256	0.13 382	0.13 328	0.12 351	0.10 352	0.11 225	0.12 393	0.07 376	0.04 26	0.09 531	0.11 630	0.07 415	0.06 344

raft+_RVC	0.11 335	0.07 262	0.09 147	0.16 234	0.07 151	0.10 233	0.11 82	0.24 482	0.20 435	0.12 347	0.15 365	0.12 351	0.08 257	0.12 325	0.13 440	0.07 376	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

raftrobust	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.17 325	0.08 251	0.09 163	0.10 44	0.18 336	0.16 326	0.10 265	0.09 190	0.12 351	0.07 200	0.12 325	0.10 233	0.08 461	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.05 229

sCroCo_RVC	0.12 415	0.09 481	0.23 625	0.24 663	0.11 558	0.19 568	0.14 279	0.17 301	0.14 256	0.10 265	0.13 328	0.12 351	0.07 200	0.14 421	0.11 323	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.08 506	0.05 188	0.07 434

RAFT + AFF	0.13 443	0.07 262	0.20 600	0.20 575	0.10 503	0.14 441	0.24 659	0.26 520	0.20 435	0.11 302	0.10 230	0.12 351	0.10 352	0.15 449	0.12 393	0.07 376	0.06 462	0.09 531	0.08 506	0.06 327	0.08 507

SFCPSM	0.13 443	0.07 262	0.14 432	0.17 325	0.09 387	0.15 468	0.16 442	0.28 563	0.27 541	0.14 410	0.17 402	0.12 351	0.13 465	0.14 421	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.06 344

Gwc-CoAtRS	0.09 200	0.06 129	0.10 220	0.16 234	0.07 151	0.10 233	0.14 279	0.17 301	0.17 357	0.08 156	0.10 230	0.12 351	0.09 304	0.12 325	0.09 119	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.04 54	0.04 84

S0	0.12 415	0.08 394	0.08 70	0.20 575	0.07 151	0.18 543	0.23 644	0.15 218	0.15 284	0.10 265	0.10 230	0.13 384	0.08 257	0.12 325	0.11 323	0.09 530	0.10 633	0.14 662	0.14 667	0.05 188	0.04 84

S	0.12 415	0.08 394	0.09 147	0.20 575	0.08 251	0.13 404	0.19 576	0.17 301	0.16 326	0.13 382	0.11 285	0.13 384	0.10 352	0.11 225	0.13 440	0.09 530	0.07 540	0.13 648	0.15 684	0.06 327	0.04 84

TestStereo_HL3	0.11 335	0.05 45	0.16 518	0.13 23	0.07 151	0.12 346	0.11 82	0.20 380	0.09 69	0.15 437	0.30 601	0.13 384	0.12 423	0.16 484	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.07 434

DFGA-Net	0.13 443	0.11 572	0.18 576	0.17 325	0.10 503	0.12 346	0.13 203	0.22 434	0.25 517	0.16 466	0.16 378	0.13 384	0.12 423	0.16 484	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.05 188	0.05 229

UGAM	0.13 443	0.10 544	0.09 147	0.22 630	0.08 251	0.12 346	0.20 600	0.17 301	0.23 478	0.21 573	0.16 378	0.13 384	0.13 465	0.19 561	0.12 393	0.07 376	0.05 297	0.13 648	0.11 630	0.07 415	0.05 229

rvit_stereo_0083	0.12 415	0.08 394	0.17 550	0.16 234	0.09 387	0.11 291	0.15 368	0.14 173	0.26 531	0.11 302	0.14 344	0.13 384	0.10 352	0.12 325	0.12 393	0.10 575	0.08 574	0.09 531	0.07 423	0.07 415	0.05 229

rvit_stereo_0081	0.11 335	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.14 173	0.24 495	0.11 302	0.13 328	0.13 384	0.09 304	0.11 225	0.12 393	0.10 575	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.05 229

rvit_stereo_0082	0.11 335	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.09 387	0.10 233	0.14 279	0.14 173	0.24 495	0.11 302	0.13 328	0.13 384	0.09 304	0.11 225	0.12 393	0.10 575	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.05 229

knoymous	0.11 335	0.05 45	0.12 333	0.13 23	0.07 151	0.15 468	0.14 279	0.19 367	0.13 222	0.11 302	0.17 402	0.13 384	0.09 304	0.13 383	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.08 489	0.07 434

RAFT_CTSACE	0.12 415	0.09 481	0.10 220	0.22 630	0.08 251	0.12 346	0.24 659	0.18 336	0.16 326	0.20 557	0.27 567	0.13 384	0.07 200	0.13 383	0.09 119	0.05 55	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.04 54	0.04 84

AAGNet	0.11 335	0.07 262	0.16 518	0.19 506	0.09 387	0.08 101	0.13 203	0.18 336	0.13 222	0.16 466	0.21 478	0.13 384	0.14 490	0.11 225	0.14 483	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.06 319	0.06 327	0.05 229

PSM-softLoss	0.12 415	0.07 262	0.15 481	0.17 325	0.09 387	0.08 101	0.13 203	0.24 482	0.17 357	0.14 410	0.19 441	0.13 384	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.12 631

KMStereo	0.12 415	0.07 262	0.15 481	0.17 325	0.09 387	0.08 101	0.13 203	0.24 482	0.17 357	0.14 410	0.19 441	0.13 384	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.12 631

NRIStereo	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.18 426	0.08 251	0.10 233	0.14 279	0.16 261	0.15 284	0.12 347	0.14 344	0.13 384	0.12 423	0.13 383	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.07 434

DEmStereo	0.12 415	0.06 129	0.14 432	0.14 73	0.10 503	0.16 500	0.15 368	0.16 261	0.24 495	0.17 485	0.24 512	0.13 384	0.14 490	0.12 325	0.13 440	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

SST-Stereo	0.10 281	0.07 262	0.15 481	0.18 426	0.09 387	0.06 16	0.12 123	0.17 301	0.11 134	0.15 437	0.17 402	0.13 384	0.12 423	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.06 319	0.06 327	0.05 229

Pruner-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.06 16	0.12 123	0.17 301	0.17 357	0.13 382	0.19 441	0.13 384	0.09 304	0.11 225	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.08 507

CRE-IMP	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.10 233	0.12 123	0.18 336	0.10 101	0.14 410	0.13 328	0.13 384	0.12 423	0.12 325	0.11 323	0.07 376	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.08 507

GMM-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.10 220	0.18 426	0.09 387	0.08 101	0.15 368	0.23 458	0.16 326	0.11 302	0.15 365	0.13 384	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.09 556

Prome-Stereo	0.11 335	0.06 129	0.10 220	0.18 426	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.22 434	0.13 222	0.12 347	0.17 402	0.13 384	0.08 257	0.12 325	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.09 556

sAnonymous2	0.13 443	0.12 590	0.24 629	0.20 575	0.12 595	0.17 524	0.13 203	0.26 520	0.21 452	0.11 302	0.11 285	0.13 384	0.08 257	0.10 138	0.10 233	0.09 530	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.15 681	0.10 588

CroCo_RVC	0.13 443	0.12 590	0.24 629	0.20 575	0.12 595	0.17 524	0.13 203	0.26 520	0.21 452	0.11 302	0.11 285	0.13 384	0.08 257	0.10 138	0.10 233	0.09 530	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.15 681	0.10 588

DN-CSS_ROB	0.13 443	0.13 618	0.16 518	0.18 426	0.10 503	0.16 500	0.08 9	0.22 434	0.18 391	0.17 485	0.22 490	0.13 384	0.13 465	0.12 325	0.13 440	0.05 55	0.05 297	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.06 344

SCION-MonSter(vits)	0.14 480	0.06 129	0.05 2	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 542	0.41 650	0.05 2	0.33 627	0.14 407	0.16 536	0.20 586	0.19 581	0.08 461	0.06 462	0.17 686	0.15 684	0.07 415	0.08 507

MEA-ACV	0.16 551	0.07 262	0.17 550	0.16 234	0.11 558	0.20 584	0.21 621	0.30 594	0.38 636	0.20 557	0.29 593	0.14 407	0.19 593	0.16 484	0.16 534	0.08 461	0.07 540	0.09 531	0.11 630	0.07 415	0.07 434

FLISNet	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.13 23	0.09 387	0.09 163	0.14 279	0.21 407	0.10 101	0.19 534	0.17 402	0.14 407	0.09 304	0.16 484	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.08 506	0.07 415	0.06 344

CoSv	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.13 23	0.09 387	0.09 163	0.14 279	0.21 407	0.10 101	0.19 534	0.17 402	0.14 407	0.09 304	0.16 484	0.08 33	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.08 506	0.07 415	0.06 344

FACV-RUCA	0.13 443	0.11 572	0.12 333	0.19 506	0.12 595	0.15 468	0.15 368	0.22 434	0.20 435	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.16 536	0.14 421	0.13 440	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.10 587	0.08 507

rvit_stereo_0080	0.10 281	0.08 394	0.14 432	0.15 133	0.09 387	0.07 47	0.15 368	0.16 261	0.16 326	0.11 302	0.10 230	0.14 407	0.08 257	0.12 325	0.10 233	0.09 530	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.05 229

whm_eth	0.10 281	0.08 394	0.14 432	0.15 133	0.09 387	0.07 47	0.15 368	0.16 261	0.16 326	0.11 302	0.10 230	0.14 407	0.08 257	0.12 325	0.10 233	0.09 530	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.05 229

LL-Strereo	0.13 443	0.09 481	0.11 283	0.20 575	0.10 503	0.11 291	0.18 535	0.32 618	0.24 495	0.15 437	0.15 365	0.14 407	0.13 465	0.19 561	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.08 506	0.04 54	0.05 229

raft_robust	0.13 443	0.10 544	0.07 21	0.18 426	0.08 251	0.13 404	0.24 659	0.28 563	0.33 596	0.20 557	0.19 441	0.14 407	0.10 352	0.11 225	0.12 393	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.04 84

SA	0.12 415	0.09 481	0.08 70	0.18 426	0.08 251	0.12 346	0.24 659	0.23 458	0.18 391	0.17 485	0.27 567	0.14 407	0.11 390	0.11 225	0.11 323	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.08 506	0.05 188	0.04 84

GMOStereo	0.11 335	0.09 481	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.28 698	0.13 139	0.17 357	0.11 302	0.17 402	0.14 407	0.12 423	0.07 8	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.07 423	0.04 54	0.04 84

error version	0.11 335	0.09 481	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.28 698	0.13 139	0.17 357	0.11 302	0.17 402	0.14 407	0.12 423	0.07 8	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.07 423	0.04 54	0.04 84

test-v	0.11 335	0.09 481	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.28 698	0.13 139	0.17 357	0.11 302	0.17 402	0.14 407	0.12 423	0.07 8	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.07 423	0.04 54	0.04 84

PFNet+	0.11 335	0.06 129	0.13 391	0.16 234	0.09 387	0.05 5	0.12 123	0.17 301	0.21 452	0.16 466	0.19 441	0.14 407	0.10 352	0.11 225	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.09 531	0.08 506	0.06 327	0.11 616

Patchmatch Stereo++	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.06 16	0.11 82	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

ROB_FTStereo_v2	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

ROB_FTStereo	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.06 16	0.11 82	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

HUI-Stereo	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

THIR-Stereo	0.12 415	0.07 262	0.11 283	0.15 133	0.08 251	0.14 441	0.16 442	0.17 301	0.25 517	0.16 466	0.24 512	0.14 407	0.12 423	0.12 325	0.14 483	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

PFNet	0.12 415	0.06 129	0.17 550	0.17 325	0.08 251	0.09 163	0.15 368	0.26 520	0.20 435	0.16 466	0.16 378	0.14 407	0.11 390	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.05 229

iGMRVC	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

iRAFT	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.18 426	0.08 251	0.06 16	0.11 82	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

test-2	0.11 335	0.09 481	0.07 21	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.28 698	0.13 139	0.17 357	0.11 302	0.17 402	0.14 407	0.12 423	0.07 8	0.07 3	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.07 423	0.04 54	0.04 84

RAFT-IKP	0.11 335	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.06 16	0.12 123	0.16 261	0.13 222	0.15 437	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.11 225	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.07 434

Anonymous3	0.16 551	0.13 618	0.33 670	0.26 682	0.14 640	0.27 666	0.17 484	0.28 563	0.28 556	0.15 437	0.17 402	0.14 407	0.10 352	0.15 449	0.12 393	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.08 506	0.08 489	0.11 616

RALCasStereoNet	0.10 281	0.06 129	0.09 147	0.16 234	0.08 251	0.12 346	0.14 279	0.17 301	0.11 134	0.12 347	0.17 402	0.14 407	0.10 352	0.12 325	0.11 323	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.05 213	0.08 489	0.07 434

111	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.15 133	0.07 151	0.10 233	0.14 279	0.21 407	0.23 478	0.11 302	0.12 308	0.14 407	0.11 390	0.13 383	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.04 72	0.05 188	0.05 229

ARAFT	0.12 415	0.08 394	0.17 550	0.19 506	0.09 387	0.14 441	0.18 535	0.20 380	0.12 177	0.12 347	0.13 328	0.14 407	0.11 390	0.15 449	0.12 393	0.06 186	0.05 297	0.10 581	0.09 554	0.05 188	0.04 84

DIP-Stereo	0.11 335	0.07 262	0.14 432	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.09 27	0.16 261	0.16 326	0.11 302	0.16 378	0.14 407	0.12 423	0.15 449	0.13 440	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344
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	0.10 281	0.06 129	0.12 333	0.14 73	0.06 39	0.11 291	0.10 44	0.18 336	0.18 391	0.13 382	0.16 378	0.14 407	0.11 390	0.15 449	0.13 440	0.06 186	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 327	0.05 229
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
Lsterematch	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.16 234	0.07 151	0.13 404	0.15 368	0.14 173	0.17 357	0.16 466	0.18 430	0.15 438	0.15 508	0.12 325	0.14 483	0.07 376	0.04 26	0.06 221	0.06 319	0.06 327	0.06 344

xyz-stereo-finetune	0.11 335	0.08 394	0.13 391	0.14 73	0.06 39	0.10 233	0.19 576	0.17 301	0.19 411	0.12 347	0.14 344	0.15 438	0.10 352	0.13 383	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.05 229

rvit_stereo_ft	0.12 415	0.07 262	0.13 391	0.19 506	0.10 503	0.12 346	0.17 484	0.16 261	0.16 326	0.12 347	0.13 328	0.15 438	0.10 352	0.14 421	0.13 440	0.09 530	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.05 229

GCST	0.37 707	0.42 733	0.26 637	1.02 759	0.39 734	0.18 543	0.08 9	0.20 380	0.17 357	0.28 652	0.25 541	0.15 438	0.12 423	0.16 484	0.14 483	0.64 755	0.43 749	0.75 751	0.65 755	0.63 748	0.46 746

MyStereo05	0.13 443	0.07 262	0.10 220	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.18 535	0.27 542	0.35 617	0.17 485	0.14 344	0.15 438	0.11 390	0.15 449	0.13 440	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.06 327	0.06 344

gwcnet-sp	0.14 480	0.07 262	0.12 333	0.18 426	0.09 387	0.16 500	0.17 484	0.24 482	0.24 495	0.18 515	0.24 512	0.15 438	0.16 536	0.15 449	0.15 518	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.08 506	0.08 489	0.07 434

scenet	0.14 480	0.07 262	0.12 333	0.18 426	0.09 387	0.16 500	0.17 484	0.24 482	0.24 495	0.18 515	0.24 512	0.15 438	0.16 536	0.15 449	0.15 518	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.08 506	0.08 489	0.07 434

CASS	0.13 443	0.12 590	0.11 283	0.23 654	0.09 387	0.15 468	0.17 484	0.18 336	0.19 411	0.17 485	0.18 430	0.15 438	0.15 508	0.14 421	0.14 483	0.09 530	0.06 462	0.10 581	0.08 506	0.09 554	0.07 434
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 443	0.07 262	0.13 391	0.18 426	0.09 387	0.13 404	0.17 484	0.19 367	0.29 563	0.15 437	0.24 512	0.15 438	0.14 490	0.14 421	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.09 554	0.05 188	0.06 344

ssnet	0.14 480	0.07 262	0.12 333	0.18 426	0.09 387	0.16 500	0.17 484	0.24 482	0.24 495	0.18 515	0.24 512	0.15 438	0.16 536	0.15 449	0.15 518	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.08 506	0.08 489	0.07 434

CrosDoStereo	0.12 415	0.06 129	0.12 333	0.14 73	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.17 301	0.22 466	0.19 534	0.24 512	0.15 438	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

DeepStereo_LL	0.12 415	0.06 129	0.12 333	0.14 73	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.17 301	0.22 466	0.19 534	0.24 512	0.15 438	0.11 390	0.11 225	0.12 393	0.06 186	0.04 26	0.07 340	0.07 423	0.05 188	0.05 229

RAFT_R40	0.11 335	0.07 262	0.14 432	0.18 426	0.09 387	0.06 16	0.13 203	0.17 301	0.16 326	0.14 410	0.18 430	0.15 438	0.12 423	0.10 138	0.11 323	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.06 319	0.06 327	0.05 229

IRAFT_RVC	0.12 415	0.08 394	0.16 518	0.19 506	0.08 251	0.07 47	0.15 368	0.24 482	0.23 478	0.14 410	0.14 344	0.15 438	0.12 423	0.12 325	0.10 233	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.06 319	0.06 327	0.06 344

iResNet	0.13 443	0.10 544	0.18 576	0.19 506	0.08 251	0.13 404	0.18 535	0.20 380	0.26 531	0.15 437	0.23 499	0.15 438	0.13 465	0.14 421	0.14 483	0.06 186	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

IGEV_i1	0.12 415	0.07 262	0.12 333	0.16 234	0.08 251	0.19 568	0.14 279	0.18 336	0.22 466	0.18 515	0.18 430	0.16 453	0.12 423	0.16 484	0.14 483	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.06 344

Selective-IGEV-i1	0.13 443	0.07 262	0.12 333	0.19 506	0.08 251	0.18 543	0.16 442	0.22 434	0.30 573	0.16 466	0.17 402	0.16 453	0.10 352	0.14 421	0.13 440	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.06 327	0.05 229

rvit_stereo_0081_aga	0.11 335	0.09 481	0.14 432	0.18 426	0.09 387	0.13 404	0.14 279	0.14 173	0.19 411	0.10 265	0.18 430	0.16 453	0.09 304	0.12 325	0.09 119	0.10 575	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.06 344

MyStereo04	0.13 443	0.07 262	0.10 220	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.18 535	0.29 579	0.38 636	0.17 485	0.14 344	0.16 453	0.10 352	0.15 449	0.13 440	0.06 186	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.06 344

CoDeX	0.12 415	0.07 262	0.12 333	0.17 325	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.23 458	0.27 541	0.13 382	0.17 402	0.16 453	0.11 390	0.14 421	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.05 229

xx1	0.11 335	0.08 394	0.12 333	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.15 368	0.16 261	0.18 391	0.09 214	0.09 190	0.16 453	0.16 536	0.10 138	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.07 434

11t1	0.12 415	0.06 129	0.13 391	0.14 73	0.08 251	0.17 524	0.15 368	0.18 336	0.15 284	0.15 437	0.15 365	0.16 453	0.16 536	0.15 449	0.13 440	0.08 461	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.08 489	0.07 434

riskmin	0.11 335	0.06 129	0.13 391	0.14 73	0.08 251	0.14 441	0.14 279	0.18 336	0.14 256	0.11 302	0.14 344	0.16 453	0.11 390	0.14 421	0.12 393	0.09 530	0.05 297	0.07 340	0.05 213	0.08 489	0.08 507

TestStereo1	0.13 443	0.08 394	0.08 70	0.19 506	0.08 251	0.18 543	0.29 708	0.23 458	0.16 326	0.17 485	0.20 454	0.16 453	0.10 352	0.12 325	0.13 440	0.06 186	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.05 229

qqq	0.13 443	0.09 481	0.15 481	0.16 234	0.08 251	0.13 404	0.15 368	0.23 458	0.16 326	0.15 437	0.19 441	0.16 453	0.16 536	0.15 449	0.16 534	0.07 376	0.06 462	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.07 434

BUS	0.14 480	0.09 481	0.14 432	0.22 630	0.10 503	0.19 568	0.14 279	0.34 647	0.19 411	0.17 485	0.22 490	0.16 453	0.13 465	0.15 449	0.13 440	0.08 461	0.06 462	0.10 581	0.09 554	0.07 415	0.07 434

NINENet	0.16 551	0.10 544	0.15 481	0.17 325	0.11 558	0.19 568	0.14 279	0.40 691	0.36 622	0.18 515	0.21 478	0.16 453	0.13 465	0.15 449	0.13 440	0.08 461	0.08 574	0.10 581	0.07 423	0.10 587	0.09 556

SA-5K	0.13 443	0.08 394	0.08 70	0.19 506	0.08 251	0.18 543	0.29 708	0.23 458	0.16 326	0.17 485	0.20 454	0.16 453	0.10 352	0.12 325	0.13 440	0.06 186	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.05 188	0.05 229

CIPLG	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.17 325	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.17 301	0.15 284	0.14 410	0.11 285	0.16 453	0.09 304	0.16 484	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

UDGNet	0.14 480	0.13 618	0.16 518	0.17 325	0.10 503	0.12 346	0.16 442	0.21 407	0.27 541	0.20 557	0.20 454	0.16 453	0.13 465	0.16 484	0.13 440	0.10 575	0.06 462	0.09 531	0.07 423	0.06 327	0.07 434

IPLGR_C	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.17 325	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.17 301	0.15 284	0.14 410	0.10 230	0.16 453	0.09 304	0.16 484	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

ACRE	0.11 335	0.08 394	0.14 432	0.17 325	0.08 251	0.12 346	0.15 368	0.17 301	0.14 256	0.14 410	0.10 230	0.16 453	0.09 304	0.16 484	0.11 323	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.05 188	0.06 344

LCNet	0.11 335	0.07 262	0.09 147	0.19 506	0.09 387	0.08 101	0.15 368	0.21 407	0.15 284	0.11 302	0.15 365	0.16 453	0.11 390	0.12 325	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.07 423	0.06 327	0.15 680

ASMatch	0.11 335	0.06 129	0.13 391	0.16 234	0.10 503	0.07 47	0.14 279	0.17 301	0.17 357	0.12 347	0.16 378	0.16 453	0.10 352	0.13 383	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.08 507

TestStereo	0.13 443	0.14 631	0.11 283	0.23 654	0.08 251	0.15 468	0.21 621	0.20 380	0.23 478	0.14 410	0.24 512	0.16 453	0.12 423	0.16 484	0.14 483	0.05 55	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.09 554	0.05 229

RALAANet	0.11 335	0.08 394	0.10 220	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.10 44	0.20 380	0.15 284	0.14 410	0.13 328	0.16 453	0.09 304	0.12 325	0.11 323	0.06 186	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.04 84

FENet	0.13 443	0.08 394	0.12 333	0.16 234	0.08 251	0.14 441	0.15 368	0.22 434	0.23 478	0.17 485	0.23 499	0.16 453	0.12 423	0.14 421	0.15 518	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.07 434

MWSP-net	0.15 526	0.08 394	0.17 550	0.17 325	0.10 503	0.16 500	0.23 644	0.29 579	0.32 588	0.18 515	0.19 441	0.17 475	0.13 465	0.18 544	0.14 483	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.08 507

RT-IGEV	0.13 443	0.06 129	0.13 391	0.15 133	0.09 387	0.15 468	0.17 484	0.24 482	0.27 541	0.16 466	0.17 402	0.17 475	0.10 352	0.14 421	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.05 213	0.07 415	0.07 434

xyz-stereo-finetune2	0.11 335	0.07 262	0.13 391	0.13 23	0.07 151	0.11 291	0.19 576	0.17 301	0.12 177	0.15 437	0.15 365	0.17 475	0.12 423	0.13 383	0.11 323	0.05 55	0.04 26	0.07 340	0.05 213	0.04 54	0.06 344

rvit_0105_6	0.14 480	0.09 481	0.18 576	0.17 325	0.10 503	0.10 233	0.16 442	0.19 367	0.26 531	0.12 347	0.18 430	0.17 475	0.12 423	0.18 544	0.12 393	0.15 676	0.11 646	0.12 633	0.10 596	0.09 554	0.06 344

rvit_0105_4	0.14 480	0.09 481	0.17 550	0.17 325	0.10 503	0.12 346	0.19 576	0.23 458	0.27 541	0.14 410	0.20 454	0.17 475	0.13 465	0.17 519	0.13 440	0.15 676	0.11 646	0.11 613	0.10 596	0.09 554	0.06 344

IER	0.14 480	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.16 442	0.25 501	0.26 531	0.18 515	0.25 541	0.17 475	0.20 606	0.16 484	0.14 483	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.08 489	0.07 434

Sa-1000	0.12 415	0.08 394	0.08 70	0.18 426	0.08 251	0.14 441	0.22 632	0.22 434	0.18 391	0.15 437	0.20 454	0.17 475	0.11 390	0.10 138	0.10 233	0.06 186	0.05 297	0.09 531	0.09 554	0.05 188	0.05 229

GrayStereo	0.11 335	0.06 129	0.11 283	0.19 506	0.09 387	0.09 163	0.16 442	0.18 336	0.17 357	0.14 410	0.17 402	0.17 475	0.11 390	0.12 325	0.11 323	0.05 55	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.05 188	0.10 588

RAFT	0.13 443	0.09 481	0.11 283	0.18 426	0.08 251	0.15 468	0.24 659	0.20 380	0.19 411	0.21 573	0.21 478	0.17 475	0.12 423	0.16 484	0.09 119	0.06 186	0.07 540	0.10 581	0.09 554	0.05 188	0.05 229

GEStereo_RVC	0.17 573	0.12 590	0.15 481	0.22 630	0.11 558	0.19 568	0.17 484	0.32 618	0.48 683	0.20 557	0.25 541	0.17 475	0.13 465	0.21 604	0.16 534	0.10 575	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.09 554	0.08 507

222	0.16 551	0.07 262	0.14 432	0.14 73	0.08 251	0.24 634	0.18 535	0.30 594	0.20 435	0.17 485	0.28 581	0.17 475	0.16 536	0.15 449	0.40 724	0.10 575	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.08 507

DMCA	0.14 480	0.09 481	0.16 518	0.19 506	0.09 387	0.15 468	0.17 484	0.23 458	0.27 541	0.14 410	0.19 441	0.17 475	0.18 576	0.15 449	0.17 550	0.10 575	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.09 554	0.10 588

SuperB	0.20 611	0.10 544	0.56 714	0.16 234	0.09 387	0.18 543	0.18 535	0.24 482	0.50 695	0.26 631	0.39 659	0.17 475	0.21 610	0.22 617	0.21 608	0.08 461	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.12 628	0.10 588

ADCRef	0.19 599	0.12 590	0.41 691	0.20 575	0.12 595	0.22 613	0.18 535	0.32 618	0.36 622	0.26 631	0.32 614	0.17 475	0.23 627	0.24 638	0.24 642	0.07 376	0.06 462	0.09 531	0.09 554	0.08 489	0.08 507

MLCV	0.12 415	0.07 262	0.16 518	0.18 426	0.06 39	0.15 468	0.17 484	0.19 367	0.21 452	0.18 515	0.25 541	0.17 475	0.13 465	0.14 421	0.13 440	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 188	0.04 84

MWDA-net	0.15 526	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.10 503	0.20 584	0.22 632	0.25 501	0.35 617	0.18 515	0.24 512	0.18 490	0.17 560	0.17 519	0.14 483	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.07 434

rvit_0105_5	0.14 480	0.09 481	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.23 644	0.24 482	0.27 541	0.14 410	0.15 365	0.18 490	0.12 423	0.17 519	0.14 483	0.14 672	0.11 646	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.06 344

test_sample5	0.14 480	0.08 394	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.18 543	0.18 535	0.25 501	0.17 357	0.17 485	0.27 567	0.18 490	0.14 490	0.16 484	0.13 440	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.08 489	0.08 507

test_sample4	0.14 480	0.08 394	0.14 432	0.15 133	0.08 251	0.19 568	0.18 535	0.26 520	0.17 357	0.16 466	0.25 541	0.18 490	0.14 490	0.16 484	0.13 440	0.08 461	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.08 507

test_sample1	0.13 443	0.07 262	0.14 432	0.13 23	0.08 251	0.19 568	0.16 442	0.20 380	0.15 284	0.14 410	0.22 490	0.18 490	0.16 536	0.17 519	0.14 483	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.08 489	0.07 434

DispNO	0.14 480	0.08 394	0.17 550	0.19 506	0.12 595	0.11 291	0.21 621	0.23 458	0.29 563	0.17 485	0.23 499	0.18 490	0.17 560	0.15 449	0.15 518	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.06 344

SMFormer	0.14 480	0.07 262	0.17 550	0.14 73	0.08 251	0.16 500	0.17 484	0.26 520	0.27 541	0.19 534	0.20 454	0.18 490	0.15 508	0.15 449	0.17 550	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.06 344

tta	0.14 480	0.07 262	0.17 550	0.14 73	0.08 251	0.16 500	0.17 484	0.26 520	0.27 541	0.19 534	0.20 454	0.18 490	0.15 508	0.15 449	0.17 550	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.06 327	0.06 344

qqq1	0.13 443	0.07 262	0.17 550	0.14 73	0.08 251	0.16 500	0.17 484	0.26 520	0.27 541	0.19 534	0.20 454	0.18 490	0.15 508	0.15 449	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.06 344

fff1	0.13 443	0.07 262	0.17 550	0.14 73	0.08 251	0.16 500	0.17 484	0.26 520	0.27 541	0.19 534	0.20 454	0.18 490	0.15 508	0.15 449	0.11 323	0.08 461	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.06 344

DualNet	0.14 480	0.08 394	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.18 543	0.18 535	0.25 501	0.17 357	0.17 485	0.27 567	0.18 490	0.14 490	0.16 484	0.13 440	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.08 489	0.08 507

GwcNet-ADL	0.13 443	0.08 394	0.14 432	0.20 575	0.09 387	0.11 291	0.20 600	0.30 594	0.24 495	0.13 382	0.14 344	0.18 490	0.14 490	0.13 383	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.07 415	0.06 344

PSM-AAD	0.11 335	0.07 262	0.10 220	0.19 506	0.09 387	0.10 233	0.15 368	0.20 380	0.13 222	0.12 347	0.14 344	0.18 490	0.11 390	0.11 225	0.10 233	0.05 55	0.05 297	0.09 531	0.08 506	0.06 327	0.14 673

GES	0.14 480	0.08 394	0.16 518	0.15 133	0.10 503	0.13 404	0.13 203	0.28 563	0.25 517	0.16 466	0.23 499	0.18 490	0.13 465	0.16 484	0.13 440	0.08 461	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.08 489	0.09 556

CCAANet	0.14 480	0.06 129	0.14 432	0.17 325	0.09 387	0.16 500	0.13 203	0.30 594	0.24 495	0.16 466	0.32 614	0.18 490	0.17 560	0.17 519	0.14 483	0.06 186	0.05 297	0.09 531	0.09 554	0.06 327	0.09 556

BEATNet_4x	0.12 415	0.08 394	0.14 432	0.18 426	0.07 151	0.15 468	0.07 5	0.22 434	0.18 391	0.16 466	0.19 441	0.18 490	0.14 490	0.16 484	0.15 518	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.06 327	0.06 344

test_sample6	0.14 480	0.08 394	0.13 391	0.16 234	0.08 251	0.17 524	0.19 576	0.25 501	0.17 357	0.17 485	0.27 567	0.19 506	0.14 490	0.15 449	0.13 440	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.08 489	0.08 507

test_sample3	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.14 73	0.09 387	0.19 568	0.17 484	0.26 520	0.18 391	0.16 466	0.22 490	0.19 506	0.15 508	0.17 519	0.13 440	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.06 319	0.09 554	0.08 507

test_sample2	0.12 415	0.07 262	0.12 333	0.14 73	0.08 251	0.16 500	0.18 535	0.21 407	0.16 326	0.14 410	0.20 454	0.19 506	0.15 508	0.15 449	0.12 393	0.08 461	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.08 489	0.07 434

ffm	0.12 415	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.17 524	0.17 484	0.15 218	0.19 411	0.15 437	0.25 541	0.19 506	0.13 465	0.10 138	0.07 3	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.08 506	0.06 327	0.06 344

ff1	0.13 443	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.17 524	0.17 484	0.15 218	0.19 411	0.15 437	0.25 541	0.19 506	0.13 465	0.14 421	0.20 588	0.06 186	0.04 26	0.09 531	0.08 506	0.06 327	0.06 344

mmx	0.14 480	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.17 524	0.17 484	0.27 542	0.25 517	0.15 437	0.25 541	0.19 506	0.13 465	0.14 421	0.20 588	0.08 461	0.06 462	0.09 531	0.08 506	0.08 489	0.08 507

xxx	0.14 480	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.17 524	0.17 484	0.27 542	0.25 517	0.15 437	0.25 541	0.19 506	0.13 465	0.14 421	0.20 588	0.08 461	0.06 462	0.09 531	0.08 506	0.08 489	0.08 507

SDNR	0.19 599	0.08 394	0.19 588	0.16 234	0.12 595	0.77 745	0.14 279	0.25 501	0.32 588	0.19 534	0.24 512	0.19 506	0.13 465	0.19 561	0.15 518	0.16 692	0.18 714	0.14 662	0.11 630	0.08 489	0.11 616

x	0.13 443	0.07 262	0.14 432	0.14 73	0.08 251	0.18 543	0.14 279	0.22 434	0.20 435	0.15 437	0.19 441	0.19 506	0.17 560	0.18 544	0.18 568	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.07 434

GANet-ADL	0.13 443	0.07 262	0.15 481	0.17 325	0.10 503	0.18 543	0.15 368	0.30 594	0.20 435	0.13 382	0.18 430	0.19 506	0.12 423	0.16 484	0.13 440	0.08 461	0.06 462	0.06 221	0.05 213	0.07 415	0.08 507

test_xeample	0.15 526	0.06 129	0.13 391	0.14 73	0.08 251	0.21 604	0.20 600	0.28 563	0.20 435	0.16 466	0.29 593	0.19 506	0.16 536	0.15 449	0.26 664	0.09 530	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.07 434

delet	0.17 573	0.08 394	0.17 550	0.19 506	0.11 558	0.20 584	0.21 621	0.30 594	0.37 629	0.17 485	0.26 558	0.19 506	0.19 593	0.19 561	0.21 608	0.08 461	0.08 574	0.09 531	0.11 630	0.06 327	0.06 344

SCION-MonSter	0.22 633	0.17 660	0.16 518	0.25 676	0.18 694	0.34 692	0.17 484	0.28 563	0.47 682	0.23 602	0.46 690	0.20 518	0.18 576	0.25 644	0.25 652	0.09 530	0.08 574	0.23 711	0.19 705	0.11 610	0.11 616

G2L-ROB	0.13 443	0.06 129	0.13 391	0.13 23	0.08 251	0.14 441	0.16 442	0.25 501	0.18 391	0.19 534	0.18 430	0.20 518	0.14 490	0.17 519	0.16 534	0.08 461	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.08 489	0.09 556

G2L-Stereo_test	0.14 480	0.07 262	0.11 283	0.13 23	0.08 251	0.12 346	0.16 442	0.30 594	0.28 556	0.20 557	0.23 499	0.20 518	0.16 536	0.17 519	0.18 568	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.05 213	0.07 415	0.06 344

rvit_0105_3	0.15 526	0.09 481	0.14 432	0.19 506	0.12 595	0.15 468	0.25 675	0.25 501	0.29 563	0.15 437	0.17 402	0.20 518	0.13 465	0.17 519	0.14 483	0.13 658	0.11 646	0.12 633	0.14 667	0.07 415	0.06 344

AASNet	0.16 551	0.08 394	0.12 333	0.19 506	0.09 387	0.18 543	0.15 368	0.37 675	0.37 629	0.19 534	0.23 499	0.20 518	0.16 536	0.17 519	0.20 588	0.10 575	0.08 574	0.08 441	0.07 423	0.09 554	0.09 556

ADLNet2	0.16 551	0.09 481	0.13 391	0.16 234	0.09 387	0.20 584	0.16 442	0.31 607	0.39 641	0.16 466	0.20 454	0.20 518	0.18 576	0.21 604	0.22 617	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.07 423	0.09 554	0.07 434

KYRaft	0.11 335	0.07 262	0.10 220	0.19 506	0.09 387	0.08 101	0.15 368	0.22 434	0.12 177	0.13 382	0.16 378	0.20 518	0.10 352	0.12 325	0.10 233	0.05 55	0.04 26	0.08 441	0.08 506	0.06 327	0.16 692

FADNet-RVC-Resample	0.16 551	0.11 572	0.31 662	0.22 630	0.11 558	0.19 568	0.14 279	0.25 501	0.24 495	0.24 612	0.27 567	0.20 518	0.15 508	0.16 484	0.15 518	0.07 376	0.08 574	0.12 633	0.10 596	0.09 554	0.10 588

FADNet_RVC	0.16 551	0.14 631	0.40 688	0.20 575	0.11 558	0.13 404	0.13 203	0.26 520	0.22 466	0.21 573	0.23 499	0.20 518	0.17 560	0.14 421	0.16 534	0.08 461	0.08 574	0.12 633	0.09 554	0.11 610	0.10 588

AdaStereo	0.15 526	0.11 572	0.15 481	0.18 426	0.09 387	0.20 584	0.11 82	0.32 618	0.28 556	0.20 557	0.23 499	0.20 518	0.13 465	0.19 561	0.14 483	0.12 632	0.05 297	0.10 581	0.07 423	0.09 554	0.07 434
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.
G2L-Stereo	0.14 480	0.07 262	0.13 391	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.12 123	0.27 542	0.22 466	0.16 466	0.27 567	0.21 528	0.13 465	0.17 519	0.18 568	0.09 530	0.08 574	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.07 434

mmm	0.14 480	0.08 394	0.17 550	0.17 325	0.09 387	0.17 524	0.18 535	0.21 407	0.15 284	0.15 437	0.23 499	0.21 528	0.16 536	0.16 484	0.17 550	0.08 461	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.07 434

PCWNet_CMD	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.14 279	0.29 579	0.36 622	0.14 410	0.20 454	0.21 528	0.12 423	0.17 519	0.13 440	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.07 434

iinet-f	0.16 551	0.06 129	0.45 696	0.14 73	0.10 503	0.21 604	0.14 279	0.27 542	0.23 478	0.21 573	0.24 512	0.21 528	0.15 508	0.18 544	0.21 608	0.09 530	0.07 540	0.07 340	0.06 319	0.09 554	0.10 588

HBP-ISP	0.18 587	0.13 618	0.16 518	0.15 133	0.11 558	0.08 101	0.13 203	0.28 563	0.29 563	0.22 589	0.33 627	0.21 528	0.25 642	0.23 628	0.17 550	0.14 672	0.16 706	0.21 704	0.17 698	0.10 587	0.08 507

dd	0.15 526	0.16 649	0.16 518	0.19 506	0.09 387	0.15 468	0.18 535	0.21 407	0.25 517	0.23 602	0.20 454	0.21 528	0.09 304	0.21 604	0.16 534	0.10 575	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.08 489	0.06 344

DAS	0.15 526	0.08 394	0.18 576	0.19 506	0.10 503	0.19 568	0.17 484	0.27 542	0.29 563	0.18 515	0.25 541	0.21 528	0.15 508	0.16 484	0.12 393	0.08 461	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.07 434

SepStereo	0.15 526	0.08 394	0.18 576	0.19 506	0.10 503	0.19 568	0.17 484	0.27 542	0.29 563	0.18 515	0.25 541	0.21 528	0.15 508	0.25 644	0.12 393	0.08 461	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.07 434

pcwnet_v2	0.19 599	0.10 544	0.26 637	0.17 325	0.14 640	0.18 543	0.15 368	0.37 675	0.46 680	0.19 534	0.24 512	0.21 528	0.19 593	0.20 586	0.19 581	0.13 658	0.10 633	0.10 581	0.10 596	0.11 610	0.13 654

HCRNet	0.16 551	0.24 701	0.12 333	0.35 721	0.11 558	0.15 468	0.17 484	0.26 520	0.22 466	0.19 534	0.24 512	0.21 528	0.14 490	0.15 449	0.13 440	0.11 607	0.07 540	0.11 613	0.10 596	0.09 554	0.07 434

MMNet	0.17 573	0.09 481	0.16 518	0.20 575	0.11 558	0.27 666	0.20 600	0.25 501	0.41 650	0.22 589	0.30 601	0.21 528	0.20 606	0.17 519	0.20 588	0.06 186	0.06 462	0.07 340	0.07 423	0.08 489	0.07 434

ACVNet	0.15 526	0.09 481	0.15 481	0.13 23	0.12 595	0.14 441	0.20 600	0.22 434	0.33 596	0.17 485	0.26 558	0.21 528	0.16 536	0.17 519	0.21 608	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.08 489	0.06 344

acv_ft	0.15 526	0.09 481	0.15 481	0.19 506	0.10 503	0.16 500	0.17 484	0.25 501	0.33 596	0.19 534	0.26 558	0.21 528	0.17 560	0.17 519	0.18 568	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.08 489	0.06 344

cf-r	0.13 443	0.07 262	0.12 333	0.16 234	0.08 251	0.14 441	0.19 576	0.20 380	0.25 517	0.17 485	0.25 541	0.21 528	0.16 536	0.14 421	0.14 483	0.10 575	0.05 297	0.06 221	0.08 506	0.06 327	0.06 344

RASNet	0.14 480	0.07 262	0.14 432	0.16 234	0.08 251	0.18 543	0.14 279	0.29 579	0.20 435	0.17 485	0.25 541	0.21 528	0.18 576	0.20 586	0.19 581	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.08 506	0.06 327	0.06 344

MSMDNet	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.17 325	0.09 387	0.14 441	0.14 279	0.29 579	0.36 622	0.14 410	0.21 478	0.21 528	0.12 423	0.17 519	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.07 434

AANet_RVC	0.16 551	0.10 544	0.10 220	0.18 426	0.09 387	0.18 543	0.19 576	0.26 520	0.31 581	0.22 589	0.35 636	0.21 528	0.21 610	0.22 617	0.16 534	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.06 344

PWCDC_ROB	0.20 611	0.13 618	0.22 616	0.24 663	0.11 558	0.19 568	0.15 368	0.33 638	0.54 705	0.29 661	0.50 699	0.21 528	0.15 508	0.27 650	0.20 588	0.11 607	0.09 611	0.10 581	0.08 506	0.11 610	0.09 556

z-ln-s-r	0.17 573	0.10 544	0.40 688	0.19 506	0.08 251	0.17 524	0.18 535	0.22 434	0.33 596	0.18 515	0.40 665	0.22 546	0.17 560	0.20 586	0.23 629	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.05 229

coex_refinement	0.14 480	0.07 262	0.12 333	0.17 325	0.10 503	0.15 468	0.15 368	0.26 520	0.29 563	0.18 515	0.20 454	0.22 546	0.17 560	0.16 484	0.18 568	0.08 461	0.05 297	0.06 221	0.06 319	0.09 554	0.08 507

rvit_105_1	0.19 599	0.11 572	0.25 634	0.21 610	0.16 671	0.21 604	0.27 692	0.31 607	0.41 650	0.19 534	0.20 454	0.22 546	0.17 560	0.19 561	0.17 550	0.12 632	0.12 662	0.13 648	0.15 684	0.08 489	0.07 434

ACV-stereo	0.15 526	0.10 544	0.28 649	0.18 426	0.12 595	0.14 441	0.12 123	0.23 458	0.21 452	0.19 534	0.23 499	0.22 546	0.15 508	0.23 628	0.17 550	0.07 376	0.06 462	0.07 340	0.07 423	0.07 415	0.07 434

ITSA-stereo	0.15 526	0.10 544	0.14 432	0.19 506	0.08 251	0.12 346	0.14 279	0.30 594	0.49 692	0.17 485	0.19 441	0.22 546	0.15 508	0.17 519	0.16 534	0.10 575	0.06 462	0.08 441	0.08 506	0.08 489	0.08 507

rvit_stereo_0075_2	0.17 573	0.12 590	0.25 634	0.23 654	0.16 671	0.13 404	0.10 44	0.30 594	0.27 541	0.20 557	0.28 581	0.22 546	0.15 508	0.18 544	0.13 440	0.16 692	0.10 633	0.17 686	0.10 596	0.10 587	0.09 556

hknet	0.15 526	0.11 572	0.13 391	0.22 630	0.11 558	0.14 441	0.15 368	0.34 647	0.25 517	0.17 485	0.22 490	0.22 546	0.18 576	0.17 519	0.12 393	0.07 376	0.06 462	0.10 581	0.09 554	0.07 415	0.07 434

CFNet_pseudo	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.09 387	0.13 404	0.14 279	0.27 542	0.34 608	0.14 410	0.21 478	0.22 546	0.13 465	0.18 544	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.06 319	0.07 415	0.07 434

xxxx	0.15 526	0.07 262	0.14 432	0.14 73	0.08 251	0.23 629	0.18 535	0.31 607	0.19 411	0.14 410	0.28 581	0.22 546	0.14 490	0.15 449	0.26 664	0.09 530	0.05 297	0.07 340	0.07 423	0.08 489	0.07 434

FINET	0.21 624	0.18 672	0.26 637	0.18 426	0.16 671	0.23 629	0.23 644	0.32 618	0.48 683	0.25 625	0.32 614	0.22 546	0.22 619	0.22 617	0.17 550	0.18 702	0.16 706	0.11 613	0.10 596	0.15 681	0.13 654

UPFNet	0.16 551	0.08 394	0.12 333	0.20 575	0.12 595	0.20 584	0.23 644	0.28 563	0.26 531	0.17 485	0.24 512	0.22 546	0.19 593	0.19 561	0.21 608	0.09 530	0.07 540	0.08 441	0.09 554	0.08 489	0.06 344

PSMNet-RSSM	0.14 480	0.07 262	0.13 391	0.15 133	0.08 251	0.13 404	0.16 442	0.24 482	0.24 495	0.16 466	0.28 581	0.22 546	0.14 490	0.15 449	0.13 440	0.11 607	0.06 462	0.09 531	0.12 652	0.08 489	0.07 434

GwcNet-RSSM	0.14 480	0.07 262	0.12 333	0.15 133	0.08 251	0.15 468	0.20 600	0.21 407	0.27 541	0.18 515	0.27 567	0.22 546	0.16 536	0.14 421	0.15 518	0.10 575	0.05 297	0.07 340	0.09 554	0.07 415	0.07 434

DSFCA	0.16 551	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.10 503	0.20 584	0.19 576	0.28 563	0.31 581	0.23 602	0.24 512	0.22 546	0.15 508	0.19 561	0.20 588	0.10 575	0.07 540	0.09 531	0.09 554	0.08 489	0.08 507

ADCP+	0.20 611	0.10 544	0.33 670	0.20 575	0.12 595	0.22 613	0.26 685	0.31 607	0.34 608	0.26 631	0.37 645	0.22 546	0.22 619	0.27 650	0.27 672	0.09 530	0.06 462	0.08 441	0.08 506	0.09 554	0.10 588

ccs_rob	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.09 387	0.12 346	0.14 279	0.27 542	0.34 608	0.14 410	0.21 478	0.22 546	0.13 465	0.18 544	0.14 483	0.07 376	0.05 297	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.07 434

DeepPruner_ROB	0.16 551	0.11 572	0.15 481	0.17 325	0.10 503	0.17 524	0.15 368	0.32 618	0.21 452	0.19 534	0.21 478	0.22 546	0.18 576	0.20 586	0.15 518	0.13 658	0.09 611	0.09 531	0.09 554	0.11 610	0.10 588

StereoDRNet-Refined	0.17 573	0.12 590	0.15 481	0.20 575	0.09 387	0.18 543	0.18 535	0.26 520	0.23 478	0.26 631	0.40 665	0.22 546	0.17 560	0.21 604	0.20 588	0.08 461	0.05 297	0.09 531	0.10 596	0.07 415	0.07 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.15 526	0.08 394	0.16 518	0.16 234	0.11 558	0.14 441	0.14 279	0.30 594	0.34 608	0.16 466	0.24 512	0.23 564	0.14 490	0.18 544	0.15 518	0.09 530	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.09 554	0.09 556

LMCR-Stereo	0.15 526	0.08 394	0.13 391	0.21 610	0.09 387	0.17 524	0.20 600	0.27 542	0.19 411	0.24 612	0.24 512	0.23 564	0.17 560	0.20 586	0.17 550	0.07 376	0.06 462	0.08 441	0.06 319	0.10 587	0.08 507

UNet	0.17 573	0.09 481	0.18 576	0.19 506	0.12 595	0.27 666	0.19 576	0.33 638	0.29 563	0.21 573	0.24 512	0.23 564	0.19 593	0.19 561	0.18 568	0.07 376	0.06 462	0.08 441	0.07 423	0.08 489	0.06 344

GANet-RSSM	0.14 480	0.07 262	0.13 391	0.13 23	0.08 251	0.14 441	0.17 484	0.22 434	0.21 452	0.17 485	0.24 512	0.23 564	0.15 508	0.16 484	0.15 518	0.10 575	0.06 462	0.07 340	0.08 506	0.08 489	0.07 434

UCFNet_RVC	0.14 480	0.08 394	0.13 391	0.11 1	0.10 503	0.20 584	0.10 44	0.24 482	0.22 466	0.17 485	0.20 454	0.23 564	0.15 508	0.17 519	0.15 518	0.12 632	0.07 540	0.10 581	0.13 663	0.11 610	0.10 588

iResNet_ROB	0.14 480	0.07 262	0.13 391	0.14 73	0.07 151	0.18 543	0.14 279	0.26 520	0.31 581	0.22 589	0.25 541	0.23 564	0.15 508	0.15 449	0.13 440	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.08 489	0.08 507

MultiAttention	0.29 689	0.08 394	0.14 432	0.19 506	0.12 595	1.45 763	1.33 768	0.36 669	0.37 629	0.19 534	0.21 478	0.24 570	0.11 390	0.38 706	0.18 568	0.06 186	0.05 297	0.08 441	0.08 506	0.10 587	0.09 556

DualNet (step1)	0.16 551	0.12 590	0.20 600	0.12 7	0.14 640	0.17 524	0.13 203	0.27 542	0.23 478	0.20 557	0.20 454	0.24 570	0.19 593	0.16 484	0.16 534	0.15 676	0.06 462	0.14 662	0.14 667	0.14 664	0.12 631

test_sample9	0.18 587	0.12 590	0.20 600	0.12 7	0.14 640	0.17 524	0.13 203	0.27 542	0.23 478	0.20 557	0.20 454	0.24 570	0.19 593	0.19 561	0.17 550	0.15 676	0.30 741	0.14 662	0.14 667	0.14 664	0.12 631

test_sample7	0.15 526	0.10 544	0.16 518	0.14 73	0.11 558	0.16 500	0.16 442	0.27 542	0.23 478	0.20 557	0.20 454	0.24 570	0.19 593	0.16 484	0.16 534	0.12 632	0.06 462	0.10 581	0.09 554	0.10 587	0.10 588

CBFPSM	0.14 480	0.06 129	0.26 637	0.17 325	0.09 387	0.13 404	0.15 368	0.22 434	0.23 478	0.20 557	0.27 567	0.24 570	0.16 536	0.16 484	0.18 568	0.06 186	0.06 462	0.06 221	0.07 423	0.07 415	0.07 434

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 587	0.09 481	0.29 657	0.15 133	0.10 503	0.22 613	0.20 600	0.26 520	0.39 641	0.25 625	0.42 682	0.24 570	0.15 508	0.20 586	0.19 581	0.07 376	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.10 587	0.09 556

CSP-Net	0.16 551	0.09 481	0.14 432	0.16 234	0.09 387	0.19 568	0.17 484	0.25 501	0.32 588	0.25 625	0.30 601	0.24 570	0.15 508	0.21 604	0.18 568	0.09 530	0.06 462	0.07 340	0.07 423	0.08 489	0.07 434

PSMNet-ADL	0.15 526	0.12 590	0.13 391	0.22 630	0.09 387	0.13 404	0.20 600	0.26 520	0.23 478	0.18 515	0.20 454	0.24 570	0.16 536	0.18 544	0.17 550	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.11 630	0.08 489	0.07 434

ADLNet	0.16 551	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.10 503	0.16 500	0.17 484	0.32 618	0.27 541	0.22 589	0.27 567	0.24 570	0.16 536	0.18 544	0.21 608	0.10 575	0.06 462	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.09 556

CFNet-ft	0.14 480	0.07 262	0.15 481	0.12 7	0.09 387	0.16 500	0.18 535	0.22 434	0.24 495	0.17 485	0.26 558	0.24 570	0.14 490	0.16 484	0.14 483	0.11 607	0.06 462	0.08 441	0.09 554	0.09 554	0.08 507

DeepPrunerF	0.24 657	0.17 660	0.42 693	0.26 682	0.16 671	0.22 613	0.28 698	0.37 675	0.50 695	0.26 631	0.29 593	0.24 570	0.28 667	0.21 604	0.22 617	0.15 676	0.11 646	0.20 702	0.18 703	0.12 628	0.13 654

CFNet	0.15 526	0.10 544	0.17 550	0.17 325	0.08 251	0.18 543	0.09 27	0.28 563	0.25 517	0.19 534	0.24 512	0.24 570	0.17 560	0.17 519	0.14 483	0.08 461	0.06 462	0.09 531	0.10 596	0.07 415	0.06 344

CFNet_RVC	0.14 480	0.07 262	0.15 481	0.12 7	0.09 387	0.16 500	0.18 535	0.22 434	0.24 495	0.17 485	0.26 558	0.24 570	0.14 490	0.16 484	0.14 483	0.11 607	0.06 462	0.08 441	0.09 554	0.09 554	0.08 507

iResNetv2_ROB	0.14 480	0.08 394	0.15 481	0.16 234	0.08 251	0.16 500	0.12 123	0.25 501	0.35 617	0.21 573	0.29 593	0.24 570	0.13 465	0.14 421	0.14 483	0.06 186	0.05 297	0.06 221	0.04 72	0.09 554	0.08 507

FSD					0.22 714	0.25 645	0.25 675	0.27 542	0.26 531	0.25 625	0.26 558	0.25 584	0.27 656	0.27 650	0.24 642	0.21 717	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.25 722

TCMNet	0.19 599	0.12 590	0.19 588	0.20 575	0.18 694	0.20 584	0.24 659	0.27 542	0.36 622	0.23 602	0.26 558	0.25 584	0.19 593	0.19 561	0.23 629	0.13 658	0.11 646	0.11 613	0.12 652	0.13 648	0.12 631

GMStereo_Zeroshot	0.16 551	0.13 618	0.24 629	0.20 575	0.10 503	0.17 524	0.13 203	0.29 579	0.25 517	0.23 602	0.32 614	0.25 584	0.11 390	0.19 561	0.14 483	0.09 530	0.06 462	0.11 613	0.06 319	0.12 628	0.08 507

BSDual-CNN	0.15 526	0.09 481	0.14 432	0.22 630	0.10 503	0.14 441	0.15 368	0.34 647	0.19 411	0.17 485	0.22 490	0.25 584	0.16 536	0.15 449	0.14 483	0.08 461	0.06 462	0.10 581	0.09 554	0.07 415	0.07 434

psmg	0.14 480	0.09 481	0.14 432	0.17 325	0.10 503	0.15 468	0.17 484	0.29 579	0.19 411	0.17 485	0.21 478	0.25 584	0.16 536	0.15 449	0.14 483	0.08 461	0.06 462	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.06 344

HGLStereo	0.17 573	0.08 394	0.19 588	0.17 325	0.12 595	0.18 543	0.18 535	0.31 607	0.32 588	0.21 573	0.32 614	0.25 584	0.18 576	0.19 561	0.20 588	0.09 530	0.09 611	0.07 340	0.07 423	0.09 554	0.10 588

DMCA-RVC	0.17 573	0.10 544	0.15 481	0.24 663	0.11 558	0.18 543	0.18 535	0.25 501	0.24 495	0.21 573	0.26 558	0.25 584	0.27 656	0.18 544	0.20 588	0.12 632	0.08 574	0.13 648	0.10 596	0.10 587	0.08 507

PA-Net	0.23 650	0.18 672	0.33 670	0.28 699	0.22 714	0.21 604	0.38 733	0.29 579	0.39 641	0.22 589	0.32 614	0.25 584	0.26 648	0.20 586	0.25 652	0.09 530	0.23 734	0.15 675	0.22 715	0.09 554	0.13 654
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 573	0.10 544	0.22 616	0.20 575	0.10 503	0.15 468	0.18 535	0.31 607	0.25 517	0.21 573	0.30 601	0.25 584	0.17 560	0.21 604	0.20 588	0.09 530	0.06 462	0.08 441	0.08 506	0.07 415	0.08 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 599	0.10 544	0.15 481	0.17 325	0.15 660	0.28 673	0.23 644	0.44 709	0.42 660	0.15 437	0.27 567	0.25 584	0.19 593	0.22 617	0.17 550	0.09 530	0.06 462	0.10 581	0.08 506	0.15 681	0.09 556

xyz-stereo	0.13 443	0.07 262	0.20 600	0.15 133	0.05 2	0.20 584	0.15 368	0.17 301	0.31 581	0.15 437	0.29 593	0.26 594	0.16 536	0.13 383	0.12 393	0.05 55	0.05 297	0.06 221	0.05 213	0.04 54	0.04 84

DCVSM-stereo	0.14 480	0.09 481	0.16 518	0.16 234	0.10 503	0.15 468	0.09 27	0.19 367	0.23 478	0.20 557	0.23 499	0.26 594	0.15 508	0.18 544	0.14 483	0.09 530	0.07 540	0.09 531	0.08 506	0.10 587	0.12 631

1111x	0.15 526	0.08 394	0.12 333	0.18 426	0.07 151	0.18 543	0.25 675	0.31 607	0.24 495	0.17 485	0.24 512	0.26 594	0.15 508	0.13 383	0.23 629	0.07 376	0.07 540	0.08 441	0.09 554	0.07 415	0.06 344

ToySt	0.17 573	0.11 572	0.18 576	0.17 325	0.11 558	0.16 500	0.25 675	0.24 482	0.33 596	0.19 534	0.24 512	0.26 594	0.24 633	0.19 561	0.20 588	0.07 376	0.08 574	0.09 531	0.10 596	0.09 554	0.08 507

Anonymous_2	0.22 633	0.17 660	0.28 649	0.15 133	0.16 671	0.32 682	0.22 632	0.22 434	0.17 357	0.23 602	0.24 512	0.26 594	0.27 656	0.27 650	0.23 629	0.22 722	0.25 737	0.17 686	0.17 698	0.17 698	0.17 702

ICVP	0.15 526	0.09 481	0.12 333	0.22 630	0.09 387	0.17 524	0.21 621	0.25 501	0.23 478	0.18 515	0.30 601	0.26 594	0.18 576	0.17 519	0.14 483	0.09 530	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.07 415	0.07 434
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.20 611	0.20 684	0.38 685	0.21 610	0.16 671	0.20 584	0.15 368	0.26 520	0.26 531	0.26 631	0.32 614	0.26 594	0.21 610	0.22 617	0.19 581	0.12 632	0.13 677	0.12 633	0.14 667	0.13 648	0.18 707

DRN-Test	0.19 599	0.11 572	0.20 600	0.22 630	0.10 503	0.22 613	0.22 632	0.39 687	0.37 629	0.24 612	0.32 614	0.26 594	0.21 610	0.22 617	0.24 642	0.11 607	0.07 540	0.11 613	0.10 596	0.09 554	0.07 434

w-ln-seven-2	0.20 611	0.14 631	0.37 683	0.22 630	0.12 595	0.20 584	0.21 621	0.28 563	0.37 629	0.25 625	0.37 645	0.27 602	0.22 619	0.21 604	0.23 629	0.08 461	0.08 574	0.09 531	0.09 554	0.10 587	0.09 556

ISRNet	0.18 587	0.08 394	0.19 588	0.19 506	0.13 618	0.15 468	0.12 123	0.30 594	0.32 588	0.21 573	0.25 541	0.27 602	0.17 560	0.17 519	0.20 588	0.20 713	0.08 574	0.14 662	0.14 667	0.14 664	0.17 702

DDVS	0.15 526	0.10 544	0.21 610	0.16 234	0.12 595	0.15 468	0.14 279	0.25 501	0.19 411	0.18 515	0.29 593	0.27 602	0.12 423	0.19 561	0.15 518	0.09 530	0.06 462	0.09 531	0.07 423	0.11 610	0.11 616

fast-acv-ft	0.18 587	0.11 572	0.19 588	0.19 506	0.12 595	0.24 634	0.21 621	0.25 501	0.34 608	0.22 589	0.34 632	0.27 602	0.20 606	0.21 604	0.23 629	0.09 530	0.09 611	0.08 441	0.10 596	0.08 489	0.07 434

ssnet_v2	0.17 573	0.10 544	0.17 550	0.17 325	0.11 558	0.21 604	0.21 621	0.33 638	0.25 517	0.22 589	0.22 490	0.27 602	0.18 576	0.22 617	0.20 588	0.11 607	0.09 611	0.09 531	0.09 554	0.08 489	0.08 507

Syn2CoEx	0.21 624	0.16 649	0.27 644	0.29 708	0.14 640	0.26 656	0.20 600	0.33 638	0.31 581	0.28 652	0.36 639	0.27 602	0.25 642	0.19 561	0.24 642	0.16 692	0.12 662	0.14 662	0.11 630	0.09 554	0.08 507

FADNet	0.21 624	0.22 694	0.36 679	0.18 426	0.17 687	0.24 634	0.13 203	0.31 607	0.31 581	0.23 602	0.25 541	0.27 602	0.21 610	0.19 561	0.15 518	0.13 658	0.15 696	0.12 633	0.15 684	0.16 690	0.18 707

PS-NSSS	0.20 611	0.21 690	0.23 625	0.20 575	0.10 503	0.19 568	0.17 484	0.36 669	0.25 517	0.27 637	0.33 627	0.27 602	0.24 633	0.20 586	0.20 588	0.15 676	0.12 662	0.17 686	0.14 667	0.10 587	0.08 507

CBMV_ROB	0.19 599	0.13 618	0.17 550	0.16 234	0.11 558	0.15 468	0.13 203	0.26 520	0.28 556	0.27 637	0.30 601	0.27 602	0.24 633	0.23 628	0.16 534	0.15 676	0.17 712	0.22 709	0.20 709	0.10 587	0.11 616

NOSS_ROB	0.19 599	0.12 590	0.18 576	0.16 234	0.12 595	0.15 468	0.12 123	0.30 594	0.32 588	0.20 557	0.22 490	0.27 602	0.23 627	0.21 604	0.16 534	0.16 692	0.18 714	0.23 711	0.21 712	0.12 628	0.13 654

PStereo	0.20 611	0.22 694	0.20 600	0.17 325	0.10 503	0.13 404	0.20 600	0.27 542	0.38 636	0.20 557	0.14 344	0.28 612	0.31 683	0.24 638	0.31 699	0.18 702	0.13 677	0.15 675	0.11 630	0.12 628	0.12 631

zh-sn7	0.25 669	0.17 660	0.50 703	0.24 663	0.13 618	0.25 645	0.24 659	0.34 647	0.48 683	0.28 652	0.54 705	0.28 612	0.31 683	0.36 699	0.32 702	0.10 575	0.10 633	0.11 613	0.10 596	0.12 628	0.12 631

AACVNet	0.16 551	0.08 394	0.14 432	0.15 133	0.10 503	0.18 543	0.15 368	0.23 458	0.24 495	0.27 637	0.27 567	0.28 612	0.17 560	0.19 561	0.16 534	0.09 530	0.07 540	0.09 531	0.07 423	0.10 587	0.09 556

S-Stereo	0.20 611	0.12 590	0.25 634	0.21 610	0.13 618	0.20 584	0.18 535	0.32 618	0.43 667	0.23 602	0.36 639	0.28 612	0.30 679	0.19 561	0.22 617	0.09 530	0.12 662	0.10 581	0.10 596	0.13 648	0.13 654

TDLM	0.17 573	0.12 590	0.13 391	0.24 663	0.10 503	0.18 543	0.18 535	0.36 669	0.30 573	0.21 573	0.28 581	0.28 612	0.18 576	0.23 628	0.18 568	0.11 607	0.07 540	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.08 507

CVANet_RVC	0.18 587	0.10 544	0.14 432	0.21 610	0.10 503	0.18 543	0.17 484	0.34 647	0.33 596	0.22 589	0.31 610	0.28 612	0.18 576	0.23 628	0.17 550	0.12 632	0.08 574	0.12 633	0.11 630	0.09 554	0.07 434

DLCB_ROB	0.18 587	0.10 544	0.15 481	0.23 654	0.11 558	0.24 634	0.18 535	0.29 579	0.28 556	0.27 637	0.28 581	0.28 612	0.24 633	0.19 561	0.20 588	0.08 461	0.08 574	0.09 531	0.09 554	0.07 415	0.07 434

SGM-Forest	0.20 611	0.14 631	0.18 576	0.19 506	0.13 618	0.20 584	0.22 632	0.33 638	0.30 573	0.24 612	0.29 593	0.28 612	0.19 593	0.23 628	0.17 550	0.15 676	0.16 706	0.15 675	0.14 667	0.12 628	0.12 631
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 526	0.07 262	0.19 588	0.15 133	0.07 151	0.20 584	0.15 368	0.24 482	0.26 531	0.21 573	0.34 632	0.28 612	0.18 576	0.18 544	0.17 550	0.07 376	0.05 297	0.05 63	0.04 72	0.07 415	0.06 344

DStereoSA	0.25 669	0.19 677	0.37 683	0.26 682	0.17 687	0.22 613	0.20 600	0.49 719	0.59 715	0.22 589	0.29 593	0.29 621	0.33 690	0.39 711	0.28 680	0.12 632	0.11 646	0.16 683	0.14 667	0.14 664	0.12 631

z-mn7	0.24 657	0.14 631	0.45 696	0.19 506	0.13 618	0.28 673	0.25 675	0.34 647	0.62 722	0.27 637	0.56 712	0.29 621	0.24 633	0.32 679	0.25 652	0.08 461	0.08 574	0.08 441	0.08 506	0.10 587	0.10 588

CRFU-Net	0.16 551	0.08 394	0.14 432	0.17 325	0.09 387	0.19 568	0.14 279	0.26 520	0.20 435	0.28 652	0.27 567	0.29 621	0.17 560	0.19 561	0.17 550	0.09 530	0.09 611	0.07 340	0.07 423	0.08 489	0.08 507

dad	0.17 573	0.20 684	0.20 600	0.16 234	0.11 558	0.20 584	0.18 535	0.21 407	0.28 556	0.30 666	0.24 512	0.29 621	0.13 465	0.19 561	0.16 534	0.18 702	0.09 611	0.11 613	0.09 554	0.11 610	0.07 434

psm_up	0.18 587	0.10 544	0.18 576	0.20 575	0.11 558	0.17 524	0.19 576	0.37 675	0.34 608	0.21 573	0.28 581	0.29 621	0.24 633	0.20 586	0.22 617	0.09 530	0.10 633	0.11 613	0.11 630	0.08 489	0.08 507

aanetorigin	0.22 633	0.17 660	0.56 714	0.17 325	0.10 503	0.15 468	0.19 576	0.20 380	0.33 596	0.49 715	0.48 694	0.29 621	0.27 656	0.20 586	0.23 629	0.08 461	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.10 587	0.09 556

ac_64	0.16 551	0.08 394	0.15 481	0.18 426	0.10 503	0.22 613	0.18 535	0.24 482	0.21 452	0.18 515	0.24 512	0.29 621	0.18 576	0.19 561	0.22 617	0.09 530	0.07 540	0.08 441	0.09 554	0.07 415	0.06 344

STTStereo	0.18 587	0.12 590	0.27 644	0.20 575	0.11 558	0.16 500	0.21 621	0.29 579	0.23 478	0.21 573	0.30 601	0.29 621	0.18 576	0.20 586	0.19 581	0.12 632	0.11 646	0.11 613	0.14 667	0.09 554	0.08 507

HSM-Net_RVC	0.14 480	0.08 394	0.11 283	0.15 133	0.08 251	0.15 468	0.15 368	0.27 542	0.29 563	0.19 534	0.21 478	0.29 621	0.14 490	0.17 519	0.13 440	0.06 186	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.07 415	0.06 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	0.22 633	0.10 544	0.17 550	0.18 426	0.11 558	0.37 703	0.19 576	0.43 707	0.41 650	0.39 696	0.39 659	0.29 621	0.21 610	0.26 647	0.18 568	0.11 607	0.10 633	0.14 662	0.11 630	0.10 587	0.08 507

w-ln-seven	0.24 657	0.14 631	0.55 711	0.19 506	0.14 640	0.26 656	0.22 632	0.35 662	0.60 719	0.29 661	0.39 659	0.30 631	0.22 619	0.21 604	0.26 664	0.09 530	0.09 611	0.11 613	0.10 596	0.11 610	0.10 588

YMNet	0.20 611	0.12 590	0.19 588	0.20 575	0.14 640	0.26 656	0.23 644	0.32 618	0.34 608	0.27 637	0.34 632	0.30 631	0.18 576	0.18 544	0.22 617	0.10 575	0.13 677	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.09 556

YMNet_1	0.20 611	0.12 590	0.19 588	0.20 575	0.14 640	0.26 656	0.23 644	0.32 618	0.34 608	0.27 637	0.34 632	0.30 631	0.18 576	0.18 544	0.22 617	0.10 575	0.13 677	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.09 556

GASNet	0.22 633	0.23 697	0.33 670	0.26 682	0.17 687	0.26 656	0.16 442	0.44 709	0.42 660	0.27 637	0.24 512	0.30 631	0.15 508	0.27 650	0.18 568	0.12 632	0.08 574	0.12 633	0.11 630	0.16 690	0.07 434

SACVNet	0.18 587	0.12 590	0.14 432	0.17 325	0.13 618	0.22 613	0.18 535	0.31 607	0.30 573	0.23 602	0.31 610	0.30 631	0.22 619	0.22 617	0.17 550	0.11 607	0.08 574	0.10 581	0.10 596	0.12 628	0.14 673

APVNet	0.22 633	0.12 590	0.19 588	0.18 426	0.14 640	0.32 682	0.31 722	0.39 687	0.32 588	0.27 637	0.40 665	0.30 631	0.29 675	0.26 647	0.25 652	0.11 607	0.12 662	0.11 613	0.14 667	0.12 628	0.12 631

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 633	0.21 690	0.24 629	0.26 682	0.11 558	0.23 629	0.14 279	0.39 687	0.24 495	0.32 678	0.36 639	0.30 631	0.21 610	0.19 561	0.21 608	0.17 698	0.14 688	0.21 704	0.16 691	0.12 628	0.12 631

Nwc_Net	0.23 650	0.16 649	0.21 610	0.25 676	0.14 640	0.24 634	0.26 685	0.37 675	0.38 636	0.22 589	0.41 676	0.30 631	0.28 667	0.28 662	0.25 652	0.11 607	0.10 633	0.17 686	0.20 709	0.10 587	0.10 588

RTSC	0.23 650	0.12 590	0.28 649	0.21 610	0.13 618	0.28 673	0.16 442	0.35 662	0.66 731	0.27 637	0.33 627	0.30 631	0.21 610	0.31 672	0.29 684	0.10 575	0.08 574	0.09 531	0.10 596	0.13 648	0.13 654

ADCL	0.24 657	0.11 572	0.47 701	0.22 630	0.12 595	0.34 692	0.29 708	0.29 579	0.56 709	0.24 612	0.46 690	0.30 631	0.30 679	0.29 668	0.29 684	0.08 461	0.07 540	0.09 531	0.09 554	0.10 587	0.10 588

AnyNet_C32	0.26 678	0.16 649	0.36 679	0.20 575	0.16 671	0.25 645	0.30 716	0.32 618	0.44 672	0.31 672	0.49 695	0.30 631	0.33 690	0.40 716	0.33 707	0.12 632	0.12 662	0.12 633	0.14 667	0.14 664	0.15 680

StereoDRNet	0.18 587	0.11 572	0.17 550	0.22 630	0.11 558	0.21 604	0.22 632	0.37 675	0.33 596	0.24 612	0.28 581	0.30 631	0.19 593	0.20 586	0.20 588	0.09 530	0.08 574	0.11 613	0.09 554	0.09 554	0.07 434

CBMV	0.19 599	0.14 631	0.17 550	0.18 426	0.10 503	0.20 584	0.11 82	0.29 579	0.30 573	0.29 661	0.30 601	0.30 631	0.23 627	0.27 650	0.19 581	0.13 658	0.15 696	0.17 686	0.16 691	0.10 587	0.10 588
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.25 669	0.14 631	0.56 714	0.19 506	0.14 640	0.24 634	0.22 632	0.34 647	0.62 722	0.35 686	0.65 721	0.31 644	0.25 642	0.31 672	0.25 652	0.09 530	0.08 574	0.09 531	0.09 554	0.09 554	0.11 616

SQANet	0.23 650	0.23 697	0.30 660	0.30 710	0.19 701	0.27 666	0.13 203	0.29 579	0.33 596	0.24 612	0.37 645	0.31 644	0.22 619	0.27 650	0.23 629	0.15 676	0.10 633	0.21 704	0.16 691	0.21 708	0.15 680

Wz-Net-LNSev	0.22 633	0.16 649	0.38 685	0.21 610	0.13 618	0.25 645	0.23 644	0.32 618	0.43 667	0.30 666	0.41 676	0.31 644	0.18 576	0.22 617	0.25 652	0.10 575	0.09 611	0.08 441	0.08 506	0.12 628	0.11 616

UDG	0.21 624	0.17 660	0.19 588	0.23 654	0.15 660	0.30 680	0.20 600	0.33 638	0.35 617	0.23 602	0.28 581	0.31 644	0.27 656	0.20 586	0.22 617	0.15 676	0.12 662	0.13 648	0.09 554	0.14 664	0.14 673

EDNetEfficient	0.29 689	0.24 701	1.13 755	0.18 426	0.10 503	0.19 568	0.20 600	0.20 380	0.60 719	0.74 742	0.56 712	0.31 644	0.39 707	0.22 617	0.30 691	0.09 530	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.11 610	0.09 556

hitnet-ft	0.18 587	0.09 481	0.17 550	0.14 73	0.09 387	0.26 656	0.20 600	0.25 501	0.26 531	0.24 612	0.32 614	0.31 644	0.22 619	0.24 638	0.21 608	0.12 632	0.07 540	0.10 581	0.08 506	0.12 628	0.11 616

G-Net	0.24 657	0.16 649	0.36 679	0.22 630	0.16 671	0.51 721	0.23 644	0.29 579	0.34 608	0.36 689	0.38 651	0.31 644	0.29 675	0.27 650	0.26 664	0.11 607	0.09 611	0.12 633	0.09 554	0.16 690	0.13 654

RTS	0.45 723	0.19 677	3.26 764	0.24 663	0.15 660	0.74 739	0.20 600	0.36 669	0.76 743	0.42 706	0.43 685	0.31 644	0.41 715	0.53 734	0.35 710	0.10 575	0.08 574	0.13 648	0.12 652	0.15 681	0.15 680

RTSA	0.45 723	0.19 677	3.26 764	0.24 663	0.15 660	0.74 739	0.20 600	0.36 669	0.76 743	0.42 706	0.43 685	0.31 644	0.41 715	0.53 734	0.35 710	0.10 575	0.08 574	0.13 648	0.12 652	0.15 681	0.15 680

DStereoO	0.24 657	0.18 672	0.18 576	0.20 575	0.14 640	0.21 604	0.19 576	0.32 618	0.41 650	0.29 661	0.21 478	0.32 653	0.27 656	0.41 719	0.27 672	0.46 744	0.12 662	0.31 732	0.11 630	0.15 681	0.12 631

NaN_ROB	0.22 633	0.19 677	0.24 629	0.25 676	0.13 618	0.29 677	0.26 685	0.33 638	0.41 650	0.31 672	0.31 610	0.32 653	0.23 627	0.30 671	0.21 608	0.11 607	0.17 712	0.10 581	0.10 596	0.08 489	0.09 556

PWC_ROB	0.21 624	0.16 649	0.26 637	0.18 426	0.11 558	0.22 613	0.13 203	0.32 618	0.49 692	0.30 666	0.40 665	0.32 653	0.24 633	0.31 672	0.22 617	0.10 575	0.07 540	0.11 613	0.08 506	0.11 610	0.10 588

PSMNet_ROB	0.21 624	0.11 572	0.15 481	0.27 695	0.15 660	0.24 634	0.35 727	0.43 707	0.37 629	0.27 637	0.32 614	0.32 653	0.22 619	0.21 604	0.26 664	0.12 632	0.08 574	0.13 648	0.11 630	0.09 554	0.09 556

DStereoFS	0.27 680	0.22 694	0.31 662	0.22 630	0.15 660	0.22 613	0.20 600	0.50 723	0.48 683	0.28 652	0.44 687	0.33 657	0.34 695	0.52 731	0.29 684	0.12 632	0.11 646	0.15 675	0.13 663	0.16 690	0.16 692

DDUNet	0.22 633	0.17 660	0.21 610	0.22 630	0.15 660	0.25 645	0.24 659	0.29 579	0.30 573	0.31 672	0.36 639	0.33 657	0.25 642	0.24 638	0.20 588	0.18 702	0.13 677	0.17 686	0.11 630	0.16 690	0.16 692

Consistency-Raft	0.44 721	0.40 731	0.45 696	0.37 725	0.43 738	0.46 713	0.41 734	0.57 737	0.55 706	0.32 678	0.73 731	0.33 657	0.48 728	0.42 720	0.49 737	0.39 738	0.35 746	0.45 738	0.51 748	0.42 738	0.29 730

GwcNet	0.20 611	0.13 618	0.19 588	0.18 426	0.12 595	0.24 634	0.19 576	0.35 662	0.43 667	0.20 557	0.32 614	0.33 657	0.20 606	0.22 617	0.24 642	0.11 607	0.09 611	0.09 531	0.09 554	0.09 554	0.10 588

NCC-stereo	0.24 657	0.15 641	0.31 662	0.26 682	0.16 671	0.20 584	0.30 716	0.40 691	0.40 647	0.24 612	0.38 651	0.33 657	0.28 667	0.36 699	0.27 672	0.12 632	0.11 646	0.15 675	0.22 715	0.13 648	0.13 654

Abc-Net	0.24 657	0.15 641	0.31 662	0.26 682	0.16 671	0.20 584	0.30 716	0.40 691	0.40 647	0.24 612	0.38 651	0.33 657	0.28 667	0.36 699	0.27 672	0.12 632	0.11 646	0.15 675	0.22 715	0.13 648	0.13 654
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.19 599	0.09 481	0.22 616	0.17 325	0.10 503	0.25 645	0.18 535	0.27 542	0.44 672	0.22 589	0.31 610	0.33 657	0.26 648	0.28 662	0.28 680	0.08 461	0.06 462	0.07 340	0.07 423	0.09 554	0.09 556

FAT-Stereo	0.20 611	0.12 590	0.22 616	0.21 610	0.12 595	0.17 524	0.18 535	0.34 647	0.39 641	0.27 637	0.37 645	0.34 664	0.32 688	0.21 604	0.20 588	0.09 530	0.11 646	0.10 581	0.09 554	0.11 610	0.14 673

ADCMid	0.25 669	0.15 641	0.40 688	0.20 575	0.14 640	0.25 645	0.26 685	0.34 647	0.38 636	0.36 689	0.44 687	0.34 664	0.40 710	0.35 693	0.33 707	0.10 575	0.09 611	0.11 613	0.11 630	0.13 648	0.12 631

RYNet	0.22 633	0.12 590	0.22 616	0.19 506	0.17 687	0.46 713	0.26 685	0.38 683	0.48 683	0.24 612	0.28 581	0.34 664	0.23 627	0.20 586	0.30 691	0.10 575	0.06 462	0.09 531	0.09 554	0.13 648	0.15 680

GANetREF_RVC	0.31 697	0.34 726	0.27 644	0.35 721	0.16 671	0.32 682	0.41 734	0.48 717	0.51 702	0.35 686	0.35 636	0.34 664	0.33 690	0.39 711	0.32 702	0.27 731	0.20 720	0.29 729	0.15 684	0.18 702	0.17 702
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
stereogan	0.22 633	0.11 572	0.21 610	0.20 575	0.12 595	0.31 681	0.19 576	0.35 662	0.44 672	0.22 589	0.39 659	0.35 668	0.27 656	0.33 683	0.22 617	0.10 575	0.12 662	0.10 581	0.10 596	0.14 664	0.13 654

DANet	0.21 624	0.15 641	0.28 649	0.25 676	0.13 618	0.22 613	0.19 576	0.27 542	0.27 541	0.28 652	0.32 614	0.35 668	0.31 683	0.31 672	0.23 629	0.11 607	0.09 611	0.11 613	0.10 596	0.13 648	0.11 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample8	0.19 599	0.12 590	0.20 600	0.12 7	0.14 640	0.17 524	0.13 203	0.31 607	0.21 452	0.27 637	0.22 490	0.36 670	0.25 642	0.19 561	0.17 550	0.15 676	0.30 741	0.14 662	0.14 667	0.14 664	0.12 631

ccnet	0.29 689	0.28 718	0.23 625	0.20 575	0.28 727	0.41 711	0.21 621	0.45 712	0.33 596	0.36 689	0.46 690	0.36 670	0.30 679	0.39 711	0.42 728	0.23 727	0.14 688	0.21 704	0.17 698	0.23 715	0.18 707

RP	0.21 624	0.13 618	0.21 610	0.23 654	0.11 558	0.21 604	0.20 600	0.25 501	0.44 672	0.21 573	0.38 651	0.36 670	0.24 633	0.27 650	0.25 652	0.11 607	0.12 662	0.13 648	0.12 652	0.12 628	0.14 673

SHD	0.26 678	0.15 641	0.30 660	0.24 663	0.18 694	0.22 613	0.15 368	0.38 683	0.71 735	0.32 678	0.41 676	0.36 670	0.28 667	0.32 679	0.29 684	0.12 632	0.11 646	0.14 662	0.13 663	0.16 690	0.20 713

ADCPNet	0.25 669	0.16 649	0.61 722	0.21 610	0.15 660	0.35 701	0.25 675	0.32 618	0.35 617	0.30 666	0.40 665	0.36 670	0.28 667	0.28 662	0.32 702	0.12 632	0.10 633	0.11 613	0.12 652	0.14 664	0.13 654

WZ-Net	0.28 685	0.17 660	0.78 743	0.22 630	0.16 671	0.34 692	0.29 708	0.39 687	0.57 711	0.24 612	0.55 707	0.37 675	0.24 633	0.33 683	0.35 710	0.09 530	0.08 574	0.09 531	0.10 596	0.14 664	0.16 692

XQC	0.28 685	0.23 697	0.51 704	0.28 699	0.19 701	0.34 692	0.27 692	0.36 669	0.57 711	0.31 672	0.30 601	0.37 675	0.30 679	0.38 706	0.38 718	0.13 658	0.09 611	0.15 675	0.12 652	0.17 698	0.18 707

GANet	0.21 624	0.12 590	0.21 610	0.24 663	0.13 618	0.22 613	0.22 632	0.41 697	0.26 531	0.31 672	0.42 682	0.37 675	0.28 667	0.23 628	0.22 617	0.10 575	0.12 662	0.10 581	0.09 554	0.10 587	0.08 507

HSM	0.15 526	0.08 394	0.14 432	0.16 234	0.09 387	0.16 500	0.14 279	0.28 563	0.25 517	0.19 534	0.23 499	0.37 675	0.16 536	0.20 586	0.15 518	0.07 376	0.05 297	0.07 340	0.06 319	0.07 415	0.06 344

Wz-Net-MNSev	0.22 633	0.13 618	0.31 662	0.20 575	0.14 640	0.36 702	0.24 659	0.33 638	0.44 672	0.28 652	0.40 665	0.38 679	0.19 593	0.24 638	0.25 652	0.09 530	0.07 540	0.09 531	0.09 554	0.12 628	0.10 588

DGSMNet	0.24 657	0.19 677	0.33 670	0.21 610	0.24 719	0.24 634	0.20 600	0.35 662	0.41 650	0.24 612	0.32 614	0.38 679	0.21 610	0.29 668	0.23 629	0.12 632	0.11 646	0.14 662	0.16 691	0.23 715	0.23 718

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 695	0.24 701	0.29 657	0.36 723	0.16 671	0.34 692	0.30 716	0.32 618	0.42 660	0.40 699	0.46 690	0.38 679	0.31 683	0.34 686	0.28 680	0.19 711	0.20 720	0.26 715	0.29 730	0.18 702	0.19 712

AF-Net	0.22 633	0.17 660	0.17 550	0.26 682	0.13 618	0.25 645	0.24 659	0.32 618	0.50 695	0.25 625	0.33 627	0.38 679	0.26 648	0.28 662	0.25 652	0.11 607	0.10 633	0.16 683	0.11 630	0.11 610	0.10 588

RGC	0.25 669	0.20 684	0.29 657	0.28 699	0.16 671	0.22 613	0.23 644	0.32 618	0.44 672	0.27 637	0.40 665	0.38 679	0.27 656	0.36 699	0.22 617	0.11 607	0.13 677	0.17 686	0.17 698	0.14 664	0.16 692

edge stereo	0.22 633	0.13 618	0.20 600	0.21 610	0.13 618	0.23 629	0.16 442	0.32 618	0.42 660	0.32 678	0.40 665	0.38 679	0.35 698	0.25 644	0.24 642	0.13 658	0.11 646	0.14 662	0.11 630	0.12 628	0.13 654

DPSNet	0.28 685	0.16 649	0.31 662	0.18 426	0.13 618	0.54 723	0.42 737	0.51 726	0.67 732	0.29 661	0.38 651	0.38 679	0.29 675	0.31 672	0.23 629	0.11 607	0.10 633	0.11 613	0.08 506	0.20 706	0.16 692

NCCL2	0.23 650	0.15 641	0.17 550	0.34 718	0.18 694	0.24 634	0.23 644	0.34 647	0.28 556	0.31 672	0.38 651	0.38 679	0.28 667	0.23 628	0.24 642	0.15 676	0.12 662	0.18 696	0.21 712	0.13 648	0.13 654

PSMNet-RUCA	0.27 680	0.33 725	0.41 691	0.36 723	0.32 733	0.18 543	0.19 576	0.42 702	0.30 573	0.33 682	0.41 676	0.39 687	0.25 642	0.31 672	0.20 588	0.18 702	0.10 633	0.25 714	0.15 684	0.21 708	0.16 692

Wz-Net-SNSev	0.25 669	0.17 660	0.44 695	0.25 676	0.14 640	0.26 656	0.23 644	0.38 683	0.56 709	0.30 666	0.55 707	0.39 687	0.26 648	0.23 628	0.30 691	0.10 575	0.09 611	0.09 531	0.10 596	0.11 610	0.11 616

CC-Net-ROB	0.28 685	0.31 723	0.36 679	0.29 708	0.15 660	0.25 645	0.19 576	0.45 712	0.33 596	0.39 696	0.37 645	0.39 687	0.31 683	0.27 650	0.26 664	0.24 729	0.19 717	0.30 731	0.23 719	0.18 702	0.15 680

XPNet_ROB	0.22 633	0.11 572	0.19 588	0.22 630	0.13 618	0.22 613	0.19 576	0.34 647	0.40 647	0.30 666	0.39 659	0.39 687	0.26 648	0.26 647	0.28 680	0.15 676	0.10 633	0.10 581	0.10 596	0.13 648	0.12 631

ADCS	0.29 689	0.18 672	0.45 696	0.21 610	0.17 687	0.28 673	0.23 644	0.41 697	0.63 726	0.40 699	0.49 695	0.40 691	0.36 700	0.39 711	0.40 724	0.13 658	0.12 662	0.13 648	0.14 667	0.16 690	0.16 692

WCMA_ROB	0.24 657	0.11 572	0.22 616	0.17 325	0.14 640	0.32 682	0.15 368	0.32 618	0.32 588	0.38 694	0.53 703	0.40 691	0.34 695	0.34 686	0.25 652	0.11 607	0.12 662	0.12 633	0.10 596	0.14 664	0.14 673

psmorigin	0.25 669	0.15 641	0.34 678	0.17 325	0.13 618	0.23 629	0.14 279	0.34 647	0.33 596	0.41 703	0.55 707	0.41 693	0.37 702	0.34 686	0.27 672	0.11 607	0.15 696	0.11 613	0.11 630	0.12 628	0.16 692

EDNetEfficientorigin	7.91 775	0.31 723	153.02 805	0.19 506	0.09 387	0.21 604	0.16 442	0.22 434	0.59 715	0.72 737	0.67 723	0.42 694	0.50 730	0.24 638	0.39 721	0.08 461	0.07 540	0.08 441	0.07 423	0.12 628	0.10 588

LSM	0.33 702	0.20 684	0.58 718	0.26 682	0.60 751	0.34 692	0.25 675	0.42 702	0.48 683	0.45 711	0.58 717	0.42 694	0.36 700	0.35 693	0.25 652	0.12 632	0.20 720	0.14 662	0.16 691	0.19 705	0.33 735

FBW_ROB	0.24 657	0.17 660	0.22 616	0.26 682	0.14 640	0.25 645	0.22 632	0.41 697	0.41 650	0.41 703	0.41 676	0.42 694	0.27 656	0.31 672	0.23 629	0.09 530	0.14 688	0.14 662	0.12 652	0.11 610	0.09 556

SANet	0.24 657	0.14 631	0.28 649	0.21 610	0.11 558	0.27 666	0.24 659	0.38 683	0.64 727	0.36 689	0.40 665	0.43 697	0.26 648	0.27 650	0.24 642	0.12 632	0.09 611	0.10 581	0.09 554	0.13 648	0.11 616

DispFullNet	0.27 680	0.21 690	0.65 725	0.28 699	0.16 671	0.26 656	0.17 484	0.33 638	0.58 714	0.27 637	0.38 651	0.43 697	0.23 627	0.38 706	0.23 629	0.12 632	0.06 462	0.19 698	0.11 630	0.21 708	0.15 680

coex-ft	3.30 763	0.34 726	59.09 804	0.18 426	0.13 618	0.26 656	0.22 632	0.27 542	0.72 736	1.90 771	0.70 729	0.44 699	0.45 725	0.29 668	0.41 727	0.09 530	0.09 611	0.12 633	0.09 554	0.14 664	0.13 654

CSAN	0.29 689	0.24 701	0.27 644	0.34 718	0.19 701	0.33 689	0.42 737	0.37 675	0.50 695	0.38 694	0.40 665	0.44 699	0.33 690	0.28 662	0.30 691	0.20 713	0.16 706	0.19 698	0.19 705	0.14 664	0.15 680

Wz-Net-TNSev	0.29 689	0.20 684	0.65 725	0.19 506	0.15 660	0.38 706	0.27 692	0.35 662	0.55 706	0.34 685	0.42 682	0.45 701	0.38 704	0.32 679	0.30 691	0.12 632	0.13 677	0.10 581	0.12 652	0.15 681	0.14 673

ETE_ROB	0.23 650	0.17 660	0.22 616	0.25 676	0.13 618	0.26 656	0.29 708	0.31 607	0.36 622	0.28 652	0.36 639	0.45 701	0.26 648	0.27 650	0.26 664	0.11 607	0.08 574	0.12 633	0.09 554	0.14 664	0.13 654

PDISCO_ROB	0.27 680	0.16 649	0.26 637	0.28 699	0.20 705	0.32 682	0.26 685	0.44 709	0.57 711	0.28 652	0.40 665	0.45 701	0.29 675	0.33 683	0.34 709	0.12 632	0.09 611	0.17 686	0.16 691	0.17 698	0.13 654

MSMD_ROB	0.31 697	0.26 710	0.26 637	0.24 663	0.21 711	0.34 692	0.25 675	0.34 647	0.39 641	0.40 699	0.69 727	0.45 701	0.40 710	0.34 686	0.27 672	0.20 713	0.19 717	0.26 715	0.25 721	0.23 715	0.22 717

AANet	0.30 695	0.19 677	1.03 752	0.16 234	0.13 618	0.22 613	0.16 442	0.30 594	0.62 722	0.60 725	0.52 701	0.46 705	0.38 704	0.23 628	0.32 702	0.12 632	0.09 611	0.11 613	0.10 596	0.13 648	0.12 631

otaku	0.39 709	0.37 729	0.52 705	0.44 732	0.28 727	0.58 725	0.24 659	0.41 697	0.62 722	0.40 699	0.49 695	0.46 705	0.33 690	0.40 716	0.32 702	0.30 732	0.30 741	0.39 736	0.33 735	0.29 730	0.28 729

AnyNet_C01	0.36 706	0.25 707	1.37 758	0.22 630	0.17 687	0.48 717	0.27 692	0.35 662	0.39 641	0.39 696	0.74 733	0.46 705	0.38 704	0.45 721	0.47 735	0.13 658	0.13 677	0.13 648	0.14 667	0.14 664	0.15 680

PASM	0.32 699	0.24 701	0.48 702	0.28 699	0.27 725	0.29 677	0.30 716	0.34 647	0.49 692	0.35 686	0.39 659	0.46 705	0.34 695	0.34 686	0.35 710	0.23 727	0.25 737	0.26 715	0.28 729	0.23 715	0.21 715

MSAF-DinoV2	0.22 633	0.11 572	0.23 625	0.17 325	0.10 503	0.27 666	0.16 442	0.37 675	0.55 706	0.21 573	0.27 567	0.47 709	0.27 656	0.35 693	0.39 721	0.09 530	0.06 462	0.07 340	0.09 554	0.12 628	0.10 588

LE_ROB	0.50 728	0.07 262	0.14 432	0.15 133	0.08 251	0.24 634	0.16 442	0.22 434	1.81 770	4.63 776	0.67 723	0.47 709	0.44 722	0.20 586	0.29 684	0.07 376	0.06 462	0.06 221	0.06 319	0.08 489	0.06 344

2222	0.37 707	0.26 710	0.31 662	0.42 731	0.19 701	0.77 745	1.20 766	0.42 702	0.41 650	0.33 682	0.52 701	0.48 711	0.37 702	0.32 679	0.31 699	0.17 698	0.14 688	0.21 704	0.15 684	0.22 713	0.11 616

Ntro	0.40 712	0.40 731	0.53 707	0.46 736	0.30 731	0.65 732	0.24 659	0.46 714	0.68 733	0.41 703	0.49 695	0.48 711	0.42 719	0.39 711	0.31 699	0.32 733	0.28 739	0.37 735	0.30 732	0.32 735	0.29 730

anonymity	0.53 731	0.58 738	0.65 725	0.41 729	0.61 752	0.53 722	0.41 734	0.56 735	0.41 650	0.55 722	0.50 699	0.49 713	0.55 735	0.58 739	0.50 740	0.58 751	0.50 759	0.51 741	0.51 748	0.51 741	0.57 749

FC-DCNN v2	0.33 702	0.27 714	0.28 649	0.26 682	0.23 717	0.37 703	0.28 698	0.40 691	0.43 667	0.45 711	0.56 712	0.51 714	0.40 710	0.37 704	0.29 684	0.21 717	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.25 722	0.24 720

FCDSN-DC	0.33 702	0.28 718	0.28 649	0.30 710	0.24 719	0.39 708	0.28 698	0.42 702	0.42 660	0.43 709	0.53 703	0.51 714	0.41 715	0.36 699	0.30 691	0.21 717	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.25 722	0.24 720
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 702	0.27 714	0.28 649	0.26 682	0.23 717	0.37 703	0.28 698	0.40 691	0.43 667	0.45 711	0.55 707	0.51 714	0.40 710	0.37 704	0.30 691	0.21 717	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.25 722	0.24 720

LALA_ROB	0.25 669	0.16 649	0.22 616	0.26 682	0.17 687	0.27 666	0.27 692	0.42 702	0.37 629	0.33 682	0.38 651	0.51 714	0.26 648	0.28 662	0.27 672	0.16 692	0.09 611	0.12 633	0.11 630	0.13 648	0.12 631

PVD	0.39 709	0.20 684	0.39 687	0.31 714	0.22 714	0.29 677	0.43 739	0.52 728	0.96 752	0.55 722	0.79 738	0.53 718	0.59 741	0.52 731	0.38 718	0.19 711	0.14 688	0.17 686	0.14 667	0.24 721	0.31 733

SGM_RVC	0.23 650	0.12 590	0.15 481	0.15 133	0.09 387	0.33 689	0.18 535	0.34 647	0.31 581	0.44 710	0.37 645	0.53 718	0.35 698	0.35 693	0.24 642	0.13 658	0.13 677	0.13 648	0.13 663	0.10 587	0.11 616
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	0.40 712	0.28 718	0.33 670	0.55 739	0.39 734	0.82 747	1.23 767	0.47 716	0.51 702	0.36 689	0.35 636	0.55 720	0.39 707	0.38 706	0.39 721	0.15 676	0.20 720	0.15 675	0.14 667	0.23 715	0.20 713

MFN_U_SF_RVC	0.32 699	0.21 690	0.55 711	0.30 710	0.15 660	0.34 692	0.17 484	0.52 728	0.46 680	0.46 714	0.55 707	0.59 721	0.39 707	0.35 693	0.37 716	0.15 676	0.14 688	0.18 696	0.21 712	0.16 690	0.15 680

ACVNet-4b	0.39 709	0.53 736	0.55 711	0.45 733	0.24 719	0.47 715	0.18 535	0.49 719	0.64 727	0.42 706	0.45 689	0.60 722	0.27 656	0.34 686	0.24 642	0.33 735	0.14 688	0.48 739	0.42 741	0.30 731	0.26 728

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 719	0.39 730	0.54 708	0.40 727	0.20 705	0.64 731	0.32 724	0.53 730	0.72 736	0.71 735	0.72 730	0.61 723	0.54 732	0.51 729	0.46 734	0.20 713	0.19 717	0.29 729	0.30 732	0.23 715	0.18 707

MFMNet_re	0.64 735	0.66 744	0.65 725	0.51 737	0.69 756	0.69 735	0.57 749	0.64 742	0.73 740	0.60 725	0.73 731	0.62 724	0.67 746	0.65 742	0.60 745	0.66 756	0.58 768	0.63 746	0.59 751	0.68 753	0.69 759

RainbowNet	0.54 732	0.61 740	0.70 741	0.57 740	0.43 738	0.65 732	0.37 732	0.60 740	0.87 749	0.50 716	0.66 722	0.64 725	0.47 727	0.49 725	0.43 731	0.47 745	0.48 755	0.52 743	0.41 740	0.52 742	0.40 743

MADNet+	0.75 743	0.71 746	3.70 767	0.66 743	0.41 736	0.98 753	0.97 764	0.69 743	0.73 740	0.52 717	0.57 715	0.64 725	0.68 747	0.86 753	1.01 762	0.34 736	0.36 747	0.28 728	0.23 719	0.36 737	0.31 733

ELAS_RVC	0.41 714	0.29 721	0.33 670	0.28 699	0.24 719	0.54 723	0.36 729	0.49 719	0.59 715	0.72 737	0.74 733	0.65 727	0.54 732	0.54 736	0.40 724	0.22 722	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.26 727	0.25 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 734	0.58 738	0.65 725	0.45 733	0.55 746	0.62 730	0.44 741	0.62 741	0.50 695	0.68 732	0.64 720	0.66 728	0.57 739	0.61 740	0.60 745	0.62 754	0.47 754	0.51 741	0.49 745	0.55 746	0.58 750
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 733	0.57 737	0.65 725	0.40 727	0.54 744	0.66 734	0.49 743	0.56 735	0.45 678	0.66 730	0.69 727	0.67 729	0.56 736	0.63 741	0.56 742	0.59 752	0.48 755	0.50 740	0.50 747	0.52 742	0.58 750

MeshStereo	0.27 680	0.13 618	0.18 576	0.15 133	0.11 558	0.32 682	0.24 659	0.40 691	0.36 622	0.52 717	0.57 715	0.67 729	0.40 710	0.35 693	0.26 664	0.14 672	0.13 677	0.13 648	0.11 630	0.11 610	0.10 588
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
ELAS	0.41 714	0.29 721	0.33 670	0.27 695	0.24 719	0.60 729	0.36 729	0.50 723	0.50 695	0.71 735	0.79 738	0.67 729	0.54 732	0.51 729	0.42 728	0.22 722	0.20 720	0.27 719	0.26 722	0.26 727	0.25 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	0.43 719	0.23 697	0.54 708	0.33 715	0.20 705	0.83 748	0.35 727	0.50 723	0.82 746	0.63 728	0.68 725	0.69 732	0.68 747	0.77 745	0.35 710	0.17 698	0.15 696	0.19 698	0.19 705	0.21 708	0.17 702

mmmmmm	0.41 714	0.25 707	0.42 693	0.37 725	0.20 705	0.59 726	0.44 741	0.51 726	0.73 740	0.54 721	0.76 736	0.70 733	0.56 736	0.50 726	0.38 718	0.18 702	0.22 733	0.22 709	0.20 709	0.20 706	0.17 702

NVStereoNet_ROB	0.46 726	0.36 728	0.46 700	0.41 729	0.28 727	0.34 692	0.34 726	0.48 717	0.60 719	0.72 737	0.93 744	0.70 733	0.66 745	0.47 723	0.60 745	0.22 722	0.33 745	0.34 734	0.34 738	0.30 731	0.30 732
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
nnnnnnn	0.42 717	0.25 707	0.52 705	0.33 715	0.27 725	0.49 719	0.29 708	0.53 730	0.77 745	0.63 728	0.68 725	0.74 735	0.56 736	0.46 722	0.43 731	0.22 722	0.21 732	0.27 719	0.26 722	0.28 729	0.25 725

ACVNet_1	0.44 721	0.49 735	0.60 721	0.45 733	0.28 727	0.49 719	0.27 692	0.57 737	0.72 736	0.62 727	0.58 717	0.74 735	0.49 729	0.50 726	0.35 710	0.26 730	0.24 735	0.39 736	0.29 730	0.31 734	0.24 720

light-stereo	0.42 717	0.26 710	0.59 720	0.60 741	0.49 741	0.32 682	0.23 644	0.46 714	0.52 704	0.56 724	0.58 717	0.76 737	0.32 688	0.48 724	0.29 684	0.32 733	0.24 735	0.27 719	0.33 735	0.46 739	0.39 740

IMH-64-1	0.65 736	0.61 740	0.68 735	0.71 744	0.51 742	0.59 726	0.49 743	0.91 750	0.85 747	0.74 742	1.02 748	0.81 738	0.78 751	0.79 746	0.49 737	0.42 740	0.46 750	0.71 748	0.47 743	0.52 742	0.39 740

IMH-64	0.65 736	0.61 740	0.68 735	0.71 744	0.51 742	0.59 726	0.49 743	0.91 750	0.85 747	0.74 742	1.02 748	0.81 738	0.78 751	0.79 746	0.49 737	0.42 740	0.46 750	0.71 748	0.47 743	0.52 742	0.39 740

IMH	0.71 739	0.64 743	0.68 735	0.76 746	0.54 744	0.69 735	0.54 747	0.98 756	1.10 755	0.82 746	1.09 751	0.89 740	0.88 758	0.87 754	0.52 741	0.44 743	0.50 759	0.75 751	0.51 748	0.56 747	0.41 744

PWCK	0.71 739	0.94 755	0.95 750	0.76 746	0.31 732	0.74 739	0.36 729	0.90 749	0.90 750	0.96 756	0.75 735	0.95 741	0.61 742	0.87 754	0.66 749	0.72 757	0.46 750	0.75 751	0.49 745	0.69 755	0.44 745

MonStereo1	0.47 727	0.26 710	0.58 718	0.28 699	0.20 705	0.39 708	0.18 535	0.49 719	0.64 727	0.52 717	0.87 741	1.01 742	0.57 739	0.50 726	0.56 742	0.53 748	0.31 744	0.54 745	0.40 739	0.33 736	0.34 736

fsdfsdds	0.52 729	0.19 677	0.67 733	0.33 715	0.18 694	0.48 717	0.32 724	0.53 730	1.00 753	0.73 741	2.21 771	1.03 743	0.86 756	0.34 686	0.45 733	0.16 692	0.16 706	0.26 715	0.18 703	0.14 664	0.15 680

WAO-7	0.79 745	0.78 749	0.54 708	0.85 752	0.67 755	0.74 739	0.68 757	1.05 760	1.32 760	0.90 754	1.20 758	1.04 744	0.92 759	0.69 743	0.66 749	0.60 753	0.62 769	0.67 747	0.68 757	0.64 749	0.58 750

ACVNet_2	0.66 738	0.66 744	0.68 735	0.63 742	0.41 736	0.71 737	0.49 743	0.96 754	1.39 762	0.89 752	1.09 751	1.04 744	0.73 749	0.54 736	0.47 735	0.43 742	0.40 748	0.53 744	0.44 742	0.47 740	0.35 738

WAO-6	0.81 746	0.80 750	0.62 723	0.86 753	0.63 753	0.76 743	0.58 750	0.98 756	1.54 767	0.90 754	0.96 747	1.07 746	1.03 763	0.70 744	0.66 749	0.72 757	0.49 757	0.90 759	0.71 758	0.68 753	0.58 750

TARStereo	0.72 742	0.18 672	0.56 714	0.27 695	0.21 711	1.35 762	0.25 675	0.59 739	1.65 768	0.68 732	5.01 773	1.08 747	0.81 753	0.38 706	0.30 691	0.18 702	0.15 696	0.20 702	0.19 705	0.17 698	0.23 718

LVE	0.83 748	0.85 753	0.85 748	0.80 749	0.56 747	1.04 758	0.65 754	1.05 760	1.47 765	0.96 756	1.22 759	1.10 748	0.85 755	0.83 749	0.71 754	0.49 746	0.55 765	0.76 754	0.60 753	0.65 750	0.59 755

ktn	1.01 755	1.21 760	0.80 746	1.23 763	0.86 762	1.01 756	0.87 761	0.94 753	1.39 762	1.04 759	1.12 754	1.15 749	1.07 764	0.94 759	0.59 744	1.28 773	0.71 771	1.38 768	0.83 762	1.02 764	0.75 762

MANE	0.45 723	0.27 714	0.27 644	0.27 695	0.24 719	0.47 715	0.31 722	0.55 734	0.59 715	0.72 737	1.13 755	1.15 749	0.61 742	0.52 731	0.37 716	0.21 717	0.20 720	0.27 719	0.31 734	0.25 722	0.24 720

JetBlue	0.71 739	0.45 734	1.14 756	0.51 737	0.47 740	2.02 764	0.64 753	0.75 744	0.70 734	0.69 734	0.77 737	1.22 751	0.83 754	1.03 762	1.01 762	0.40 739	0.28 739	0.33 733	0.33 735	0.30 731	0.34 736

WAO-8	0.91 750	0.81 751	0.65 725	0.94 756	0.69 756	0.90 749	0.67 755	1.07 764	1.83 771	1.06 761	1.45 761	1.30 752	1.07 764	0.84 750	0.78 755	0.74 759	0.53 762	0.86 757	0.75 759	0.69 755	0.62 756

Venus	0.91 750	0.81 751	0.65 725	0.94 756	0.69 756	0.90 749	0.67 755	1.07 764	1.83 771	1.06 761	1.45 761	1.30 752	1.07 764	0.84 750	0.78 755	0.74 759	0.53 762	0.86 757	0.75 759	0.69 755	0.62 756

Dean	0.87 749	0.86 754	0.79 745	0.81 750	0.56 747	0.90 749	0.63 751	1.15 770	1.73 769	1.15 764	1.15 756	1.31 754	0.99 762	0.81 748	0.81 758	0.57 750	0.56 766	0.77 755	0.64 754	0.66 751	0.58 750

SGM-ForestM	0.32 699	0.12 590	0.16 518	0.16 234	0.11 558	0.39 708	0.19 576	0.41 697	0.50 695	0.52 717	0.54 705	1.32 755	0.42 719	0.40 716	0.27 672	0.14 672	0.16 706	0.16 683	0.16 691	0.12 628	0.12 631

TorneroNet	0.82 747	0.74 748	0.81 747	0.84 751	0.63 753	0.99 754	0.63 751	0.96 754	1.16 756	0.80 745	1.11 753	1.36 756	0.86 756	0.93 758	0.80 757	0.56 749	0.49 757	0.78 756	0.66 756	0.73 758	0.63 758

TorneroNet-64	0.76 744	0.72 747	0.74 742	0.78 748	0.58 750	0.91 752	0.56 748	0.84 747	1.29 759	0.66 730	0.90 742	1.40 757	0.75 750	0.85 752	0.67 752	0.49 746	0.46 750	0.72 750	0.59 751	0.67 752	0.53 748

KSHMR	1.09 756	1.17 759	0.88 749	1.25 764	1.00 764	0.99 754	0.96 763	1.13 768	1.37 761	1.16 765	1.29 760	1.41 758	0.96 761	1.01 761	0.92 759	1.03 771	1.08 773	1.20 765	1.03 767	1.01 763	0.97 765

notaker	0.97 753	1.11 758	0.98 751	1.13 761	0.81 760	0.73 738	0.68 757	0.93 752	1.16 756	1.18 766	1.18 757	1.41 758	1.16 768	1.08 764	0.69 753	0.81 762	0.64 770	1.17 764	0.79 761	0.98 762	0.80 763

DPSimNet_ROB	1.11 757	1.23 761	0.78 743	1.13 761	0.88 763	1.10 759	1.13 765	1.16 771	1.23 758	1.43 768	1.02 748	1.41 758	1.10 767	0.90 757	1.60 764	1.46 774	0.51 761	1.21 766	1.03 767	0.90 761	1.01 767

UNDER WATER	0.97 753	0.97 757	1.42 759	0.99 758	0.70 759	1.12 760	0.84 760	0.80 746	1.08 754	1.01 758	0.90 742	1.55 761	1.22 770	1.03 762	1.00 761	0.78 761	0.53 762	1.02 762	0.87 763	0.80 760	0.74 761

UNDER WATER-64	0.95 752	0.94 755	1.43 760	0.87 754	0.56 747	1.18 761	0.87 761	0.77 745	0.94 751	1.04 759	0.85 740	1.58 762	1.21 769	0.94 759	0.96 760	0.87 763	0.57 767	1.03 763	0.88 764	0.78 759	0.73 760

JetRed	1.62 759	1.46 763	2.98 762	0.92 755	1.21 765	4.99 772	1.53 770	1.27 772	1.39 762	1.83 770	1.74 764	1.60 763	0.95 760	1.41 765	2.45 773	0.90 765	1.60 774	0.93 760	0.90 765	1.35 766	0.99 766

BEATNet-Init1	0.52 729	0.27 714	0.62 723	0.30 710	0.21 711	0.76 743	0.29 708	0.54 733	0.65 730	0.86 750	0.95 746	2.07 764	0.62 744	0.56 738	0.42 728	0.18 702	0.18 714	0.23 711	0.22 715	0.22 713	0.21 715

MADNet++	1.95 761	1.75 764	1.59 761	1.82 765	1.69 767	2.33 765	1.40 769	2.35 773	2.09 773	2.57 773	2.36 772	2.24 765	2.17 773	2.28 767	2.34 771	1.87 775	1.66 775	1.54 769	1.34 769	1.92 767	1.77 769

HanzoNet	1.29 758	1.26 762	1.19 757	1.12 760	0.85 761	1.02 757	0.83 759	1.03 759	1.48 766	1.64 769	1.61 763	2.50 766	1.72 771	1.61 766	1.61 765	1.26 772	0.80 772	1.31 767	1.01 766	1.02 764	0.86 764

Selective-IGEV-i1pa	2.80 762	3.51 770	0.67 733	0.28 699	0.14 640	10.22 777	0.43 739	4.36 774	3.63 774	3.53 774	6.92 775	3.47 767	1.97 772	13.41 788	2.26 769	0.36 737	0.15 696	0.13 648	0.10 596	0.15 681	0.35 738

tt	4.67 770	0.06 129	3.55 766	2.02 766	1.55 766	10.25 778	16.71 780	8.91 783	5.03 776	1.31 767	0.94 745	4.71 768	4.76 776	3.33 773	5.87 777	6.06 783	10.30 789	1.88 772	2.11 777	2.75 769	1.21 768

DPSMNet_ROB	8.06 776	4.48 771	8.63 784	5.37 772	10.74 776	8.32 775	22.98 786	5.46 776	13.36 786	5.12 777	9.92 781	5.08 769	10.40 783	5.53 777	12.58 783	3.80 781	8.00 782	3.50 778	7.02 783	3.83 773	7.14 784

DGTPSM_ROB	8.06 776	4.48 771	8.63 784	5.35 770	10.72 775	8.32 775	22.97 785	5.46 776	13.35 785	5.12 777	9.92 781	5.08 769	10.40 783	5.52 776	12.58 783	3.79 780	8.00 782	3.50 778	7.02 783	3.83 773	7.14 784

USTest	6.22 771	2.73 767	3.00 763	6.57 773	7.29 773	14.37 780	21.57 781	7.00 782	9.56 781	5.34 779	6.10 774	5.72 771	7.64 779	6.41 778	6.96 779	1.97 776	3.42 781	1.64 770	2.15 778	2.66 768	2.36 770

noway4	3.64 767	5.53 781	3.97 771	12.24 780	11.84 782	4.58 770	3.96 776	1.14 769	0.45 678	0.82 746	2.01 767	6.19 772	0.43 721	3.04 771	2.29 770	0.94 767	0.15 696	1.93 774	1.76 771	5.75 780	3.71 780

zzzz4	3.62 765	5.55 782	4.00 773	12.27 783	11.85 785	4.49 766	3.91 772	1.10 767	0.42 660	0.85 748	2.01 767	6.20 773	0.44 722	3.00 769	2.25 767	0.94 767	0.15 696	1.93 774	1.76 771	5.70 778	3.67 776

noway1	3.62 765	5.55 782	3.97 771	12.27 783	11.85 785	4.50 767	3.92 774	1.09 766	0.42 660	0.85 748	2.01 767	6.22 774	0.44 722	3.00 769	2.25 767	0.94 767	0.15 696	1.93 774	1.76 771	5.70 778	3.67 776

TCMNet-wrong-test	3.67 769	5.48 780	3.89 770	12.18 779	11.75 781	4.65 771	3.88 771	1.06 762	0.72 736	1.09 763	2.15 770	6.30 775	0.53 731	3.43 774	2.36 772	0.89 764	0.20 720	1.87 771	1.69 770	5.57 775	3.62 775

noway3	3.64 767	5.28 779	3.79 769	12.26 781	11.84 782	4.53 769	3.92 774	1.06 762	0.48 683	0.88 751	1.98 765	6.32 776	0.46 726	3.32 772	2.57 775	0.95 770	0.15 696	1.93 774	1.76 771	5.67 777	3.69 779

noway2	3.60 764	5.21 778	3.74 768	12.26 781	11.84 782	4.51 768	3.91 772	1.00 758	0.48 683	0.89 752	1.98 765	6.35 777	0.41 715	2.90 768	2.47 774	0.93 766	0.13 677	1.92 773	1.77 775	5.66 776	3.67 776

UHP	1.94 760	0.24 701	1.06 753	0.34 718	0.18 694	5.35 773	0.24 659	0.86 748	4.09 775	2.33 772	11.82 786	7.01 778	2.71 775	0.87 754	0.60 745	0.17 698	0.14 688	0.19 698	0.17 698	0.21 708	0.16 692

PML	8.91 778	9.34 789	6.13 774	5.35 770	6.41 772	14.99 781	23.38 787	5.27 775	6.83 777	18.04 792	28.19 801	7.67 779	6.83 778	7.85 779	5.75 776	5.35 782	1.83 776	5.95 788	1.93 776	8.64 785	2.52 771

Selective-IGEV-i16pa	18.58 788	3.30 768	1.09 754	0.21 610	0.18 694	103.68 806	0.28 698	19.87 793	40.73 802	4.16 775	56.45 806	8.07 780	2.59 774	123.95 807	5.89 778	0.18 702	0.12 662	0.09 531	0.12 652	0.12 628	0.51 747

LRCNet_RVC	10.62 783	13.42 790	7.30 775	18.92 788	2.07 768	0.33 689	0.30 716	5.59 778	0.48 683	13.03 788	17.94 788	8.87 781	5.65 777	4.79 775	1.89 766	23.51 802	2.73 780	27.55 805	25.71 805	16.07 797	16.33 798

xxxxx1	7.79 772	5.02 775	7.31 776	3.12 767	3.85 769	16.35 782	22.88 782	5.86 779	8.69 778	7.97 780	8.54 776	9.12 782	8.27 780	10.18 780	10.92 780	2.42 777	2.45 777	3.56 780	12.37 786	3.77 770	3.06 772

tt_ll	7.79 772	5.02 775	7.31 776	3.12 767	3.85 769	16.35 782	22.88 782	5.86 779	8.69 778	7.97 780	8.54 776	9.12 782	8.27 780	10.18 780	10.92 780	2.42 777	2.45 777	3.56 780	12.37 786	3.77 770	3.06 772

ff	7.79 772	5.02 775	7.31 776	3.12 767	3.85 769	16.35 782	22.88 782	5.86 779	8.69 778	7.97 780	8.54 776	9.12 782	8.27 780	10.18 780	10.92 780	2.42 777	2.45 777	3.56 780	12.37 786	3.77 770	3.06 772

iinet-test	10.48 781	8.09 785	7.54 780	10.26 774	10.94 777	18.00 786	25.26 788	11.33 787	13.28 783	9.69 784	9.85 779	9.42 785	11.17 785	11.02 784	12.78 786	6.59 785	8.30 784	5.56 783	6.56 779	6.89 781	7.02 782

IINet	10.48 781	8.09 785	7.54 780	10.26 774	10.94 777	18.00 786	25.26 788	11.33 787	13.28 783	9.69 784	9.85 779	9.42 785	11.17 785	11.02 784	12.78 786	6.59 785	8.30 784	5.56 783	6.56 779	6.89 781	7.02 782

Anonymous_1	10.96 784	7.92 784	7.46 779	10.33 776	10.06 774	18.65 788	26.34 790	11.06 786	13.44 787	9.40 783	10.05 783	9.67 787	11.23 787	10.73 783	12.72 785	6.42 784	8.38 786	5.77 785	10.61 785	12.12 786	6.77 781

DPSM_ROB	11.15 785	8.58 787	8.00 782	10.88 777	11.58 779	19.10 789	26.71 791	12.05 789	14.07 790	10.36 786	10.84 784	10.33 788	11.86 788	11.70 786	13.54 788	6.99 787	8.79 787	5.89 786	6.95 781	7.29 783	7.42 786

DPSM	11.15 785	8.58 787	8.00 782	10.88 777	11.58 779	19.10 789	26.71 791	12.05 789	14.07 790	10.36 786	10.84 784	10.33 788	11.86 788	11.70 786	13.54 788	6.99 787	8.79 787	5.89 786	6.95 781	7.29 783	7.42 786

HaxPig	15.71 787	18.52 801	19.18 796	16.89 787	15.89 789	7.73 774	7.60 777	13.31 791	10.82 782	15.42 789	14.91 787	15.98 790	14.92 790	15.58 789	15.98 790	18.95 797	16.73 790	19.46 801	18.08 797	19.26 798	19.05 801

MEDIAN_ROB	20.38 791	24.04 802	23.31 799	21.23 789	21.71 792	10.40 779	7.92 778	17.64 792	15.50 792	20.12 793	19.70 789	20.34 791	20.32 791	21.19 790	21.13 793	23.81 803	21.81 799	24.98 804	23.76 804	24.71 803	23.93 804

fast-reg	22.85 798	17.43 800	19.15 795	22.22 797	24.34 799	38.36 796	53.78 797	24.23 798	28.52 800	20.55 794	22.05 799	20.54 792	23.77 794	23.21 793	27.31 796	14.18 796	17.47 792	14.33 796	14.96 796	15.81 796	14.81 788

FlowAnything	22.44 795	17.35 797	16.14 790	22.07 795	23.23 793	38.39 798	53.77 796	24.25 799	28.44 798	20.96 801	21.82 797	20.70 793	23.84 795	23.49 798	27.14 795	14.04 789	17.79 798	11.75 789	14.15 795	14.65 789	14.89 789

Selective-RAFT-Error	22.47 796	17.37 798	16.09 789	22.06 794	23.34 798	38.39 798	53.83 802	24.29 801	28.47 799	20.74 799	21.83 798	20.81 794	23.90 796	23.54 800	27.53 802	14.08 793	17.69 793	11.82 790	14.00 789	14.69 792	15.00 795

Hybrid-DGEV	22.47 796	17.40 799	16.14 790	22.00 790	23.29 795	38.36 796	53.80 798	24.43 802	28.63 801	20.59 795	21.81 796	20.88 795	23.91 797	23.45 797	27.42 799	14.08 793	17.69 793	11.83 791	14.06 794	14.65 789	14.93 791

RAFT-FEzeroshot	22.43 793	17.33 794	15.98 786	22.02 792	23.31 796	38.34 794	53.82 800	24.05 795	28.39 795	20.61 797	21.76 793	20.88 795	23.92 799	23.41 794	27.42 799	14.07 790	17.69 793	11.83 791	14.02 791	14.69 792	14.97 793

RAFT-FE	22.43 793	17.33 794	15.98 786	22.02 792	23.31 796	38.34 794	53.82 800	24.05 795	28.39 795	20.61 797	21.76 793	20.88 795	23.92 799	23.41 794	27.42 799	14.07 790	17.69 793	11.83 791	14.02 791	14.69 792	14.97 793

CasAABBNet	22.42 792	17.33 794	16.01 788	22.01 791	23.28 794	38.32 793	53.80 798	24.14 797	28.41 797	20.60 796	21.77 795	20.89 798	23.91 797	23.43 796	27.36 797	14.07 790	17.69 793	11.83 791	14.01 790	14.67 791	14.95 792

LSM0	22.87 799	17.28 793	18.96 793	22.19 796	29.04 801	38.42 800	53.71 795	24.28 800	28.31 794	20.78 800	21.00 790	21.43 799	24.16 801	23.50 799	27.39 798	14.09 795	17.38 791	11.84 795	14.04 793	14.73 795	14.89 789

RSGM-EC	20.36 789	4.73 773	0.68 735	16.76 785	16.92 790	21.28 791	27.18 793	10.46 784	14.04 788	18.00 790	21.31 791	22.24 800	21.82 792	22.57 791	17.63 791	62.81 805	33.79 805	20.14 802	18.10 798	20.18 799	16.45 799

acva	20.36 789	4.73 773	0.68 735	16.76 785	16.92 790	21.28 791	27.18 793	10.46 784	14.04 788	18.00 790	21.31 791	22.24 800	21.82 792	22.57 791	17.63 791	62.81 805	33.79 805	20.14 802	18.10 798	20.18 799	16.45 799

AVERAGE_ROB	24.90 800	29.20 805	28.14 802	24.89 798	24.64 800	17.75 785	11.12 779	21.45 794	19.93 793	25.12 802	24.46 800	25.12 802	25.46 802	24.69 801	22.83 794	29.76 804	27.13 804	28.97 806	27.95 806	29.91 804	29.47 805

zzzzzz3	32.30 801	13.60 791	18.91 792	39.10 801	40.27 804	58.35 803	74.04 804	33.28 804	42.63 803	31.37 803	33.03 802	30.65 803	36.33 805	37.51 804	43.96 805	20.73 798	26.80 802	16.52 797	20.79 800	12.34 787	15.78 796

zzz1	32.32 802	13.62 792	19.04 794	39.10 801	40.27 804	58.39 804	73.98 803	33.31 805	42.69 806	31.39 804	33.04 803	30.66 804	36.33 805	37.52 805	43.96 805	20.74 799	26.81 803	16.53 798	20.80 801	12.35 788	15.78 796

zzzz2	33.88 803	26.18 803	24.44 800	33.40 799	35.10 802	58.13 801	81.44 805	37.02 806	42.64 804	31.75 805	33.25 804	31.23 805	35.81 803	34.90 802	40.56 803	21.21 800	26.75 800	18.05 799	21.21 802	22.06 801	22.50 802

noway5	33.88 803	26.18 803	24.44 800	33.40 799	35.10 802	58.13 801	81.44 805	37.02 806	42.64 804	31.75 805	33.25 804	31.23 805	35.81 803	34.90 802	40.56 803	21.21 800	26.75 800	18.05 799	21.21 802	22.06 801	22.50 802

test_example2	98.32 805	94.13 806	45.89 803	96.35 803	109.85 806	88.61 805	95.45 807	25.75 803	94.37 807	130.00 808	126.06 807	58.17 807	74.63 807	88.51 806	79.96 807	150.23 807	221.02 807	77.62 807	99.10 807	113.75 807	96.94 806

ccccc		285.66 807		368.85 806	370.60 807	123.16 807		115.05 808		126.68 807		122.83 808		252.94 808		384.56 808	353.86 808	254.69 808	223.00 808	425.87 808

ASD4		3.38 769

Low-res two-view benchmark